新智元報(bào)道

編輯：peter東

【新智元導(dǎo)讀】大模型王座易主Anthropic，太空數(shù)據(jù)中心成真，「AI泡沫」反成創(chuàng)業(yè)紅利？2025年底的Y Combinator博客中，談到了2025 年 AI 領(lǐng)域的四大變局。

從孵化器的角度來(lái)看，最顯著的變化是Anthropic成為創(chuàng)始人中最受歡迎的大模型。

曾經(jīng)，OpenAI在很長(zhǎng)一段時(shí)間里是絕對(duì)的領(lǐng)先者，其API使用率高達(dá)90%以上。

但到了2025年，Anthropic的使用率超過(guò)了OpenAI，達(dá)到52%以上。同時(shí)Google Gemini（占比約 23%）也迅速崛起。

這并非偶然，Claude在今年大火的氛圍編程上表現(xiàn)是最好的。對(duì)于很多創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，構(gòu)建產(chǎn)品時(shí)，Anthropic的模型是最佳選擇。

不過(guò)，絕大多數(shù)使用場(chǎng)景其實(shí)并非用于編碼，而是由于使用者熟悉了一種大模型之后的「溢出效應(yīng)」。

而且不同的模型，如果與它對(duì)話多了后，會(huì)覺得模型的回復(fù)有個(gè)性。播客中提到：ChatGPT有點(diǎn)那「黑貓」（神秘、強(qiáng)大且?guī)в幸唤z絲詭異），而Claude更像是那種無(wú)憂無(wú)慮、非常樂于助人的金毛尋回犬。

Gemini介于兩者之間。而正是由于大模型帶有的不同個(gè)性，決定了人們選擇哪種大模型。

此外，Gemini正在取代谷歌搜索，成為人們檢索信息的窗口，以獲取實(shí)時(shí)信息。Gemini甚至比Plexity（另一款信息檢索的AI工具）更好。

Plexity速度很快，但不總是準(zhǔn)確，而Gemini雖然沒有Plexity那么快，但如果我問它關(guān)于當(dāng)天發(fā)生的事情，它的回答通常都很準(zhǔn)確。

創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)來(lái)自在模型間的套利

接下來(lái)對(duì)話的嘉賓分享了他的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。 他在今年購(gòu)買一套房子的時(shí)候，他不得不花很長(zhǎng)時(shí)間與ChatGPT對(duì)話，往對(duì)話框里面填充了所有的和待購(gòu)買房子有關(guān)的檢查報(bào)告等信息，就是想讓ChatGPT了解的情況和房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人之間的信息更加對(duì)稱，從而由大模型幫他出謀劃策，分析相關(guān)情況。

這樣的案例很典型的代表了普通人每天在真實(shí)場(chǎng)景中反復(fù)進(jìn)行的與大模型的協(xié)作。不僅是文檔編輯或表格計(jì)算，而是結(jié)構(gòu)化提示、上下文編織，從而與智能體協(xié)同。

這些本應(yīng)被封裝為「日常AI工作流」的能力，卻仍被塞進(jìn)一個(gè)通用聊天框里手工完成。

這正是留給AI創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)，我們不該讓普通人用臨時(shí)腳本搭建自己的「購(gòu)房智能代理」，而應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)個(gè)可復(fù)用、可協(xié)作、可沉淀的垂直AI應(yīng)用。這些應(yīng)用能自動(dòng)聚合多源文檔、動(dòng)態(tài)構(gòu)建決策知識(shí)圖譜、實(shí)時(shí)比對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)、生成合規(guī)話術(shù)建議等。

這樣的垂直AI應(yīng)用，以真實(shí)生活任務(wù)為中心，封裝提示工程、記憶管理、多模態(tài)上下文維護(hù)，從而構(gòu)建輔助人類做判斷的一體化智能工作臺(tái)。

而在面對(duì)高價(jià)值決策（如房產(chǎn)交易），人們也不會(huì)信任單一模型的「獨(dú)白」，而是同步調(diào)用Claude、Gemini、ChatGPT三路輸出，再引入第四輪「元辯論」——讓Claude對(duì)其他模型的結(jié)論進(jìn)行交叉質(zhì)詢。

而這同樣是很多B輪階段的AI原生創(chuàng)業(yè)公司正在做的事，他們對(duì)多種大模型構(gòu)建了一個(gè)編排層，把所有這些模型都整合起來(lái)，這樣每當(dāng)有新模型發(fā)布時(shí)，他們就可以靈活地替換模型，或者使用那些在某些特定任務(wù)上表現(xiàn)更好的特定模型。

理論有一家創(chuàng)業(yè)公司使用Gemini 3來(lái)進(jìn)行上下文設(shè)計(jì)，然后再把結(jié)果輸入到OpenAI模型中去執(zhí)行，他們會(huì)根據(jù)新模型的發(fā)布情況不斷進(jìn)行替換，每個(gè)類別的智能體工作中表現(xiàn)最佳的模型可能都不同。

而他們之所以能夠這樣做，是因?yàn)樗麄冇歇?dú)屬于自己的模型評(píng)估體系。作為一家垂直領(lǐng)域的AI智能體公司，他們的核心壁壘不是自己的模型，而是私有的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集。

有了這個(gè)數(shù)據(jù)集，可以構(gòu)建「模型調(diào)度中樞」，一個(gè)實(shí)時(shí)評(píng)估各家新模型、通過(guò)組合增強(qiáng)的智能決策路由器。

而這對(duì)于消費(fèi)者在個(gè)人層面，實(shí)際上是在對(duì)各種模型進(jìn)行套利操作，而創(chuàng)業(yè)者將輔助用戶更好的用好各種大模型。

基礎(chǔ)設(shè)施科幻化

能源焦慮逼出「太空數(shù)據(jù)中心」

2024年夏天嗎？有一家公司叫StarCloud，它是最早提出要在太空中建設(shè)數(shù)據(jù)中心的公司之一，當(dāng)時(shí)人們對(duì)這個(gè)想法的反應(yīng)是在互聯(lián)網(wǎng)上嘲笑他們，說(shuō)這是最愚蠢的想法。

大約18個(gè)月后，突然谷歌開始在做這件事，埃隆·馬斯克也在做這件事。

為什么會(huì)這樣呢？其中一個(gè)原因是，目前美國(guó)正在進(jìn)行的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的強(qiáng)度非常大，以至于缺乏足夠的電力供應(yīng)。

有三家YC創(chuàng)業(yè)公司，它們正在解決數(shù)據(jù)中心建設(shè)的問題。Boom和Helion正在試圖利用核聚變能源。一家創(chuàng)業(yè)公司Zephr Fusion正通過(guò)建設(shè)太空數(shù)據(jù)中心來(lái)解決沒有土地的問題。它們的團(tuán)隊(duì)成員是國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的工程師，他們整個(gè)職業(yè)生涯都在建造托卡馬克和核聚變能源設(shè)施。

有一天，他們來(lái)到實(shí)驗(yàn)室，看了看物理原理、數(shù)學(xué)公式和模型，然后說(shuō)：「你知道嗎？如果我們?cè)谔罩羞M(jìn)行核聚變，實(shí)際上是可行的?！?/p>

所以，他們正在進(jìn)行一項(xiàng)為期5 - 10年的宏偉計(jì)劃，試圖將其變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，因?yàn)閿?shù)學(xué)計(jì)算表明這是可能的，如果他們成功了，這實(shí)際上是太空中獲得吉瓦級(jí)（GW）能源的唯一途徑。所以，也許不久之后，我們將擁有一個(gè)更完美的三重組合，來(lái)解決數(shù)據(jù)中心建設(shè)的問題。

AI泡沫的辯證思考

算力過(guò)剩是創(chuàng)業(yè)者的福音

播客中嘉賓還談到，與本科生交談的時(shí)候，都說(shuō)當(dāng)下有一個(gè)巨大的AI泡沫，例如英偉達(dá)和OpenAI之間瘋狂的資金循環(huán)，但YC合伙人提出了獨(dú)特的視角：基礎(chǔ)設(shè)施的「泡沫」往往是應(yīng)用層的紅利。

20世紀(jì)90年代的電信泡沫，數(shù)千億美元堆積在電信領(lǐng)域，當(dāng)時(shí)也存在泡沫。但正是因?yàn)橛写罅课词褂玫?、相?duì)廉價(jià)的額外帶寬，成本足夠低，像YouTube這樣的東西就能夠誕生。

當(dāng)下正是由于AI泡沫的存在，意味著將會(huì)有更多的計(jì)算資源。巨頭之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)大學(xué)畢業(yè)，試圖在AI應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)的人也是利好。

就像回到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，在2000年之前，有大量資金投入到電信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，但那些都是大型項(xiàng)目，大學(xué)生不會(huì)參與其中。他們能參與的是在宿舍里手搓的臉書或Youtube

AI時(shí)代的Facebook或Google還尚未創(chuàng)立。當(dāng)下競(jìng)爭(zhēng)激烈的基礎(chǔ)模型和GPU屬于基礎(chǔ)設(shè)施范疇。

不過(guò)相比2024年，AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)點(diǎn)子不再唾手可得。

在過(guò)去，創(chuàng)業(yè)者只要等待幾個(gè)月，很可能就會(huì)有某個(gè)重大宣布，讓一系列全新的創(chuàng)業(yè)點(diǎn)子成為可能，所以當(dāng)時(shí)找創(chuàng)業(yè)點(diǎn)子的難度似乎比以往任何時(shí)候都容易。而現(xiàn)在，這種輕松找到創(chuàng)意的情況有所改變，找點(diǎn)子的難度回歸到了正常水平。

今年有一份名為《AI 2027》報(bào)告，這份有點(diǎn)悲觀的研究報(bào)告說(shuō)社會(huì)將在2027年開始崩潰。但后來(lái)他們悄悄地把時(shí)間修訂了，說(shuō)不是2027年了，但他們保留了這個(gè)標(biāo)題。

也許這并不令人驚訝。對(duì)這種快速起飛，人工智能技術(shù)突然出現(xiàn)巨大突破并快速發(fā)展的觀點(diǎn)應(yīng)當(dāng)持懷疑態(tài)度，即使按照冪律定律，它也是對(duì)數(shù)線性的。所以它在之后的增長(zhǎng)速度較慢，需要10倍的計(jì)算資源，并且仍然會(huì)逐漸達(dá)到極限。

類似的事也發(fā)生在創(chuàng)業(yè)者身上，一些AI應(yīng)用公司在早期取得了快速的收入增長(zhǎng)，如部分公司在未雇傭大量人員的情況下就實(shí)現(xiàn)了較高的年經(jīng)常性收入（ARR），但后續(xù)的發(fā)展并不順利，未能實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的規(guī)模擴(kuò)張。但也有像Gamma 這樣的公司，僅憑約 50 人的團(tuán)隊(duì)就實(shí)現(xiàn)了 1 億美元的 ARR，這驗(yàn)證了AI 賦能下可以產(chǎn)生極高的人效比。

然而，隨著客戶對(duì)產(chǎn)品的期望提高了，而且所有公司都在競(jìng)爭(zhēng)相同的客戶群體，這就是導(dǎo)致公司仍然像人工智能出現(xiàn)之前一樣招聘大量人員。創(chuàng)業(yè)者最終都會(huì)受到缺人的限制，而不是受到創(chuàng)意的限制。

參考資料：

https://www.greptile.com/state-of-ai-coding-2025

https://news.ycombinator.com/item?id=46301886

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