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所以，当云计算只剩闷头干活的时候，“接刀侠”就来了。
在云计算“收割”力度有限、回报率趋于平稳之际，大模型的横空出世堪称“救市”与“革命”并存。
它一方面为云厂商及AI企业带来新的盈利契机，另一方面也促成了新一轮对用户的“收割”。
大模型的研发和训练过程需要海量的数据与算力支撑——动辄数千块甚至上万块GPU/TPU集群，训练时间可能持续数周甚至数月。
GPT-5是十万亿参数级别的，Llama4也正在被十万张H100烤着。
其投入之高，让很多中小企业望而却步；
为降低AI研发成本，依赖云上GPU/TPU算力成为主流。
而传统云计算提供的是通用算力，大模型时代，对高端AI加速芯片、弹性GPU集群的需求大幅度增长，云厂商则能在此领域主打“高价值服务”，重新获得定价权。
不仅训练过程昂贵，后期的推理（Inference）同样消耗大量算力。
大模型部署在线上服务时，每一次调用都会消耗GPU资源，且服务质量期望高、并发量大。
云厂商可以基于这种需求推出“AI推理平台”“专用大模型托管方案”以及“端到端大模型研发平台”等，进一步提高价格和利润率。
对客户来说，面对日益复杂的AI应用和底层设施需求，他们往往难以自行搭建，当下购买云厂商的一整套服务，肯定是最优解。
此情此景，恰似十几年前，云计算方兴未艾，正好match企业的流量爆发需求。
在大模型大行其道的今天，众多企业选择直接调用大模型API来实现自然语言处理、图像生成等功能，而不是自行训练模型。
以OpenAI为例，其提供的API服务可以让开发者快速接入GPT系列模型，但背后需支付按调用次数、调用时长或数据量计费的费用。
而国内厂商通义、文心、豆包、混元们，也在API调用上，卷起了价格战。
比如去年年底，豆包刚刚宣布降价，
通义千问立刻跟进
——
我相信，在2025年，大模型API的价格战还会愈演愈烈，
惨烈程度
，比当年的云计算价格战
有过之而无不及。
而一旦企业的业务逻辑深度依赖这些模型，就会出现新一轮的“供应链捆绑”，而云厂商或大模型提供商将处于生态链上游。
2.3 MLOps（机器学习运维）与数据管理服务
大模型的迭代与运维远比传统软件复杂，要进行频繁的模型更新、版本管理、性能监控等工作，大量人力物力投入其中。
MLOps就是在这个背景下产生的。从数据标注、训练、评估到上线，任何一个环节都可能存在技术壁垒和服务需求。
云厂商和AI初创企业因此提供各种一站式平台化服务：
数据管道、模型训练流水线、自动化部署、监控管理等。
一旦客户选择了某个平台生态，后续的迁移成本就更高，这为提供商带来了“重复收费”或持续收费的机会，也就形成了新的盈利“镰刀”。
这个领域，我个人认为特别适合广大ISV、云集成商转型，就像当年一大票传统集成商转型MSP、云咨询服务一样，现在上车转型大模型集成商，正当时！
