以亚马逊、微软、Alphabet和Meta的季度资本支出情况为例，在今年的第二季度，四大巨头共花费500多亿美元投资AI。Meta首席执行官扎克伯格更是公开宣布，公司将在2024年底前购入60万颗GPU。马斯克也表示计划在明年夏季前采购30万颗GPU。

与此同时，中国的阿里、腾讯等互联网大厂也不甘示弱，将国内的几大AI初创公司悉数收入囊中。

热钱的涌入，更是让AI初创公司估值水涨船高。从最近一轮的融资情况来看，Open AI的投后估值已经达到1570亿美元，仅次于字节跳动和埃隆·马斯克创办的Space X。

然而，这种投入在早期虽说是不计成本，但从长期来看，仍然是企业为了追求更高的营收和利润增长而进行的投资，是需要拿出回报的。而目前来看，除了英伟达、台积电等上游厂商赚得盆满钵满以外，几乎所有的大模型都在疯狂亏损。据Open AI预测，公司目前高达数十亿美元的年度亏损将持续扩大，预计在2026年将亏损140亿美元，2029年才能盈利。

从这个角度来看，无论是算力芯片公司（如英伟达），还是科技巨头（如Meta、tsla），都需要让AI在应用层面展现出真正的商业化能力、证明自己，才能吸引更多的人和钱参与进来，将AI的故事讲下去。因此才会出现这种在发展重心上的转变。

事实上，宏碁集团创办人施振荣曾经提出过一个“微笑曲线”理论，用来解释当下大部分AI公司盈利难的问题再合适不过。

在他看来，制造业中，研发和营销等高附加值环节位于曲线两端，往往能够获取较高的利润，而中间的生产制造环节所获得的利润则相对较低。

类比到AI，AI产业链也同样包括三个主要环节：GPU制造/云计算、大模型开发、AI应用。

其中，底层服务商通过销售算力芯片硬件和提供云服务器业务，赚取丰厚的利润。而AI应用层企业则处在最靠近市场和变现的位置，将AI融入到自动驾驶、医疗诊断、智能家居等各种场景，凭借AI打造产品力，也能获得不错的溢价。

相比之下，只做大模型的AI公司，既要受到上游基础设施的制约，后有AI应用厂家落地的卡位，且研发成本高、技术门槛高，迭代竞争激烈，从而导致这一环节出现利润低、变现慢的窘境。以自动驾驶技术为例，英伟达通过提供高性能GPU，占据产业链的高地；特斯拉、Waymo等，通过自动驾驶应用的开发，同样创造了巨大的商业价值。但一直默默“奉献”的底层大模型，却获利甚微，还面临着高成本和激烈竞争的巨大压力。

在过去，GPU厂商（如英伟达、AMD）、大模型厂商（如Open AI），应用端厂商（如苹果、微软、特斯拉），他们在自己的行业内各自为战，展开竞争。如今，他们开始尝试“抱团”，对产业链进行垂直整合：产业链上游的英伟达参与到了中游的大模型公司Open AI的融资，产业链下游的微软、苹果更是与Open AI深度绑定。中国的华为、阿里、腾讯、蔚小理等企业从芯片制造，到大模型训练，再到实际应用，也开始逐步对AI进行产业链层面的垂直整合。

事实上，移动互联网时代的苹果，新能源车时代的比亚迪，都曾通过这种一体化战略大大加强自己在行业内竞争力。这种成功的经验或许同样能够为AI时代的企业们带来启示：“谁能够率先将芯片、算力、数据、模型、应用这五点统一，谁就能够在这场科技革命浪潮中最先摘到‘低垂的果实’。”

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