到了2026，AI大模型发展到了一个非常成熟的阶段，特别是AI智能编程。今天我们来给大家盘点一下整个 AI大模型的生态与产业分工，让大家对此有个更加清晰的了解。
1：关于AI 大模型的一些关键产业链条
算力硬件生产制造：芯片，存储，传输，散热等;
云服务器+机房：搭建机房并部署开源推理+授权推理大模型，然后给企业+应用来提供大模型的服务与使用，并保证数据安全与私密。
开源+付费授权推理大模型：开源的推理模型+参数，能方便部署到云服务器上获得大模型的服务，获得Token。
对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀
AI Agent智能工具+AI Application: 接入大模型的智能应用。
传统应用与工具的对接: 提供一些MCP或者CLI的接口，供大模型给出方案后的实施与部署;
电力等其它能源：这里大家都懂就不详细展开说明;
2: 目前AI圈一些流行的App与公司都在哪个环节？
半导体硬件制造：华为，中芯国际，长江存储等;
开源推理大模型：DeepSeek, 千问，MiniMax等;
云服务器+机房+算力中心：阿里云，百度云，腾讯云，华为云，运营商等。
AI Agent + AI Application: 智能编程工具(codex, claude code ,cursor, OpenCode等)，桌面智能工具(OpenClaw, Manus等)，对话问答智能App(千问，豆包等)
传统工具+应用来打通数据对接：千问点奶茶等模式，Unity游戏引擎自动生成场景，预制体等。
3: 垂直领域的大模型服务会怎么做?
一说到垂直领域的大模型，大家立刻会想到参数少，没有那么智能，但是能满足行业的需求的模型+机密的行业数据。但是实际上这种模型没有意义，大规模的使用就是要足够的智能，而足够的智能就需要足够的参数来作为支持。那么真正的垂直领域的大模型服务应该不是追求小参数，而是自己建机房，或购买数据安全的服务器，来部署开源推理大模型。比如某家大厂，购买并部署了DeepSeek v4 pro 开源推理模型，1.6T的参数，为他的企业提供服务，并让业务的核心数据保密。
4: To C 卖Token ， To B 卖云服务。
如何构建 卖Token的服务，目前有两种模式，第一种就是用更高级别的套餐成本，来服务更多的散户，来赚取差价。比如我是订阅了$600美金的OpenAI的账号，为散户的Token提供服务。第二种就是部署开源免费的推理大模型，比如购买一组云服务器，部署DeepSeek V4, 然后把这个Token卖个散户。
To B卖云服务给企业，相当于企业有一块"私有的机房+私有模型+私有数据"，行业数据不会泄露的同时能获得专属大模型提供的服务，这里未来就是阿里云，腾讯云，百度云，华为云的阵地，他们获得各种推理大模型，然后部署，企业向他们购买服务，使用专属大模型的同时，构建自己的知识库等。
5: AI Token 未来会不会越来越便宜？
最近大家都放反应Anthropic公司的大模型使用不同级别的智能，区别对待不同用户。Anthropic目前估值是1.5万亿美金。Token未来会不会越来越便宜？我的看法是：不会。
AI和互联网不同，互联网是有清晰的边际成本的，比如服务1亿人的成本与服务10亿人的成本可能几乎差不了太多。但是AI不同，服务1亿人与服务10亿人的成本完全不同。到中后期的时候，AI公司一定是重视那些给他们带来20%的客户。目前AI主要是替代工具，并没有产生新的商业模式与生产力，除非免费使用AI的用户，能通过另外的商业模式变现回来，目前还没有看到。
当Token == 生产力的时候，就像游戏买量一样，可能会没有能买到量的资格。
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