大模型巨头的Tick–Tock时代：放缓的迭代，加速的变现？

主要观点总结

本文详细阐述了英特尔的“Tick-Tock战略”的历史、运作机制、成功前提以及在今天的应用。同时，将这套方法论与当前的大模型生态、OpenAI和Anthropic的策略进行对比，分析了其商业化进展、面临的挑战以及未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 英特尔的“Tick-Tock战略”解析

该战略是英特尔的法宝，通过工艺与微架构的错峰推进，实现新代产品的持续交付。包括Tick年专注于工艺改进，Tock年专注于全新微架构发布。

关键观点2: Tick-Tock战略在更广泛领域的应用

不仅限于硬件领域，这套方法论在更广泛的领域，如大模型生态、OpenAI和Anthropic的策略中得到了应用。通过模型、平台、商业化的拆分，形成三根主线，对应Process、Architecture、Optimization（变现）。

关键观点3: 大模型公司的策略转变

随着模型层面的迭代放缓，大模型公司在应用端加大力度，通过交易闭环、广告栈、时长平台等商业链路的形成，维持局面。从“模型层面大版本频率放慢，商业化/分发闭环明显加速”的节奏转变被观察。

关键观点4: 当前AI领域与Intel Tick-Tock战略相似但存在不同

当前AI领域在纵向打通方面与Intel的Tick-Tock战略相似，但面临不同的挑战。例如，AI领域的算力成本、数据治理和生态分发的瓶颈需要解决。

关键观点5: 商业化的加速发展

无论是广告/推荐位、导购/结账闭环，还是企业席位/工作流，都在加速变现与归因。中小社媒平台面临压力，而巨头则凭借工具链和广告基础设施的完备性展现出较强的对冲能力。

免责声明