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　　　　陈兵在多家互联网企业调研时发现，当前诸多网络平台使用的人工智能算法与传统算法不同，“传统算法是预设程序、结果可预测，而现在的神经网络大模型算法具有自我学习能力，输出结果的走向难以预测，因此不可避免地会面临风险”。

在田丰看来，沿着工程技术创新和开源策略，未来，AI大模型企业的发展着力点将主要集中在以下两方面：一是“向下”，做基础模型的研发突破，包括开发下一代AI操作系统等，“这将是一个AII in One（超级聚合）的基础底座，少数几家企业可以通过重资金投入来保持领先性”；二是“向上”，找到垂直领域的商业模式和应用机会，在细分领域形成智能商业闭环，“这是每个行业、每个企业都有机会分一杯羹的方向”。

　　　　不难看出，艾芬达拟将大部分募集资金用于毛巾架相关产品的扩产，然而财务数据显示，2020—2022年及2023年上半年，公司卫浴毛巾架产品的产能利用率分别为91.5%、98.9%、79%、82.57%，在2022年大幅下滑后小幅回升，但仍未恢复此前水平。公司实施募投项目必要性受到深交所关注。