大模型是“吞金兽”，那靠什么赚钱呢？今天田老师给家人们讲一讲，为什么达到人类专家水平的推理能力是AI商业的未来，下一代基础模型将可能远远超出当今行业模式服务能力。

近日，Perplexity公司CEO预测，下一波“推理爆发”将彻底改变AI商业。

AI是否到了一个收益递减的阶段？Perplexity AI搜索创企的CEO Aravind Srinivas在《20VC》播客节目中说，模型规模增大带来性能收益有限，最大的好处是确保数据管理效率、计算效率。数据质量、数据多样性、混合专家模型的计算效率是提升模型性能的核心关键。Aravind强调，月付20美元的订阅制商业模式不够好，Perplexity未来盈利引擎靠广告，当模型推理提升到一定高度，将打破订阅制商业模式，用户有可能愿意为单次高质量输出付费。他提醒市场，AI产品从来都不是模型，必须把两者分开。基础模型的竞争玩家就5家，赢面取决于谁先破解自学推理。

亮点1，当马斯克的xAI公司开源Grok-1模型时，Arthur AI评估说，这个模型有很多多余的参数，作为300B参数模型，甚至还不如法国Mistral 56B的性能效果。

亮点2，GPT-3.75级别的模型已经被商品化了，第二梯队的模型将成为通用商品，但创造前沿模型的人才和团队将保持极高价值，基础模型商品化的最大受益者是应用层公司。

亮点3，模型的垂直化发展也存在缺陷，微调只是应用的一小部分计算能力。模型的“魔法”来自于通用自发能力，即在没有专门训练的情况下完成任务。你可以向模型输入大量企业数据，但这并不意味着模型将会获得一种无法从互联网上获得的全新推理能力。

亮点4，xAI最近聘请到斯坦福大学Eric Zelikman博士，他擅长自学推理器，让模型本身来解释自己的输出。这是现在模型所缺乏的能力，未来的新一代模型将从输出推理开始，从世界获得反馈，再改进推理，实现这个过程需要3到4年时间。

亮点5，OpenAI公司创始人Sam Altman并不关心利润，因为他对产品这门生意不感兴趣，他在尝试建立AGI通用人工智能。

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