大模型加剧了中心化，虽然有很多开放产品，开源模型。但是能够本地部署的有多少？又是什么参数量级的？能够本地训练的又有多少？
云服务才是核心生产资料，大的云服务商，很乐意开源，来用他家的云就行。动辄几十亿参数量的模型，仅仅只是微调，需要多少数据，需要多少算力。就算训的起，部署的费用呢，几十亿参数的函数，要支持并发调用，又得多少费用。
在数据产业生态中，大厂本身就是全链路的，最大消费方和最大供应方是一体的。最开始不是为了服务自家的网购和游戏，谁没事搞云业务啊。一旦赚钱部门效益下降，就要倒逼着自家云出去拉客，不行就裁员降本。
用户就是生产数据的农民，数据处理者就是工厂的工人，大厂既是地主又是工厂主，一手剥削工人，一手工农业剪刀差，“农产品”还是零成本的。
习惯了高效率的方案，在公平和效率之间，更多的用户还是选择效率。当前还没有高效的去中心化存储和计算方案，只能寄希望于通信技术和分布式计算的突破，把枪和钱散给穷人，穷人才能联合起来干掉大厂。
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