人工智能最烧钱的行业是人工智能研究与开发行业本身。
首先，人工智能的研发需要大量的资金投入。这包括用于构建和维护大规模基础设施的成本，如高性能计算集群、存储设备和网络设施等。例如，OpenAI这样的领先公司在其运营过程中就面临了巨大的资金压力，据估算，其年运营成本高达数十亿美元，而且可能需要更多的资金来支持其持续的研发活动。
其次，人工智能技术的研发还需要大量的人力资源投入。这包括招聘和留住顶尖的研究人员、工程师和数据科学家，他们通常需要高薪和丰厚的福利。此外，为了保持技术领先地位，公司还需要不断投入资金进行员工培训和技能提升。
再者，人工智能技术的研发过程中还需要大量的数据资源。这包括购买或租赁数据集、进行数据清洗和预处理、以及构建和维护数据管道等。随着模型规模的扩大和训练需求的增加，数据相关的成本也在不断攀升。
最后，人工智能技术的商业化落地也是一个烧钱的过程。这包括市场推广、客户获取、产品部署和持续的技术支持等。尽管一些公司已经开始通过出售模型访问权限或提供基于人工智能的服务来获得收入，但在大多数情况下，这些收入还远远无法覆盖其研发和运营成本。
综上所述，人工智能研究与开发行业因其对基础设施、人力资源、数据资源和商业化落地的巨大投入而成为最烧钱的行业之一。然而，这些投入也是推动人工智能技术不断进步和应用领域不断拓展的关键因素。
