当下，AI大模型迅猛发展，在此情形下，整个产业链展现出明晰的金字塔样结构，由底层的算力支撑起始，直至顶层的应用实现落地，其中每一层都蕴含着全然不同的财富契机以及竞争态势。
换成是一般的人来讲，弄明白这个金字塔的组成情况，既能够瞧清楚往后的技术发展趋向，又能够寻觅到归属于自身的机会切入之处。
底层算力：AI时代的硬核地基
大模型的训练与运行，本质上是一场算力的比拼。
被誉为“AI石油”的算力层，是整个产业链最坚实的地基。
英伟达靠着它的A100/H100系列GPU，确立了难以被撼动的霸主地位，当下于全球AI加速芯片市场里占据了超过80%的份额，变成了实实在在的“算力之王”。
不仅其产品是科技巨头争抢的那种稀缺资源，而且它更成为了衡量AI研发实力情形之中的硬通货。
面对英伟达的垄断，挑战者正在从各个角度发起冲击。
由于性价比方面存有优势，AMD从而渐渐开始试着打开这一市场，然而国内的寒武纪，以及华为昇腾这样的生产者，在政策和市场两者共同推进的状况里面，正在推动技术迭代加快速度，目的是想着在国产替代这种潮流当中，能够占有一定的位置。
这些新兴力量的崛起，正在为算力市场注入更多活力与选择。
算力租赁的黄金生意
高昂的芯片成本和建设难度，催生了一个庞大的中间层市场。
存在着这样一些情况，阿里云、AWS这类云服务领域的巨头，它们会自行搭建算力中心，然后把其中的GPU资源，以“租赁”的这种模式，提供给数量众多的中小企业，以及那些开发者。
这种模式极大程度地削减了AI创业的难度界限，使得刚起步的公司在不耗费巨额款项去购置硬件设施的状况下，能够迅速开启项目。
对于云服务商而言，算力租赁是一门极佳的现金流生意。
伴随着大模型需求呈现出井喷态势，算力租赁价格跟着水涨船高，那些头部厂商的云业务，其年收入纷纷实现了突破百亿人民币的级别，从而展现出强大的盈利能力。
这种将硬科技转化为灵活服务的方式，正是技术普及的关键一步。
中游模型：智慧大脑的烧钱竞赛
模型层处于算力地基之上，而这里是AI的“智慧大脑”所在之处。
OpenAI所拥有的GPT-4，靠着那出众的极为复杂的推理能力，直至如今仍然是全球范围内行业当中的技术标杆。
只是，Anthropic的Claude 3系列呀，凭借其于多模态领域之中的全能表现，获得了众多专业用户的喜爱，进而彰显出强烈的竞争力呢。
在国内的市场当中，字节跳动所拥有的豆包大模型，依靠着对于中文语境的那种深刻理解，以及极具竞争力的低成本策略这个因素。很快就在众多模型里崛起，成为了一匹所谓的“国产黑马”。
这些头部模型，不仅于参数规模这方面进行竞争，更是针对理解深度、生成质量以及应用成本，展开全方位的角逐，进而推动着AI能力边界持续不断地拓展。
模型训练的惊人成本
打造一个顶尖大模型绝非易事，其背后是天文数字般的资金投入。
开展一次如同GPT - 4那般水准的模型训练，自着手展开数据准备工作起始，经由一系列相关流程，直至最终达成预训练，一般而言是需要历经三至六个月的时长的。
这一过程里，单单是电费，还有服务器折旧以及人力成本，便有可能耗费5000万美元或者高达10亿美元。
具备超高特性的资金壁垒，致使大部分模型层公司当下依旧处于“烧钱”的阶段。
他们依靠风险投资或者巨头给予资金支持，于技术路线以及商业化前景方面大胆押注未来。
无论是谁，要能够首先寻找到那平衡性能以及成本的有效路径，才可以在这场残酷的淘汰赛里存活下来。
下游应用：百花齐放的财富蓝海
相比于底层的高门槛，下游应用层则展现出百花齐放的繁荣景象。
于C端，AI对话助手出现了，AI绘画工具出现了，AI视频生成应用也如雨后春笋般纷纷涌现出来，它们是直接面向海量消费者的，借助订阅或者会员制来快速实现变现，最终成为普通用户最先感知到的AI红利。
在B端，AI的价值体现在效率的飞跃式提升。
智能客服极大程度地削减了企业人力费用，AI营销工具能够精确地创作吸引人的获客文案，办公协同软件借助自动整理会议记录以及生成周报类功能让白领的工作产出得到解放。
这些应用正深刻改变着各行各业的运营模式。
应用层的无限机遇
根据行业所作出的预测，直至2026年的时候，全球AI应用的数量，将会突破50万款，而其中这情况将会属于是移动互联网时代应用数量的数倍。
由专门针对特定领域的专业工具起始演变为具备广泛适用性的效率软件，应用层面会吸引数量最为众多的创业者以及开发者积极投身其中，进而成为在整体产业链里，蕴含机会最为丰富、竞争态势最为激烈的那一部分。
对于大多数普通人而言，应用层是切入AI赛道门槛最低的方向。
不需要自行研发芯片，不必进行基础大模型演练，只要利用 existing 的成熟 AI 能力 ，联合针对性场景的深刻领悟，便能够开发出解决实际问题的应用，进而在 AI 浪潮中获取一定份额。
利润分配的金字塔结构
凭商业模式的视角去审视，这一座金字塔展现出这样的特性，即越朝着底层靠近，就越具备赚钱的特质。
芯片设计商，像英伟达这般处于上游位置的，它的毛利率能够超过60%，依靠着核心技术，从而坐享整个产业扩张时的最大红利。
而云服务商则通过算力租赁，构建起稳定盈利的商业模式。
与之相较，处于中游阶段的模型公司，依旧在为达成技术突破，而开展高额投入操作，盈利的前景遥遥无期，尚不知何时能够实现。
位于下游的应用层呈现出分化的态势，头部应用依靠用户规模获取巨额的利润，大量的长尾应用在激烈的竞争当中艰难地求生。
这条清晰的利润分配链，揭示了不同环节的商业本质。
知悉了AI大模型金字塔，从底层算力直至顶层应用的财富格局之后，你觉得对于刚毕业的大学生，或者是渴望转型的职场人而言，当下切入哪一个具体赛道，最具备有可能实现个人价值？
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