大模型的护城河在哪？

谁能跟我讲讲？最近看到一个帖子的回复，我觉得很有道理。大模型没有一点护城河，只要开源模型做出了一点突破，没人愿意付费用闭源模型。不像是apple, msft之类的大厂，他们掐死了平台，短时间内看不到任何可能把它们打趴。甚至meta，就算是你1:1做出了它全部的app，人家社交的connection你很难全部复制过来。user不一定愿意从零开始去养一个新app。
那大模型呢，只要一个新模型perform好一点，大家都争先恐后地去用新模型。OpenAI就是例子，一开始全部流量都是他们家的。慢慢被gdm和anthropic赶上。他们护城河是算力吗？的确，训练大模型要消耗的资源不是一般公司能承担得起的。

大模型没有护城河。你可以去搜一下各种分析，在这过去半年里，OpenAI/ChatGPT被Anthropic和Gemini抢走用户的过程中反反复复被提及。无论是网页端还是API，用户都没有任何粘性，一旦一家的模型比其他家好点，用户秒换。这也是为什么A家花了那么多功夫在Claude code上，试图增加用户对claude的粘性。

A家那次臭名昭著的空格事件也是一个例子，如果连模型能力保top2的公司都需要靠如此下作的手段确保用户粘性，那你也明白是怎么回事了

这个问题我和好多朋友讨论过，一致觉得大模型就是不存在护城河的。最近一年各大模型能力的提升更多的是工程能力上的提升，比如HBM的大规模应用让context window大幅度增加，多agent架构应用让模型学会了思考等等。并且我觉得随着互联网上优质data被消耗殆尽，基座模型本身的能力提升越来越线性化，那么再叠加无穷算力去预训练模型的边际成本就会越来越高。再加上蒸馏技术的作用，使得别家可能用很低的成本就获得你基座模型80%的能力。客户真的会花好几倍的价钱去提升这20%的能力么？大模型也没有什么不可替代性，就我而言从gpt换去Gemini根本没啥犹豫的。最后，推理端的需求确实是客观存在并且会越来越大，但这部分需求的背后是客观物理世界的资源，是显卡，是电力，这部分更像utility而不是互联网。

没有。开源过两年打到够用的水平后完全可以大部分用开源，少量闭源。工具全自研也花不了多少钱，反正有ai。很难想象这些头部ai厂能生存下来。

你去问问大模型

大模型是一种技术，技术壁垒的制造更多的是政治、经济上等宏观层面上的。
但是我觉得你关心的是大模型公司的护城河。我觉得是用户的体验、信任以及关于用户的信息知识库。

没有护城河
最后看哪家的模型
又好又便宜
Deepseek就是给大模型公司打泡泡的

我倒是感觉，提高model的运算速度会更有护城河一点。不管是硬件还是system