大模型烧钱时代结束了，接下来比的是谁先把AI变成钱。6月26日，AICon全球人工智能大会在上海收官。1500多位开发者和技术专家到场，最热的议题只有一个：模型热退烧，场景战开打。圈内的共识很清楚——拼参数的阶段过去了，接下来真正能活下来的，是那些能让AI替自己赚钱的公司。就在同一周，DeepSeek低调在GitHub更新了一篇新论文，署名梁文锋，介绍推理加速框架DSpark，试图解决大模型在高并发场景下的成本问题。说白了，这帮人已经在想怎么让AI跑得又快又省钱了，而不是继续堆参数刷榜。国内日均Token调用量，两年间从1000亿飙到140万亿——1000倍的增速，说明AI已经从实验室真正走进了工厂、办公室和手机里。但问题也来了。这波AI浪潮里，真正赚到钱的应用有多少？很多人用AI生成内容，一算成本，比雇人还贵。大会上有句话很扎心：AI公司得学会自己"挣钱养家"，不能一直靠投资人的钱活着。潮水退去，才知道谁在裸泳。这句话放到AI行业，现在才刚刚开始应验。你有没有在日常工作或生活中，用AI真正省到钱或者赚到钱的场景？来聊聊。
发布于 北京
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