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与此同时,全周期总拥有成本(TCO)的计算受多种因素影响,例如通过采购标准化的Agent产品或在商业开发平台上进行应用开发,与自建AI基础设施平台及Agent开发的成本计算存在一定差异。“采购”方式主要考虑使用许可费、人员投入等初期成本,以及运行中产生的API调用、Token计费等持续性成本;而“自建”模式,初始基础设施、技术平台及人员投入门槛更高,自主性更强。但无论是“采购”还是“自建”方式,数据优化、成本优化等工程化持续投入必不可少,以便协调Agent跨数据源操作,降低Token消耗并提高模型准确性。

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结合最新的市场动态,在 GTC 2026 演讲中,杨植麟还披露了一连串底层技术创新:MuonClip 优化器实现了相比 AdamW 2 倍的计算效率提升——要知道 Adam 优化器自 2014 年以来几乎未被撼动,属于深度学习的「不可触碰之物」;Kimi Linear(KDA 架构)在 128K 到百万级超长上下文下实现 5-6 倍的解码加速;Vision RL 的跨模态训练甚至让纯文本 benchmark 也提升了约 2.1%。

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关于作者

徐丽,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。