前阵子跟一个做AI创业的朋友吃饭。他说现在最头疼的不是模型做不好，是买不起卡。一张GPU服务器一个月租金好几万，他们公司十几个人，光算力成本就占了三分之一。

我当时挺震惊的。以前觉得AI是个轻资产的东西，不就是写代码嘛。没想到现在AI公司最大的开销居然是电费和显卡。

后来我查了一下才知道，训练一个大模型需要多少算力。举个例子，GPT级别模型训练一次，用的电相当于一个普通家庭几百年的用电量。你说这是科技还是烧钱？

但你又不能不用。

现在大厂之间的竞争已经变成算力竞争了。谁的卡多、谁的集群大、谁训练出来的模型就更强。模型越强，用户越多，收入越高，又能买更多卡。这是个正循环。

小公司根本玩不起。你想做个垂直领域的AI应用，模型微调一次几万块就出去了。做出来还没用户呢，钱先烧完了。

所以现在市场上出现了一种新角色：算力租赁平台。你不用买卡，按使用量付费。跑一次训练付一次钱，用多少算多少。这个模式确实帮小公司降低了门槛，但成本还是高。

有次我问那个朋友，你们为什么不直接用大厂的模型API，非要自己训练？他说，大厂的API你调用多了贵不说，数据还得传到人家服务器上。他做的是医疗AI，患者数据不能外传，必须自己建私有算力。

这就是矛盾。想做AI应用的公司很多，但算力成本和数据安全这两座大山压着，小公司很难受。

那这个行业接下来会怎么发展？

我觉得有两个方向。一个是芯片降本。现在AI芯片太贵了，如果能出现更便宜的方案，不管是国产芯片还是专用推理芯片，小公司的门槛会低很多。另一个是模型变小。你不需要每次都用GPT级别模型，小模型在垂直领域也够用。这就是现在很多公司做"小模型"和"端侧AI"的原因——把模型跑在手机上，不用云端算力。

这两个方向如果跑通了，AI的成本会大幅下降。到时候小公司做AI就不会像现在这么吃力了。

但说句实在话，算力这事儿短期内不会变便宜。大厂还在疯狂买卡建数据中心，需求太旺盛了。你想做AI创业，先做好烧钱的准备。

这不是一个适合轻资产入场的赛道。你要么有技术壁垒，要么有资金壁垒，两样都没有的话，别趟这趟浑水。

还有个事你可能没注意到。现在不管什么公司都在说自己是AI公司，做奶茶的说自己是AI奶茶，做美甲的说自己是AI美甲。但你仔细看，他们用的AI无非就是调了个大厂API，跟你自己用ChatGPT没什么区别。

真正有技术壁垒的AI公司，全国也就那么几十家。剩下的都是套壳。你说这泡沫大不大？

但泡沫归泡沫，AI这个方向是真的。就像当年互联网一样，一开始也是一堆套壳公司，但最后真跑出了几个巨头。问题是你能不能活到那天。

我的建议是：如果你想做AI相关的生意，别一上来就自己训练模型。先从应用层做起，用现成的API解决一个具体问题。等你有用户有收入了，再考虑要不要自建算力。

活下来比什么都重要。