干了11年AI，我算是看透了。

现在这行，全是泡沫。

尤其是提到“24年大模型中标”这几个字，我就想笑。

很多甲方爸爸，真以为买个模型就能改变世界。

醒醒吧，兄弟。

我上周刚帮一个做物流的朋友看标书。

对方拿着某大厂吹上天的PPT，信誓旦旦说能降本30%。

我扫了一眼代码库，好家伙，全是开源套壳。

连微调都没做，直接拿基座模型跑。

这种公司，也敢去投“24年大模型中标”的项目？

真是把甲方当傻子耍。

但话说回来，不是所有中标的都是坑。

关键在于，你怎么分辨谁是真牛，谁是装蒜。

记得09年那会儿，做NLP的多简单啊。

分词、词性标注，搞定。

现在呢？

参数万亿级，算力烧钱如流水。

很多中小厂商，根本玩不起。

他们只能搞“24年大模型中标”的噱头，骗点预算。

我见过最离谱的，是个做政务的项目。

甲方要智能客服，乙方给了个基于大模型的接口。

结果一问三不知，还在那儿装深沉。

最后甲方发现，还不如找个外包写规则引擎。

便宜，还稳定。

所以，如果你正在看“24年大模型中标”的名单，别急着点赞。

先问三个问题。

第一，算力从哪来？

如果是租用公有云，那利润薄得像纸。

如果是自建机房，那得看他们有没有那个实力。

我有个朋友，为了搞算力，把公司房子抵押了。

结果项目黄了，人也没了。

这种悲剧，每年都在上演。

第二，数据从哪来？

大模型的核心是数据，不是模型本身。

很多中标厂商，拿公开数据训练，然后说是独家数据。

扯淡。

公开数据谁都能下，你凭什么比别人强？

除非你有行业私有数据，而且清洗得极好。

这点，很多厂商根本做不到。

他们只会喊口号，不会干脏活累活。

第三，场景落地了吗？

别听他们吹什么通用智能。

在B端，垂直场景才是王道。

比如医疗、法律、金融。

这些领域，容错率极低。

模型胡说八道，是要出大问题的。

我见过一个医疗项目，中标后才发现，医生根本不敢用。

因为模型给出的建议，有时候连常识都不符合。

最后只能束之高阁。

这就是现状。

“24年大模型中标”的项目，很多都是烂尾楼。

但也不是没有好项目。

我前年帮一个做供应链的朋友做咨询。

他们中标了一个大型零售商的库存预测项目。

没用那种花里胡哨的大模型。

而是结合了传统时序预测，加上大模型的推理能力。

效果出奇的好。

库存周转率提升了15%。

这才是真本事。

所以，看“24年大模型中标”的项目，要看细节。

看他们的技术架构，看他们的数据闭环，看他们的落地案例。

别被那些高大上的名词唬住。

什么Agent，什么RAG，什么多模态。

都是工具。

能解决问题的，才是好工具。

我有时候挺恨这行的。

恨那些只会吹牛，不会做事的人。

他们把水搅浑了，让真正干活的人吃亏。

但我也爱这行。

因为每次看到技术真正落地，带来效率提升，那种成就感，无可替代。

如果你也是从业者，或者准备入局。

记住我的话。

别迷信“24年大模型中标”的光环。

要看脚下的路，稳不稳。

要看手里的活，实不实。

这行，终究是回归理性的。

泡沫总会破裂。

留下的，才是金子。

共勉。