这里有一个没人愿意讨论的悖论：大规模融资在纸面上看起来很棒，但掩盖了一个残酷的现实。训练和运行这些模型所需的计算能力不断攀升，已成为盈利能力面前的“房间里的大象”。收入增长？当然，令人印象深刻。然而，它仍然被与之相伴的计算基础设施成本所束缚，这些成本并未按比例缩减。你筹集了数十亿，招聘了最优秀的人才，达成了雄心勃勃的目标——但你最大的开支却没有变化。这就是没人真正解决的矛盾。