是“用不起”，AI成本难题。未来考核企业AI程度就是要看Token消耗量是多少。但现在很多企业对于企业里面Token的消耗量是没有概念的。除了直接的调用费，后面的模型维护、算力投入，都是一笔不小的开支。而且，现在投入了这么多，短时间内还未必能看到回头钱。这种“看不到回报，却要一直往里砸钱”的压力，是很多企业现在还在观望的原因。 乔健表示，现在有越来越多的“一人公司”，不再是领导碳基生命了，而是如
是太可惜了。”
案在这儿能用，换个场景就得重来，很难在大范围内快速复制。 第二个瓶颈，是“不敢用”，AI安全难题。虽然大模型都在发展，但都是云端的。不管是大企业还是小企业，大家最担心的就是安全，个人信息、商业机密或客户隐私等敏感资产一旦外泄，后果非常严重。加上现在全球对数据管理越来越严，企业最需要的是一套“关起门来能放心用”的系统。也就是说，这套AI必须是安全可控的，得像存在自家保险柜里一样。 第三个瓶颈，是
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