根据最新研究分析，AI前沿模型的最终训练运行只是漫长且昂贵研发过程中的最后一步。在最终训练之前，企业需投入大量计算资源进行多尺度实验、生成合成数据、测试新想法以及训练未发布的中间模型。因此，开发一个模型的全部成本远高于其最终一次前沿模型训练的运行开销。大部分支出实际上用于探索性研发，而非最终的执行阶段。这一发现揭示了AI研发的真实成本结构，并指出通过学习和分析竞争对手的公开成果，企业有可能以远低于原始成本的方式复现类似结果，这对行业竞争格局和资源分配策略具有重要影响。