当基础模型首次出现时，许多人相信我们会一举成功——这些庞大的神经网络将成为通用的大脑，在几乎所有方面都优于人类。

事实证明，现实的剧本却不同。

理论能力与实际应用之间的差距比预期扩展得更快。原始模型的强大并不自动转化为杀手级应用。真正驱动价值的引擎是什么？是应用层的动态。

对于任何在分布式基础设施上构建的人来说，这都是一个值得关注的转变。虽然基础模型提供了骨架，但它们如何部署、适应和集成到实际工作流程中，决定了它们是否真正具有变革性，还是仅仅昂贵的计算资源。获胜者不再只是模型的创造者——而是那些在应用层解决特定问题的团队。