随着美国科技公司在人工智能领域投入巨额资金，一篇长达145页的研究报告引发了硅谷的广泛关注。彼得·蒂尔奖学金得主、AI创业者威尔·马尼迪斯和投资人乔·罗伯茨联合发布的研究《制高点》，探讨了AI投资的回报及未来市场格局。
作者们指出，随着AI技术的不断演变，人工智能可能会成为吸引用户的“免费赠品”，而真正的利润将流向掌握分发渠道和支付基础设施的公司，而非仅仅是开发这些大模型的企业。预计到2026年，美国的大型云计算公司在资本支出上的投入将达到约8000亿美元，2027年更会突破1万亿美元。然而，获取相同AI能力的成本却在快速下降，使得投资回报的不确定性增加。
研究显示，虽然训练先进模型的成本正在上升，例如《GPT-3》的训练成本预计将在2028年达到100亿美元，但智能使用成本却在不断降低。自2023年以来，达到同样性能的最低成本每季度下降近47%。这意味着，虽然巨额资本投入仍在加速，但行业内的竞争将导致模型价格趋于成本，使得大型企业在获利方面面临压力。
此外，行业数据显示，未来大型科技公司的现金流可能无法支撑持续增加的资本开支，形成资金缺口。在这一背景下，当前大模型的商业模式正面临挑战。现阶段通常依赖API和订阅的收入模式或将转变为一种“低价引流产品”，而真正的利润将在后续的商业操作中得以实现。
这种趋势与互联网早期的商业模式有相似之处，当时许多服务免费提供，但盈利则主要来源于广告和数据。尽管目前大模型研发仍是焦点，但未来的AI生态系统有可能向这样的模式转变，真正的赢家将是在渠道和用户网络中占据主导地位的公司。
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