各厂商斥巨资入局大模型，最终结局如何？

主题摘要

随着对大型语言模型（LLMs）的关注和投资增加，AI实验室面临市场调整和资金枯竭后的策略问题。LLMs市场的潜在商品化、高昂的训练成本、开源模型的竞争、设备端模型的兴起以及快速的更新周期，都构成了构建盈利商业模型的挑战。

精选回答摘要

• @ttkciar: 不同AI公司采用了多样的策略，包括被收购、成为推理服务供应商、逐步改进LLM以实现AGI/ASI，或无明确规划仅被热潮推动。人工智能寒冬可能会使大量投资化为泡影，但市场可能短期内仍然存在。
• @ResidentPositive4122: 当前与以往人工智能寒冬不同，已有技术足以应用于生产领域。应用实例包括使用GPT-4生成报表、Midjourney进行图形设计等，展示了明确的用户价值。巨头公司的大规模投资表明市场和需求可能持续存在。
• @JustOneAvailableName: 科技巨头可能在面对寒冬时选择继续投资，而小型公司可能转向其他领域或面临破产。公司应保持知名度，可能考虑提供AI质量独立审计服务，或者依赖云平台提供易于使用的API。
• @Sir-Viette: 最成功的商业模式通常具有高进入门槛或作为客户与产品之间的接口。当前盈利的企业多为后者，如JetBrains通过提供基于LLM的代码自动完成应用盈利。市场可能自然发掘LLM的潜在应用领域，类似超市先出租货架空间，后推出自家品牌策略。

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啥都会一点的研究生

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