个人认为，AI 在数据分析、模拟仿真、材料发现、药物研发等领域都有巨大的潜力。例如，AI 可以帮助科学家分析海量实验数据，发现隐藏的规律；可以进行高精度的分子动力学模拟，预测新材料的性能；还可以加速药物筛选过程，降低研发成本。
成本降低绝对是关键因素之一。以前很多AI应用只停留在概念验证阶段，就是因为成本太高，无法大规模推广。现在 Deep Think 的成本降下来了，很多以前不可行的应用场景就变得可行了。比如，可以把 AI 助手嵌入到各种设备中，提供更智能化的服务。
个人认为，AI 在数据分析、模拟仿真、材料发现、药物研发等领域都有巨大的潜力。例如，AI 可以帮助科学家分析海量实验数据，发现隐藏的规律；可以进行高精度的分子动力学模拟，预测新材料的性能；还可以加速药物筛选过程，降低研发成本。
成本降低绝对是关键因素之一。以前很多AI应用只停留在概念验证阶段，就是因为成本太高，无法大规模推广。现在 Deep Think 的成本降下来了，很多以前不可行的应用场景就变得可行了。比如，可以把 AI 助手嵌入到各种设备中，提供更智能化的服务。