“ 產業鏈的發展，并不是獨立的，而是上下游合作發展 ”

在之前的文章中有說過，對大部分人和企業來說，使用第三方模型是最好的選擇，一是因為技術難度低，二是因為資金成本低，同樣也就意味著風險比較低。

在前幾天的文章中??大模型與社會分工，產業鏈與模塊化??中說過，大模型技術是一個產業鏈，它并不是一個人或 一個公司的事。中間涉及到多個環節，大模型供應商，上層應用開發商，算力供應商等等。

而在我們不知不覺中，很多公司已經成為其中的一個環節。

大模型供應商

最近公司在做一個AIGC的產品，這玩意說簡單也簡單，說復雜也復雜；說簡單是因為這款產品是完全構建在第三方大模型或者開源模型之上的。

說復雜是因為，這個項目看著簡單但整起來也挺麻煩的， 涉及到不同內容生成模型的調研和接口對接，開源模型的部署以及算力機的運維等等。

雖然一直說大模型技術好像沒什么應用場景，大家用大模型也就是用來聊聊天，吹吹牛。但從目前的正在做的產品來看，這款AIGC產品涉及到多個領域，包括音頻，視頻，圖像，音樂，PPT等。這還不包括一些第三方使用大模型實現的校驗系統等。

如果再細分下去還有好多，而如果多注意一下就會發現，不知不覺中大模型的生態就已經這么強大了。

以比較火的openAI為例，我們知道openAI主打的三款產品就是chatGPT，Sora和DALLE，涉及領域就是聊天，圖像生成和視頻生成。

但現在來看，基于大模型構建的更多領域的AIGC大模型只會越來越多，比如說音樂，PPT，數字人等等。

而這些AIGC大模型的供應商除了在業內，很少有人知曉他們的存在；這正應了之前的話，大模型的熱度已經過去，但大模型的發展才剛剛開始。

AIGC的出現到現在也已經有了一年多到兩年的時間了；有些人已經用AIGC產品賺到了錢，而有些人還不知道AIGC是什么。

特別是一些自媒體從業者，很多人已經開始用大模型寫文章，做視頻，做圖片，甚至做一些設計和藝術創作，而更多的人卻是聽都沒聽過。

有人說大模型發展最大的問題就是能源問題，說白了就是算力問題；而算力問題除了前幾年虛擬貨幣的爆火，導致大量的礦機出現，而隨著虛擬幣熱度的下降，大量的礦主開始丟棄算力機。

但到今年，由于大模型的出現，算力機又成了香餑餑；網上已經有很多提供算力的平臺開始出現。

那大家有沒有想過一個問題，既然小微企業不適合部署自己的大模型，大企業又都有自己的機房，那么算力平臺為什么會有生成空間？ 

原因就是，一些第三方大模型供應商，他們的模型質量并不是很好，因此可能無法完全滿足市場上的需求；其次，有些企業需要對模型進行定制化，但如果直接購買物理硬件組建機房又得不償失。

因此，一種折中的方式就出現了，對有些需要算力但又沒有能力搭建算力平臺的企業來說，按照需求租賃別人的算力機來做自己的事情，等事情處理完畢就可以釋放算力機。

這樣就可以使得算力資源得到充分地利用。

比如說，某企業想微調或訓練一款大模型，如果自己購買硬件組建機房，那么成本無法接受；而且，在模型微調或訓練完成之后，就不再需要如此龐大的算力。

因此，最好的方式就是租別人的機器；這也可以說是云計算的思想，避免算力的浪費。

從這里也可以看出，隨著大模型應用的發展，會有越來越多的供應商出現，包括大模型供應商，算力供應商，知識庫供應商，數據供應商等等，以及各種代理的出現。

以大模型為核心的產業鏈，有著巨大的市場和產業上下游，而在未來這也是我們最好的機會。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/z47aCOAQ-dC02HpYYUymww??