人工智能最燒錢的行業是人工智能研究與開發行業本身。首先，人工智能的研發需要大量的資金投入。這包括用于構建和維護大規模基礎設施的成本，如高性能計算集群、存儲設備和網絡設施等。例如，OpenAI這樣的領先公司在其運營過程中就面臨了巨大的資金壓力，據估算，其年運營成本高達數十億美元，而且可能需要更多的資金來支持其持續的研發活動。其次，人工智能技術的研發還需要大量的人力資源投入。這包括招聘和留住頂尖的研究人員、工程師和數據科學家，他們通常需要高薪和豐厚的福利。此外，為了保持技術領先地位，公司還需要不斷投入資金進行員工培訓和技能提升。再者，人工智能技術的研發過程中還需要大量的數據資源。這包括購買或租賃數據集、進行數據清洗和預處理、以及構建和維護數據管道等。隨著模型規模的擴大和訓練需求的增加，數據相關的成本也在不斷攀升。最后，人工智能技術的商業化落地也是一個燒錢的過程。這包括市場推廣、客戶獲取、產品部署和持續的技術支持等。盡管一些公司已經開始通過出售模型訪問權限或提供基于人工智能的服務來獲得收入，但在大多數情況下，這些收入還遠遠無法覆蓋其研發和運營成本。綜上所述，人工智能研究與開發行業因其對基礎設施、人力資源、數據資源和商業化落地的巨大投入而成為最燒錢的行業之一。然而，這些投入也是推動人工智能技術不斷進步和應用領域不斷拓展的關鍵因素。