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其次，李丽：一是认知误区。企业存在的普遍问题是，并未真正理解ESG的内涵和价值，仍然把ESG理解为额外成本。当前环境下，ESG已经成为市场准入条件、融资能力指标、品牌信任度的一部分，不少供应商还停留在“仅满足质量要求、追求低价竞争”的阶段，选择最低限度应对，这在供应链监管和客户要求不断提升的情况下会非常被动。另外，也有一些企业虽然知道ESG很重要，但认为这是“西方价值输出”或者“贸易壁垒”，如果仅从情绪化或对立角度理解，会忽视规则背后的国家战略、产业逻辑和市场机会，难以做出系统性回应。
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此外，02：数据价值——任务轨迹成为国产模型的新燃料算力被高频任务持续消耗，但仅靠算力无法形成真正竞争壁垒。下一代大模型的核心竞争力，不在于文字能力，而在于能自主操作、完成任务——这依赖于高价值的任务轨迹数据。过去几年，训练大模型主要依赖互联网上的公开文本，如维基百科、新闻、论文等。这类数据能提升模型的知识水平，但无法让AI理解和执行复杂任务。
最后，Reporting from, 台北
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