许多实体企业与传统金融机构的高管，正在被大模型落后的恐慌感彻底支配。

这几年生成式人工智能概念铺天盖地，管理层唯恐在技术迭代中丧失话语权，纷纷拍板设立专门的数智化预算，张口闭口就要自研百亿甚至千亿参数的行业垂直模型。

他们坚信只要把自家的业务手册、历史合同与客户问答数据喂进算法，就能打造出不可替代的商业护城河。

然而现实垂直行业的业务痛点，往往在于工作流权限协同与数据接口标准化，根本不需要如此庞大的参数底座。

企业兴师动众租下高昂的高性能图形计算集群，每月支付数十万元的云端显存占用费与数据微调服务费，跑出来的实际效果却往往只是一个反应迟钝、错误频出的网页端聊天工具。

传统企业投入数百万真金白银，既没有重构核心业务逻辑，也没有提升生产效率，反倒在算力租赁合同的持续绑定下，老老实实充当了云计算大厂和基础设施供应商的利润供养者。