关于AI大模型的C端应用，我的观点是保守的。在GPT风靡一时已近两载，市场对此的共识早已形成，但真正颠覆性的C端应用尚未出现。这里，我将分享我的一些思考。 🌟大模型的天赋：效率之器 • 就实用性而言，大模型确实是一个高效的工具，它能在撰写邮件、翻译和解答问题等方面提供助力。然而，真正“需要”这些能力的门槛相对较高，因此，它不太可能成为大众市场的一部分。这些应用场景更多属于特定领域的工作，而非日常所需；它们是少数人频繁接触的领域。此外，尽管节省时间、提升效率是AI带来的最大价值，但主流应用却常常试图通过吸引用户投入更多时间来实现商业化，如社交媒体和视频平台。 🌟模型的力量超越应用 • 对于AI应用而言，模型的好坏比应用的设计更加关键。即使是精心设计的应用，如果搭配的模型能力不足，也难以发挥其应有的作用。这也是为何许多应用看起来像是简单的“套壳”，容易被更先进的模型所取代。 🌟成本的挑战无处不在 • 当前C端应用的创业环境已不再是移动互联网时代的低成本、高公平。AI应用的开发和部署成本高昂，这在创业初期就会在不同公司之间造成明显的差距。随着用户数量的增加，成本不仅不会降低，反而可能上升，这对企业的商业化策略提出了更高的要求。 尽管我对AI大模型的C端应用持保留态度，但我依然对那些能够改变游戏规则的杀手级应用抱有期待。我相信，只要给予足够的时间，总会有那么一天，一个突破性的AI应用会出现，证明我的观点是错误的。