近年来,人工智能技术的迅猛发展引发了一场前所未有的热潮。传统上,AI领域的核心竞争力集中在基础模型(foundation models) - - 那些经过大规模数据预训练、并作为多个应用层的基础引擎的巨型模型。OpenAI、Anthropic、谷歌等巨头公司在这一领域投入巨资,通过训练更大更复杂的AI模型来争夺市场领导地位。然而,随着市场格局的不断演变,这些曾经无可争议的领导者正在面临前所未有的挑战,甚至可能被时代所淘汰。首先,基础模型的发展优势正在减弱。早期,利用超大规模的数据和计算资源训练基础模型能够带来显著的性能提升,让相关公司获得了行业领先的优势。
但目前,基础模型的预训练规模和效能提升已呈现出递减趋势,导致"大规模就是优势"的时代正逐渐结束。相应地,更多的注意力转向了后期训练技术,比如微调(fine-tuning)、强化学习和接口设计(interface design)。这些方向更注重将通用模型适配到具体应用场景,而不是单纯依赖基础模型的规模扩张。正因如此,许多初创企业乐于利用包括开源模型在内的多样基础模型资源,专注于产品创新,而非追求自研基础模型,导致基础模型逐渐成为可随时替换的"商品",而非牢不可破的护城河。这种变化使得基础模型公司不再拥有行业中无可替代的核心地位。与此同时,AI应用的多样化和细分市场的兴起,使得AI行业呈现为一片繁荣的"细分战争" - - 从企业数据管理、软件开发、图像生成到语言理解,各领域的创新应用层出不穷,形成独立于基础模型之外的高度活跃市场。
在这些细分领域,最大的基础模型公司并未表现出明显的优势,甚至经常被灵活敏捷的初创团队赶超。投资者和业内人士逐渐意识到,基于通用模型构建的服务在面对快速变化的市场需求时,具备更强的适应性和创新能力。此外,开源AI模型的盛行进一步削弱了基础模型公司的价格杠杆。开源项目提供了免费且可定制的替代品,使得下游应用服务商能够选择多样化的模型供应,从而增加了市场竞争的激烈程度。在这方面,基础模型供应商往往面临着被下游公司"像卖咖啡豆给星巴克一样"被动供货且利润微薄的尴尬境地。尽管如此,基础模型巨头们依然拥有不容忽视的长处。
其中,强大的品牌影响力、稳固的基础设施和庞大的资金储备为它们提供了持续竞争的底气。OpenAI在消费者市场的成功展示了基础模型的商业化潜力,这种直接面向终端用户的业务模式难以被轻易复制,可能为其带来持续的市场优势。此外,技术上的突破仍然可能改变当前的局势。例如,未来通向通用人工智能(AGI)的重大进展,或者在医药和材料科学领域的革命性应用,都可能重新定义基础模型的价值和市场地位。综上所述,当前的AI产业正处于一次深刻的结构调整期。"大基础模型抢占一切"的神话正在破灭,市场正在转向看重灵活、定制化和细分应用的多样化竞争格局。
各类创业公司利用开源及第三方模型构建创新的解决方案,快速抢占市场份额,与传统巨头形成错综复杂的博弈关系。对于投资者和行业从业者而言,如何洞察这一变化、抓住技术和市场变化带来的机遇,成为未来制胜的关键。未来的AI格局不再只属于拥有最大计算资源和数据的几家公司,而是更加开放、竞争且创新驱动。所有市场参与者都需重新审视自身的定位和战略,拥抱技术的多样化与合作,以避免被新一轮的浪潮所淘汰。AI发展的下一阶段,可能是多极分散的"千帆竞发",而非单一霸主的垄断时代。 。
