星巴克咖啡豆销售商等供应商崛起，人工智能热潮威胁市场领导者

人工智能基础模型有多重要？

虽然这听起来像是一个奇怪的问题，但人工智能初创公司越来越多地将基础模型视为可互换的商品，而不是独特的资产。许多原本被认为只是 "GPT 包装器 "的企业--那些在 ChatGPT 等现有模型基础上开发界面的企业--现在将特定任务的定制化和用户体验放在了首位，而不是模型的优越性。在 BoxWorks 上，这种转变非常明显，讨论的中心是应用层创新，而不是底层人工智能架构。

有几个因素推动了这一趋势。大规模预训练带来的指数级收益--基础模型的核心优势--已经趋于稳定。虽然人工智能仍在不断进步，但超扩展的早期回报已经减少，重点转向了微调和强化学习。以人工智能编码工具为例：现在，投资于界面改进比投入数十亿美元进行额外的预训练能带来更好的投资回报率。即使像 Anthropic 这样的基础模型公司也在这方面表现出色，但这些能力不再能保证持久的主导地位。

人工智能的竞争格局正在发生变革，侵蚀着大型实验室的优势。从软件开发到企业数据解决方案，不久的将来，人们将不再追逐无所不能的人工通用智能（AGI），而是专注于专业应用。除了暂时的先发优势，基础模型在这些领域几乎不具备竞争优势。更糟糕的是，开源替代方案可能会使定价权商品化，有可能使 OpenAI 和 Anthropic 这样的巨头沦为低利润的基础设施提供商--一位创始人形象地形容为 "把咖啡豆卖给星巴克"。

这代表着人工智能经济动态的地震式转变。在此之前，人工智能的成功似乎与基础模型先驱--OpenAI、Anthropic 和谷歌--密不可分。相信人工智能的变革力量，就意味着打赌这些公司将成为决定一代人命运的公司，注定要控制技术的未来。

早期的假设倾向于这一结果。基础模型开发是人工智能的主要业务，其快速发展创造了看似不可撼动的领先优势。硅谷的平台优势思维强化了人们的预期，即模型创建者将从人工智能的商业应用中获取不成比例的价值。

最近的发展使这种说法变得更加复杂。蓬勃发展的第三方人工智能服务现在将基础模型视为可互换的组件。初创公司可以在 GPT-5、Claude 和 Gemini 之间无缝切换，用户在部署中期也不会发现有什么不同。虽然基础模型在不断进步，但似乎没有一家公司有能力建立持久的行业主导地位。

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越来越多的证据表明，人工智能领域的先发优势已不复存在。正如 a16z 的马丁-卡萨多（Martin Casado）所指出的，OpenAI 率先开发了编码、图像和视频生成模型，但在这三个领域都输给了竞争对手。"卡萨多指出："我们的研究表明，人工智能的技术堆栈并不包含固有的护城河。

尽管如此，基础模型公司仍保留了优势--品牌知名度、基础设施规模和巨大的资本储备。事实证明，OpenAI 的消费者业务可能比其编码工具更具防御性，而且可能会出现意想不到的优势。随着人工智能的快速发展，今天的后培训重点可能会在几个月内发生转变。最难以预料的是，AGI 在制药或材料科学领域的突破可能会重新定义人工智能模型的价值所在。

就目前而言，基础模型的无情扩展看起来越来越有问题--Meta 的十亿美元赌局开始显得尤为危险。