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人工智能的万亿美元问题
随着我们进入 2025 年，人工智能行业正处于一个关键的转折点。虽然该行业继续吸引前所未有的投资和关注——尤其是在生成 AI 领域——但一些潜在的市场动态表明，我们将在未来一年迎来 AI 领域的重大转变。根据我领导一家公司的经验 […]AI 的万亿美元问题，这篇文章首次出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI随着我们进入 2025 年，人工智能行业正处于一个关键的转折点。虽然该行业继续吸引前所未有的投资和关注——尤其是在生成式人工智能领域——但一些潜在的市场动态表明，我们将在未来一年迎来人工智能领域的重大转变。
根据我领导一家人工智能初创公司和观察该行业快速发展的经验，我相信今年将带来许多根本性的变化：从有望成为大型语言模型 (LLM) 的有力竞争对手的大型概念模型 (LCM)，到专业人工智能硬件的兴起，再到大型科技公司开始大规模建设人工智能基础设施，最终将使它们能够超越 OpenAI 和 Anthropic 等初创公司——而且，谁知道呢，也许最终能确保它们的人工智能垄断地位。
AI 公司的独特挑战：既不是软件也不是硬件
AI 公司的独特挑战：既不是软件也不是硬件根本问题在于 AI 公司如何在传统软件和硬件业务之间前所未有的中间地带运营。与主要投资于人力资本且运营费用相对较低的纯软件公司或进行长期资本投资且回报路径明确的硬件公司不同，AI 公司面临着独特的挑战组合，这使得其当前的融资模式岌岌可危。
这些公司需要为 GPU 集群和基础设施进行大量的前期资本支出，仅在计算资源上每年就花费 1 亿至 2 亿美元。然而，与硬件公司不同的是，它们无法在较长时间内摊销这些投资。相反，它们在两轮融资之间以压缩的两年周期运营，每次都需要展示指数增长和尖端性能以证明其下一次估值加价的合理性。