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“成果交付”和“全国产”才是真正的护城河？

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进一步信息揣测

• "成果交付型"AI的隐性门槛：市场对AI的需求已从技术演示转向实际业务闭环能力，但多数团队缺乏行业Know-How和工程化能力，导致交付效果远低于预期。
• 国产化替代的真实动机：政策导向的"全国产"要求背后，存在供应链安全考量，但实际落地时常因国产硬件性能不足被迫采用"混合架构"，需额外投入兼容性优化成本。
• LLM落地陷阱：通用大模型的"涌现能力"在垂直场景中易出现幻觉问题，头部企业私下采用"小模型+规则引擎"的混合方案，但对外仍宣传纯LLM架构以维持技术形象。
• 行业数据黑市：部分企业为快速构建领域壁垒，通过灰色渠道购买脱敏不彻底的行业数据，埋下法律风险，但监管存在滞后性。
• ToB销售潜规则：客户实际采购决策常取决于"能否提供定制化验收指标"而非技术先进性，头部厂商会预先承诺KPI对赌条款换取订单。
• 人才争夺战内幕：AI工程化人才薪资溢价达40%，但企业更倾向从传统软件公司挖角（如ERP实施顾问转型），而非纯算法背景人员。
• 政府补贴套利：部分企业通过拆分项目重复申报不同部门的AI专项补贴，实际研发投入不足申报金额的30%。