提出分层架构愿景：前沿模型持续突破，开源权重快速吸收并降低成本，应用层靠领域上下文建立壁垒。

实验证明混合路由策略能反降整体成本，将成为未来模型调度的标准模板。

指出企业自建模型的现实瓶颈在于敏感数据隔离与安全边界，定制化训练将更多聚焦垂直领域。

网关流量数据显示开源权重模型占比已翻倍至29%，印证混合架构正在快速渗透生产环境。

NVIDIA代表强调开源AI受定制需求与社区协作驱动，开放生态仍将通过效率优化保持领先。

分享主力项目管线，强调在调用大模型前先用质询型提示词锁定决策方向，避免盲目生成。

验证压力测试提示词对提升代码质量的有效性，反映开发者正转向对抗性评估。

演示Artifacts升级后可灵活组合构建交互式仪表盘，并与本地Claude Code会话实时联动。

利用Fable与CLI自动化处理财务票据分类，展示AI代理在特定业务流中替代重复劳动的成熟度。

结合Cursor完成硬件固件开发，体现AI编码能力已跨越纯软件边界延伸至物理设备层。

推出Swift包适配Foundation Models框架，端侧轻量任务与云端复杂推理可无缝接力。