大模型爆火，多Agent时代来临，不仅带来了AI应用选择的多样性，也让开发变得更复杂。有没有一种方法，进一步降低AI开发的门槛，让LLM与外部数据源和所有工具无缝集成？MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）协议的诞生，可以说是恰逢其时。

阿里云无影正式发布国内首个支持MCP协议的云电脑服务：AgentBay，开发者通过无影AgentBay即可在云端一键生成专属Agent运行环境，动态调用云上算力、存储及工具链资源，大大突破了Agent在本地设备上的算力限制。

以日常生活应用场景为例，用户不需要繁杂的资源部署和运维工作，且无需编写代码让大模型调用和接管工具，直接在百炼平台上选择通义千问大模型和高德MCP服务，即可快速搭建一个具备城市旅游美食规划的Agent应用。

近一年多来，通义大模型技术加速迭代，在to B和to C赛道都取得了一些进展，在消费端表现为用户体验的优化，在产业侧表现为生产力的极大提升。长远看，AI最大的价值是推动各行各业的生产力变革。

在生成式AI浪潮中，到底是走大语言模型（LLM）路线，还是走小模型（SLM）路线，曾是一场博弈。之后，两股力量达成和解，不管是LLM，还是SLM，规模问题不是影响性能、成本与实际应用的唯一指标。不管是多大尺寸的模型，他们均有各自的使用场景，只有相互结合，才能从最终效益角度发挥最大价值。生成式AI应用程序的发展始终紧密围绕大型语言模型（LLM）展开。自ChatGPT惊艳亮相以来，LLM便成为生成式人工智能领域的核心焦点，吸引了数十亿美元的资金投入，创新成果层出不穷。

DeepSeek、Manus等大模型和Agent的爆火，不仅让用户的模型选择变得更加丰富，也带动了基于模型的工具和应用开发平台的快速崛起，Dify.AI就是基于大模型生态成长起来的可以满足AI原生开发需求的“集大成者”。

亚马逊云科技日前宣布，Meta的新一代Llama 4模型现已在Amazon SageMaker JumpStart上正式可用，完全托管的无服务器版本也将很快在Amazon Bedrock推出。

以望石智慧为代表的企业，在多模态3D分子生成大模型方面的探索说明，AI药物研发正在不断打开生命科学领域的新边界。

传统药物研发不仅费钱、费力、周期长，而且研发过程复杂，充满不确定性。如何破解新药研发瓶颈？以英矽智能为代表的生物医药科技企业，一直在思考如何利用AI解决方案提高研发效率，特别针对药物的早期研发进行了大量探索。

当隆隆的战鼓声在国家网球中心的上空响起，千年前金戈铁马战沙场的场景再现。显然，面向未来的AI之战，联想已下定决心，吹响全面进军的冲锋号！

联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军集中公布了联想AI服务三大品牌：联想擎天、联想百应与想帮帮。“3个品牌的发布，意味着我们将面向政企、中小企业和消费客户，全面抢滩AI服务。”他说。

当人工智能工作负载推动了网络流量的飙升，数据底层架构也正经历着一场深刻的变革，而在实际的工业生产场景，不仅需要更强的计算力，还需要硬件提供者以平台化思维和模型化设计兼顾整体应用体验。

腾讯元宝持续增强对开发场景的支持，开发者用起来更方便顺手了。

浪潮云2024年发布了”有云处皆智能“的品牌Slogan，此番发布的新战略将自身定位为智慧系统的全场景运营商，这意味着浪潮云不仅追求智能化的普及，更注重实现无处不在的计算能力，通过一体化的服务架构来支持人工智能的实际落地。

未来的云服务不仅能提供底层的基础设施，更是算力、数据、算法与行业智慧“多位一体”的新生命体。在大模型如火如荼的今天，以紫光云为代表的先行者，正在用“易上云、好用数、全赋智”的理念，绘就智能时代的新技术蓝图。

鸿蒙为根，AI作翼，智慧园区2.0的蓝图正加速展开。让我们以创新引领，并肩同行，定义未来。

展望未来，华为将聚焦ICT根技术，提供业界领先的网络基础设施，并围绕昇腾、鲲鹏打造坚实的算力底座。在此基础上，以“开源+开放”的形式，提供操作系统、异构计算架构、AI框架等，让伙伴使用好底层硬件；同时，提供全套工具链、开发套件等，助力伙伴和客户，高效完成模型和应用的开发、部署，从而推进各行业的数智化基础设施建设，助力客户跨越行业数智化鸿沟，共赢时代新机遇。

数据治理不是选择"控制还是创新"，而是掌握"如何让控制促进创新"的艺术。正如驾驶一辆高性能跑车，既需要可靠的刹车系统确保安全，也需要强劲的引擎提供动力——两者缺一不可，相辅相成。

面对行业周期的波动与转型阵痛，亚信科技用技术创新重构增长逻辑，以更强大定力锚定长期价值。

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