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Databricks高管：企业AI选型更看重成本和时延，开源小模型更受青睐

Databricks高级副总裁David Meyer表示，前沿大模型虽然更擅长处理复杂任务，但在单据纠错等企业基础流程中，往往会直接改写错误内容，而不是识别并标记问题项。随着企业对高并发、低成本和低时延的需求上升，经过强化学习优化的开源小模型以及多模型协同方案正更受青睐，企业级AI竞争焦点也正从模型规模转向实际运行效率与单位成本。