大模型应用的核心问题主要有四个方面。一是安全风险。大模型依赖“精华小数据”，传统数据碎片化、质量低，存在被窃取、篡改的风险。在关键领域，大模型风险易串联成网，如Ollama服务器暴露导致业务中断。黑客通过数据投毒、干扰模型，内部错误信息污染训练环境，会造成决策失准。二是技术与落地挑战。模型具有不可解释性，不符合功能安全追溯要求，在智能驾驶等领域难以预判风险。端侧算力不足影响量产性能，中小机构受资源限制，导致行业“两极分化”。传统企业现有流程和知识储备需调整，大模型与原系统融合存在技术障碍。三是内生与治理问题。部分模型依赖国外开源架构，高质量语料和算力供给不足，与国际顶尖水平有差距。缺乏多维度边界隔离和全生命周期内容治理机制，易引发隐私泄露或合规风险。四是行业应用痛点。在金融领域，模型“黑箱”会导致决策偏见、歧视性定价，对第三方基座模型的依赖加剧系统性风险。在制造业，架构设计等深层逻辑需人工把控，单一模型难以满足复杂场景需求，需要整合多模型能力。总之，大模型应用要平衡创新与安全，从多维度构建防护体系，同时解决行业适配性与成本问题。