我想跟大家聊聊现在AI大模型的情况，感觉我们真的是站在一个挺尴尬的十字路口。

之前那些风头劲劲的“六小虎”们，现在可真是开始收缩阵线了。去年还在疯狂扩张的创业公司，眼下都开始「减肥」了。我有一些朋友在这些公司工作，听他们聊天，情绪从以前的激情澎湃，变成了无奈和无助， 真让人心疼 。

融资？那是过去的故事了。如今的AI公司更像是在玩一场生存游戏，哪里能找到机会，哪里就是希望。B端、C端、ToG，大家都在想办法撬开一点缝隙。那些动辄几十亿的融资，现在都变成了严苛的考核和难得的估值。

说到技术上的瓶颈，简直让人窒息。如今简单地堆算力和数据，已经无法带来质的飞跃。我听说Google训练新一代Gemini模型接连失败， 这可是全球顶级AI实验室啊！ 如果连他们都遇到瓶颈，其他公司还能指望什么呢？

训练大模型就像是在赌一把，动不动就是数万张显卡和海量的算力。我常开玩笑说，这可不是在搞技术， 简直是在烧钱！ 想想一个405B规模的模型训练过程居然发生了417次意外中断，这数据一听就让人绝望。

不过，我依然看好这个赛道。为什么呢？因为真正的技术突破从来不会被短期的困境挡住。那些字节跳动、阿里、腾讯这样的巨头，他们的底气可不是因为一时的风光，而是长期的技术积累和资源优势。

我注意到，大家现在对大模型的期望值也变得理性多了。它不再是个能颠覆一切的神奇存在，而是被当成提升效率的工具。就像当年互联网和云计算一样， 真正的价值在于解决具体的商业问题 。

那么，未来的突破口在哪里呢？我觉得可能会从几个方面入手：

这个赛道注定是个「军备竞赛」。没有足够资源的玩家，可能会被无情地淘汰掉。但我仍然相信，总会有一些聪明的团队能在夹缝中找到突破的机会。

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