电力革命往事：当大模型成为新电力，价值该如何分配？（下）
摘自 BayesCrest 贝叶斯之美
类似电力革命：从“通用能源”到“电器化”应用
电力从发电站到输电网络的普及，用了数十年时间。最初只有富人和大工厂能用，后来逐渐进入家家户户；真正带来社会生产力和生活方式的巨大转变，是大批电器设备（如电灯、电动机、家电）的发明与普及。
大模型的“电气化”类似物：行业应用
大模型作为“通用认知能力”的基础设施，只有在各行业（金融、医疗、教育、制造、零售、娱乐等）中得以广泛落地，才能像电力那样彻底改变经济和社会；这需要行业专家与 AI 工程师一起，针对具体业务痛点和流程，设计数据采集、微调策略、交互界面、反馈机制等，才能把大模型的通用能力变成“有实际价值的功能”。
应用创新才是价值增量，大模型价值链正在转移：从「模型」到「应用场景」
① 业务及行业知识变得更加关键。只有深入理解某个垂直领域或应用流程，才能基于大模型开发出真正契合需求、高实用价值的功能
② 数据与专业资源会是新的竞争壁垒。哪个团队掌握了更真实、更丰富、更细分领域的专业数据，就能对“开源大模型”做更高质量的后训练与蒸馏，从而在特定场景里实现领先。
③ 人机交互与产品设计也将成为差异化来源。同样的模型与算力，有没有做好 prompt 设计、UI 交互、反馈机制、数据闭环迭代等，都决定了应用的成败。
智能客服、自动编程、医疗辅诊、内容创作、机器人交互、数字员工……
当电力成为人人可用的公共能源后，巨大的价值不再体现在“谁拥有发电厂”，而在于“电器化带来的全新产业”——如家电制造、自动化装配线、新型交通工具等；对大模型而言，也将出现大量基于其底层能力的创新：这些“二次应用”会逐步成为更庞大的价值来源。
未来竞争的焦点：应用生态与数据闭环
标准化大模型 vs. 专业化小模型
大模型会变得越来越通用、越来越开源与标准化，像“电网”或“云计算”一样成为广泛可及的公共资源；企业或机构往往在其之上，微调出“更贴近某个细分场景”的专用模型，就像在统一电力标准下，每个工厂可配备不同的电动机、仪表盘、设备等。
数据与行业 know-how 的壁垒
谁掌握了高质量的真实业务数据，并能通过闭环反馈优化模型，谁就能在特定行业场景中取得领先；大模型处理数据的能力如同电动机的动力输出，但要如何应用并迭代，还需要行业知识与使用场景的精确匹配。
类似于电器的“易用性”，基于大模型的应用产品设计（UI/UX、Prompt 设计、反馈机制）会极大影响用户接受度和实际生产力提升；这就要求企业不仅要有AI技术人才，还需要产品经理、交互设计师、业务顾问等多方协作。
大模型正走向“基础设施”：训练门槛持续降低、开源生态繁荣、后训练与蒸馏技术愈发成熟，都在加速其通用化与普及化。
应用决定价值：就像电力真正改变世界是因为电器应用，大模型带来的最深远价值也来自于在各行各业的“AI 化”或“智能化”进程。
谁能更好地用电（用 AI），谁就能在新的竞争格局中取得先机。对企业而言，重点不再是“自研大模型”，而是“基于大模型快速做应用创新”。
换句话说，当大模型成为类似电力的通用底座后，拥有丰富场景与高质量数据的玩家会占据绝对优势。真正的长期价值创造，也必然在那些将“大模型”深度嵌入业务、不断迭代改进的生态体系中。正如你所言，大模型已如电力般成为“新型基础设施”，而“电器化”（行业应用）才是下一波大浪潮的核心所在。
这里面的核心问题在于价值分配问题：从宏观来看，若将“大模型革命”与“电力革命”做类比，大模型提供方（模型厂商）与应用开发方（行业/企业）之间的价值分配，可能会呈现出类似“发电公司—用电企业”的格局。
“发电厂” vs. “大模型厂商”
共同点：底层投入大，规模效应强
电力时代：建设一座大型发电厂、铺设输电网络需要极高的初始资本投入，完成后，通过规模化供电分摊成本；大模型：训练一个 GPT-4 级别的模型，算力投入极高，且需要丰富的数据、庞大的工程团队。训练完成后，若能通过开放 API / 企业内部署等方式大规模共享，就能显著摊薄单位成本。
网络效应与垄断/寡头格局
电力行业：很多地区往往由少数几家大型电力公司垄断或寡头供应；大模型：当训练成本高企、数据资源与硬件资源集中于少数巨头，容易形成“头部厂商”占据主要市场的局面。不同国家/区域也可能出现公共事业公司或政府监管（如电力局、公共机构），类似地，大模型也可能面临国家或行业监管。
收益结构
发电公司靠卖电（或使用电网传输）持续获得收益，有时也承当公共事业角色；大模型厂商会通过API 调用、私有化部署授权、增值服务等收费，也可能承担一定社会责任或监管要求（如信息安全、数据合规等）。
“用电企业” vs. “大模型应用公司”二次创新的主力
电力时代：真正带来经济繁荣的，是电力驱动下的各类“用电设备”和“电气化工厂”，如电灯、家电、流水线设备等；
大模型时代：模型本身只是“底层通用能力”，而真正的价值增量在于各行各业基于大模型做的二次创新：客服机器人、自动文案生成、辅助编程、教育问答、医疗诊断等。
依赖基础设施但也可自建
电力应用：大多数企业只需接入公共电网即可用电，少数对稳定性/安全性要求极高的工厂会自建发电机组；
大模型应用：一般企业会选择“调用现成大模型的 API”或“在云上微调小模型”；而一些超大企业或政府部门，可能会自研/自建大模型，以确保数据安全或掌握核心技术。
价值分配：谁才是主要受益者？
在电力革命中，“用电企业”才是创造终端产品与服务，并直接向消费者销售，从而获取更大附加值。
大模型也是类似：“应用开发方”如果能把大模型能力深度融入业务场景，创造独特产品或服务，就能获得更可观的商业回报；在这种情况下，“模型厂商”更多提供底层能力或基础平台。
不过，如果底层厂商拥有强大的技术垄断或定价权，可能会对下游分成也进行收割（如 API 调用费用较高、或者排他性协议等）。
价值分配模型：几种可能的演变
公共事业化 / 政府监管
电力行业常被视作公共事业，由政府或半公共机构主导或监管，保障社会普遍用电；大模型若成为类似“基础设施”，政府可能要求开放或标准化，以确保数据安全、公平竞争和社会福利。届时模型厂商在收费与定价上需接受更严格的监管或指导。
市场化竞争 + 垂直整合
有的电力市场通过私营企业或民营公司竞争；有些电力企业也兼做发电、配电、零售等多环节；大模型市场若放开竞争，可能会出现少数头部厂商（OpenAI、Google、Meta 等）在全球范围提供通用API，也会有一些区域性/行业性大模型崛起，通过开源或联合运营形成差异。部分厂商可能从底层一直做到应用层（垂直整合），形成“我有自己的模型 + 我也向客户提供行业解决方案”的一站式服务。
开源生态 vs. 私有模式
电力并没有“开源”一说，但有公共的电网标准；大模型则不但可以有基础协议、也可以有开源权重（如 LLaMA、Falcon、Bloom 等），使得更多中小企业也能建立自有“模型发电厂”。若开源生态成熟，算力进一步普惠，大模型厂商的“护城河”可能被削弱，下游应用企业的议价能力更强。
谁获利更多：模型厂商 vs. 应用公司？
历史经验显示发电公司在大规模普及前期获得可观利润，但随着监管和竞争加剧，电价长期下行；它们更多靠规模获取稳定收益，而不是暴利。真正大幅增长的则是各种用电设备公司（西屋、通用电气等）和用电企业（钢铁厂、汽车厂、家电制造商），因为他们能把电的力量转化为产品和生产力，利润空间广阔。
大模型时代：
前期：“模型厂商”可能定价较高，把训练成本、研发成本摊销到下游，拿到一部分超额收益；
中长期：随着竞争、开源和监管完善，“基础模型”的利润率可能下降；真正的价值增长点在于那些将大模型应用到具体行业、拥有独特数据和场景的公司。也就是“行业应用方”能获得更多可见的利润增长和市场格局改变，就像当年“用电企业”成为工业化浪潮中的最大受益者。
大模型厂商提供“AI 电力”，下游应用公司“用电”开发各种AI应用；二者之间并非零和竞争，而是合作共赢：如果应用端成功，意味着更多API调用/数据回流/生态繁荣，模型厂商也能持续获利；反之亦然。
电力是高度标准化，但大模型或许不会像电那样彻底同质化。不同厂商的模型可能在中文、数学、代码、对话安全性、速度等方面各有特点；应用方可根据需求选择“哪家模型更适合自己”，或者在开源基础上自行蒸馏微调。这种差异化可能带来更激烈的竞争，也形成新的价值分配方式，比如“功能分层收费”“数据共享合作”等。
