别光盯着AI大模型，这些卖铲人的股票才是真金矿

最近这阵子,AI大模型的热度，简直比三伏天的太阳还毒，打开新闻，不是这个公司发布了千亿参数模型，就是那个巨头号称要挑战GPT-4，朋友圈里，人人都在讨论提示工程、Agent智能体，仿佛不懂点大模型，明天就要被时代淘汰了。

这股狂热,自然烧到了股市，很多朋友眼睛都盯着那几个研发大模型的明星公司，股价一起一伏，心也跟着七上八下，这心情我特别理解，就像当年淘金热，所有人都涌向河床，梦想着挖出那块改变命运的金疙瘩。

但不知道你有没有想过一个更实在的问题：当所有人都去淘金的时候，最稳赚不赔的买卖是什么？

是卖铲子、卖牛仔裤、卖帐篷和水。

这个道理,放在今天的AI大模型热潮里，一模一样，训练一个顶尖的大模型，那可不是写几行代码那么简单，它是一场极其昂贵、复杂、消耗巨大的“超级工程”，而在这场工程里，提供“铲子”、“铁镐”、“运载卡车”甚至“工地盒饭”的公司，它们的生意，可能比那些挥汗如雨的“淘金者”更稳定、更持久，也更容易被看清楚，这就是所谓的“大模型训练概念”里，真正值得琢磨的“卖铲人”逻辑。

你得明白训练大模型到底在“烧”什么，第一样，也是最硬的——算力，这可不是你家里打游戏的显卡能搞定的，它需要成千上万颗顶级的高性能AI芯片（比如GPU）集群工作，日夜不停地运转，一跑可能就是好几个月，电费账单都能看哭你，那些生产这些顶级AI芯片的公司，以及提供大规模、高效率AI算力集群服务的云厂商，就成了最上游的“铲子供应商”，他们的订单能见度，直接跟大模型训练的狂热程度挂钩，模型越卷，参数越大，需要的算力就越是无底洞，这生意，稳不稳？

第二样,是数据，巧妇难为无米之炊，再厉害的算法，没有高质量、大规模、精细标注的数据去“喂”，也练不出智能，大模型训练对数据的需求是海量且贪婪的，这就催生了对专业数据服务、数据清洗、数据标注乃至特定领域高质量数据源的巨大需求，有一类公司，自己不炼“金丹”，但专门为炼丹师们采集、筛选、处理“药材”，这门生意，虽然听起来不如造芯片那么高大上，但却是整个产业链不可或缺的一环，而且门槛不低。

第三样,有点抽象，但很关键——工具和框架，你想，管理一个由数万张显卡组成的集群，如何高效调度任务、监控故障、优化通信？这需要极其复杂的软件系统和开发框架，就像盖摩天大楼，不能靠工人徒手搬砖，必须有塔吊、升降机和一套严密的工程管理系统，那些提供AI开发平台、大规模分布式训练框架、模型优化工具的公司，就是提供“塔吊”和“管理系统”的人，模型越复杂，训练规模越大，对这些工具的需求和依赖就越深。

你看,这么一捋，是不是清晰多了？我们普通投资者，与其去赌哪家“淘金公司”能最终挖到最大块的、还不一定属于股东的金子，不如把目光投向那些确定性更高的环节：

• 算力基石派：核心就是“硬装备”，包括AI芯片巨头，以及能够整合这些芯片，提供稳定、高效算力服务的头部云厂商，他们是军火商，不管前线战况多激烈，武器弹药的消耗是实实在在的。
• 数据燃料派：这是“软原料”，关注那些在垂直领域拥有独特数据资产、或者提供专业化数据处理服务的公司，数据的好坏，直接决定模型的质量。
• 工具赋能派：这是“施工队”，寻找那些在AI工程化领域有深厚积累，产品能切实帮助客户降低训练成本、提升效率的软件或平台公司。

投资从来不是看个概念就能躺赢,看这些“卖铲人”公司，也得擦亮眼睛：他们的技术是否真有壁垒？客户粘性够不够强？下游的“淘金热”是可持续的浪潮，还是一阵风？他们的估值是不是已经涨到了“金子”的价格？

说到底,AI的大趋势我相信是实实在在的，它带来的产业变革会层层传导，但在浪潮早期，最汹涌的浪花和最炫目的故事，往往也伴随着最大的泡沫和不确定性，而在一旁默默为整个浪潮提供基础设施和支持服务的“卖铲人”，他们的故事可能没那么性感，但他们的财务报表和订单，或许更能冷静地告诉我们，这场盛宴究竟进行到了哪一步，盘子里的肉是不是真的在变多。

下次再看到AI大模型又刷屏的时候,不妨冷静一下，别光顾着看舞台上光芒四射的“魔术师”，也绕到后台，看看那些制造魔术道具、搭建灯光舞台的人，他们的忙碌，才是这场大戏能否长久唱下去的最实在的注脚，毕竟，历史上每一次技术革命，最终真正赚到大钱的，往往不全是冲在最前面的发明家，还有那些让技术得以普及的“基建狂魔”和“工具大王”，在AI时代，这个道理，恐怕也不会例外。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai大模型训练概念股票