市场关注点从模型性能向业务适配性转移：大模型市场已从早期追求性能与价格的同质化竞争，演变为以业务场景适配为核心的价值驱动阶段。市场关注点不再是模型的绝对能力，而是能否在特定场景以最优性价比创造实际业务价值。

　　这一趋势体现为分层化的应用策略：金融、医疗等高价值实时交互场景倾向于采用70B级旗舰模型以确保决策质量；文档分析等业务处理层普遍采用7B级精炼模型以平衡成本与效率；而在边缘设备端则部署1.5B级微型模型，以满足极致的响应速度要求。

　　从内卷转向差异化竞争：大模型市场正告别初期追逐技术参数和低价的同质化竞争，全面转向以自身优势为核心的差异化战略新阶段。领先的厂商依托各自核心禀赋，已初步形成差异化路线，例如百度的“云智一体”全栈整合 、阿里云的“MaaS”与开源生态 、以及火山引擎的应用反哺技术模式 ，市场竞争的焦点已不再是单一的性能称王。

　　智算成为核心引擎，中美主导两极格局：全球算力建设正从总量扩张转向结构跃迁，2023年全球智算力规模达到875EFLOPS，首次超过基础算力，成为增长的主导引擎。在区域格局上，全球算力资源正加速向中美两国集中，2023年美国算力占全球41%，中国占31%，合计超过七成。尽管总量居次，但中国的智算力建设进展显著，占全球智能算力总规模的39%，反映出其在资源受限背景下优先发展AI基础设施的国家战略。

　　功耗激增倒逼制冷技术向液冷革新：新一代AI芯片与服务器的功耗正急剧攀升，单服务器总功耗已突破14kW，给智算中心带来了严峻的电力和散热挑战。这导致全球及中国数据中心的PUE（能源使用效率）优化已进入结构性瓶颈期，传统风冷技术难以支撑高密度算力部署。因此，数据中心制冷技术正加速从传统风冷向液冷跃迁，后者已成为满足下一代智算中心能效控制目标的核心技术路径。