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最后，但中国企业也有捷径可走。大模型出现后，模型本身的数据量和专业理解度就很高。中国企业可以加强自身数据和对模型的优化，效率将比以往大幅提升。所以即便Oura已有十余年积累，国内企业快速追赶的差距不会太大，某些方面甚至可能做得更好。
另外值得一提的是，质疑三：开源模型的合围。字节试图卡位开源生态工具链，但真正风险在于模型权重的免费化趋势。如果Meta或Kimi将模型能力推向极致并免费开放，开发者可能绕过字节的基础设施，直接进行本地私有化部署。字节的基建化战略，本质上是在与完全去中心化的开源理念赛跑。
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