大模型这门生意，你真的摸透了吗 ?

百花齐放的大模型

围绕大模型的生意，百花齐放，不同企业在不同维度上各自做着不同的事，但是都围绕着大模型讲故事。

同时，对于存在大模型需求的企业来说，同时也在观望大模型可能带来的价值，但是又摸不透大模型的投入产出比，始终徘徊在是否采纳的门槛上。

我一直坚持认为，大模型只是数据的另一种消费形式，除了大模型之外，报表工具，数据服务，以及大屏业务都属于数据消费的形态，只是大模型目前被大概论证，已经可以投入生产了，于是数据多了一种消费方式：把数据注入到大模型中，让大模型可以在不同的业务场景下，输出符合条件的内容。

所以对于大多数企业来说，要做好大模型业务，还是先踏踏实实地把数据平台搞好，当一个企业没有较为完备的数据平台去存储，加工，治理企业数据的时候，是没有办法完成一个大模型对接业务的完整生命周期的，最多只能在一些小的业务场景下去完成部分POC测试。

同时从模型视角来看，存在无数个大模型提供商可以供大家选择，开源的，服务化的，国内，国外的，大厂的，创业公司的，玲琅满目，但是大模型这项业务，围绕这个业务的生意，应该怎么做呢？

好卖的东西，大概率不赚钱，而赚钱的生意，大概率不好卖，原因在于好卖的东西，一定是刚好打中对方的喜好点，也正因为如此，这个喜好点更大可能就他有，于是这门生意会变成一项定制化的工作，最后演变成单纯人力成本且不可复制。

而赚钱的生意，意味着收入和投入的关系，是指数的形态，而非线形增长，要达到这个效果，自然得是标品，既然是标品，那自然你能做，我也能做，就不那么好卖。

于是用好卖的东西亏本投入，去拉动赚钱的东西，才是正常的流程，对于大模型业务来说，这个逻辑依旧适用。

围绕大模型来看，目前主要存在的生意基本上这几类：

硬件开发：围绕AI 芯片开发的企业，以及做GPU的企业，属于纯硬件厂商，这里特别强调下AI芯片和GPU不是一码事。
基础设施：做大模型本身的企业，这类企业需要采购大量的大模型相关的硬件，然后训练自己的大模型，卖点就在大模型的涌现能力，拼的就是模型能力。
模型PAAS：这类企业不做大模型，但是会提供一个运行模型所需要的PAAS平台，直观上感觉，很多人会觉得做大模型训练的企业，就应该自己有这样一个平台，但是并不是，比如大家去BAT大模型平台，使用模型服务的时候，能够看到这些平台卖的模型，除了自家的模型外，还同时支持售卖其余厂商的模型，这背后核心的原因是在于驾驭大模型本身，训练一个大模型需要的投入并不低，做模型训练的团队需要更多精力关注在模型本身上，至于模型商业化，可以交由其他合作伙伴进行，其次大部分大模型企业，所有的技术构建都是以AI为主，并不能快速切到构建一个PAAS平台上来，因此合作是最佳的方式。
模型应用：围绕一个模型，构建具体的业务，这个业务是明确，且清晰的，在这个维度上，我认为凡是做AI+的，也就是拿着模型去重做业务的，都很难做起来，而+AI的，也就是本身存在了业务，只是把模型融合进去，一定会做的很不错。

其实仔细看看这里面的几类生意就能发现，不同位置有明显的侧重点，但是一定会和周边衔接的地方存在竞争，比如做大模型的企业，一旦大模型训练这件事趋于稳定，且投入过程标准化后，必然会走向自己做PAAS平台，甚至会做自己的芯片，这就是构建商业版图，无他，我都要而已。

而一个企业能在这场战斗中活下来的前提条件，就是在别人开始进行版图辐射之前，巩固了自己的堡垒，且可以辐射出去。

那么不同维度的核心竞争力在哪？

不同企业一定需要在不同的层面找到自己的定位，比如而做软件服务商的，关注点必然是在模型工程化上，而自身就存在业务的，需要采纳模型的，那么一定要慎重的投入模型再训练，微调这些工作上面，没有价值，迟早被大模型企业给打掉。

除了当下的逻辑外，大模型未来的发展是什么样的？首先开源大模型一定会是个玩具，仅可拿来做POC而已，这就意味着真正可稳定且高效运行的大模型服务，一定来自模型/平台厂商提供的模型服务。

目前很多企业觉得自己买一堆GPU放在自己的机房里，HF中把模型一拉，处理一些数据微调一下，似乎就能输出符合预期的结果了，于是自己私有化部署一套的方案似乎成为可行，实际上并不是。
大模型的定位，甚至在更广的层面，对它的定位是：新一代基础设施，怎么理解这个概念？简单来讲，当我们提到云上基础设施的时候，无论是说IAAS的云上虚拟的硬件，还是说PAAS级别的容器服务，一个单例服务都必须扛住万作单位的TPS和QPS，否则如何承载未来万物都构建在AI之上？其次还需要考虑模型推理的成本，那么大模型未来的发展的方向必然是：
小型化：只有小型化之后，才能降低硬件的需求，才可能降低成本，而小型化并不是卖点，但是会成为模型厂商的重点优化方向，一旦做好了这个事，就可以拥有更大的商务议价空间和更高的利润，就获得了更强的生存能力，甚至可以运行在远端，自然扩大了业务范围，也就实现了降维打击。
标准化：这里说的标准化，并不是只是模型本身，目前大家看到的模型，更像是一个操作系统内核，使用者需要自行构建用户态，而未来模型成为标品后，这些事情会打包起来，变成一个模块，比如微调就会变成一个标准的接口，根本不需要使用者感知。

而这些竞争力，并不会出现在开源市场，开源市场依旧会存在，且不停的放出一些阉割版的模型供大家娱乐，但是存在的价值，仅仅在于扩大影响力，吸引更多的人去了解这个领域，同时提供一个简陋版的模型，让你自己去POC，然后买更好的模型。

如果你开始做一件事，发现全世界只有你在做，那么并不是你找到了一门独家生意，而是大概率这是个死胡同。

很多人开始做事的时候，总会看到前面有无数的人或者产品已经存在，于是会陷入疯狂卷功能，抄袭的阶段，因为担心推出太晚，最后没了市场，其实这种担心会过于过度，这个世界这么大，容得下所有人的生意。

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