AI大模型到底有没有护城河？
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- code-mit2026-07-27
最近有个疑问。
两年前：
GPT-4 一骑绝尘。
现在：
Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen、Grok……
感觉模型能力越来越接近。
对于普通用户来说：
代码、翻译、总结文档、写方案，
很多时候已经分不出明显差距。
那么问题来了：
未来大模型公司的护城河到底是什么？
是模型能力？
是算力？
是生态？
还是用户习惯？
想听听大家的看法。
主楼 - 小卒过河就是車2026-07-27
针对每个人的记忆要是云端化存储，那是不可轻易迁徙的。
- fist20052026-07-27
模型没有护城河，你看老美说kimi3.0在Fable上线十来天就蒸馏成了。而且在这么严苛的条件下蒸馏。
- libaigo2026-07-27
别的我不知道，A畜是急了啊。^-^
- 叫我小杨同学2026-07-27
已经三年多了，发展了这么久，怎么说别的领域也要有点起色吧，现在只有编程有用，别的领域 没有一个牛逼的，所以以google的想法就是生态，但是真正的还是个人，还是具身
- 挨个搞2026-07-27
- Hankaln2026-07-27
我感觉AI大模型要想好用，一个是模型本身，一个是agent。现在国产模型猛猛追，但是agent方面还是差些积累，感觉编程还是codex和Claude好用。
- 翠花上酸菜2026-07-27
人才都是一批人，原理都是公开的，本质上应该只有算力和优质数据这两个护城河，其他的都可以力大飞砖，而优质数据是可以合成出来的，所以其实就是算力一个，这就是中美大模型当前最大的差距
至于为什么其他国家好像没什么存在感，大概是因为中美有明确的资源投入、法律倾斜和看得见的未来前景，那批人才都去这两个国家了
- buteen2026-07-27
我觉得应该就是成本和时间的问题吧，你能做大 把成本控制住 那就是护城河 不然被超越也就是时间问题
- 枕星河2026-07-27
有没有觉得现在大模型发展已经到了一个拐点了，不管理肥波还是gpt-5.6相比之前提升不大了，或许放出来的模型可能不是最强的吧
- kingstacker2026-07-27
有吧，我会付费选择用chatgpt，但不会用免费豆包。 ^-^
- Hilbert2026-07-27
觉得真要说护城河，确实就是kimi那边说的taste，因为强化学习的奖励依赖Human feedback，各家的价值观差异还是不小的 ^-^
- junle2026-07-27
个人感觉模型的能力上还是有点区别的
- 长程任务上，特别是给一个goal，然后写代码。我目前感觉这方面体验还是不太好，经常在早期模型假设了一些东西，然后没询问我，到后期，模型说已经完成了，结果前面有东西有问题，白白浪费token. (所以目前我是先grill me skill+然后写docs+然后让模型执行）
- 记忆和上下文问题，跨会话的记忆和上下文压缩
- 图片生成能力，不同模型还是有所区别
- 纸飞机2026-07-27
当然有的呀。你不要只看到kimi和glm追上来了，还要看到掉队的例如小米百度。
- ainav2026-07-27
有资金，有显卡，有技术，才有护城河。
- event2026-07-27
那除非是国内理科人才的智力和智力储备和外国人有代差，这显然不可能的。在学术资料、工程大方向普遍透明的条件下，尖子生可以领跑，但工程实践上的经验差距，可以靠时间追平的。
- atopTTy2026-07-27
我觉得模型的能力在未来应该趋同…抓住用户入口更有想象空间
- Ak6662026-07-27
Data：如何收集和洗出来大量的高质量的数据
Comput：如何搞定万卡，甚至十万卡的集群，已知美团用了5w华为卡，现在2.x T 可能需要10w+ H200等价的卡
Expert：需要有足够够经验的大佬，一次pretrain失误可能就会延后几个月。虽然DL是个实验学科，idea其实并不难想，但是大佬和普通人的区别，把握细用最快速度可以把idea做work
- PJ5682026-07-27
佬最好是在开玩笑。Kimi k3 的能力没可能是靠蒸馏提升的。
- Lur1n777772026-07-27
这种问题你想得到一个比较客观、比较权威的答案，我估计你至少得问那些超高学历，并且正身处于 AI 行业比较顶端的那些人。(还得是人家愿意告诉你实话的情况下)
模型不是我们训练的，AI算法不是我们设计的，其实我们根本不懂，只能是依据网上看到的那些所谓的科普，来总结一些所谓的"答案"吧。