本文的作者：李小烯蛋白的资料来源：从8月19日至20日，高盛分析师团队完成了对硅谷的第二次现场调查，访问了AI的主要公司，例如Glean，Hebbia和Tera AI。斯坦福大学和加利福尼亚大学伯克利分校。研究表明，由于基本开放源模型和封闭源模型之间的性能快速收敛，纯模型的功能不再是决定性的坑。竞争方法是从基础架构层变为应用层。真正的障碍在于AI可以深入整合到特定的工作流程中，如果它可以建立强大的用户生态系统，该系统使用专有数据进行增强学习。该报告还引用了Andreessen Horowitz等风险资本投资者的主要投资者的看法，称基本的开源模型链接ModCode Performance Elaos Elaos自2024年中期以来关闭以达到GPT-4水平代码模型在参考点上几乎没有进展。同时，由Operai O3和Gemini 2.5 Pro代表的推理模型正在成为Generator AI的新边界。一次咨询产生的起始代币可以达到上一个模型的20倍，这将增加对GPU的需求增加20倍，并支持AI的基础设施资本支出，以在不久的将来继续保持高水平。基本模型的性能正在融合，竞争方法改变了对高盛应用程序层的调查，清楚地指出，AI领域的“武器竞争”不再集中在基本模型上。许多风险资本家表示，基本模型的性能越来越商业化，竞争优势iStá改变了上游，重点是数据资产，工作流程的集成以及在特定领域的精细调整功能。 Andr的合伙人Guido AppenzellerEessen Horowitz在开放源模型和封闭源模型之间存在性能差距。他说，他在12个月内平滑并软化，以反映开源社区的不可思议的发展速度。同时，自GPT-4推出以来，上封闭代码模型的性能停滞不前。在这种情况下，重要的是要了解本机AI应用如何建立坑。 Hevia创业公司认为，应用程序的真正障碍不是技术本身。主要的工程设备可以在6-8个月内复制任何技术，但正在培养用户习惯并建立分销渠道。该逻辑类似于Excel的成功。通过嵌入工作流程深处并培养“超级用户”，可以创建不可替代的网络效应。 Everlaw之类的公司强调，通过将AI集成到处理法律案件的过程中，用户可以提供综合的便利性和效率，这些便利性和效率无法与独立的AI模型进行比较。值得注意的是，AI Vanguardia实验室已经做出了这一更改。 Operai，Anthrope和Google DeepM报告声称，IND等机构探索了应用程序层，并利用了有关内部结构和开发模型的想法，以创造更紧密的产品的反馈和增强学习周期的反馈，从而为独立开始创造了新的竞争压力。推理模型成为一个新边界，GPU需求报告的爆炸数据显示，在过去三年中，管理一个达到参考评分量的模型的成本已从每百万美元的60美元下降到0.006美元。但是，这并不意味着计算机能源的一般费用减少了。许多VC指出了需求新增长点的迅速出现。研究发现，在DeepSeek R-1的前进之后，新一代推理模型出现，由Operai O3，Gemini 2.5 Pro和Claude 4 Opus代表，这表明了基本基本模型的变化。尽管传统的伟大模型主要谈到对内存的响应，但推理模型通过推导，验证和迭代模拟思维过程。这允许输出文本的最后长度可以达到10,000个令牌，但是传统的LLM通常具有约500个令牌。输出令牌的数量增加了20倍，直接转换为20倍GPU推理计算机功率的需求。高盛（Goldman Sachs）表示，耕作将导致推断很昂贵，但是可以将AI精确地应用于需要复杂分析的复杂区域，例如代码，法律，财务和工程整合。因此，风险投资人通常认为“良好和必要”基础设施中的高资本支出，而不是对利润的威胁，而是以前的要求获得竞争优势，尤其是对于AI的最佳实验室。昵称的本地应用：工作流程，数据和人才是建立的由于模型本身不再是稀有资源，因此以其他方式为AI应用的障碍。高盛研究总结了以下重要特征：首先，工作流程和用户生态学的整合。成功的应用公司可以快速为您的业务创造价值，并从几个月到一周的时间里减少实施时间。与现有商业流程的完美联系很重要。第二个是独特的数据和增强学习。该报告表明，其自己的一组静态数据“围墙花园”在法律和金融等垂直领域非常有价值。但是，比静态数据更有价值的是用户生成的动态数据，这可以改善增加的学习周期。可以归纳的公司尽快采用大型用户，可以使用高质量用户的反馈信号来不断优化其模型并构成雪人的关键好处。第三个是专业人才的战略价值。对于上一代人的SaaS浪潮的不同，生成器的应用成功在很大程度上取决于更高工程的才能。为了构建有效的AI系统，需要型号，智能推理，专业技能，例如增强学习循环设计。 VC相信可以建立个人改进系统的人，这些系统很少，并且成为可持续创新的主要瓶颈。
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高盛硅谷AI研究旅程：基础模型不会扩大差距，IA竞争转移到“应用程序层” E”推理带来了GPU需求的增加
