# 8. 极限压力测试 (Pre-mortem)

## 负面情景与企业存活率推演
由于缺乏正向现金流保护，基础模型企业对外部宏观变化及行业技术变革高度敏感。以下为三种可能导致现金流断裂的压力场景：

### 压力场景 1：高性能开源模型的彻底下放
- **情景假设**：同量级的闭源模型能力被新一代开源模型（如 Llama 最新代或国内开源大厂发布）完全追平，且模型权重完全公开，允许在较低成本的消费级硬件或私有化服务器上进行本地部署与商用。
- **冲击后果**：独立厂商面向 ToB 端的标准化 API 接口及高昂的私有化部署服务费将失去溢价空间，主营收入可能面临极度萎缩，依赖售卖标准化能力的厂商破产风险极高。

### 压力场景 2：一级与二级市场流动性枯竭
- **情景假设**：受限于宏观流动性紧缩或二级市场对 AI 商业化兑现缺乏耐心，后续融资通道受阻或 IPO 暂停。
- **冲击后果**：按当前头部企业的算力支出和薪酬消耗水平（Burn Rate），若 12-18 个月内未能完成大额外部资金补充，账面现金结余将难以支撑下一代模型的预训练集群采购。这将直接导致技术代差掉队，被迫进入清算或被大型互联网厂商低价并购。

### 3. 供应链硬件封锁的极致升级
- **情景假设**：高端算力芯片（甚至包含合规的特供版及海外云端算力租赁通道）面临更为严苛的限制，且国内替代算力生态在软硬件协同适配上短期内无法提供等效的经济性产出。
- **冲击后果**：模型算力迭代的基础设施路径被物理切断。企业只能利用存量算力进行微调与应用层开发，其通用大模型技术进步的业务预期将被强制终止。
