最近开始对机会窗口期的判断有了些手感，一个最经典的思路，就是从产业链发展的角度去推导。

以大模型这波风口为例，现在都是哪些人赚到钱了呢？

1、模型的训练

首先，大模型是个全新的事物，得先把它训练出来。而训练模型，离不开数据、算力、算法。这就催生了第一个小周期。

于是，第一波赚到钱的，在生产端很集中：

- 卖卡/算力的：nvdia股价暴涨，计算卡一卡难求还得排队，连带着国内有卡的的云厂商卖算力也赚了一波；

- 卖成品数据的：国内某卖网络数据的大V生意接了很多，连带着搞网络爬虫的也在涨；

- 卖数据标注的：近期收购scale ai的例子想必都听说了，至于标注厂商像数据堂之类，生意变好就更不用说了；

- 赋能数据标注的：TextIn其实前两年就吃到一些这样的红利，我们提供把pdf材料转成markdown的能力，帮助模型厂商或者数据标注公司做预标注，从而节省时间；

- 最后是搞模型训练的算法工程师也从中分了一杯羹，市场价炒得很高。

这个小周期，基本上到去年底已经不再热闹了。大家对于训练基座模型的热情在下降，而训练行业专属模型这个事短期内也还不明朗。

2、早期应用-模型厂商自建应用

在模型训练完之后，总是要提供一个产品给下游或者用户用的，而多数产品的获客都离不开各种投放。

于是紧接着赚到钱的，就是各类营销部门。

- 广告投放平台：最直接的就是搜索引擎，方便买量：

- 各类博主：去年豆包/kimi/智谱在推广期，经常能在各类平台上看到软广，从文字到长视频，从小博主到大v，都能接到单。

同时，技术培训类也是风口正盛。

典型的就是李一舟，应该是早期最能赚的之一了。

3、早期主流应用

当大模型这个概念深入人心，每一个小老板都知道并用过之后，应用市场就在看逐步成型了，这也是第二个小周期，目前正在快速上升阶段。

一个技术发展的典型特点是，在增量阶段，每个周期的容量都会比上一个更高。于是我们能看到，随着做应用的厂商增多，市场在快速扩大。

就拿最典型的知识库应用为例，也同样有：

- 卖算力的：尤其是国内环境，人人都想要一套本地部署，像是910b这样的卡，也就让华为和相关的硬件渠道商生意直接起飞；

- 赋能rag的：包括rag框架本身（dify/ragflow），企业文档处理（TextIn），向量数据库工具（zilliz）等等

- 咨询服务商：帮大小客户部署一套企业知识库，单纯的人力服务。

这一波能打开，其实离不开基座模型的开源，不然一套模型就要大几十上百万，市场要活跃起来就漫长很多了。

最后，小小总结一下。

生意是有周期的，知道这一点，其实就不会那么焦虑了。不至于看着别人赚钱而眼红，不会天天追风口忘记核心竞争力，最后真轮到自己版块的时候啥也没抓住。

心里有底，就能更加从容。