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硅谷101 AI应用如何全栈落地
禁止转载！ 【营销过后，AI应用如何落地？解析巨头们的“全栈之战”【硅谷101】】 https://www.bilibili.com/video/BV1bdTvz7EPx/?share_source=copy_web&vd_source=72eac555730ba7e7a64f9fa1d7f2b2d4 AI栈分3层 应用层：提供对应的服务，用户评论分析，搜广推 模型层：原始的LLM模型，如Transformer 计算层：底层硬件+软件…
禁止转载！
【营销过后，AI应用如何落地？解析巨头们的“全栈之战”【硅谷101】】 https://www.bilibili.com/video/BV1bdTvz7EPx/?share_source=copy_web&vd_source=72eac555730ba7e7a64f9fa1d7f2b2d4
AI栈分3层
应用层：提供对应的服务，用户评论分析，搜广推 模型层：原始的LLM模型，如Transformer 计算层：底层硬件+软件
我们目前工作的位置就是在计算层。应用层的演变应该是最快的，第二是模型层，最后是计算层软件，最后的最后是硬件 但是现实似乎不是这样子？现实是模型层演变最快 这可能跟行业周期有关。行业（这里的行业不是运营行业，而是研究周期）早期，模型没有成熟， 行业中期，计算层开始深度优化，此时AI成本开始降低 行业后期，应用层开始进入优化，开始进入市场
全栈最早：苹果
例子 Palantir AI
提高电网运营效率 优化软件工程师和数据工程师
我们这一代可能公司最后一半会是digital labour数字劳动力
模型进入商业化是有可能的。问题是，资本能不能/愿不愿意等到成本<收益那一天
中国模型的进化非常快，并且已经超越GPT-4o
企业需要有全栈的解决方案
新GPU会出来，那旧GPU怎么办？
老掉的电脑去了哪里？老掉的超算去了哪里
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Haibin Lai. (June 13, 2025). “硅谷101 AI应用如何全栈落地” [Blog post]. Retrieved from https://www.haibinlaiblog.top/posts/%E7%A1%85%E8%B0%B7101-ai%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%A8%E6%A0%88%E8%90%BD%E5%9C%B0/
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