做大模型的，算是半个专业相关的问题。说一下自己的观察和看法：生产端过剩，应用端内卷。

上半年在学校也做了一些横向，总结下来目前的情况是这样的：

1. 应用已经落地很多，现在哪个 App 不偷偷塞个端侧模型？连手机相册里识别人脸都是 NPU 在跑。

2. 问题在于实用。一堆大中小厂（中小厂居多）拿着锤子到处找钉子，发现钉子早被钉完了，就抱怨市场不需要锤子。有些公司做的那个 “大模型一键生成周报” 实用吗？实用到老板看完想把员工和模型一起优化掉。问题场景一定要有问题✍🏻✍🏻✍🏻

所以回到选择题：

追生产力？

接着堆 HBM、卷 CoWoS，然后卖给谁？

卖给做 AI 情感陪聊的 startups，让他们用 4090 跑 llama.cpp 哄老头老太太养老金？

回补应用端，那补什么？

补一个能替老板省掉 80%PPT，但不敢真省的 SaaS 神器？

还是补一个帮券商写研报，结果写出推荐买入自己母公司的金融大模型？

如果全部是泡沫？那赶紧做空英伟达。

上述都不成立，成立的是：

既不是泡沫，也不是什么爆发前夜。现在是生产力过剩式内卷，应用端捡漏式生存。

对于厂商来说最好的就是三个字——我不选。我继续训练模型，反正过拟合了就当创造力，推理慢了就叫深度思考。反正泡沫来了大家一起裸泳，但我作为厂主，至少穿着用 CUDA 织的裤衩。