2024过半，AI卷到哪儿了？ 未来的AI技术发展前景如何？

AI创业者们发现了大模型行业一些“怪现象”。大模型更新速度太快，让人无法搞清楚哪个好用，也不知道大模型如何与业务结合，对于自己的数据集是否能够产生更好的模型，心中没底。许多公司开始打价格战，导致进一步无效内卷和消耗。而行业经过一个多年的爆发期之后，还没有真正形成完整的创业生态。大家都在讨论领先，而很少关心价值。所以，当前行业里的优先焦点应该是找到与应用场景相适应的场景，以及找到创业生态的完整链条。

卷技术：国内大模型行业今年明显比去年“安静”，美其名曰是“降温”，但实际上是归咎于市场激烈竞争让降价降成了大家都不想提的话题。由于厂商总是宣传自己的大模型等等，客户就会因此对其有所迷惑和被误导，以为大模型什么都能干，一遇到真正的商业情况时，才会知道仅仅是竞争宣传不负责任，实际上很多大模型并没什么商业实际价值。现在，国内的“大模型公司”过于看重算法，但是算法并没有什么建立围墙式的封锁。这意味着大模型公司之间的技术差距并不大，只不过每家公司都宣传自己写哈哈哈的数据。所以，大模型在具体应用时尚不能百分之百保证效果。

卷价格：一个模型或一个项目要证明自己有价值最直接的方法是从市场上赚到钱。但是，价格战也不是解决方法，因为现在的大模型产品还不够好用，不是那么刚需，需要给撒鹰动物们一个付费的理由。而B端企业是大模型的最大客户，而如果模型收费，他们就得再考虑了。而真正用大模型的企业都关注业务数据而不是算法指标，泉州元数据技术CEO李友峰认为，企业注重的是转化率、点击率和其他关键指标等等。所以，为了将模型落地，我们必须以场景为出发点，并找到合适的场景。

卷应用：AI初创公司在不断探索新的业务场景。随着对产业的探索加深，AI真正难的是产品和工程，而不在于模型。大部分普通用户使用产品时，往往不在意底层用的是哪个模型，自研占多大比重，效果才是关键。斯坦福大学的一份报告中称，2023年全球对人工智能的投资将连续第二年下降。而对于推动原始创新和产品落地，这些大厂究竟发挥了多大作用、扮演着什么角色，我们越来越难以评估。

在AI1.0到AI2.0之间，还有一个过渡的过程。目前，AI大模型的商业化轨迹比较明确，价值在于解决复杂问题和数据的解读，基于场景打造业务场景，避免固化按照企业自身的方式打造解决方案。对于今天大模型行业存在的问题，我们应该找到适当的场景和产品跑通，找到创业生态的完整链条。

本文选自36氪。

为什么大模型公司会有无效内卷现象？

陈冉指出，大模型行业还没有形成完整的创业生态，这就导致行业无效内卷。同时，由于厂商总是宣传自己的大模型等等，客户就会因此对其有所迷惑和被误导。如今，国内的“大模型公司”过度关注算法，但是算法并没有建立围墙式的封锁，大模型公司之间的技术差距并不大，不过每家公司都宣传自己的数据。

为什么大模型无法落地？

当前的大模型产品还不够好用，不是那么刚需，需要给大家一个付费的理由。为了将模型落地，我们必须以场景为出发点，并找到合适的场景。而真正用大模型的企业都关注业务数据而不是算法指标。而现在大模型在具体应用时，尚不能百分之百保证效果。泉州元数据技术CEO李友峰表示，在AI2.0时代中，将大数据先赋能已有体系，而不是全盘否认，是中国创业公司成长的唯一路径。

为什么大模型技术不是关键？

国内大模型行业，今年明显比去年降温。现在国内所谓自研大模型，基本都是基于开源架构，没有真正意义上的原创和全自研。而大模型在具体应用时，尚不能百分之百保证效果。因此，要使大模型具有实际的应用价值，需要场景驱动，完善生态环境，而不是简单的关注技术问题。

结尾想附加：

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参考文献：

36氪（2022）《大模型行业初步安静：不能再靠营销忽悠，行业要找到战略出路》，2022年6月27日，6月28日查阅

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