大型言语模型（LLM）和产品到底有什么区别

提早AI产品挣钱，人们就振奋。

看组数据：剪映和CapCut，两个软件全球每月用户超越8亿。到2024年，挣钱增长了三倍多，总共差不多有一百亿人民币。

你可能会想，两个软件和AI关系不大吧？实际上，像智能补光、智能降噪等一键操作功用，背面都运用了最新的模型技能。

如果把这种融合AI能力的产品放一边，那看看独立产品。到9月，可灵AI每月用户现已超越150万；虽然没有即梦的详细数据，但有市场分析师说，即梦价值是剪映的十倍。

我在刷抖音时，明显感觉到AI小使用变多了，看起来字节跳动正在用新的办法，环绕即梦这款产品，打造归于AI时代的抖音。

但是，问题来了：大公司做AI产品，都能从零到一完结商业化闭环，挣钱功率很快；为什么其他做模型的公司却很难赚到钱呢？这里有四个洞察，或许能帮你换个思路。

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先考虑一个问题：大型言语模型（LLM）和产品到底有什么区别？

简略来说，它们像工具箱和家具。大型言语模型，像一个装满工具的工具箱，里面有锤子、螺丝刀、扳手等。

AI产品像家具，是为了特定的用途和需求设计的。比方：椅子是用来坐的，桌子是用来放东西的。家具直接处理了用户的问题。

所以，大型模型是一个API接口，产品是用户直接用的东西。没有变成产品的大型模型，只是能力，这便是两者差异地点。

那么，为什么大模型不能直接变成挣钱的产品呢？

第一点，大模型精干很多活，但产品价值在于处理详细问题。剪映经过智能补光、降噪这些功用，让用户操作起来更简略，直接处理了拍视频的人的烦恼；即梦和可灵AI则是针对搞创意内容的人，给他们供给好用的工具，变成了市场需求。

相比之下，如果单纯供给一个工具箱，用户要自己考虑怎么用，那，商业化途径就会被拉长。

第二点，独自的模型要生态和资源支持。什么意思？

模型只能供给能力，但家具得嵌入到用户的需求里，相同，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。