AI大模型業務確實是一個非常燒錢的行業。首先，大模型的訓練需要大量的計算資源。

這些模型通常由數百萬個參數組成，訓練它們需要大量的計算能力和存儲空間。這意味著公司需要購買大量的高性能服務器、圖形處理單元和存儲設備，這些都是非常昂貴的。

其次，大模型的訓練還需要大量的數據。這些數據通常需要從各種渠道收集，例如互聯網、合作伙伴、用戶上傳等。

為了獲取足夠的數據，公司可能需要投入大量的人力和資源來進行數據的采集、清洗和標注，這也是一個非常耗費成本的過程。

此外，大模型的研發和優化也需要大量的人力和時間。

研發團隊需要不斷改進模型的性能和效果，修復bug，增加新功能等。這意味著公司需要雇傭大量的工程師和科學家，并為他們提供良好的工作環境和設備。

另外，大模型的商業化也需要大量的投入。公司需要進行市場調研、產品定位、品牌推廣等工作，以吸引用戶和客戶。

同時，公司還需要建立完善的銷售和客戶支持團隊，以確保用戶的滿意度和忠誠度。

最后，大模型業務還需要應對各種風險和挑戰。例如，模型的性能可能不如預期，用戶可能不滿意或者出現安全問題。

為了應對這些風險，公司需要建立有效的風險管理和安全機制，這也需要投入大量的資源。

AI大模型業務確實需要大量的投入，包括計算資源、數據采集和處理、人力、研發和優化、商業化以及風險管理等方面。

這些都是非常昂貴的，因此可以說AI大模型業務是一個非常燒錢的行業。