别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然（

1.别装了什么意思

OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集谁控制上游瓶颈？谁掐住了全球AI产业的咽喉？。

2.《别装了》

这一次，资本、科技与权力的真实版「关系网」被摊在了阳光下。

3.别tm装了

传送门：https://aisupplychains.org/AI产业链，洞察产业机密AI供应链描述了AI模型、数据和工件如何在上游生产，以及它们如何在下游进行适配和使用为了构建数据集，研究者抓取了数千篇文章、新闻稿、SEC文件等，并继续每周更新。

4.别装了吧

供应链上游的市场集中度创造了瓶颈，这可能导致产品或服务中断时出现连锁故障。它也可能助长垄断行为，少数大公司可以随心所欲地设定价格、合同条款等。

5.别装了,你就是ko1

这些数据可用于发现AI组织之间的密切财务关系，包括相互投资和循环投资。还可以追踪AI在下游各行业的使用与采用情况。➡️这有助于追踪AI的危害、同质化等问题。

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然而，尽管AI供应链在整个生态中愈发居于核心位置，它依然难以被清晰地描绘与分析市面上的行业报告多半只点名关键机构，却鲜少刻画它们之间的关系与依赖这个项目正是为弥补这一缺口：通过绘制AI供应链，考察各类参与者如何互动。

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弄清这些关联，有助于展开数项关键分析：瓶颈与行业韧性：AI行业倚赖若干关键投入（算力、数据、人才等）所谓瓶颈，即链条中依赖度极高的节点，会为AI产业带来脆弱性创新与治理：要制定有效的AI政策与治理机制，必须看清知识、资源与能力在生态中的流动。

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理解上下游依赖，是设计有关算力、信息披露、责任归属与安全监管等干预措施的基础市场集中度与竞争格局：供应链的绘制能揭示市场力量聚集于何处，也能看出生态中不同层级的竞争如何演化战略性洞察：对供应链的系统性视角有助决策者追踪生态演变，识别关键节点，预判战略优势的转移。

9.别装了是什么意思

把资本、人才与能力的流动脉络理清，方能更好预测、并更有效地介入百年AI，终成产业AI的孕育与落地，前后近百年。

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然而自从大语言模型问世，AI产品与服务便如井喷般涌现LLM让人们能用自然语言与AI互动，大大降低了使用门槛，让更多人得以接触，也推动了它走向主流蓬勃发展的AI产业催生了所谓的「AI供应链」：一个由众多组织交织而成的复杂网络，共同参与AI系统的研发、部署与使用。

链中有云服务商、数据策展方、可观测性平台、模型开发者、企业用户等等一般而言，向他方提供产品或服务者为上游，承接的一方为下游依此看来，这条链最上游可追至人工标注员与反馈提供者，最下游则延伸到各类AI应用的终端用户。

AI产业走向成熟AI供应链本身的出现，意义重大过去，AI与机器学习系统多半在企业内部完成，或由少数机构独立承担：团队自行收集数据、自行训练模型、自行搭建基础设施随着部分环节开始外包（如数据集采集），Amazon Mechanical Turk、Scale AI等数据服务应运而生。

如今，随着AI行业的迅猛扩张，专业化公司开始接管研发流程中的各个独立环节这种拆分带来更高的专业度与效率，既标志着行业走向成熟，也为创新与竞争打开了新的空间如果我们看不清AI供应链，就只能在技术神话与商业宣传之间被牵着走；。

一旦把这条链条摊开——谁在制造瓶颈，谁在攫取超额收益，谁在把风险层层转嫁，就无处遁形未来的AI治理，不应只盯着某个「出事的模型」，而必须对整条供应链问责：谁提供了算力与数据，谁推动了落地与扩散，谁从中获利，谁承担后果。

只有当监管者、研究者和公众都学会沿着供应链追问，AI 才有可能从「少数巨头的权力机器」，变成「多数人共享的基础设施」。