多年来，选择语音AI的企业面临着一个艰难的权衡：使用“原生”模型获得速度和情感细微差别，或者使用“模块化”堆栈获得控制和可审计性。现在，这种二元选择正在演变，市场力量正将性能决策转变为关键的治理和合规性问题。

这种转变是由科技巨头的激进定价策略推动的。谷歌凭借其Gemini 2.5 Flash以及现在的Gemini 3.0 Flash，正将自己定位为高容量的实用工具提供商，使语音自动化在更广泛的工作流程中具有经济可行性。OpenAI在8月份以Realtime API降价20%作为回应，将与Gemini的成本差距缩小到大约两倍，这是一个有意义但不再是不可逾越的差异。这场价格战正在普及对原始AI智能的访问，但也引发了对受监管行业合规性的质疑。

市场影响是显著的。随着语音代理从试点项目转移到受监管的、面向客户的工作流程中，对控制和可审计性的需求日益增强。这就是架构变得至关重要的地方。一种“统一”的模块化架构正在兴起，它在物理上将语音堆栈的不同组件并置在一起。这种方法提供了一个中间地带，有可能同时提供原生模型的性能和模块化系统的控制。

底层技术涉及复杂的语音到语音（S2S）模型。“原生”模型通常是端到端系统，经过训练可以直接将语音转换为所需的动作，但通常会牺牲透明度。“模块化”堆栈则将该过程分解为不同的组件，如语音识别、自然语言理解和对话管理，从而可以进行更严格的审查和干预。“统一”模块化架构的兴起表明了结合两者优势的愿望。

展望未来，语音AI合规性的未来取决于架构选择。随着监管审查的加强，公司不仅需要优先考虑其AI模型的质量，还需要优先考虑其底层架构所提供的透明度和控制。证明合规性的能力将是一个关键的差异化因素，可能会有利于采用统一模块化方法的公司。原始AI智能的商品化意味着真正的竞争优势将在于如何部署和管理这种智能。