看了 Joe Lonsdale 最新一期播客，请来了 8VC 的两位合伙人 Alex Kolicich 和 Jack Moshkovich，聊了AI 投资这件事。

这期内容信息密度非常高，听完之后对整个 AI 产业链的理解清晰了不少。

Joe Lonsdale 这个人可能有些朋友不太熟悉，他参与创办过 Palantir、Addepar 这些明星公司。

这次他和两位合伙人用了一个特别工程师的方式来拆解 AI 投资，把整个产业链分成了从 0 到 5 的六个层级。

大家都在谈 AI 投资，但很多人可能只盯着 ChatGPT 这样的明星产品，却没意识到这背后是一条超长的产业链，每一层都在发生激烈的博弈。

1️⃣ AI 投资的六层蛋糕，你吃哪一层？

Alex 用了一个很清晰的框架来解释 AI 产业链。

最底层的 0 级是能源，这个好理解，训练大模型费电嘛。

往上是 1 级芯片，现在基本被英伟达统治，但他们也在关注一些新的芯片公司。

2 级是数据中心，这个倒是很多家族办公室都投了，算是比较稳的一层。

3 级开始就有意思了，这是大型语言模型公司那一层，像 OpenAI、Anthropic、Google 的 Gemini、还有马斯克的 xAI 都在这儿。

但重点来了，8VC 的投资重心其实在 4 级和 5 级。

4 级是软件基础设施，说白了就是帮你把这些大模型部署到实际业务里的工具。

5 级是应用和服务，直接面向用户解决问题的那些东西，比如医疗账单处理、物流管理这些实际场景。

为什么他们重点投 5 级？

Alex 提到一个很关键的观察，他们投的那些公司在不同场景下会灵活切换模型。今天 Anthropic 在编程上表现好就用它，明天 OpenAI 某个功能更强就换过去。

这就引出了一个争议很大的话题。

2️⃣ 大模型会变成白菜价吗？

这个问题在硅谷现在争论得特别激烈。

Alex 的观点很理性，他说得分场景看。

如果你要做高级编程，现在 Anthropic 确实领先，你愿意为这个前沿能力付费。

但如果只是处理文档、做结构化输出这种事，用开源模型就够了，成本还便宜得多。

Jack 补充了一个有意思的角度。

他说现在大家都在喊大模型商品化，但你看数据，这些模型公司的 API 业务毛利率还在 50-60% 之间。

真正的大宗商品生意，比如卖金属、卖农产品那种，毛利率才 5-15%。

所以至少目前来看，大模型离真正的商品化还远着呢。

但问题是未来会怎样？Joe 这个问题抛得很尖锐，他说你看我那些在旧金山散步的朋友们，动不动往这些模型公司投几十亿美元，当然觉得它们值几千亿。

但数据仓库公司的 CEO 肯定希望模型越商品化越好，因为这样他们自己的基础设施才更值钱。换句话说，每个人说话的立场都跟屁股坐在哪儿有关。

Jack 提到了一个很好的参考案例，就是云计算的三巨头。亚马逊的 AWS 最开始就是卖存储 S3 和计算 EC2 这两个基础服务，看起来挺商品化的。

但他们后来不断往上加增值服务，比如托管数据库这些，结果用户就很难迁移走了，因为整套工具链都绑在一起了。

所以大模型公司能不能学这一招，能加多少独特的服务来提高转换成本，这是关键。

3️⃣ 不同模型公司在玩完全不同的游戏

很多人以为这些大模型公司都在做同一件事，其实完全不是。

OpenAI 现在更像是一家消费级公司，主要面向普通用户。

Anthropic 则是典型的开发者基础设施，服务的是写代码的人。

Google 走的是生产力路线，就是把 AI 能力融入到 Gmail、文档这些你每天都用的工具里。

Meta 就更明确了，他们的核心资产是用户生产和消费的内容，所以做的就是内容和文化这块。

说到马斯克的 xAI 就更有意思了。Jack 认为他们想做最能推理的模型，瞄准的是最高价值的工作场景。

而且马斯克有 SpaceX，如果真要把计算能力搞到太空去，那他确实有得天独厚的优势。再加上特斯拉的机器人和真实世界数据，这个组合拳打出来可能会很厉害。

这种分化其实揭示了一个更深层的问题，只会做模型是不够的，因为追赶前沿技术正变得越来越容易。

你必须在核心能力之外建立一套完整的商业模式，这样才有真正的护城河。

4️⃣ 老问题又回来了：怎么建立防御力？

Alex 最后抛出了一个经典问题：过去软件公司的护城河无非两个，要么产品做得特别好，要么有强大的数据引力让用户离不开。

那 AI 公司呢？

这让我想起之前看过的一些讨论，OpenAI 有那么多消费级用户，如果能让模型在使用过程中不断学习你的习惯和需求，慢慢形成记忆，那转换成本就上来了。

但现在这个能力还没完全实现，所以用户换个模型成本其实挺低的。

另一个角度是产品到底做多深。

如果只是提供一个 API 让别人调用，那确实容易被替代。但如果能像云计算巨头那样，围绕核心能力搭建一整套工具和服务，用户迁移的痛苦就大多了。

现在整个 AI 行业处在一个挺微妙的阶段，技术进步飞快，但商业模式还在摸索。

有人觉得最后会赢家通吃，有人认为会百花齐放。但有一点是确定的，单纯堆技术肯定不够，你得想清楚自己到底在为谁创造什么价值，这个价值别人能不能轻易复制。