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要判斷一個(gè)行業(yè)是不是熱，就看有沒有人連虧錢都顯得理直氣壯。AI大模型的世界，就是這樣一個(gè)“虧得理直氣壯”的地方。

過去兩年，幾乎所有行業(yè)中有錢或能融到錢的公司都往里沖：互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科研機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，甚至地產(chǎn)公司都要蹭上AI的熱點(diǎn)。有人說，這像互聯(lián)網(wǎng)早期的“群雄逐鹿”，而我們采訪的一位資深投資人就此打比方為：我覺得，它像街頭的油條攤——?jiǎng)傞_始人人都能擺，最后只剩下幾家能活。

從商業(yè)史的角度看，熱鬧的地方往往結(jié)局最寡淡。因?yàn)檎嬲芰粝聛淼?，不是最聰明的那群人，而是最懂成本、最能熬的人?/p>

科技革命表面看是技術(shù)的較量，本質(zhì)上是經(jīng)濟(jì)規(guī)律的復(fù)現(xiàn)。鐵路、石油、互聯(lián)網(wǎng)都走過這條路：最初是狂歡，后來是洗牌，最后是寡頭。AI也不會(huì)例外。

所以，今天這篇內(nèi)容，我們不聊技術(shù)參數(shù)，也不討論哪家模型更聰明。我們聊更本質(zhì)的事——5年之后，中國(guó)的大模型會(huì)收斂成幾家公司？它們憑什么留下？

歷史的鏡子

從石油、鐵路到互聯(lián)網(wǎng)的“收斂宿命”

我們很多人應(yīng)該都讀到過一句話：“人類學(xué)到的唯一教訓(xùn)，就是人類從來不記得教訓(xùn)。”放在科技行業(yè)尤其貼切。

鐵路的故事

19世紀(jì)的美國(guó)，鐵路像今天的AI一樣，是全民狂歡的投資主題。那時(shí)候到處都是鋪軌的公司，大家都覺得“鐵軌鋪到哪，財(cái)富就到哪”。十年后，大部分公司破產(chǎn)。留下的，只是幾家能掌控全線資源的巨頭——他們擁有土地、融資與運(yùn)輸體系。

這像不像今天的大模型？訓(xùn)練算力就是軌道，數(shù)據(jù)是燃料，生態(tài)是運(yùn)力。鋪軌容易，保養(yǎng)難。到最后，能跑通全國(guó)線路的，永遠(yuǎn)是少數(shù)。

石油的故事

石油行業(yè)初期也有上百家公司。可煉油是重資產(chǎn)生意，虧得起的人才能笑到最后。當(dāng)年洛克菲勒并不是技術(shù)最強(qiáng)的那個(gè)，但他最懂“整合”：他不跟人比油價(jià)，而是比運(yùn)輸和分銷；不爭(zhēng)眼前利潤(rùn)，而是做長(zhǎng)期壟斷。結(jié)果，所有對(duì)手都在比產(chǎn)量，他卻贏在結(jié)構(gòu)。

這像極了今天的大模型：大家都在比參數(shù)，他在比飛輪。技術(shù)不是決定勝負(fù)的唯一變量，系統(tǒng)才是。

互聯(lián)網(wǎng)的故事

2000年前后，互聯(lián)網(wǎng)像一場(chǎng)新大陸探險(xiǎn)。到處是.com公司，口號(hào)比盈利多。最后，留下的不過亞馬遜、谷歌、阿里、騰訊這幾家。真正的原因是什么？因?yàn)樗麄冋莆樟藦?fù)利的三件事——用戶、數(shù)據(jù)、現(xiàn)金流。

科技行業(yè)就像一場(chǎng)撲克牌局——短期看牌技，長(zhǎng)期看籌碼?；赝麄€(gè)科技史，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律：產(chǎn)業(yè)的早期屬于夢(mèng)想家，產(chǎn)業(yè)的成熟期屬于復(fù)利者。

經(jīng)濟(jì)學(xué)的鐵律

大模型為何逃不出“收斂”

現(xiàn)在的AI行業(yè)，看上去百花齊放，也可以說是百家燒錢。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，大模型的“收斂”幾乎是寫在算術(shù)里的結(jié)局。

成本這一關(guān)，門檻就寫在顯卡上

訓(xùn)練一次GPT-4級(jí)模型要燒掉上億美元。中國(guó)的通義千問、文心一言、月之暗面等項(xiàng)目，每一次更新都要消耗數(shù)千張高端GPU。這不是創(chuàng)業(yè)故事，這是資本鐵礦。成本的門檻，就是行業(yè)的圍墻。誰能持續(xù)燒錢，誰才配擁有“規(guī)模效應(yīng)”的鑰匙。

數(shù)據(jù)的積累，是一場(chǎng)復(fù)利的雪球

模型越用越聰明——這聽上去像一句雞湯，但背后是經(jīng)濟(jì)學(xué)的飛輪。百度有搜索，阿里有電商，字節(jié)有短視頻，它們都在喂自己的AI吃數(shù)據(jù)。創(chuàng)業(yè)公司再聰明，也喂不出這頓“數(shù)據(jù)盛宴”。當(dāng)使用反饋成為模型成長(zhǎng)的燃料，規(guī)模優(yōu)勢(shì)就成了不可逆的雪球。

資本的選擇，往往是錢主動(dòng)找贏家

資本市場(chǎng)的嗅覺像鯊魚——只聞血，不問道義。OpenAI拿到微軟數(shù)百億美元的支持，Anthropic背后有Amazon；中國(guó)的資金，也早已集中到百度、阿里、字節(jié)、騰訊、月之暗面和智譜等公司。這意味著，收斂的過程已經(jīng)在進(jìn)行。資本會(huì)不斷強(qiáng)化頭部，弱者的“希望融資”只是延遲淘汰。

歷史告訴我們，沒有哪個(gè)行業(yè)能逃出寡頭律

操作系統(tǒng)剩下Windows與Mac；手機(jī)系統(tǒng)只剩iOS與安卓；AI也一樣，只是參數(shù)更多，算力更貴。當(dāng)行業(yè)的進(jìn)入門檻變成億級(jí)美元時(shí)，創(chuàng)業(yè)精神只能靠信念存活。

變量的力量

三股水流決定河口形狀

即便結(jié)局注定收斂，路上也還有分叉。就像河流匯入大海，水勢(shì)一樣，地形不同。AI行業(yè)的“地形”，是由生態(tài)、政策和應(yīng)用三塊拼圖決定的。

技術(shù)生態(tài)：閉源像自營(yíng)餐廳，開源像自助餐

閉源的OpenAI、百度、Google，像是自營(yíng)餐廳——菜自己炒，味道統(tǒng)一，利潤(rùn)高；開源的Meta、阿里，則像自助餐——大家?guī)Р藖沓?，成本低，傳播快。未來的格局，可能不是“一家?dú)大”，而是“頭部閉源+底部開源”共存，閉源吃利潤(rùn)，開源吃流量。

政策制度：不同的河床，流出不同的海

美國(guó)的政策傾向市場(chǎng)主導(dǎo)，中國(guó)更重視安全、合規(guī)與算力資源配置。這會(huì)讓收斂形態(tài)不同：美國(guó)或許是三四家民營(yíng)寡頭，中國(guó)可能是“國(guó)家級(jí)平臺(tái)+特色選手”的格局?？梢哉f美國(guó)的AI是自由競(jìng)爭(zhēng)的馬拉松，中國(guó)的AI是規(guī)劃有序的長(zhǎng)跑。

應(yīng)用市場(chǎng)：To C像選美，To B像蓋樓

C端拼的是流量，B端拼的是結(jié)構(gòu)。C端容易出爆款，但生命周期短；B端慢熱，卻能持續(xù)造血。未來，大模型在C端會(huì)高度集中，在B端則會(huì)多點(diǎn)生長(zhǎng)。這也是中國(guó)的機(jī)會(huì)——中國(guó)的產(chǎn)業(yè)太復(fù)雜，留給AI的細(xì)分場(chǎng)景太多。雖然有些河注定要進(jìn)海，但彎在哪一處，取決于誰在挖河床。

誰能活過“死亡之谷”

熬比贏更重要

聰明是短跑的優(yōu)勢(shì)，耐力才是長(zhǎng)跑的護(hù)城河。對(duì)企業(yè)來說，最貴的能力，是活得久。AI行業(yè)同樣如此。熬不過現(xiàn)金流的考驗(yàn)，技術(shù)再好也只是幻覺。

百度——工程型選手，鋪軌的人

百度是AI領(lǐng)域最早下注的公司。它的護(hù)城河不在故事，而在底層。搜索帶來的知識(shí)圖譜、Apollo帶來的算力、昆侖芯帶來的底盤，讓它成為“工程型選手”——穩(wěn)、厚、但不快。它的問題在于商業(yè)化：軌道鋪好了，但列車票還沒賣出去。

阿里——現(xiàn)金流的油田

阿里的通義千問靠著阿里云的“油田”持續(xù)輸血。它的優(yōu)勢(shì)是生態(tài)聯(lián)動(dòng)：電商、支付、物流、金融，全能反哺模型。

阿里可能不會(huì)做出最強(qiáng)模型，但能做出最賺錢的模型。這正是巴菲特式的邏輯：好生意，不一定要最聰明，但必須能回本。

騰訊——慢啟動(dòng)、長(zhǎng)續(xù)航

騰訊的節(jié)奏看似慢，但它有社交和游戲這兩條現(xiàn)金流河。這讓它能“邊觀察邊下注”。等別人燒得差不多，它再出手——這種“后發(fā)”策略，是典型的投資人思維。它可能不是第一名，但往往是最后一名還在笑的。

字節(jié)——注意力的發(fā)電廠

字節(jié)的優(yōu)勢(shì)，是全球無可匹敵的用戶規(guī)模和內(nèi)容生態(tài)。如果AI是一場(chǎng)“認(rèn)知革命”，那字節(jié)手里有最大的訓(xùn)練集：人類注意力。問題在于，它的生態(tài)以C端為主，能否在B端找到現(xiàn)金流出口，決定它能不能成為長(zhǎng)期選手。

智譜與月之暗面——節(jié)儉型跑者

智譜靠政企市場(chǎng)的信任，月之暗面靠成本效率的創(chuàng)新。它們不一定能奪冠，但可能能跑得最遠(yuǎn)。尤其在中國(guó)這個(gè)對(duì)“普惠AI”有巨大需求的市場(chǎng)，“效率+可信賴”就是護(hù)城河。

收斂之后

三寡頭與特長(zhǎng)生的共生森林

到2030年，中國(guó)的大模型格局，大概率是“三寡頭+多長(zhǎng)板”。寡頭像樹冠，撐起陽光與氣候；特長(zhǎng)生像灌木，填滿生態(tài)的縫隙。

• 頂層寡頭：阿里、字節(jié)、騰訊——擁有算力、生態(tài)與資金；
• 效率長(zhǎng)板：月之暗面、智譜——用低成本架構(gòu)切入普惠領(lǐng)域；
• 場(chǎng)景節(jié)點(diǎn)：京東、美團(tuán)、華為——在供應(yīng)鏈、生活服務(wù)、政企等場(chǎng)景中深耕。

壟斷是病態(tài)的獨(dú)生子，集中是生態(tài)的成年禮。這種格局的好處是，寡頭提供穩(wěn)定基礎(chǔ)設(shè)施，特長(zhǎng)生保持創(chuàng)新彈性。它像一個(gè)成熟的森林系統(tǒng)：大樹穩(wěn)定氣候，小草維持生命。

中美的殊途同歸

一個(gè)上天，一個(gè)入地

美國(guó)的大模型靠資本點(diǎn)火，中國(guó)的大模型靠產(chǎn)業(yè)落地。一個(gè)是“上天”，一個(gè)是“入地”。OpenAI的成功離不開微軟的血液支持，Anthropic有Amazon背書；它們是典型的“資本驅(qū)動(dòng)+技術(shù)領(lǐng)先”模式。而中國(guó)的路徑更接地氣：百度用AI改造搜索，阿里用AI改造電商，字節(jié)用AI改造內(nèi)容。中國(guó)的大模型更像“產(chǎn)業(yè)升級(jí)的工具”，不是“純技術(shù)的展示”。

長(zhǎng)期來看，這兩種模式會(huì)在中點(diǎn)相遇。技術(shù)必須找到場(chǎng)景，場(chǎng)景也必須依賴技術(shù)。到2030年，全球大模型行業(yè)的地圖，大概率會(huì)形成“兩極中心”：

• 美國(guó)：技術(shù)極（以O(shè)penAI、Google為代表）
• 中國(guó)：產(chǎn)業(yè)極（以阿里、百度為代表）

科技的盡頭，不是魔法，而是產(chǎn)業(yè)。一個(gè)掌握算法，一個(gè)掌握應(yīng)用——合起來，才是AI的完整生態(tài)。

結(jié)語

人類對(duì)新技術(shù)，總有一種“立刻改變世界”的沖動(dòng)。但真正改變世界的東西，往往是“慢變量”。電力用了五十年才點(diǎn)亮城市，互聯(lián)網(wǎng)花了三十年才改變生活。AI也一樣，它不是煙花，而是電網(wǎng)。

未來的大模型不會(huì)天天上頭條，它會(huì)悄悄融進(jìn)每個(gè)行業(yè)、每個(gè)產(chǎn)品、每次交互。從寫代碼到物流調(diào)度，從教學(xué)到金融風(fēng)控，它會(huì)成為社會(huì)的“第二底層操作系統(tǒng)”。所以，當(dāng)我們問“2030年，大模型會(huì)收斂成幾家公司”時(shí)，其實(shí)是在問：這個(gè)時(shí)代，誰能成為新的基礎(chǔ)設(shè)施？

答案很可能只有幾家。但這并不意味著失敗者都被淘汰，而是整個(gè)社會(huì)的算力、算法與智慧，都被整合進(jìn)更大的體系。AI的故事，最后不會(huì)以“贏家通吃”結(jié)尾，而是以“秩序確立”收?qǐng)?。那時(shí)的AI，不再是舞臺(tái)中央的明星，而是幕后的燈光系統(tǒng)。泡沫會(huì)破，但基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)留下。真正的贏家，從來不是最早喊口號(hào)的人，而是最后還在發(fā)電的人。