AI模型发展思考
以下内容多为假设、推测及估算，带有主观色彩。请勿盲目相信！请勿盲目相信！请勿盲目相信！第一，AI模型缺乏网络效应。迁移成本也不高。因此，很难断定哪个模型能占据主导地位，未来恐怕只有拥有独特能力的模型才能获得超额回报，而仅处于中等水平的智能体，将如同普通商品般，面临激烈的竞争和微薄的利润。第二，AI的使用消耗不存在边际递减效应。那么投资AI基础设施最终是否具备规模效应？卖铲子的人自然希望下游公司每年都能更新设备。但这些公司是否具备可持续性？如果AI的使用成本与普通员工相同，为什么要使用AI？端侧设备的演进，
AI模型揭示单原子催化新范式：从材料发现走向理性设计
（1）指标受限：因 Scopus 导出策略变更，其“参考文献”字段被大幅压缩，无法提供完整的引文元数据。因此，本研究的文献计量部分明确剔除了传统的科学图谱分析及本地总引频次（TLCS）相关指标。（2）样本范围界定：出于对同行评议证据链质量的考量，本工作未将灰色文献纳入分析范畴。（3）评价标尺偏差：由于顶尖学者及机构的排名依赖于特定的数学算法（如评估学者时采用的 c-score 权重），部分极具行业代表性但未能跨越特定数值阈值的实体可能未被收录于“前十名”名单中。尽管受到上述方法论限制，本文所凝练的科学结论