AI基础设施层的竞争格局

AI应用层的创新让人眼花缭乱，但真正的权力在基础设施层。

基础设施层的三个核心要素

要素一：大模型

OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Meta的Llama、中国的文心一言、通义千问。

竞争焦点：模型能力、成本、开放性。

要素二：算力

GPU是AI时代的「石油」。NVIDIA的A100/H100供不应求，国产芯片也在快速追赶。

竞争焦点：芯片性能、供应稳定性、成本。

要素三：数据

高质量的训练数据是模型的核心壁垒。

竞争焦点：数据规模、数据质量、数据合规。

产品机会

机会一：模型即服务（MaaS）

为企业提供模型训练、微调、部署的一站式服务。

机会二：AI开发平台

降低AI应用开发门槛，让非AI专业的开发者也能快速构建AI应用。

机会三：数据服务

提供数据标注、数据清洗、数据合成等服务。

写在最后

AI基础设施层的竞争，是巨头之间的竞争。但对于产品经理来说，理解基础设施层的格局，有助于做出更好的应用层产品决策。

比如：选择哪个模型？自建还是调用API？数据策略是什么？这些决策都依赖于对基础设施层的理解。