如果用一个词形容最近的人工智能市场，大概是“冰火两重天”。

一边是全球大模型掀起降价狂潮，动辄一折两折，有的甚至选择免费开放；另一边是大模型训练所需的算力芯片GPU售价猛增、供不应求，超微半导体等芯片供应商赚得盆满钵满。

反观大模型厂商，哪怕爆火如OpenAI公司，至今也没能走出亏损困境。应用场景不够丰富，各项成本居高不下，光是采购GPU就花了至少7.2亿美元。谷歌、Meta等也是如此。没有足够的算力供给，就训练不出更智能的大模型。AI时代的“泼天富贵”，已经被算力芯片供应商攥在手里。

AI终将改变世界，不过先领风骚的，不是那些站在风口中央的企业，而是默默布局在风口周围的企业。

这多少有些令人意外。风口到来时，站上风口难道不能稳赢吗？的确未必。类似的故事100多年前就发生在淘金热时期的美国。

1848年1月，正当加利福尼亚即将从墨西哥割让给美国之际，当地一位名叫詹姆斯·马歇尔的木匠无意间发现了黄金，消息迅速四散开来，引得数十万名淘金者蜂拥而至。随后数年间，足足有价值20亿美元的黄金被开采出来，令美国一跃成为当时最大的产金国。

假如有一个机会，让你穿越到当时的美国加州，你会如何把握致富机遇？

也许，你会和大部分远道而来的淘金者一样，选择老老实实淘金。但很遗憾，一夜暴富的概率微乎其微。艰苦的条件令不少人在淘金中丧命，除了那些背靠大资本集团的淘金公司，大多数人由于竞争激烈，并没有赚到太多钱。

一些更有眼光的人敏锐地发现了另一种“金矿”：淘金者。能不能淘到金子，或许是概率问题，但是淘金者没有铲子，就注定一无所得。

在淘金的狂热气氛下，很多商品价格变得奇高无比。面对刚需，他们开设客栈、商铺，为淘金者提供铲子、食物、衣物等必需品。著名牛仔裤品牌李维斯就是由此发迹的，斯坦福大学创始人利兰·斯坦福的第一桶金也来源于此。

金融家米尔斯在整个淘金热期间，从未淘过1克黄金，却在30岁前就成为当地最富有的人之一。他所做的，仅仅是用卖铲子赚的钱开设了银行，供淘金者存储金子。

很多年之后，米尔斯参与成立的加利福尼亚银行一度成为当地最大的银行，而最早发现黄金的木匠马歇尔，最终在简陋的房屋中去世。

“淘金子”或是“卖铲子”，两种生意没有高下之分。只不过，在更多时候，赚淘金者的钱，比淘金本身多出了一份确定性。

历史的回响犹在耳畔。今天的商业世界，依旧不断重复着这条商业规律。

前些年，虚拟货币火遍全球。买卖比特币、依靠矿机挖币的不知道有没有淘到金子，但“比特大陆”这样卖矿机的公司妥妥赚到了。

当造车新势力还在艰难比拼、努力盈利时，销售动力电池的宁德时代已经稳占市场半壁江山，仅一个季度的净利润就达百亿元。

增长速度快到让资本市场直呼看不懂的拼多多，同样是“卖铲人”中的翘楚。2024年一季度，这家电商从交易服务获得的营收同比增长327%，可谓赚足了“淘金者”的佣金。

类似的例子比比皆是。

听起来，明明“卖铲子”是个利润率不高的生意，为什么现实情况却恰恰比“淘金子”更容易赚钱？

原因与竞争的激烈程度直接相关。

风口中淘金，往往是千军万马过独木桥。太多人同时涌入一个赛道，竞争会变得异常激烈甚至惨烈。产品是相似的、技术是相近的，短时间内较难建立起相对他人的比较优势，想要突出重围，多半得靠不断降价抢占市场。而那些缺乏资本与技术支持的个体，大概率会沦为大鱼腹中之餐。

但“卖铲子”的逻辑不一样。淘金越火热，铲子越是刚需。一铲难求时，铲子也能卖出高价。除非到了金矿枯竭那一天，否则铲子总有市场。

而且，“卖铲子”不比“淘金子”，因为没有站在风口上，基本得不到耀眼的聚光灯照射。这样的适度竞争，恰好容得下商家们悉心打磨有口皆碑的好铲子和无可挑剔的服务。

更重要的是，“卖铲子”面对的市场更加稳定。市场总在变，金子也不一定能淘到，但淘金者对好铲子的需求始终不变。

时装行业也是同样道理。消费者的喜好、服饰流行趋势年年不同，服装企业必须像上满发条的时钟，一刻不停地更新设计。而那些面料提供商、拉链和纽扣生产商，在建立起足够的规模、信誉和品牌优势后，一直稳如泰山。对他们而言，重要的不是拥抱潮流变化，而是稳定地供给高品质产品。

“卖铲子”的故事告诉我们，当市场机遇降临时，迎接的方式并不唯一。有时候，与其一味盯着“金子”，倒不如安安心心卖好“铲子”。