AI賽道目前幾種細(xì)分：

1、做LLM基座大模型，訓(xùn)練貴、服務(wù)器算力貴、大廠紅海競爭激烈，商業(yè)化還很難無論2C賣會員還是2B賣token。大廠專屬，屬于戰(zhàn)略性投入，包括chatgpt都不掙錢，其他公司也別想了。

2、做垂直大模型，先不說商業(yè)化的問題了，高質(zhì)量的垂直領(lǐng)域大數(shù)據(jù)都搞不來。IBM搞沃森都失敗了，誰家公司真有信心能商業(yè)化成功？基于transformer的確對預(yù)訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、打標(biāo)要求低了，但同樣的，訓(xùn)練出來的模型也很難用于嚴(yán)肅情景。

3、做workflow和agent的低代碼saas平臺，類似dify和coze。但這種平臺技術(shù)含量不高，沒太大壁壘，更重要的是，它的目標(biāo)用戶是誰？C端消費(fèi)者不會用，門檻高了。B端公司也不會用，小B沒人懂，大B自己基于LangChain開發(fā)個系統(tǒng)就好了。有一定基礎(chǔ)的開發(fā)者可能更感興趣，但這種人在公司基本人微言輕，要不了多少預(yù)算。而且dify建的agent能干嘛呢？快速搭個RAG，以及自動化一些體力活？這就注定了dify的價格高不起來。低價saas，有成功的商業(yè)案例嗎？看看有贊股價跌成什么樣了，港幣幾分錢一股。。。

4、非LLM的AIGC，比如midjourney，sora之類。midjourney商業(yè)化是非常成功的，可能是因為公司人少，而他們又是AI生圖第一個出圈的。但未來怎么樣，真不好說了，一方面開源模型越來越多，另一方面基于開源模型做saas服務(wù)的公司也有了不少，比如網(wǎng)易就基于stable diffusion搭了個saas出來。競品會越來越多，未來利潤怎么樣不好說。算力、存儲、開發(fā)團(tuán)隊算下來，成本不低的，如果用戶付費(fèi)率下降，還是不是個好生意呢？反正我是自己電腦做的本地部署，一臺6000多的游戲本就搞定了，圖片完全免費(fèi)生成。

5、AI行業(yè)應(yīng)用。目前看下來，只有基于RAG做個私有化知識庫比較熱鬧，但這玩意兒沒太多應(yīng)用場景，更沒有什么門檻。和有asp之后，出現(xiàn)cms一樣，是個入門級的應(yīng)用，和商業(yè)化八桿子打不著?，F(xiàn)在800塊建站多了去了。RAG未來也就這待遇，用chatGPT或dify 甚至幾分鐘就可以搭一個了[黑線]，你說怎么賣錢吧？

AI agent，特別是垂直行業(yè)的AI agent似乎是眾望所歸，但agent能做到的事情，現(xiàn)在的程序多寫幾個if else真的也都能做到。沒有什么是agent能做但傳統(tǒng)編程做不到的。除了交互體驗上支持多模交互，以及更好的nlp能力，agent暫時并未讓我看到太多驚喜。這也是為什么open ai說他們不期待更優(yōu)秀的大模型，而是更期待有創(chuàng)意的agent的原因。關(guān)于agent在行業(yè)的深度應(yīng)用，大家都在等有創(chuàng)意的團(tuán)隊給出好的實踐，那種傳統(tǒng)編程做不到的產(chǎn)品。真的很難。

這輪AI感覺很熱鬧，但往商業(yè)化上一想，又感覺哪哪都堵著。12345都有機(jī)會，但又都不容易。