這大模型現在火得連樓下那賣煎餅的大爺都懂了，得弄個“煎餅GPT”出來，可真要玩得轉的，都得在算力卡上翻跟頭。

有錢不一定有卡

這英偉達H100，搶起來比春運搶票還費勁，云從科技那囤了幾萬張顯卡AI模型，結果能用得著的沒幾張。周曦那家伙張口就要砸一二十個億搞個大模型，可現實是，錢隨便印，顯卡卻像熊貓一樣稀罕。

全球搶手的顯卡讓AI圈兒里頭，大家紛紛使出渾身解數，比誰撿漏的本事高。有的公司甚至琢磨著用游戲顯卡來煉制高性能顯卡，這操作聽起來挺酷的，就像用自行車的引擎來開火箭，挺有朋克范兒，但實際效果，一跑起來就暴露出問題了。

不趕熱點但也沒閑著

印奇這廝說曠視不跟風，結果轉眼就弄了個“Model”小組，專門干核心設計這活兒。這套路簡直了，就跟那學霸宣稱自己從不復習，結果大半夜偷偷溜到圖書館做題一樣逗比。

他們主攻邏輯那套東西，知識引擎那攤子事就留給別人去瞎忙活。這就好比別人在整車制造上拼得熱火朝天，而他們只管鉆研變速箱那點技術，最后誰更厲害，還真是個未知數。

醫療GPT可能先落地

依圖科技在醫療AI界悄悄賺得盆滿缽滿，要是真整出個“GPT醫生”，說不定給同事看病的不是醫生而是服務器。畢竟，培養一個能開處方的AI模型，成本比培養一個規培生要低得不是一星半點。

這醫療數據，比明星的隱私還讓人頭疼，沒點真本事AIGC時代啟幕，AI四小龍大模型競速故事各不同，連個數據影子都別想找。這就像你想學做滿漢全席，結果連菜市場的大門朝哪邊開都搞不清楚。

數據比模型更重要

朱天宇提醒大家別盲目崇拜大模型，沒數據支持就像讓廚師用自來水煮泡面似的。云從中層更是直言不諱：那種閉門造車訓練出來的AI，智商可能還不如咱們小區的門禁系統。

有些公司吹噓自己能搞出行業模型，可你看，它們訓練的數據全是網上那些搞笑段子。等這模型上崗了，客戶一問保險理賠，它就給你來一段相聲，再問法律條款，它就給你編個鬼故事逗你樂。

算力分配像分家產

云把算力這塊蛋糕七成給了行業模型，剩下的基礎模型就只能撿點殘羹剩飯。這操作，簡直就是過年分排骨的翻版，自家孩子大快朵頤，競爭對手只能喝點湯水。

行業這東西對算力的消耗AIGC時代啟幕，AI四小龍大模型競速故事各不同，簡直比吞金獸還狠，金融模型那東西一周的電費，都能讓火鍋店嗨皮半年。所以現在搞AI的這幫人都在算計：是直接買卡破產來得快，還是傻等卡等到破產來得快？

商業化比技術更難

商湯徐立這家伙說，大模型現在能搞錢，不過沒明說到底是賺銅板還是大鈔?，F在咱們能看到的賺錢路子，要么是賣給企業，要么是找VC砸錢，真正能賣給消費者的，可能就剩下AI畫那種有點意思的澀圖了。

那些公司表面上不說項目難產，實際上進度條比蝸牛爬得還慢。就像相親時總說“咱們正在了解”AI模型，其實就是微信上聊了沒幾句。

這問題來了：手頭兒有100張H100，是要去挖礦還是去訓練個模型？別急著下結論，先瞧瞧電費賬單余額夠不夠看。