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Die KI-Branche durchläuft einen multidimensionalen Eliminierungswettbewerb in Bezug auf Kapital, Rechenleistung, Daten, Szenarien und Compliance, wobei sich ein Muster von Konzentration an der Spitze, vertikalen Durchbrüchen und der Bereinigung von Pseudonachfragen zeigt. Der Kern ist ein umfassender Wettbewerb von "kontrollierbaren Kosten + technologischen Barrieren + kommerziellen geschlossenen Kreisläufen".

1. Kern-Eliminierungsmechanismus (wer zuerst ausscheidet)

• Kapital- und Rechenleistungsbarrieren: Die Kosten für das Training/Inference großer Modelle sind extrem hoch (wie die jährlichen Bargeldausgaben von OpenAI von über 10 Milliarden US-Dollar), und es ist für kleine und mittelständische Unternehmen schwierig, kontinuierlich zu investieren; Unternehmen, die Rechenleistung mieten und keine eigenen Optimierungen haben, werden zuerst ausgeschlossen.

• Daten- und Technologiefallen: Teams, die nicht über qualitativ hochwertige eigene Daten verfügen, nur Modellanpassungen/API-Verpackungen durchführen und keine differenzierte Technologie anbieten, sind anfällig für den Druck durch Open-Source-Wellen und Ökosysteme großer Unternehmen; Pseudokörperintelligenz und konzeptionelle Produkte (ohne echte Szenariobestätigung) beschleunigen die Bereinigung.

• Kommerzialisierungslebenslinie: Projekte mit einem einfachen Geschäftsmodell, die nur "AI-Effekte hinzufügen" und die Abläufe nicht verändern, sowie ohne quantifizierbare ROI, gehen in Zeiten der Finanzierungsverknappung massenhaft pleite; vertikale Szenarien (Finanzen, Gesundheitswesen, Industrie) mit tiefen Implementierern haben es leichter zu überleben.

• Compliance- und Ökosystemkonkurrenz: Die Kosten für Compliance in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz und Algorithmustransparenz steigen, nicht konforme Unternehmen werden bestraft oder aus dem Verkehr gezogen; große Unternehmen drücken durch die Integration von Ökosystemen (z.B. Modelle + Rechenleistung + Anwendungen) den Lebensraum unabhängiger Spieler ein. #btc $BTC