战略主要围绕大型语言模型 (LLM)

在人工智能与大模型语境下，‘战略’指代对大模型全生命周期（从基础模型训练、微调适配到推理部署、生态构建）的宏观规划与指导方针。它超越了单一的技术实现，强调基于算力成本、数据质量、业务场景及伦理合规等多维约束，制定长期演进路径。其核心在于解决‘做什么’与‘怎么做’的顶层设计问题，而非具体的算法优化或代码实现，是连接技术潜力与商业价值的桥梁。

在现代计算架构中，战略扮演着‘导航仪’与‘压舱石’的双重角色。随着大模型从实验性技术走向规模化应用，企业面临算力瓶颈、数据隐私、幻觉控制及合规风险等复杂挑战。战略在此阶段的核心价值在于平衡短期收益与长期投入，明确技术选型的边界（如自研 vs 开源），并规划从垂类模型到通用能力的演进路线。它决定了组织如何构建大模型基础设施、如何设计人机交互范式以及如何建立可持续的 AI 生态，是区分技术追随者与行业领军者的关键分水岭。