宜信财富：大模型竞赛，一场没有赢家的“军备竞赛”

发布时间：2025-07-28 15:42:21  来源：  发布人： 阅读量：

在科技的浪潮中，大模型的发展宛如一场惊心动魄的冒险。麻省理工学院安德鲁・迈克菲提出的“MorefromLess”理论，似乎在大模型领域并不适用。这里奉行的是“大力出奇迹”的尺度定律，模型规模与性能紧密挂钩，规模越大，性能越好。近年来，前沿大模型的计算量、数据集规模和参数量呈指数级疯狂增长，丝毫没有停下脚步的迹象。

然而，这背后却是令人咋舌的成本投入。谷歌GeminiUltra的训练成本高达1.91亿美元，Grok3的训练更是消耗了20万块英伟达GPU。EpochAI（2024）的数据显示，自2016年起，前沿AI模型所需的硬件和能源训练成本平均每年增长2.4倍。照此趋势，到2027年，最大模型的成本将突破10亿美元大关。如此高昂的成本，无疑是一座沉重的大山。

但即便如此，产业界不仅没有退缩，反而加快了前进的步伐。今年，各大企业纷纷宣布了雄心勃勃的投资计划。星际之门和英伟达相继抛出未来4年投资5000亿美元的重磅消息；亚马逊、微软、谷歌、Meta也不甘示弱，计划今年投入600-1000亿美元不等，这几乎相当于华为、英伟达等公司2023年的年收入水平。他们为何如此执着？难道看不到这高成本背后的风险吗？

答案或许藏在对未来的期待之中。尽管目前大回报的拐点尚未到来，但行业内坚信，大模型有着巨大的潜力。非凡产研数据显示，截至今年4月，全球ARR（年经常性收入）达到1亿美元以上的AI应用仅有22个，达10亿美元以上的更是仅有2个。以OpenAI为例，其当前收入主要依赖ChatGPT会员订阅和API。近期虽计划推出面向专业人士的智能体业务，月费分别为2000美元、1万美元和2万美元，但预计明年才能通过免费用户和其他产品获得显著收入。自成立以来，OpenAI累计收入55亿美元，可累计融资额却高达579亿美元，是收入的十倍之多。盈利预期依然遥远，预计到2029年收入达到1250亿美元时才能实现盈利，这一数字相当于华润或现代汽车的当前收入。Anthropic作为仅次于OpenAI的大模型厂商，情况也大致相同，去年亏损56亿美元，预计2027年才能实现盈亏平衡。

在这场高成本的博弈中，企业们在黑暗中摸索，期待着黎明的曙光。他们坚信，只要坚持投入，不断优化大模型，未来必将迎来丰厚的回报。这场大模型的投资竞赛，究竟谁能笑到最后？是继续疯狂投入，等待盈利拐点的降临，还是另辟蹊径，寻找更高效的发展模式？让我们拭目以待，见证大模型在高成本困境下的突破与发展。