生成式推荐技术选型需综合考虑团队现状、基建需求及业务特性。首先，从基建视角看，生成式转型是必然趋势，因主流智能系统正从静态概率预估转向上下文驱动的动态决策。未来算力平台将更多服务于生成式建模，传统 DLRM 模式面临淘汰。其次，选择 OneRec 或 OnePiece 模式取决于团队经验、预算及业务数据特性。OneRec 更激进，适合有大模型训练经验和高算力利用率的团队；OnePiece 则作为过渡方案，适用于强规则系统和长生命周期 Item ID 场景。第三，团队对生成式建模的认知至关重要，需评估成员对大模型技术的理解程度。最后，提出三阶段演进路线：初期通过 OnePiece 探索序列化建模，中期积累在线实验经验，后期根据验证结果决定是否大规模切换至 SID 模式。整个过程应避免技术理想主义，确保模型与平台适配，并保持对商业目标和用户体验的控制。