大模型创业公司

做这行七年了，见过太多兄弟起高楼，也见过太多楼塌了。今天不整那些虚头巴脑的概念，就聊聊大模型创业公司到底该怎么玩，怎么在夹缝里求生存。

上个月有个哥们找我喝酒，哭得稀里哗啦。他说搞了个垂直领域的客服大模型，融资两百万，结果三个月烧光。我问为啥，他说买了最贵的算力，招了最贵的算法工程师，模型效果那是相当好，但是客户不买账。为啥？因为太慢，而且太贵。

这就是很多大模型创业公司的通病。

你们以为搞个大模型就是调个参，拉个数据就行？天真。

我见过一个团队，为了追求极致的准确率，把基座模型从7B换到70B，再换到千亿参数。结果呢？推理成本直接翻了几十倍。客户一听报价，吓得连夜跑路。这时候你再去优化模型压缩，黄花菜都凉了。

真实案例。

去年我帮一家做法律助手的大模型创业公司做咨询。他们最初的想法是做一个全能的法律大模型，什么案子都能问。我直接泼冷水，说你们做不了。法律领域太深，通用模型根本搞不定细节，而且幻觉问题严重，一旦出错就是大事故。

后来他们听劝，砍掉80%的功能，只做“劳动合同审核”这一件事。

数据怎么来的？我去律所蹲了半个月，把几百份真实的劳动合同改来改去，做成微调数据。模型不大，参数量小，跑在普通显卡上就能用。

结果呢？客户不仅买单，还续费。因为真的解决了问题，而且便宜。

这就是大模型创业公司的生存法则：别贪大，要贪小。

再说算力。

很多创业者一上来就去租云端的大显存显卡，觉得这样省事。其实这是个大坑。云厂商的价格波动很大，而且一旦你规模起来，那个账单能让你怀疑人生。

我现在的建议是，前期能本地部署就本地部署。哪怕是用几块二手的3090拼起来，也比租云端划算。本地部署虽然麻烦点，要自己搞运维，要自己调优，但成本可控。

还有数据。

别去买那些所谓的“高质量数据集”，大部分都是垃圾。大模型创业公司最核心的壁垒，不是模型本身，而是你的私有数据。

你去行业里挖，去跟客户谈，去换数据。这些数据才是你区别于其他大模型创业公司的关键。没有独家数据，你做的模型就是大路货，谁都能做，最后只能打价格战。

情绪上，我是很讨厌那些吹嘘“颠覆行业”的人。

大模型不是魔法，它是工具。它能提高效率，但不能替代人的判断。特别是那些想靠大模型创业的公司，一定要想清楚，你的客户到底愿意为什么买单？是更快的速度？更准的结果？还是更低的价格？

如果这三样你都不占，那你凭什么活下来？

我见过太多团队，因为不懂业务，做出来的东西没人用。最后只能靠卖服务器、卖算力维持生命，完全背离了创业的初衷。

所以，给想入局的大模型创业公司几个建议。

第一，别碰通用模型，那是巨头的游戏。

第二，深耕垂直场景，哪怕只解决一个小问题。

第三，控制算力成本，能本地不云端，能小不大。

第四，数据为王，去搞那些别人搞不到的私有数据。

第五，别急着融资，先赚到第一块钱。

创业是场马拉松，不是百米冲刺。大模型创业公司想要活到最后，靠的不是PPT做得漂亮，而是能不能真的帮客户省钱、赚钱。

如果你也在纠结方向，或者在算力成本上头大，欢迎来聊聊。我不卖课，只讲真话。毕竟，这行水太深，没人想让你淹死。

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