基礎模型的重要性正在發生顯著變化。近期與 AI 創業公司的對話顯示，這些公司越來越習慣將基礎模型視為可替換的標準品，專注於針對特定任務的自訂與介面開發，而非繼續投入數十億美元進行預訓練。這種趨勢在上週的 BoxWorks 會議上尤為明顯，該會議幾乎完全聚焦於建立在 AI 模型之上的使用者端軟體。由於預訓練的規模效益已趨於飽和，產業關注點已轉向後訓練與強化學習。
過去，OpenAI、Anthropic 和 Google 等基礎模型公司的成功被視為不可撼動，人們認為它們將掌握 AI 的未來。然而，隨著第三方成功服務的興起，這些公司不再能憑藉基礎模型獲得持久優勢。創業公司可以無視模型背後是 GPT-5、Claude 還是 Gemini，並能自由切換。投資組合管理師 Martin Casado 指出，AI 技術堆疊中似乎不存在本質上的護城河，OpenAI 在編碼、影象和影片生成領域的領先地位已被競爭對手超越。
這意味著基礎模型公司可能淪為低利潤率的後端供應商，類似於向星巴克供應咖啡豆。雖然這些公司仍擁有品牌知名度、基礎設施和龐大現金儲備等優勢，但依賴不斷擴大基礎模型規模的策略吸引力下降，Meta 數十億美元的投入看起來風險日增。AI 的競爭格局正從追求全能通用人工智慧轉向分散的業務領域，如軟體開發、企業資料管理和影象生成。在應用層面失去競爭力的情況下，基礎模型公司可能面臨價格壓力，其價值取決於能否在應用層面建立新的突破。