当前，全球新一轮科技竞争加速演进，大模型成为带动产业升级的重要通用技术。
如何在算力、人才、资本等要素并非完全对等的条件下实现突破，并把技术优势转化为产业优势，成为各方关注的现实课题。
问题：从“拼资源”到“拼效率”的关键转向 在国际大模型竞赛中，算力规模、数据积累与工程化能力往往决定研发速度与产品化水平。
但对不少企业而言，单纯依赖堆叠算力并不可持续，研发成本与能源压力也对创新边界形成约束。
张予彤在论坛交流中指出，中国企业需要直面资源约束，把竞争重心转向算法创新、系统工程与算力协同，以效率优势换取创新空间，并持续提升模型在真实场景中的可用性与稳定性。
原因：三方面结构性优势托举技术落地 一是规模化市场与产业场景密集。
中国制造业体系完备、零售和服务业体量巨大，生产经营链条长、业务逻辑复杂，为模型训练与应用迭代提供了多样化场景。
大量真实需求推动企业从一开始就把技术与业务深度结合，形成“边落地、边迭代、边优化”的快速闭环，促进可扩展系统能力建设。
二是社会对新技术的接受度较高。
回顾新能源汽车、光伏、智能终端等领域的发展，市场端对提升效率、改善体验的新工具总体保持开放态度，企业也更愿意在生产环节进行新技术试用与再造流程。
这种用户与产业的共同参与，缩短了从实验室到规模化应用的路径。
三是数字与能源基础设施持续投入。
稳定的电力供给、跨区域网络与多地数据中心布局，为算力调度和模型训练提供支撑。
基础设施的完善在一定程度上降低了能耗与运维的不确定性，使研发与部署能够更平稳推进，减少“卡脖子”环节对创新节奏的干扰。
影响：效率红利外溢，组织与劳动市场加速重塑 在技术层面，张予彤强调，资源约束倒逼企业以“更少资源做出更强能力”，推动算法、训练方法与工程系统协同进化。
她以相关开源模型实践为例指出，通过优化训练流程与关键技术路径，模型可以在更可控的资源投入下达到较强性能表现。
随着推理成本在较短周期内大幅下降，模型能力更易被嵌入业务流程，推动从研发到运营的全链条提效。
在产业层面，低成本推理和智能体应用的成熟，使“通用能力”向各类岗位渗透。
企业运营方式随之变化：小规模团队借助工具与智能体组合，也可能实现较高的运营杠杆，组织结构从强调固定分工转向强调学习力、问题定义能力与跨域协作能力。
与此同时，软件交互也在发生变化。
传统依赖复杂界面与固定流程的操作模式，可能逐步转向以自然语言为入口、按需生成工具与流程的方式，软件呈现更强的“即用即得”特征。
对策：以基础研究与工程化“双轮驱动”夯实竞争力 面向下一阶段竞争，业内普遍认为应在以下方向持续发力： 一是强化底层创新与关键算法突破，把资源约束转化为效率优势。
围绕训练优化、注意力机制、推理加速等方向形成可复制的方法论，提高单位算力产出。
二是推进工程化能力建设，把研究成果尽快沉淀为稳定可靠的生产系统。
模型不仅要“能跑”，更要“跑得稳、跑得省、跑得久”，才能形成可持续的商业与产业价值。
三是深化场景牵引与行业协同，优先在制造、零售、服务、科研等高价值场景形成可验证的应用样板，通过规模化部署带动模型进一步迭代。
四是统筹安全与治理，推动技术应用在合规、可靠、可控的框架下健康发展，形成可持续的创新生态。
前景：关键窗口期正在打开，创新节奏有望进一步加快 多位与会人士认为，随着推理成本下降、工具链成熟和应用需求释放，大模型将从“能力展示”进入“价值兑现”的阶段。
谁能更快把模型能力转化为产业生产力，谁就能在下一轮竞争中占据主动。
张予彤在论坛互动中表示，团队将持续推出新模型。
业内判断，未来一段时间内，模型能力、产品形态与组织模式仍将快速演进，技术扩散速度可能超出以往软件周期，产业链上下游需要做好适配与再造准备。
中国AI企业在资源相对稀缺的条件下，通过算法创新与工程化思维的深度融合，正在改写全球AI竞争的格局。
这不仅体现了中国企业的创新韧性与效率意识，更反映了一个深层的产业规律：资源约束往往能够催生更具想象力的解决方案。
当AI技术逐步成为通用基础设施时，如何在不同的资源禀赋下实现创新突破，成为衡量一个国家产业竞争力的关键指标。
中国AI产业的这条"效率创新之路"，正在为全球科技产业提供新的思考视角。