AI的成本困局：基础设施经济学将如何重塑市场下一阶段
AI的快速发展背后隐藏着基础设施经济模式的脆弱性。训练前沿大模型的成本高达数千万甚至近10亿美元，而持续的推理成本更是创业公司的沉重负担。目前，全球三分之二的算力由AWS、Azure和Google Cloud三家云巨头掌控，市场高度集中。头部公司通过战略合作以低价获取算力，而中小企业则面临高达600%的溢价，形成结构性不平等。
此外，AI的能源消耗占全球电力1-1.5%，且持续增长，算力成本也与能源地缘政治紧密相关。为应对中心化模式的高成本和供应刚性，去中心化算力网络（如Gonka）正在兴起，通过利用闲置GPU资源，显著降低推理成本（可达千倍差距），并提供弹性供应和数据主权保障。
未来AI竞争的关键不再是模型能力，而是基础设施的经济性。中心化与去中心化两种模式将长期并存、相互竞争，共同重塑AI产业的价值分配和可持续性。
marsbit03/26 08:14
