如果他们真的领先竞争对手，并以好的方式将 产品化，这几乎是显而易见的。而如果他们没有投入额外的 ～ 亿美元的资本支出，却因此错失了这个机会，后果可能是存在性风险。 对于这些大公司来说，每家企业的业务都有可能被 技术深度颠覆。
所以对他们来说风险和回报
非常清晰。更战术层面上，他们也能够轻 Paytm 数据库 松收回资本支出。最坏的情况下，他们可以通过使核心业务更高效来实现这一点。 比如说，Febook 广告中的 GPU 利用率？ 是的，比如 Febook 或 Googe，他们的广告系统只要稍微改进一点，就可以回收数十亿美元的成本。 通过更好的性能？ 是的，苹果也可以通过推动一个设备升级周期轻松回收投资。我认为这些都相当清晰。 从整个行业来看，这些公司投入大量资本对行业是有益的，尤其是像 Googe 和微软这样的公司，它们还在出租计算资源。 而且，这些模型已经在逐渐普及。
比如已经是开源的所有这些投
资的成果正在变得越来越广泛可用。开源模型所产生的溢出 可帮助管理整个销售流程中的销售线索 效应实在是令人难以置信。 这是一个很好的过渡，谈到市场结构，你怎么看待未来几年的发展？会不会是几个已经确定的玩家彼此竞争？你觉得这是个盈利的业务吗？开源对业务质量的影响是什么？请你展望一下未来几年的市场情况。 是的，过去的一年半里，模型推理的定价已经急剧下降，下降了两个数量级。令人惊讶的是，智能可能成为一种商品。我认为，纯粹依靠模型租赁业务在长期可能并不是最优的商业模式，这可能只是一个相对平庸的业务。 这或许取决于早期提到的突破点。突破，市场结构可能会有所不同。 有两件事。第一，如果 继续开源模型，那么模型的价值上限会被大大压低。第二，如果几家实验室能够达到类似的性能，这也会显著改变定价策略。所以我认为，虽然不确定，但纯粹的模型租赁业务可能不是最有价值的业务，更优质的业务机会在模型的上层和下层。
下层比如显然是一个非常
出色的业务，云服务提供商也拥有很好的业务，因为搭 买入铅 建大规模的 GPU 集群实际上是相当复杂的，云提供商在租赁这些资源时拥有不错的利润率。 传统的数据中心业务本质上也是规模游戏。因此，相比于较小的玩家，他们得到了极大的好处。 是的，正是如此。所以在模型层之下有很好的业务机会。在模型之上，如果你在构建应用程序，比如 t 就是一个很好的业务，许多初创公司开发的应用程序也表现得不错。 虽然没有哪家公司的规模能与 t 相比，但如果这些应用能够在早期找到产品市场契合点，它们就能成为很好的业务。因为如果用户体验做得好，应用程序为客户创造的价值远远超过了模型的推理成本。
