開源人工智慧模型可能削弱閉源模型的壟斷，並使雲端供應商受益

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AI summary icon精華摘要
8 月 3 日的 AI 與加密貨幣新聞顯示，開源 AI 模型可能打破封閉模型的主導地位，提升雲端供應商的 AI 基礎設施價值。Citrini 分析師 Jukan 表示，開源模型能提升效能並降低成本，使 AI 使用從單一高端模型轉向分層路由。隨著模型變得更具可互換性，雲端供應商將掌控存取、流量與定價。鏈上新聞暗示，封閉模型可能僅成為另一種雲端排程資源。更低的推論成本可能推動 AI 使用量成長，而晶片與演算法的效率提升將塑造資料中心的長期回報。
ME AI 消息，8 月 3 日，Citrini 分析師 Jukan 發文表示，開源 AI 模型持續發展以及閉源模型壟斷削弱，可能成為雲計算行業的重要轉折點，並有利於雲廠商提升 AI 基礎設施商業價值。Jukan 指出，過去雲廠商面臨的核心擔憂是，大規模投入 GPU 採購和數據中心建設後，最終可能只是為少數閉源模型公司提供基礎設施，而模型企業掌握用戶入口和定價權。但隨著開源模型性能提升、成本下降，AI 應用模式正在從「單一高性能模型解決所有任務」轉向「分層模型路由」。複雜推理任務仍由頂級閉源模型承擔，而大量普通任務則可由低成本小模型或開源模型完成。他認為，模型可替代性增強後，雲廠商將獲得更多用戶入口、流量調度權和定價能力。未來閉源模型可能不再是雲計算之上的「收費通道」，而更像一種可被雲平台自由調度的計算資源。此外，開源模型競爭並不意味著硬體需求下降。Jukan 表示，更低的推理成本可能推動 AI 調用量快速增長，同時模型壓縮、推理優化、智能路由以及自研 ASIC 芯片將降低單個 Token 所需的通用 GPU 資源。他認為，AI 基礎設施的長期增長取決於需求增長速度是否超過效率提升速度。如果 Token 使用量增長超過算法和晶片效率改善，數據中心利用率和資本回報率仍可維持高水平，推動雲廠商繼續投資算力基礎設施。Jukan 總結稱，真正的 AI 基礎設施牛市邏輯並非單純依賴「便宜模型利好雲、雲增長利好硬體」，而是開源模型降低模型層壟斷利潤，雲廠商通過算力調度和垂直整合提升計算資源變現效率，最終形成雲計算與硬體投資之間的正向循環。（來源：MLion）
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