模型训练与推理的江湖，谁在烧钱，谁在数钱？

最近和几个圈内朋友喝酒,聊起AI这摊子事，大家都挺感慨，有人说现在这行当，活脱脱就是个“炼丹”现场——训练模型就像在深山老林里架起八卦炉，烧着真金白银的柴火，日夜不停地炼；而推理呢，更像是把炼好的“仙丹”拿到市集上去卖，能不能回本，全看有没有人买账，这话糙理不糙，仔细想想，还真是这么个味儿。

咱们先掰扯掰扯“炼丹”这部分，也就是模型训练，这绝对是个吞金兽，你得有海量的数据吧？那些高质量、标注好的数据，现在金贵得跟什么似的，然后就是算力，动辄成千上万的GPU集群，电费账单看着都让人肝儿颤，这还没算顶尖算法人才的薪水，那都是天价，所以你看，能玩得起大规模基础模型训练的，掰着手指头数，也就那么几家：国外的谷歌、微软（投了OpenAI）、Meta，国内也就是百度、阿里、腾讯、字节这些巨头，他们像是在打一场军备竞赛，模型参数动不动就冲向万亿级别，你追我赶，生怕落后，这部分的“市场份额”，更像是一种“资格赛”的入场券，是技术实力和财力的炫技舞台，但说实话，这块市场现在基本是“赔本赚吆喝”，或者说是为未来布局的战略性亏损，钱像水一样流出去，短期内根本看不到回头钱，大家赌的，是那个“。

那钱从哪儿来呢？这就得看“卖仙丹”的环节了，也就是模型推理，模型炼成了，得用起来啊，这就是推理市场开始热闹的地方，这里的玩家可就杂了，不再是巨头的专属游戏。

第一拨玩家,自然是那些自己“炼丹”的巨头，他们把自己的大模型（比如文心一言、通义千问、混元这些）通过云服务的方式开放出来，按调用量收费，这有点像自来水公司，我建好了水厂（训练），你们各家各户来接水管用水（推理），按吨交钱，这是他们目前最直接、也是最被看好的变现路子，阿里云、腾讯云、百度智能云都在拼命推自己的模型服务，抢客户，抢开发者，这块市场现在厮杀得厉害，价格战已经初现端倪，毕竟谁都想先把用户圈进来。

但巨头们想通吃,也没那么容易，这就引出了第二拨玩家：垂直领域的“炼丹小灶”，很多行业，比如医疗、法律、金融、教育，它们的数据敏感、专业性强，通用大模型那“万金油”反而不好使，就出现了专门针对某个行业，用专业数据精调（Fine-tuning）出来的小模型，这些模型可能参数不大，但在特定任务上表现又准又稳，训练这样的模型，成本相对可控，推理起来也更便宜、更快，很多创业公司和行业解决方案提供商就在干这个，他们不去跟巨头拼通用模型的“广度”，而是死磕某个领域的“深度”，这块市场份额正在悄悄增长，像毛细血管一样渗透到各个产业，虽然单个盘子不大，但加起来总量可观，而且利润空间往往不错。

还有第三拨,更“接地气”的玩家：推理工具和优化服务商，模型再好，到实际部署的时候问题一堆：速度慢、成本高、硬件不兼容……这就催生了一个专门帮人“高效卖仙丹”的行业，有的公司专攻模型压缩，把庞大的模型瘦身，让它能在手机、嵌入式设备上跑起来；有的研究芯片和加速卡，专门为推理场景定制硬件，提升效率、降低功耗；还有的做推理引擎和部署平台，让开发者一键把模型部署到各种环境，他们不直接参与“炼丹”和“卖丹”的竞争，而是给所有“卖丹人”提供“更好的摊位和秤”，随着AI应用真正开始落地，这个围绕推理效率的生态市场，潜力巨大。

你看这个江湖,挺有意思的，训练市场是“塔尖”，玩家少，赌的是未来，目前是资本和技术的竞技场，份额集中，而推理市场是“塔基”和“塔身”，玩家众多，形态各异，是真刀真枪产生现金流的地方，份额正在快速分散和重塑。

未来的趋势会怎样？我觉着吧，那种“一个模型通吃天下”的想法会越来越不现实，大概率会形成一个分层生态：最底层是少数几个巨头提供的、成本极高的超级基础模型；中间是无数个基于基础模型精调出来的、行业或任务特定的专业模型；最上层，则是面向最终用户的五花八门的AI应用，钱，会更多地流向能把推理成本打下来、能把应用场景做扎实的地方，纯粹的“模型参数竞赛”会降温，而“推理效率竞赛”和“场景落地竞赛”会白热化。

说句实在话,现在很多圈里人都有点焦虑，训练端“卷”得昏天暗地，但商业闭环在哪？推理端看起来热闹，但真正稳定赚钱的模式有几个？大家就像在一条还没完全修好的高速路上狂奔，都知道方向大概是对的，但具体哪个出口能下去找到宝藏，心里都没底，这大概就是技术爆发前夜的典型特征吧：遍地是机会，也遍地是坑。

模型训练是“诗和远方”，是定义游戏规则的能力；而模型推理是“眼前的苟且”，也是活下去的粮食，市场份额的争夺，正从上半场的“炼出最牛的丹”，快速转向下半场的“把丹卖得最好、用得最溜”，这场大戏，才刚拉开序幕呢，咱们这些写文章的，也只能一边瞅着，一边记录，顺便想想，自己能不能也蹭着这点时代的热度，整出点有意思的活来。

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