在AI大模型领域，2025年被视为应用落地的爆发之年。然而，在3D AIGC这一细分赛道，高昂的算力成本和难以商用的模型精度，始终是横亘在商业化面前的两座大山。
12月5日，在2025深圳全球招商大会上，DreamTech发布的Neural4D-2.5，或许为这个行业带来了期待已久的“iPhone时刻”。
降维打击：从百万美元到“触手可及”
训练一个高质量的3D大模型究竟有多贵？在Meta和腾讯等互联网巨头的财报里，这个数字通常意味着数千张高算力GPU的持续运转、数周的训练周期，以及单次超过百万美元的资金投入。这种高昂的门槛，导致3D生成技术长期被锁定在巨头的实验室里。
而DreamTech此次发布的数据，堪称对行业的“降维打击”。Neural4D-2.5将训练成本压缩到了行业的1/30，推理成本仅为1/20。通过极致的算法优化，打破算力垄断，让技术回归普惠。
当生成一个高精度3D模型的边际成本被压低至“1元”时，这意味着3D内容生产将不再是大厂的专利，无论是个人开发者、独立游戏工作室，还是传统制造业，都能以极低的成本接入这一能力。
技术底座的重构：告别“缝合怪”
成本的指数级下降，源于底层架构的彻底重构。
目前的3D生成技术，普遍采用“几何与纹理分离”的路径。这种做法类似于先捏一个白色的泥塑，再用投影仪把照片投射上去。虽然逻辑简单，但往往会出现“皮肉分离”的现象——纹理错位、光影死板，难以满足工业级应用的需求。
Neural4D-2.5则走了一条完全不同的路。它采用了“原生3D架构”，让几何结构与纹理色彩在三维空间中同步生长。这种类生物学的“感生一体”逻辑，不仅大幅提升了模型的物理真实感，更因为计算效率的提升，极大减少了无效算力的浪费。
深圳热土上的创新样本
作为深圳“人工智能先锋城市”建设的缩影，DreamTech在深圳这片热土上完成了从底层算法到终端应用的全栈重构。
正如张飞虎所言：“在深圳，我们不仅要追求算法的‘快’，更要追求落地的‘实’。”Neural4D-2.5的发布，不仅是一次版本的更新，更是一次商业模式的验证：当技术足够先进时，低成本与高性能并非不可兼得。
对于正处于爆发前夜的元宇宙与空间计算行业而言，Neural4D-2.5提供的不仅是一个模型，更是一把开启“3D内容大爆炸”时代的钥匙。
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