百花齐放，AI杀手级别应用落地几何？

基建层：AI硬件及云服务。以 NVIDIA 为首的AI硬件算力进步使大模型的单次训练成本降至可以接受的1000万美元以下；同时以Azure为首的云服务厂商集成了算力资源和AI 建模的能力，也将成为基础设施的重要部分。

模型层：AI模型及算法。以OpenAI为首的研究机构连续发布了文本、图片等多模态生成的高质量模型，其中对话和图片产出内容质量之高使其短期内成为提高内容生产效率的工具，长期将引领下一代交互方式、成为新的流量入口。

中间件：MLOps等AI infra。底层模型和上层应用之间的中间件，包括模型训练、模型推理两大板块中的各个细分环节，代表公司包括scale AI、pinecone等。中期，随着上游大模型厂商“军备竞赛”，中间件作为“卖武器”的公司有望持续受益。

应用层：B端及C端AI应用。得益于上游分摊了大量研发成本，下游应用针对垂直应用场景定制小模型，满足特定的用户需求，实现商业化变现。目前从落地节奏来看，2B快于2C，工具类快于社交/内容类。

本文来自“AI百花齐放，杀手级别应用落地几何？”，重点分析了AI产业研究框架 & 海内外生态概览，以及AI应用。

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