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#250311BV31XJ
AI 上层应用对底层大模型的 “自由选择”
传统云计算可以大致划分为 SaaS、PaaS 和 IaaS。理论上讲，上层 SaaS 应用与下层云计算基础设施资源是 “解耦” 的。应用可以选择 A 公司的 IaaS，也可以选择 B 公司的 PaaS 之类。
从最终用户角度，下层调用了什么基础设施资源，用户在上层应用中是不可见的。这是一个黑盒。
但 Gen AI 应用则不同，附图 1 Github Copilot 用户可以选择打算使用哪一个大模型能力，附图 2 腾讯元宝的用户也可以自行选择用哪一个大模型。
这种看得见的 “解耦” 对于上下层玩家各自的优劣几何？值得思考。
数据来源
Github
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延伸阅读
风险投资
Dealroom
Dealroom 研究显示，2019-2023 年期间，生成式 AI（Gen AI）吸引到的风险投资基金中，有 71% 流向了模型侧。
基础设施侧只有 5%。而目前 AI 浪潮收入和利润效益聚焦在基础设施，但这更多是巨头的游戏，对于初创公司并不友好。
软件定义汽车
Barclays
Barclays 投资银行绘制了两张图对比了传统的汽车 ECU CAN 架构与集中式的计算结构差别。
后者将大大简化系统复杂度，很类似传统若干专用系统迁移到统一的云计算的感觉。
软件定义汽车（Software Defined Vehicle）正在成为一股热潮。图三是 Barclays 绘制的 SDV 协议栈结构。
移动流量
Strategy Analytics
Strategy Analytics 咨询公司绘制了一张图，展示了中国三大运营商针对 4G 智能机用户的流量套餐价格的变化。
2014 年，每 MB 价格 0.12~0.14 元。2020 年每 MB 价格下降到 0.005 以下。六年时间下降了十倍不止。
流量基础决定上层建筑，基础流量性能和单位成本的极速下降，为创新应用的涌现创造条件。
