在人工智能（AI）浪潮的推動下，OpenAI憑借一次技術革命躍升為全球矚目的科技巨頭，估值飆升超過1500億美元。然而，在探討誰是AI時代最大贏家時，NVIDIA以其卓越表現成為無可爭議的答案。

NVIDIA發布的2024年第三財季財報揭示了其驚人的增長態勢：營收高達350.82億美元，同比增長93.61%；歸母凈利潤達到193.09億美元，同比增長更是高達108.90%。其中，數據中心業務表現尤為亮眼，營收為308億美元，同比增長112%。這一系列數據不僅將NVIDIA推上了市值超越微軟的寶座，更使其成為僅次于另一科技巨頭的全球第二大市值公司。

NVIDIA與AI企業的合作堪稱雙贏典范。AI企業依賴NVIDIA提供的GPU和專業AI計算卡進行大模型的訓練和推理，這些需求為NVIDIA帶來了持續增長的營收和利潤。為了鞏固這一合作關系，NVIDIA也積極投資AI初創企業，以扶持其成長并培養忠實客戶群體。據英國《金融時報》報道，NVIDIA在2024年參與了超過50輪融資和多筆交易，向AI初創企業累計投資約10億美元，相比前一年增長了約15%。

NVIDIA的成功并非孤例，國內外眾多互聯網公司也紛紛加大在AI領域的投入，一方面組建自己的AI團隊，另一方面積極投資其他AI公司。這一趨勢吸引了無數企業涌入AI行業，天眼查數據顯示，2024年國內新增AI相關企業超過50萬家。然而，隨著AI技術的日益成熟，人們不禁要問：進軍AI行業真的還有機會嗎？

AI創業之路并不平坦，尤其是在人才、算力和數據三大成本方面。AI大模型的黑盒特性使其可解釋性和可調試性較弱，對語義理解、數學邏輯和推理能力的要求極高，同時可能存在的AI“幻覺”問題也困擾著開發者。為了訓練一款成熟可用的大模型，企業需要招募大量技術人才，而行業內的激烈競爭又導致人才成本不斷飆升。例如，小米CEO雷軍親自招募的AI人才羅福莉，據傳年薪高達千萬級別，盡管這一數字可能有所夸張，但無疑反映了AI人才市場的火爆程度。

除了人才成本，GPU算力也是AI公司面臨的一大挑戰。以小米為例，該公司正在打造萬卡算力集群，而百度智能云執行副總裁沈抖曾透露，一個1.6萬張GPU的集群采購成本就高達數十億元，還不包括搭建、運營和維護成本。NVIDIA CEO黃仁勛也曾表示，為了滿足未來AI大模型的訓練和推理需求，可能需要投入數千億美元來重塑全球半導體行業。

數據方面，隨著AI大模型參數量的不斷增加，對訓練數據的需求也呈指數級增長。然而，可用于訓練大模型的高質量數據卻越來越稀缺。OpenAI原計劃于2024年中后期推出的GPT-5至今未能完成訓練，主要原因之一就是數據不足。為了解決這個問題，OpenAI不得不招聘大量工程師、數學家和物理學家來編寫數據。

然而，盡管面臨諸多挑戰，AI行業依然吸引著眾多企業涌入。其中，一些企業通過創新技術降低了訓練大模型的成本。例如，DeepSeek-V3模型以低至557.6萬美元的訓練成本，實現了與GPT-4等頂級大模型相當的性能。這一成功案例向其他AI公司展示了降低訓練成本的可能性。

DeepSeek-V3的成功主要得益于其采用的MLA架構、MoE架構、FP8混合精度訓練框架以及模型蒸餾技術。這些技術雖然在一定程度上犧牲了精度，但大幅降低了訓練成本和時間。然而，蒸餾技術也存在一些缺陷，如“學生模型”的能力無法超過“教師”模型等。過度依賴數據蒸餾可能導致生成數據的偏差和喪失多樣性等問題。

盡管如此，DeepSeek-V3的成功仍然為其他AI公司和考慮入場的企業指明了一條新的道路。通過創新技術和降低精度等方法，企業可以在不投入數億美元高昂成本的情況下，訓練出表現出色的AI大模型。AI行業依然是“野心家”的樂園，只是門檻比過去更高了一些，入場需要更加謹慎和理性。