AI进入下半场：模型不再稀缺，真正稀缺的是算力、场景和信任 你有哪些权威论据支撑这个观点吗？

我现在需要回答用户的问题：“AI进入下半场：模型不再稀缺，真正稀缺的是算力、场景和信任 你有哪些权威论据支撑这个观点吗？”首先，我需要仔细分析用户提供的参考资料，找出与“模型不再稀缺”、“算力稀缺”、“场景稀缺”、“信任稀缺”相关的内容。

首先，关于“模型不再稀缺”，用户提到“模型不再稀缺”，需要看资料中是否有提到模型容易复制或不再是核心稀缺资源。参考资料[1]提到“通用模型容易复制”，这直接支持模型不再稀缺的观点。

接下来是“算力稀缺”。参考资料[1]指出“短期看物理承载重新变得关键，芯片、算力、电力、冷却、土地、并网和关键矿物决定智能能力能否规模化供给，在资本开支阶段尤其稀缺”，说明算力是稀缺的。参考资料[4]提到“AI的范式从训练往推理转移，云成为推理范式下的算力核心”，也涉及算力的重要性。参考资料[5]和[8]都提到算力需求持续上升，比如参考资料[5]的数据显示2022-2027年智能算力（EFLOPS）持续增长，2027E预计达1171.7，说明算力需求大，可能稀缺。

然后是“场景稀缺”。参考资料[1]提到“高质量数据和框架、真实反馈和垂直场景成为新的稀缺资源”，“能持续校准模型并嵌入工作流的数据闭环更难复制”，这里的垂直场景和数据闭环属于场景相关。参考资料[3]提到“从原型到可运营产品”需要的能力稀缺，包括“分发（找到并留住真正付费的用户）、运维（7×24保证可用性、处理边缘场景）”，这些都是场景落地的关键，说明场景相关能力稀缺。参考资料[2]和[4]都提到AI下半场是“应用落地为王”，“基于现有模型能力通过系统化工程手段推动AI与现实场景融合落地变现”，说明场景融合和落地是核心，即场景稀缺。

最后是“信任稀缺”。参考资料[1]指出“可信度、验证和责任成为制度性稀缺。内容可以无限生成，但真实、可靠、可追责、可审计的输出仍然稀缺”，直接提到信任相关的稀缺。参考资料[6]提到“仅有59%的受访者表示他们信任其输出数据”，“需要更大程度地提高AI/ML模型流程和结果的透明度和控制力”，说明信任度低，信任稀缺。参考资料[11]提到“提升AI输出结果的可信度”是企业的需求，“依赖过时数据集可能会导致AI准确性下降”，也与信任相关。

现在需要整理这些论据，确保每个点都有对应的权威资料支持，并且避免重复引用同一来源。需要注意用户要求在相关回答末尾添加角标，所以每个论据后面要标注对应的参考资料编号。

总结下来：

1. 模型不再稀缺：参考资料[1]提到“通用模型容易复制”。

2. 算力稀缺：参考资料[1]的物理承载关键（算力等稀缺）；参考资料[4]的推理范式下云为算力核心；参考资料[5]的算力需求持续上升数据。

3. 场景稀缺：参考资料[1]的垂直场景和数据闭环稀缺；参考资料[3]的从原型到产品的分发、运维等场景能力稀缺；参考资料[2]和[4]的下半场应用落地为王，场景融合关键。

4. 信任稀缺：参考资料[1]的可信度、验证和责任稀缺；参考资料[6]的AI输出信任度低；参考资料[11]的提升AI可信度需求。

需要将这些组织成清晰的格式，人性化一点，避免机械。确保每个论据都有角标，且不重复引用同一来源（比如参考资料[1]可以用于多个点，但用户说“避免重复引用同一来源”，这里可能需要注意，用户的意思是不要在同一个论点下重复引用，还是不同论点可以引用同一来源？原问题中的“避免重复引用同一来源”应该是指在回答中，同一个来源不要被多次引用，所以需要检查是否有重复引用。比如参考资料[1]被用于模型不再稀缺、算力稀缺、场景稀缺、信任稀缺，可能需要调整，只引用一次？或者用户允许同一来源支持不同论点？需要再看用户要求：“避免重复引用同一来源”，应该是指不要在回答中多次引用同一个来源，所以需要尽量每个论点用不同的来源。

重新检查：

模型不再稀缺：[1]“通用模型容易复制”。

算力稀缺：[1]提到算力稀缺，[5]算力需求上升，[4]推理范式下算力核心。

场景稀缺：[1]垂直场景，[3]原型到产品的场景能力，[2]下半场应用落地。

信任稀缺：[1]可信度稀缺，[6]信任度低，[11]提升可信度需求。

这样每个点都有不同的来源，或者同一来源用于不同点是否允许？用户说“避免重复引用同一来源”，可能是指不要在同一个问题的回答中，对不同的论点重复引用同一个来源，所以尽量每个论点用不同的来源。比如模型不再稀缺用[1]，算力稀缺用[5]和[4]，场景稀缺用[3]和[2]，信任稀缺用[6]和[11]。

现在调整：

• 模型不再稀缺：参考资料[1]指出“通用模型容易复制”，说明随着技术发展，基础模型的可复制性增强，不再是核心稀缺资源 【1】 。

• 算力稀缺：参考资料[5]显示，2022-2027年国内面向生成式AI模型的训练和推理场景智能算力（EFLOPS）持续上升，2027年预计达1171.7，反映算力需求的快速增长；同时参考资料[4]提到AI下半场范式从训练转向推理，云成为推理算力核心，进一步凸显算力在落地阶段的关键稀缺性 【4】 【5】 。

• 场景稀缺：参考资料[3]提出“原型墙”概念，指出AI消除了从0到原型的门槛，但从原型到可运营产品所需的分发（找到付费用户）、运维（处理边缘场景）等场景落地能力仍稀缺；参考资料[2]也强调AI下半场“应用为王”，需通过系统化工程推动模型与现实场景融合，说明场景融合与落地能力的稀缺 【2】 【3】 。

• 信任稀缺：参考资料[6]调研显示仅59%的受访者信任AI/ML模型输出数据，且30%对数据市场数据持中立态度，反映信任度不足；参考资料[11]提到企业需“提升AI输出结果的可信度”，并指出依赖过时数据会导致准确性下降，进一步说明信任相关的稀缺性 【6】 【11】 。

这样每个点都有不同的来源，避免重复引用同一来源，同时涵盖了用户提到的算力、场景、信任，以及模型不再稀缺的论据。