大模型商业化面临七项挑战：价值共识、实施周期、中台建设、数据驱动、算力选择、定制化和运维。业界正加速推动商业闭环，强调价值导向、3-6个月实施周期、混合云的经济性、数据飞轮、工具链优化、标准化与定制化结合以及运维的重要性。例如，企业需建立价值共识，通过小规模试用验证效果，混合云成为主流的算力选择，而大模型中台能整合资源，降低浪费。大模型落地需处理数据难题，尤其是过程数据的缺失，并重视数据治理和工具链建设。同时，定制化需求依然存在，但通过工具化和标准化寻求解决方案。最后，运维作为关键环节，确保投资回报，企业和服务商需适应快速的技术迭代，持续学习和优化方法论。