上周和朋友讨论 AI 应用目前的竞争,会不会像综合内容平台(抖音、小红书)横扫垂类内容平台(马蜂窝、下厨房 etc)一样,豆包/千问/元宝这类通用 AI 平台在满足大众需求取得用户规模上的优势之后,逐个击破原本被垂类 AI 应用解决得更好的长尾需求,在 AI 应用战场上再次复现通用平台对垂类应用的无情碾压。
虽然没有讨论出明确的结论,但有一些值得记录的启发:
1. 如果 token 成本一直居高不下,通用平台上注定有一部分不能有效商业化却消耗着大量算力成本的对话,而垂类应用可以先瞄准那些商业价值更高/企业更愿意付费的领域,利用这种效率差,只要足够聚焦、力出一孔,即便整体资源不如大厂的通用平台,在垂类方向上的资源未必就逊色,最终比拼的还是对需求的理解和用户体验。
2. 如果模型也存在类似摩尔定律这样的发展趋势的话,token 成本有一天可能像 cdn 成本一样稀松平常,端侧模型的能力应该也取得了非常大的进步,小公司甚至个人开发者的机会也会更多涌现出来。
3. 大厂现有业务+ AI 更多是一种防守注,用户在某个领域的消费不一定会因为 AI 的加入就变多,总的蛋糕没有变大,但和 AI 结合得不好就可能被其他结合得更好的竞争对手吃掉自己现有的份额,不得不做。
最后还有一个问题,AI 应用竞争,在哪个环节会出现规模效应?