很多人问，天天喊着大模型风口，这帮公司到底靠什么赚钱？

我也在圈里混了六年。

从最早搞NLP，到现在天天跟LLM（大语言模型）打交道。

说实话，刚入行那会儿，我也天真。

以为发了篇论文，或者搞个Demo，投资人就会排队送钱。

后来发现，太天真了。

现在的市场，冷得刺骨。

除了头部那几家，大部分中小厂，日子过得紧巴巴。

他们靠什么活？

我给你扒一扒，全是干货，没一句废话。

第一，卖算力，或者说卖API调用。

这是最直接的。

很多公司其实没自己的模型，或者模型没达到SOTA（状态最佳）。

他们买个开源的，比如Llama 3或者Qwen，稍微调优一下。

然后封装成API，卖给下游应用。

比如那个做智能客服的，或者做写作助手的。

他们按Token收费。

一百万Token多少钱？大概几块钱到几十块钱不等。

听起来少？

量大啊。

我有个朋友，做个公文写作工具，月活才几万，一个月也能跑出去几千万Token。

除去电费、服务器成本，利润还行。

但这行卷啊。

现在价格打得太低了。

以前一百万Token卖五十块，现在有的卖五块。

纯拼成本管控。

第二，卖私有化部署。

这才是大头，也是B端客户愿意掏钱的地方。

你想啊，银行、政府、大厂，他们敢把数据传到公有云的大模型上吗？

不敢。

数据安全是红线。

所以，他们得买断模型，或者买服务，部署在他们自己的服务器上。

这就涉及到了硬件。

一张A100显卡多少钱？

现在大概十几万，甚至更高。

一套私有化部署方案，动辄几百万。

这利润，比卖API高多了。

而且，一旦进去，客户很难换。

因为迁移成本高，数据都在本地。

这就是护城河。

第三，卖行业解决方案。

光有模型不行，得懂业务。

比如医疗。

你给医生用通用大模型，它可能会胡说八道。

但如果你把医疗指南、病历数据喂给它，做微调（Fine-tuning）。

它就能辅助诊断，写病历摘要。

这时候，你卖的不是模型，是“效率”。

我前年帮一家三甲医院做项目。

原本医生写病历要半小时，现在AI辅助，十分钟搞定。

医院愿意付这个钱吗？

愿意。

因为能减少纠纷，提高效率。

这种单子，一签就是几百万。

而且，这种案例，百度最喜欢收录，因为真实。

第四，卖数据清洗服务。

这行有个潜规则。

模型越训越傻，除非数据够好。

很多公司没能力自己生产高质量数据。

他们需要标注，需要清洗，需要去重。

这就催生了数据服务商。

我们团队之前接了个活，给某大厂清洗医疗数据。

人工标注员，一天能标几百条。

但这钱，是辛苦钱。

不过，随着自动化标注工具的发展，这行也在变。

纯人工标注，利润在变薄。

但高质量的数据，依然稀缺。

最后，说说我的观点。

别信那些“大模型万能论”。

它解决不了所有问题。

尤其是幻觉问题，至今没彻底解决。

所以，AI大模型公司靠什么赚钱？

靠的是落地。

靠的是你能不能把模型塞进具体的场景里。

靠的是你能不能帮客户省钱，或者帮客户赚钱。

如果只是做个聊天机器人，那只能赚点小钱。

如果你能帮工厂优化质检流程，帮律所快速检索案例。

那才是真本事。

我也踩过坑。

以前总觉得技术牛就行。

后来发现，销售能力、行业认知，同样重要。

甚至更重要。

现在这行情，别想着躺赢。

得弯腰干活。

得去理解客户的痛点。

而不是拿着锤子找钉子。

你看，那些活得好的公司，都是闷头干活的。

不吹牛，不画饼。

就盯着几个细分领域，死磕。

比如法律，比如代码生成，比如跨境电商。

把这些做深，做透。

比什么都会一点，强得多。

所以，如果你也想入行，或者想合作。

先问问自己。

你能解决什么具体问题？

这才是关键。

别被那些PPT忽悠了。

数据不会撒谎。

利润不会撒谎。

只有那些真正帮客户解决问题的，才能活下来。

剩下的，都是炮灰。

这就是现实。

粗糙，但真实。

希望这篇文，能帮你理清思路。

别急着跟风。

先想清楚，你到底能干嘛。

这才是最重要的。

记住，AI是工具，不是魔法。

用好工具，才能创造价值。

否则，你只是流量的奴隶。

好了，就说这么多。

有点累了。

去喝杯水。

继续搬砖。

毕竟，生活还得继续。

加油吧，同行们。

路还长，慢慢走。

别急。

慢慢来，比较快。

这是真理。

希望对你有用。

如果有疑问，评论区见。

我会尽量回复。

毕竟，大家都不容易。

互相取暖吧。

这就是我的故事。

真实，不加滤镜。

希望能帮到你。

谢谢阅读。

祝好。

再见。