根据Jeff Dean在推特上的分析，AI模型蒸馏技术使得小型学生模型能够接近甚至达到大型教师模型的表现，从而解释了性能图中出现的显著下降。这一趋势意味着企业可以用更低的计算成本和更小的模型规模实现高效AI部署，为需要扩展AI应用的企业创造了新的商业机会（来源：Jeff Dean推特，2025年12月17日）。

据Jeff Dean透露，著名的AI蒸馏论文曾因被认为“影响不大”而被NeurIPS 2014拒绝（来源：Jeff Dean，Twitter）。然而，模型蒸馏已成为深度学习中的核心技术，使大型AI模型能够有效压缩为小型高效模型，同时保持性能。这一进展极大促进了边缘AI、移动设备和云服务等实际应用，为企业在资源受限硬件上部署强大AI和降低运营成本带来了新商机。

根据Jeff Dean (@JeffDean) 的消息，Gemini Flash和Waymo都采用了知识蒸馏技术（参考arxiv.org/abs/1503.02531），将大型高质量AI模型压缩为可高效运行的小型模型。这种方法极大降低了计算资源消耗，使AI模型能在自动驾驶等资源受限的硬件设备上部署。对于企业来说，这一趋势提供了优化AI部署成本和拓展边缘AI应用场景的重大机遇，尤其是在汽车和移动设备等行业（来源：twitter.com/JeffDean/status/1998453396001657217）。