关于未来算力发展和商业逻辑的一些思考：
01、纯训练投资以及免费推理投资还在增长，按照国内外大厂规划，未来5年，每家每年100亿美金的投资肯定是打底的，假如有20家大厂（含政府主权投资平台），以英伟达为主的算力设备销售商在未来5年的销售红利至少还得有1万亿美金，其中利润打底有5000亿美金。
02、大厂这么大的投资，当下可以认为是一般性研发支出和固定资产投资，不求回报的，这既是社会责任，也是被开源精神架着下不来了，但未来肯定会想办法找回报。
03、老一代版本完全免费、新一代特性需付费尝鲜、API功能按量计费，这套产品方法论基本上已经定型，会延续到每一个大厂中。
04、如何在固化的产品和服务形态中寻求增值，会成为下一阶段大厂的目标，我看中国厂商会走的更前，比如百度这种，不排除会在免费的DeepSeek推理搜索引擎中加载竞价广告系统。
05、随着大厂超算设备采购形成一个完整的周期（3-5年），也会形成一个有趣的分级更迭，比如当下，新一代（H200、B200）的拿来做训练， 老一代的（A100、H100），就淘汰出来做推理集群，相当丝滑的过度。
06、随着DeepSeek带动大模型开源运动，从简单的权重开源，一定会继续走向架构、代码、训练数据、训练逻辑等全开源，这会带来大量的行业领域大模型的百花齐放。
07、开源通用大模型的持续迭代以及大量开源领域大模型的开花结果，一定会带来天量的算力需求市场，这其中主要是推理需求。
08、今年是推理爆炸的元年，随着行业大模型玩法的不断推进，各行各业，都开始意识到要架设自己的推理集群，毫不夸张的讲，年利润5000万的中小企业，都会拿出500万来买两台H200尝鲜，并逐渐将设备进化为真正的能帮助企业的生产力。
09、30年前小型机所向披靡的时候的，养活一大批软件供应商，核心系统、数据库系统、数据模型等等，而今时今日，同样的场景也会复现，也可以预料到的是，未来3-5年内，会有大量的行业大模型巨无霸软件企业诞生，他们专注于行业大模型解决方案，深度挖掘AI在行业内的生产力，并转换为服务价值。
10、如果说训练机器的采购有1万亿美金，那全世界推理设备的跟进，就是训练设备10-100倍的规模，这不是夸张，这是事实，在过去100年，建设高速公路和高楼大厦花多少钱，那么在未来的100年，建设AI基础设施就会花多少钱，甚至更加成倍的花钱。

以天为单位进化的AI时代，你如果还不来搞清楚这个世界未来的真相和本质，那你一定会死于奇点前夜！