软硬件捆绑式销售成为这些厂家不约而同选择的商业化模式。
在无问芯穹创始人夏立雪看来
无问芯穹本质上扮演了一个运营商的角色：运营算力资源并提供所需工具。“我们看到了能够带着硬件，带着资源 WhatsApp 号码数据 去售卖，而且客户是认可我们的价值的。”和夏立雪想法相同，袁进辉同样认为，“当下绑定一个客户必须付费的产品，如硬件或云计算资源，一起卖软件，是能够跑通的。”
另外还有一个重要的商业化趋势——出海。从市场空间看，有统计数字表明，目前生成式 AI 和大模型的海外需求是国内需求的几十到上百倍，全球化是AI Infra层厂商必须要做的事情。
做全球化还有一层重要原因，在海外，B端的软件付费服务难度较低，接受程度高。
硅基流动已与
多家海外AIGC头部企业合作，成为公司第一批付费客户，在近期获得新一轮融资后，袁进辉表示，公司将会同步拓展海外市场。而贾扬清直接将公司建在海外，瞄准海外企业和国内想要拓展海外市场的企业。
商业模式标准化问题仍需AI Infra层厂商慢慢探索。随着AI模型的标准化以及应用场景的爆发式增长，低成本、高性能的一站式模型部署方案势必占据 新的研究表明 这种蛋白质可能是健康衰老和长寿的关键 重要生态位。对于大模型公司来说，一站式的模型部署方案不仅能够解决算力短缺和数据高效处理等问题，让企业能够专注于应用层面的落地难题；同时，通过集中式的资源管理和服务化，AI Infra可以帮助企业降低模型及应用开发成本。
不过，虽然AI Infra可以带来成本效益
和维护成本仍然较高，对于初创公司来说仍是一个不小 中国名录 的挑战。伴随着AI应用的快速发展，需要能够快速适应新的变化和需求，增强基础设施的可扩展性和灵活性，而未来谁能够为多样化的应用场景提供个性化的大模型一站式部署方案或许就能够在这场竞争中胜出。关于的未来，夏立雪这样形容：“打开水龙头前，我们不需要知道水是从哪条河里来的。同理，未来我们用各种AI应用时，也不会知道它调用了哪些基座模型，用到了哪种加速卡的算力——这就是最好的AI Native 基础设施。
