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更新时间：2025-07-09 03:00:01
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原创：SenseAI
“自 OpenAI 今年四月份推出 GPT-4 以来，越来越多的模型开源，AI 信徒们的关注点也正在从模型转移到应用。Lightspeed 最新文章对 AI 模型的发展趋势进行了推演，提出未来的大模型将分为三类模型，并结构化给出模型层面的可能机会梳理。本期内容带给大家模型基础设施层包括 AI Ops 中间层的发展趋势与机会思考。“
Sense 思考
我们尝试基于文章内容，提出更多发散性的推演和深思，欢迎交流。
根据模型能力和成本，AI 模型将分为“大脑模型”、“挑战者模型”和“长尾模型”。长尾模型小而灵活，更适合训练针对细分领域的专家模型。叠加摩尔定律的周期性，未来算力封锁并不存在，大脑模型的应用场景很难通杀，市场很可能还是根据应用场景的空间大小和价值链分配规则，选择适合的模型。
模型侧的新兴系统机会：1）模型评估框架；2）运行和维护模型；3）增强系统。需要考虑的是中美不同市场、原本企业服务生态的差异性和资本偏好。
企业级 RAG（检索增强） 平台机会：模型复杂性和多样性带来的机会，1）操作工具：可观察性，安全性，合规性；2）数据：在差异化商业价值和提供整体社会价值间，技术将带来数据货币化的机会。
本篇正文共 2426 字，仔细阅读约 7 分钟
在过去的十年里，美国 老牌基金 Lightspeed 一直在 AI/ML 领域与杰出的公司、他们建立的平台以及他们服务的客户合作，以更好地了解企业是如何思考 Gen-AI 的。具体来说， Lightspeed 研究了基础模型生态系统，并提出了如“最好的模型会有赢者通吃的动态吗？”和“企业的使用案例都默认调用 OpenAI 的 API，还是实际使用会更多样化？”等问题。这些答案将决定这个生态系统的未来增长方向，以及能源、人才和资金的流动方向。
01.模型生态系统分类
根据我们的学习，我们相信 AI 中即将出现一场模型的寒武纪大爆发。开发者和企业会选择最适合“要完成的任务”的模型，尽管在探索阶段的使用可能看起来更为集中。企业采纳的可能路径是使用大型模型进行探索，随着他们对使用案例的了解逐渐增加，逐渐转移到生产时使用的较小的专用（调整+提炼）模型。下图概述了我们如何看待基础模型生态系统的演变。
