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在第十届实时互联网大会期间，多家AI企业的创始人就“AI面临的6000亿美元挑战”展开了深入交流，话题涵盖从技术基础到商业化路径的各种难题。

贾扬清作为Lepton AI的创始人兼首席执行官提到，未来的AI模型能力将持续增强，开源架构也将被更多企业采纳。曾国洋来自面壁智能，他提出，尽管目前大模型的训练和推理成本偏高，但随着技术的进步，这一问题有望逐步缓解。面壁智能正在努力优化模型的端侧性能，以提升实际应用中的效率。王铁震是Hugging Face的技术专家，他认为开源模型的生态系统和社区至关重要，同时也需要关注基础设施建设以及数据的闭环管理。实时交互场景中，结合文本转语音等技术能进一步改善用户体验。魏伟代表MiniMax发言，他透露，公司正与声网合作开发国内首个实时API，这种音视频多模态模型或将推动艺术和影视行业创作效率的飞跃。

AI基础设施与实际收益之间的巨大鸿沟成为热议焦点。红杉资本的David Cahn提醒，AI行业可能存在泡沫化风险，不过GPU价格的下滑对初创企业及长远技术创新都是积极信号。

贾扬清还提到，未来模型的能力将显著提升，尤其是在蒸馏和压缩技术的应用下。大多数企业可能会选择“开源+微调”的模式来打造下一代模型。王铁震补充说，除了开源模型本身，其背后的基础设施和数据闭环同样关键，这样才能保证最佳的运行表现。

曾国洋分析称，随着技术的演进，算力成本会持续下降，模型规模也可能缩小。贾扬清预测，一年内推理成本可能降到现在的十分之一，这对创业者而言无疑是个好消息。

最近，OpenAI解散了专门负责AI安全研究的“AGI Readiness”团队。贾扬清猜测，此举或许是为了集中资源发展主营业务，也可能是现有的安全机制已经足以应对现阶段的挑战。王铁震则表示，虽然短期内无需过度忧虑AI替代人类的情况，但需警惕AI对部分行业造成的潜在不利影响。

魏伟指出，多模态模型的发展将拓宽生成式AI的应用领域。无论是文本、语音、音乐还是视频模型，都将助力创作者提升效率并激发新灵感。即便生成质量达到电影级水准可能成本较高，但依然具有市场吸引力。王铁震也认同这一点，认为只要成果足够出色，就有足够的商业价值。