2023年以来，大模型赛道经历了从“百模大战”到“寡头初现”的剧烈洗牌。随着OpenAI、谷歌、微软等巨头持续加码，国内百度、阿里、腾讯、华为也纷纷亮出基座模型，创业公司的窗口期正在快速关闭。然而，投资人的钱并未离场，只是换了方向——从“造大模型”转向了“用大模型”。

大模型收敛：资金与算力筑起高墙

“现在不是随便拉几个科学家就能做基座模型的时代了。”一位专注AI领域的投资人告诉记者，训练一个千亿级参数的大模型，仅算力成本就高达数千万美元，而后续的迭代、推理部署更是无底洞。据IDC数据，2023年全球AI大模型训练成本同比增长超过300%，头部玩家单次训练耗资可达1亿美元以上。

这种资本密集型的特征，天然将绝大多数玩家挡在门外。在中国，除了百度文心、阿里通义、腾讯混元、华为盘古等巨头旗下模型，以及月之暗面、智谱AI、百川智能等少数获得巨额融资的创业公司外，大量中小模型团队已经或正在退出竞争。有业内人士透露，2024年第一季度，国内公开披露的大模型创业融资事件同比减少近40%，且单笔金额两极分化严重。

钱往何处去？应用层与垂直场景成新宠

“我们不再投‘下一个GPT’，而是投‘用GPT解决具体问题’的企业。”红杉中国某合伙人近期在公开演讲中表示。这种观点代表了当前主流投资机构的策略转向。

数据印证了这一趋势。据量子位智库统计，2024年上半年，国内AI领域融资事件中，应用层和中间层项目占比超过65%，而基础模型层项目不到20%。具体来看，以下几个方向最受资本青睐：

1. AI Agent与智能工作流。 以AutoGPT为代表的自主AI代理概念催生了一批创业公司，它们帮助企业将大模型嵌入邮件处理、代码编写、客服调度等实际业务流程。某知名投资机构已在Agent方向下注超过10亿元。

2. 垂直行业大模型。 金融、医疗、法律、教育等领域的专业化模型正在崛起。例如，专注医疗的Med-PaLM（谷歌）和灵医智惠（百度）等，通过行业数据微调，在专业任务上表现优于通用模型。投资人对这类“懂行”的模型热情高涨，因为其商业化路径更清晰。

3. 模型推理与部署基础设施。 随着大模型从训练转向大规模推理，算力优化、模型压缩、边缘部署等基础设施层迎来爆发。尤其是面向企业的私有化部署解决方案，成为许多创业公司的核心产品。据测算，到2025年，模型推理市场将超过训练市场。

4. 多模态与具身智能。 尽管大语言模型是当前热点，但视觉、语音、触觉等多模态融合，以及机器人等具身智能，被认为是下一波浪潮。特斯拉、Figure AI等公司的人形机器人已获得大量融资，国内优必选、达闼等也吸引了不少资本关注。

泡沫还是理性？专家提醒警惕“应用层内卷”

多位受访专家指出，当前资金从基础模型转向应用层，本质上是对技术成熟度的理性回应。“大模型能力已经足够好，现在关键是找到PMF（产品市场匹配）。”清华大学人工智能研究院某教授表示。但他也警告，如果大量资本涌入同类应用（如AI写作、AI客服），可能造成新的泡沫。

启明创投合伙人周志峰则认为，真正的价值在于“数据飞轮”——只有应用层收集到足够多的用户反馈数据，才能反哺模型迭代，形成闭环。因此，“投应用”并非终点，而是下一轮技术升级的前奏。

展望：牌桌虽收敛，但新牌局已开

大模型的牌桌正在收敛，但这并不意味着机会消失。相反，一个更庞大、更多元的AI生态正在形成。从“造模型”到“用模型”，资本流向的变化揭示了产业进化逻辑：技术红利正在从少数开发者向所有行业扩散。

对于创业者而言，与其在拥挤的基座模型赛道硬碰硬，不如深入垂直场景，用大模型解决真实痛点。而对于投资人，谁能抓住“应用价值”这个锚点，谁就能在下一波浪潮中占据先机。

（完）