第十部分 · 生态与经济

「信息的富足造成注意力的贫乏。」

Herbert A. Simon，"Designing Organizations for an Information-Rich World"

前面各部分已经走过模型怎样训练、服务、编排、评测和约束。第十部分把视角移到能力交付条件上：谁有能力做这些事，谁把它们提供给别人用，价格怎样反过来改变设计。生态不是技术栈外面的背景，而是一股真正起作用的力量，决定着哪些做法会沉淀成常识。

第 73 章 把一次模型发布当成技术对象和经济对象来读：权重还是 API（自己运行的开放权重模型，还是藏在 API 后面的封闭模型，这个区分由那一节给出定义），开源 AI 还是开放权重，能力、效率、许可证和锁定各自意味着什么。第 74 章 接着把模型当成软件供应链上的一个文件来看：序列化格式，以及其中一种为何会运行代码；模型库作为这个领域的注册处；还有任何字节级检查都抓不到的投毒与后门攻击。第 75 章 看模型调用周围长出的标准与工具层、网关层、沙箱、智能体层、可观测性和授权边界。第 76 章 则把成本结构摊开：训练和推断按不同的时钟增长，市场价格也会随着领域成熟而移动。

这一部分的后半段从产物转向市场。第 77 章 把 AI 价值链从芯片、云和模型 API，一直画到应用与数据。第 78 章 问的是能力什么时候在真实工作流中变成生产率，而不只是演示。第 79 章 则把数据看成带有权利的供应链，来源、同意、文档与合规共同决定一份语料能不能变成产品输入。第 80 章 以智能体成为经济行动者为这一部分收尾：机器商务仍在建设的身份、委托与支付三条轨道，以及这个经济体如今有几分是真的。

这一部分把注意力从单个排行榜位置移开，转向能力要在什么条件下才能交付出去。一个模型可以很强，却难以取得；可以很便宜，却很难运营；可以开放，却并不等于容易负责任地使用。经济学在这里不是附录，而是架构的一部分。