過去兩年，AI競爭聚焦於模型規模與基準測試，誰的參數更多、效能更強，誰就被視為領先。隨著AI從實驗走向企業應用，「唯大是尊」的標準已逐漸失效。市場競爭正轉向更重視實務效益，核心從模型性能比拼，轉為路由分發、成本控制與算力效率等營運能力。
Perplexity首席執行官Aravind Srinivas明確指出，模型本身不再是唯一的勝負關鍵。真正的決勝點在於如何構建一個強大的「框架」，透過協調系統將合適的任務匹配給最適當的模型，而非盲目使用最昂貴的通用模型。這種智能化系統能夠自主判斷任務難度，對於常規內部工作流程採用高性價比的開源模型，僅在必要時才調用頂級模型進行複雜運算。然而，靈活的成本結構與部署策略，正對OpenAI與Anthropic等依賴高階專有模型銷售的領頭羊構成挑戰。
這場變革的核心動力源於開源模型的快速崛起。Benchmark合夥人Peter Fenton大膽預言，未來2年內90%以上的Token將由開源模型產生。企業轉向開源模式不僅是為規避高昂的推理成本，更因經過針對性調優的小型模型，在特定任務執行效率上往往能超越大型通用模型。
Ollama首席執行官Jeff Morgan觀察到，目前逾85%的財富500強企業已採取此路徑，優先在靠近數據的環境中部署開源模型，並根據需求靈活擴展。