人工智能淘金：你挖错了吗？

人工智能革命中正在上演一种奇特的讽刺。

成千上万的软件工程师竞相构建“人工智能驱动”的 SaaS 产品，在一个日益拥挤的市场中竞争，而差异化往往体现在小数点后的精度上。与此同时，支撑这些人工智能梦想的那些并不起眼的底层基础设施，却在为少数几家鲜为人知的公司印钞。

历史正在重演，而大多数人又一次找错了方向。

1、无人记得的1849年淘金热剧本

在加州淘金热期间，成千上万的淘金者涌入加州，坚信自己能靠淘金发家致富。结果大多数人破产，许多人甚至为此丧命。

你知道谁真正发了财吗？

李维·施特劳斯向矿工们出售耐用的裤子。塞缪尔·布兰南出售铁锹和淘金盘。富国银行负责黄金的运输。基础设施提供商持续稳定地赚取了巨额财富，而淘金者们却只能碰运气。

快进到2025年。模式如出一辙，只不过这次的“黄金”是人工智能。

2、AI封装器陷阱

此刻，某个地方的某个人正在打造他们所谓的“革命性”人工智能初创公司。它很可能是：

• 一个拥有更佳用户界面的 ChatGPT 封装器
• 一个带有自定义提示的图像生成工具
• 一个面向[插入细分行业]的写作助手
• 一个面向[插入行业垂直领域]的聊天机器人

但他们没有想到的是：OpenAI、Anthropic 和 Google 只需一次 API 更新就能完全复制你的产品。

你不是在构筑护城河，而是在涨潮时建造沙堡。

AI 封装器的残酷经济现实：

• 开发时间：200 小时
• 用户获取成本：每用户 50-200 美元
• 用户转换成本：几乎为零
• 防御能力：无
• 退出策略：希望在 API 提供商将你的功能商品化之前有人收购你

这不是创业，而是昂贵的角色扮演。

3、真正的资金流向何处

当大家都在争论提示工程时，看看资金真正聚集在哪里：

NVIDIA 不仅仅在销售 GPU。他们正在出售所有人工智能模型训练所依赖的计算基础架构。H100 芯片的订单已经排到了几个月之后。这不是炒作，而是基础设施的稀缺。

云计算提供商将 GPU 访问费用提高了 3 到 5 倍。AWS、GCP、Azure 就是如此。利润空间极其惊人，因为需求远远超过了供应。

数据标注公司正在迅速扩张。人工智能模型的质量取决于训练数据的质量。需要有人标注数百万张图像、转录对话并验证输出结果。这项工作并不光鲜亮丽，但却利润丰厚。

专用数据库和矢量存储解决方案正在成为关键基础设施。Pinecone、Weaviate、Qdrant 就是很好的例子。这些对大多数开发者来说并不令人兴奋，但它们对于每个大规模人工智能应用都至关重要。

关键在于什么？是基础设施，而不是应用程序。

4、令人不安的数学

让我们来做一些基本的经济学分析：

AI 封装器路径：

• 产品开发：3-6 个月
• 找到产品市场契合点：6-18 个月（如果幸运的话）
• 与资金雄厚的竞争对手竞争：持续不断
• 应对 API 速率限制和价格变动：持续压力
• 退出机会：低（谁会收购你？）

基础设施路径：

• 解决一个棘手的技术难题：6-12 个月
• 签下第一个付费客户：发布后 1-3 个月
• 通过集成构建网络效应：累积优势
• 竞争：市场竞争远没有那么激烈
• 退出机会：高（基础设施具有战略价值）

投入时间相同。风险状况截然不同。

5、三种鲜为人知的基础设施策略

策略一：数据管道问题

每家公司都想用自己的专有数据来微调模型。但几乎没有公司拥有干净、结构良好的、可用于训练的数据。用于人工智能的数据准备、清洗、版本控制和管道管理的工具仍然非常原始。

构建用于人工智能数据管道的开发者工具并不光鲜亮丽，但同时也蕴藏着巨大的机遇。

策略二：推理优化问题

在生产环境中运行人工智能模型成本高昂，非常昂贵。一个聊天机器人如果规模化部署，每月仅 API 费用就可能高达数千美元。企业迫切需要能够在不牺牲质量的前提下降低推理成本的解决方案。

模型压缩、高效的推理引擎、提示优化工具。这些技术并不吸引眼球，但它们可以为企业节省数百万美元。

策略三：合规性和监控问题

随着人工智能在受监管行业（金融、医疗保健、法律）的部署，企业需要审计跟踪、偏差检测、输出监控和合规框架。这些都是技术难题，但投资回报率明确，且企业愿意为此支付高额费用。

没有人梦想着构建合规基础设施。成功的企业创新者解决的是人们愿意付费避免的问题。

6、为什么工程师总是犯这样的错误

业界一直在追捧错误的成功案例。TechCrunch 报道的是面向消费者的 AI 应用，而不是支撑这些应用的数据库。Twitter 推崇的是 AI 艺术生成器，而不是 GPU 集群管理软件。

我们被社会环境所影响，习惯于追逐那些显而易见、病毒式传播的产品。基础设施建设枯燥乏味，技术性强，需要特定领域的深厚专业知识。

而这正是它们成功的原因。

最优秀的企业往往对消费者来说是隐形的，但对开发者来说却至关重要。Stripe、AWS、Twilio、Cloudflare。这些公司价值数十亿美元，因为它们解决了成千上万其他公司不愿亲自解决的难题。

7、逆向思维

以下是聪明的工程师在 2025 年应该做的事情：

停止问：“我能开发什么 AI 应用？”

开始问：“AI 开发者迫切需要哪些基础设施，但他们却缺乏这些基础设施？”

答案无处不在：

• 更优秀的边缘设备本地模型部署工具
• 大规模、高性价比的向量搜索
• 保护隐私的AI计算框架
• 实时模型性能监控和调试
• 跨平台AI模型部署管道

这些问题很难。关键就在于此。具有清晰价值主张的难题才能成就有价值的公司。

8、长远之计

AI淘金热将催生成千上万家失败的初创公司和少数基础设施巨头。那些提供封装技术的公司要么被低价收购，要么倒闭。而基础设施提供商的价值将在未来几十年持续增长。

十年后，没有人会记得第500个AI写作助手。每个人都将依赖于那些使AI应用成为可能的数据库、监控工具和优化框架。

9、底线

你面临一个选择：要么在AI生态系统中最拥挤、利润最低的领域竞争，要么构建整个行业赖以生存的基础设施。

大多数工程师会选择前者，因为它令人兴奋、容易传播，而且在推特上能获得点赞。

聪明的工程师会选择后者，因为它有利可图、安全可靠，而且能够不断增值。

淘金热造就了百万富翁和亿万富翁，但通常不是那些淘金的人。

去做卖铲子的人吧。

任何技术革命中最大的机遇都不在于人人都能看到的具体应用，而在于那些直到出现故障才会被人重视的基础设施。建造建造者需要的东西，这才是创造世代财富的源泉。

原文链接：The AI Gold Rush: Why Software Engineers Are Mining the Wrong Mountains

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