1

Индустрия ИИ проходит многопрофильный этап淘汰, где капитал, вычислительные мощности, данные, сценарии и соблюдение норм становятся ключевыми факторами. Мы наблюдаем за концентрацией на верхних уровнях, вертикальными прорывами и очищением псевдопотребностей, при этом основным является комплексное соперничество "контролируемые затраты + технологические барьеры + коммерческий замкнутый цикл".

一、核心淘汰机制（谁先出局）

• Капитал и барьеры вычислительной мощности: затраты на обучение/инференцию больших моделей крайне высоки (например, годовые денежные расходы OpenAI превышают сто миллиардов долларов), малым и средним компаниям сложно продолжать инвестиции; компании с арбитражем аренды вычислительных мощностей и отсутствием оптимизации на собственных разработках будут первыми, кого исключат.

• Данные и технологические ловушки: команды, которые не имеют высококачественных собственных данных, занимаются лишь доработкой моделей/API-упаковкой и не имеют дифференцированных технологий, легко попадают под давление открытых исходных кодов и экосистем крупных игроков; псевдосубъектный интеллект и концептуальные продукты (без реальной проверки в сценарии) ускоряют очищение.

• Линия жизни коммерциализации: проекты с единственной моделью прибыли, которые просто "добавляют ИИ-эффекты" без изменения процессов и без количественной оценки ROI, массово закрываются в период ужесточения финансирования; глубинные игроки в вертикальных сценариях (финансовых, медицинских, промышленных) легче выживают.

• Соблюдение норм и экосистемные игры: рост затрат на соблюдение норм, таких как безопасность данных, защита конфиденциальности и прозрачность алгоритмов, приводит к тому, что несоответствующие компании подвергаются наказаниям или удалению; крупные игроки сжимаются через интеграцию экосистемы (например, модели + вычислительные мощности + приложения), ограничивая пространство для выживания независимых игроков. #btc $BTC