周总深入阐述了AI+公司的运营模式，并揭秘了机构模型二次训练的核心所在。以华宇自研的专注于法律垂直领域的万象大模型为例，通过对通用大模型实施法律概念增强、指令增强、基于法律人反馈的强化学习以及知识增强训练，从而为法律行业客户提供更加可靠且专业的知识服务。同时，华宇元典以大模型技术能力为核心、紧密围绕法律行业用户的实际需求，成功推出了一系列涵盖风险预警、法律研究、文档起草与审查等贴合业务场景的法律知识自动化服务，如纠纷案件管理平台，元典问达等。针对产品研发过程中技术创新与法律合规的平衡问题，周总指出，鉴于网信办对机构模型的严格监管，企业应提前布局，确保在数据隐私保护、安全保障及跨境数据流动管理等方面达到合规标准。同时，周总认为在AI研发过程中，企业应携手外部法律顾问及行业专家，共同构建合规体系，有效防范知识产权侵权、股权激励纠纷、竞业限制等潜在风险，确保业务稳健前行。

项律师从资本市场视角切入，探讨人工智能企业的生存法则。其以科创板上市案例为引，指出资本市场对人工智能企业的创新属性极为关注，尤其是在芯片研发、算法优化、机器人制造等基础领域，企业的核心技术往往是获得投资方青睐的关键因素。以新能源汽车与氢能领域为例，项律师提醒企业必须精准定位创新点，某些技术虽看似高精尖，但若因性价比不足而难以商业化，不仅难以获得资本市场认可，甚至可能被判定为伪科技企业。

高律师直面人工智能责任边界这一难题，提出当前规则缺失是导致迷茫的根源。通过对比不同国家对AI责任划分的态度，尤其是欧盟对人工智能按风险等级划分并规制的做法，高律师认为这种分层分级分行业的模式颇具借鉴意义。并以华为鸿蒙智驾为例，阐述在新兴应用场景下，现有法律体系难以满足责任界定需求。高律师还提及传统搜索引擎等领域与AI的区别，建议从算法、数据训练、责任划分等多个维度厘清规则，借鉴欧盟模式，为不同类型、行业的AI应用制定针对性法律规范，建议立法者加快完善法律体系，为企业和法律从业人员提供明确指引。

傅律师系统梳理人工智能企业为代表的科技型公司在投融资及IPO进程中面临的法律风险与应对策略。首先从数据合规入手，强调依据《个人信息保护法》等法规，对数据全生命周期进行核查，必要时聘请专业律师出具合规意见。在算法备案与大模型备案方面，指出AI企业需视自身情况办理相关备案手续并配合网信办等部门完成安全评估，并提醒企业关注开源大模型许可协议，职务发明归属及高校兼职教师发明归属等知识产权方面的合规性，也避免对高校形成技术依赖。此外，还需完善股权激励机制，审查技术人员竞业禁止协议，把好ESG关卡，从环境、社会等维度彰显企业社会责任。同时，针对不同行业的AI企业也需个案分析。通过上述举措，助力企业突围合规困境提升企业经营合规性，稳健迈向资本市场。

陈律师作为本次圆桌讨论的主持人，他指出，杭州“六小龙”引发全国关注，凸显人工智能带来的法律焦虑与认知变革，其深入剖析大语言模型与小模型的区别，以DeepSeek等基础大模型为例，阐释不同模型在法律领域的应用场景及面临的挑战。他强调，通用型法律体系与行业垂直模型的结合至关重要，系统训练能赋予从业者法律认知、推理及演绎能力。此外，陈律师提及AI产品在融资规划中的考量，以及在开发过程中需关注的数据合规、算法备案等问题，呼吁从业者保持清醒认知，在AI浪潮中找准自身定位。