下一代人工智能淘金热：为什么未来属于模型构建者，而不是应用封装者
从应用到核心模型的转变
人工智能领域正在经历一场根本性的变革。多年来，初创公司和科技巨头都在竞相构建基于大型语言模型的应用，创建各种编排层和微调的工作流程，以提供人工智能驱动的解决方案。然而，范式正在转变。越来越多的趋势表明，核心模型本身——而不是构建在其上的应用——正在成为主要的价值驱动力。
这种演变标志着“封装”时代的结束。与其专注于微调或扩展现有模型的工程化应用，不如将竞争优势转向训练和改进核心人工智能模型的过程。掌握这种转变的公司将决定人工智能经济和技术领导地位的未来。
经济现实和技术发展
规模化和成本动态
人工智能行业长期以来依赖于通用模型的蛮力扩展，但这种方法正面临财务和技术限制。计算成本呈指数级增长，超过了模型能力上的线性增长。虽然扩大模型规模曾经带来显著的性能提升，但收益递减效应正在显现。这种趋势表明，投资重点将从无休止地扩大规模转向优化模型效率和训练方法。
强化学习和目标训练
强化学习正在重新定义人工智能模型如何随着时间的推移而改进。与纯粹依赖海量数据集和监督学习不同，基于强化学习的方法即使在相对较小的模型中也能推动显著的收益。这种转变强调了一个关键点：真正的价值正在转向训练过程本身。改进这些训练方法（整合合成管道和优化强化学习策略）的公司将具有竞争优势。
推理成本颠覆
DeepSeek 在降低推理成本方面的创新等最新突破正在颠覆人工智能的经济模式。随着推理成本的下降，曾经围绕销售模型访问“令牌”的货币化策略将被迫适应。人工智能提供商需要向上游价值链转移，将模型改进直接整合到他们的业务战略中，而不是依赖昂贵、计算密集型的推理作为主要收入来源。
对人工智能初创公司和投资者的影响
封装应用的衰落
依赖于大型语言模型刚性编排的工程化解决方案——例如工作流程自动化工具或构建在现有模型之上的结构化“代理”——正变得越来越脆弱。随着人工智能模型不断发展以包含更复杂的功能，它们正在使这些外部编排层变得过时。发展轨迹表明，未来的模型将原生集成搜索、检索和报告功能，从而减少外部应用程序处理这些任务的需求。
集成式端到端人工智能系统的崛起
趋向于完全集成模型的趋势正在重塑人工智能生态系统。下一代模型不是依赖于脆弱的外部管道，而是被设计为自主管理复杂任务。这种将复杂性从应用转移到核心模型本身的做法，将是下一波技术突破出现的地方。
投资策略：在哪里下注才能获得回报
1. 投资于核心模型训练和强化学习基础设施
下一波人工智能创新将由那些率先采用先进训练技术的公司领导。专注于强化学习、合成数据生成和去中心化模型训练的初创公司有望占据可观的市场份额。投资者应密切关注 Prime Intellect 等公司以及那些构建去中心化人工智能训练生态系统的公司。这些公司曾经被认为是小众参与者，现在有望成为行业基石。
2. 对纯应用封装者保持谨慎
虽然特定领域的人工智能解决方案仍然提供机会，但通用的“封装”方法——即初创公司在现有大型语言模型之上构建表面应用程序——正面临生存风险。随着核心模型变得越来越强大，这些中间应用程序的价值将下降。投资者应该警惕那些未能提供超出重新包装现有 AI 功能之外的独特技术优势的初创公司。
3. 混合型和垂直领域专家提供独特的优势
将深厚的领域专业知识与专有的人工智能训练技术相结合的公司将保持竞争力。在人工智能和金融、医疗保健或法律科技等专业行业交叉运营的初创公司可以通过开发量身定制的训练方法来占据可防御的地位。随着大型企业寻求将专业的人工智能功能集成到他们的生态系统中，这些公司可能会成为有吸引力的收购目标。
4. 在人工智能训练生态系统中获得先发优势
人工智能训练领域仍然分散，只有少数参与者专注于基础模型改进。在这个领域识别和支持新兴领导者的投资者将获得显著的优势。目前市场上的资本分配仍然不成比例地倾向于应用层初创公司，这为那些愿意将重点转向训练和模型开发的人创造了机会。
模型至上
人工智能行业正在进入一个新阶段，在这个阶段，根本性的突破——以及最高的经济回报——将不是在应用层，而是在核心训练和模型开发过程中。在这个领域占据主导地位的公司将塑造未来十年的人工智能发展。
对于投资者和企业家来说，信息很明确：
- 优先考虑那些专注于下一代人工智能训练、强化学习和模型优化的初创公司。
- 在应用封装方面要非常挑剔，除非它们带来明显的技术优势。
- 寻找混合机会，将领域专业知识与专有的人工智能训练方法相结合。
- 利用早期的人工智能训练生态系统，那里的竞争仍然相对较低，但潜在回报巨大。
人工智能的未来不仅仅是使用模型——而是构建模型。那些尽早认识到这种转变的人将是塑造下一代人工智能的人。