原文摘要

近年来，人工智能领域涌现出许多新概念和新技术，其中AIGC、MCP和Agent成为了业界和......

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进一步信息揣测

• AIGC商业化的隐性成本：实际部署AIGC模型时，算力成本远超预期（如Stable Diffusion生成一张高分辨率图片的GPU成本可能达$0.1-$0.5），且需持续支付API调用费用，中小企业易低估长期投入。
• Agent技术的落地陷阱：企业级Agent系统常因「幻觉问题」导致错误决策，内部解决方案通常需叠加规则引擎+人工审核层，但这类混合架构很少在公开案例中提及。
• MCP（多模态）数据壁垒：头部公司通过非公开渠道获取高质量多模态训练数据（如医疗影像+诊断报告配对数据），这类资源在小圈子内交易，普通开发者难以获取。
• 行业术语的营销误导：部分厂商将传统RPA工具包装成「AI Agent」推销，实际仅含基础自动化功能，需警惕技术名词的滥用。
• 模型微调的黑箱操作：实际应用中，微调大模型的效果高度依赖未公开的提示词工程技巧，顶级团队的prompt模板通常保密或高价出售。