OA这两家商业模式就走不通，只搞大模型不挣钱
本帖最后由 simonroam 于 2026-9-23 11:22 编辑搞数学纯属没活了，不是说数学没价值，数学是长期价值，但是OA这两有更紧迫更短期的主线任务的
那就是挣钱盈利，就好比一个CEO你要他完成业绩他说他搞学术科研去了，业绩不管了
不是吹AI要毁灭人类嘛，那要赚钱还不容易，出个革命性硬件产品，像苹果现在卖iphone
你出个革命性产品取代iPhone就行，干掉苹果比干掉人类简单吧
硬件产品不行做社交流量入口也行啊，弱如北美百度的meta，也坐拥把持着facebook, 北美微信, instagram
这些流量关口，坐地收过路费爽不爽，收广告费爽不爽，还没有什么成本，比你那大模型重工业卖token要爽到不知道哪里去了
而且你的重工业算力卡还不是自己做的，造芯片的还要分你大部分收入，上下游都要卡脖子难受不
要搞研发也行啊，医疗有大把钱能挣，发明个治愈绝症的药比证明数学猜想药挣钱多了，是不想吗
还有军工也行啊，帮助美军打个大胜仗，价格随便定，是不想吗
与干掉人类和AGI相比有无数个能让你赚大钱的小目标，是不能吗，不会就想着靠卖token过日子吧
不会真以为全世界离不开你那大模型了，闭源大企业忌惮保密性，小企业又能烧多少呢
靠token涨价收割人就全跑了，没生态想跑就跑，没护城河只能烧钱卷模型冲榜，最后全便宜算力芯片厂商了
目前搞ai真赚钱的不是卖铲子的英伟达就是让工作室自费上班的字节
其他的都是赚投资人的钱 挣钱当然是挣钱的，只不过没他们吹的那么能挣钱罢了
—— 来自 vivo V2454A, Android 16, 鹅球 v3.5.99 是觉得token plan还不够贵吗还觉得走不通？
火山引擎的agent plan，最高档1000一个月，用k3跑，不考虑5小时用量，几个小时月用量就能跑完
用glm5.3的话稍好但也不太够
这还是国模，要多贵才能算跑通商业啊 真田源次郎信繁 发表于 2026-9-23 11:43
是觉得token plan还不够贵吗还觉得走不通？
火山引擎的agent plan，最高档1000一个月，用k3跑，不考虑5小时 ...
这不就已经说明了这个商业模式是走不通的吗
—— 来自 S1Fun a已经在搞纯ai生物实验室了，说不定过两年真憋出来啥了呢，前两年说ai做不明白数学的人不也挺多。
就现在我确实不敢下判断了。 感觉未来会变成运营商生态位，人人都需要，但是卖不上价，最多再来点手机厂商的鄙视链，OA人，国模人之类。 叶落水底 发表于 2026-9-23 11:45
这不就已经说明了这个商业模式是走不通的吗
—— 来自 S1Fun
钱都收了，我还得继续买，所以还是字节商业模式走不通，他亏了我赚了吗 停止研发专注推理收费肯定是赚钱的，但是停止研发有点不可能 狭义文具爱好者 发表于 2026-9-23 11:48
a已经在搞纯ai生物实验室了，说不定过两年真憋出来啥了呢，前两年说ai做不明白数学的人不也挺多。
就现在我 ...
那不得用核弹长期瞄准a畜的实验室呀 狭义文具爱好者 发表于 2026-9-23 11:48
a已经在搞纯ai生物实验室了，说不定过两年真憋出来啥了呢，前两年说ai做不明白数学的人不也挺多。
就现在我 ...
数学/写代码是一个可以在电脑里用电算出来并验证的东西，显然实验学科不是 Re:Source 别ai了，先问问你司用ai生成的产品或者软件，到现在甲方尾款结了没 静哮苍穹 发表于 2026-9-23 11:35
挣钱当然是挣钱的，只不过没他们吹的那么能挣钱罢了
—— 来自 vivo V2454A, Android 16, 鹅球 v3.5.99 ...
年收入几百亿看起来很赚，但是infra这块每年要砸几千亿，怎么回本？
苹果靠iphone和服务一年收入就几千亿，北美百度一年靠广告也能挣2000亿 Dreki 发表于 2026-9-23 11:52
数学/写代码是一个可以在电脑里用电算出来并验证的东西，显然实验学科不是 Re:Source ...
世界是物理的，电脑也是物理的，电脑验算只不过是pn结和cmos的开关罢了，电脑上插个单片机传感器，已经能做无线通信之类的科研了 还是给这些所谓的大模型提供原料赚钱，不说硬件商，能源商都赚不少了 本帖最后由 Dreki 于 2026-9-23 12:12 编辑
真田源次郎信繁 发表于 2026-9-23 12:05
世界是物理的，电脑也是物理的，电脑验算只不过是pn结和cmos的开关罢了，电脑上插个单片机传感器，已经能 ...
我回的是生物，很显然生物系统的复杂度不是现在的物理/数学能解决的，否则也不会这么多年只出了alphafold这一个比较好用的AI来做蛋白折叠这种相对更纯粹的物理 Re:Source Dreki 发表于 2026-9-23 12:11
我回的是生物，很显然生物系统的复杂度不是现在的物理/数学能解决的，否则也不会这么多年只出了alphafold ...
我是生物人，我极其不乐观。生物人工成本可比ai成本低，打通物流耗材（人也是耗材）最后一关只要一瞬间，就差捅破那张纸。至于硬通货一时间一只要不是全员躺平，你不干，有的是人干。今天还刷到有博导绕开伦理审核偷偷做实验呢。行业就这尿性，汽车行业前车之鉴
—— 来自 Xiaomi 25053RT47C, Android 16, 鹅球 v3.5.99 是搞力大砖飞的文本模型不赚钱 不是哥们，10个月收回成本还不算暴利啊？
搞笑的是OA的万亿估值大饼
—— 来自 HUAWEI VYG-AL30, Android 12, 鹅球 v3.5.99 Dreki 发表于 2026-9-23 12:11
我回的是生物，很显然生物系统的复杂度不是现在的物理/数学能解决的，否则也不会这么多年只出了alphafold ...
数值模拟生物×
智能体操作仪器、操作舵机、分析数据○
人呢，人负责干智能体不想干的脏活累活，比如给小白鼠买饲料的时候取快递，或者学校的xxx管理人员上门说你们实验室环境卫生不合格的时候打扫卫生 本帖最后由 宏. 于 2026-9-23 13:00 编辑
伽蓝寺 发表于 2026-9-23 11:52
别ai了，先问问你司用ai生成的产品或者软件，到现在甲方尾款结了没
过去6个月更新的软件还存在不是靠vibe coding出来的可能性吗？这年代了谁还古法手写代码啊
至于生物实验什么的，LLM都能玩我的世界了，那纯粹只是个时间问题 蓝川澈 发表于 2026-9-23 12:14
我是生物人，我极其不乐观。生物人工成本可比ai成本低，打通物流耗材（人也是耗材）最后一关只要一瞬间， ...
生物试剂贵所以试错成本很高，人工成本又没几个钱，ai现在做数学尝试一个错的路线没几个钱，所以可以大力出奇迹，ai做生物实验也试几千个靶点大力出奇迹吗 Re:Source 真田源次郎信繁 发表于 2026-9-23 12:43
数值模拟生物×
智能体操作仪器、操作舵机、分析数据○
全自动bench工业界都用了多少年了，和agent有什么关系？你用agent做end to end打算并行做多少个烧多少钱？顺便我只是在说正经science，像做ai的赚点噱头估计也就搞搞single cell了，那确实也没多少钱，很符合现在市面上看到的science agent里science=life science=single cell的现状 Re:Source 你知不知道2000年初的时候也有一堆人质疑Google怎么盈利？ Dreki 发表于 2026-9-23 13:07
全自动bench工业界都用了多少年了，和agent有什么关系？你用agent做end to end打算并行做多少个烧多少钱 ...
反正“正经science”里有能力搭给智能体用的脚手架的人都去做了
如果你觉得仪器都是魔法驱动而不是芯片驱动的，大模型接不了那只能祝好运 真田源次郎信繁 发表于 2026-9-23 13:34
反正“正经science”里有能力搭给智能体用的脚手架的人都去做了
如果你觉得仪器都是魔法驱动而不是芯片驱 ...
我的意思是仪器自己动早就有了，而不是有了agent这种魔法才行，当然在试剂耗材就等于仪器的世界，那可能仪器还真是agent魔法驱动的。
如果正经science的都去做了，那我也希望赶紧出来点东西，别搞了这么久还是只有LLM时代之前的就在搞的那些人有产出。希望做ai的人也努努力，别再让别人搞一个真实数据benchmark一看各个号称SOTA的模型还比不过线性回归的让人绷不住的paper发在Nature Methods上了 Re:Source 商业模式慢慢摸索就是了 现阶段肯定是订阅适合，因为订阅他简单，OA不用花大精力去搞一个庞大的产品和营销部门 公司不赚钱不等于人不赚钱啊
只要上市就成功了 不挣钱不好么，你又不是OA的股东，他们挣钱也不分给你 本帖最后由 古畑任三郎2015 于 2026-9-23 14:27 编辑
我现在挺怀疑很多行业的工作流炼化到一定程度后，其实就没有稳定的ai需求了，后面无非是新增数据维护，除了特定项目外没什么需要大模型参与的
真正需要持续大模型投入的，是那种创意行业和还在高速发展的某些业务模式
我现在就已经把我个人工作中能ai的skill化得差不多了，但是也就这样了，就算人人有功炼，其实能skill化的也就是那些事，skill完了也就变成日常了
赚不赚钱这种事，其实就一点，有没有人愿意买单。至于这东西有没有用，根本不重要。
很显然，现在是有人愿意买单的 蓝川澈 发表于 2026-9-23 12:14
我是生物人，我极其不乐观。生物人工成本可比ai成本低，打通物流耗材（人也是耗材）最后一关只要一瞬间， ...
同生物人，但是就我们和隔壁医学院总体来看，除了我们老板这种一早就投身ai领域外，就剩下生物信息那些搞统计的会真的应用到研究上。甚至隔壁医学院那么出名那么有钱也是等到去年年末才大规模给个限量的chatgpt账号用 就生物研究的屎山数据，真的让AI分析并执行，那就等着亏的裤衩子都不剩吧 这两家其实是在炒股票吧
—— 来自 HUAWEI ALN-AL00, Android 12, 鹅球 v4.0 Dreki 发表于 2026-9-23 12:59
生物试剂贵所以试错成本很高，人工成本又没几个钱，ai现在做数学尝试一个错的路线没几个钱，所以可以大力 ...
生物试剂贵和人的差错率低完全是两码事，后者总有一天比不过机器的 a出不是挣钱了吗，我看华为讲光模块时都把a出当正面例子 只要能垄断不存在走不通，但是嘛.... 只能手搓各种机器学习模型时候, 都管这些叫专业AI, 工业模型. 什么美国GPT只能作诗, 我们有盘古工业模型实际做事.
现在LLM可以如同灌顶般让非资深专家都能快速训练/测试/部署这些模型了. 结果又变成编程无用论了. 宏. 发表于 2026-9-23 14:57
生物试剂贵和人的差错率低完全是两码事，后者总有一天比不过机器的
我也觉得总有一天机器会比人强，但还是先等AI能不大力出奇迹做数学再说吧。
我的观点始终都是，现在数学和CS跑的通在于低成本快速验证以及提前终止，允许大力出奇迹，这种低成本试错来源于计算机内部闭环实验。agent指挥机器做实验又没有什么难度，准确度也比人手强多了，但你要是想搞几百几千个个路线挨个试，每个都等几天几个月一两年看结果再决定做不做，那就看有没有那么多钱吧。AI做数学是工业化对手工作坊降维打击，但生物都工业化多少年了，现在生物数据不够多是机器生产不出来还是人不够用？不都是钱不够用。 Re:Source 大老板已经孤注一掷ai4s了