什么？大模型干掉了AI的To B市场

大模型对于To B市场的开发商来说是一杯毒酒啊：你拥抱大模型是个死，不拥抱大模型也是个死。

最近和几个AI公司的朋友聊天，大家都一致坚定看好AI的未来，但是落地到当下的业务，却是感觉进退两难，为何呢？

ChatGPT问世之前，AI公司都是基于专有的算法模型开发AI产品，虽说普适性不强，开发成本比较高，但是毕竟面向的场景是有针对性的，所以交付的产品还是可以满足客户需求的。这个生意虽然利润率不高，但还是值得持续做下去的，30-50万的单子都可以做。

但ChatGPT问世之后，所有客户的胃口都被吊高了，非大模型的产品不可了。但问题是在企业市场落地大模型的AI产品，难度是很高的。客户看到的都是ChatGPT神乎其技的showcase，脑补了大模型在业务上插上了神奇的翅膀，实现了梦寐以求的能力。

但问题是通用的大模型存在幻觉问题，并不能直接落地做企业应用。真要训练一个垂直大模型，那这个投入可就大了：从数据的整理，到大模型的预训练，微调，对齐，整个训练过程都要完整地走下来。300万以下的单子，是不能接的，接下来就亏损了。

过去30-50万单子就能做的事情，现在要300万才能去做吗？这不就尴尬了？那你让客户还是用过去的AI产品吗？有了先进的，谁去用落后的？更何况以现在AI大模型的进化能力，兴许半年一年后，很多做不到的事情都可以做了。

所以大模型消灭了很多传统的AI To B的市场，但是短时间内又没有创造更大的增量市场。这可就苦了AI的软件开发商了。拥抱大模型是个死，不拥抱大模型也是个死。