隨著AI技術的飛速發展，大模型應用正成為業界關注的焦點。獨立APP和內嵌AI的較量，預示著AI應用生態的新一輪變革。本文深入探討了AI大模型應用的發展趨勢，分析了獨立APP和內嵌AI應用的優勢與挑戰，并展望了未來AI應用的發展方向。

大模型產品，會往什么樣的趨勢發展？

下一個國民級的AI 應用長什么樣？

2023年2月，ChatGPT橫空出世，點燃了AI Native的概念，讓一眾創業者和巨頭興奮不已，試圖打破傳統探索獨立APP的新形態，從上而下顛覆應用生態。然而，18個月過去了，我們發現一切并沒有想象那么快。

8月13日，QuestMobile發布了《2024年生成式AI大模型應用生態研究報告》。積極的是，根據QuestMobile監測數據，獨立APP跑出了2個千萬級用戶流量的AI應用，抖音集團的豆包、百度的文心一言分別為2752萬和1134萬。但意外的是，還有8成獨立應用流量低于50萬。

究其根本在于，AI應用與移動互聯網時代有巨大的不同，彼時移動端有大量的用戶需求未被滿足，需要創新應用從0-1，而如今未被開發的需求并不是大多數，卷畫畫、卷寫詩無法讓AI應用快速“做大”。

這或許是另一種AI應用形態異軍突起的原因。QuestMobile數據顯示，互聯網頭部APP中有9成在布局內嵌式AI應用，用AI改造現有服務體驗，為解決問題提質增效。其中，在支付寶上提供服務的“AI金融助理”支小寶用戶量已達5908萬，用戶數跑到了AI獨立APP的前頭。

這讓我們認識到，無論是AI原生的獨立APP還是內嵌AI，外在的“面子”形式其實并不重要，真正能讓大眾用起來的AI，才是技術落地的關鍵。

一、AI獨立APP上不了“速成班”

回顧從互聯網到移動互聯網的發展，我們發現，短視頻平臺抖音、基于LBS定位的外賣平臺美團、基于智能手機的微信和支付寶，都是移動原生的產品。他們創造了新的產品形態和新的商業模式，快速成為移動互聯網時代最頂尖的產品。

也正是因此，在AI時代到來的開端，整個行業都在探索AI Native的形態，要做AI版本的超級APP。

從技術的角度來看，AI Native應用確實很“性感”，它可以圍繞AI技術長出無限的應用功能，為用戶提供高度個性化、新奇的體驗，品牌認知也更強。這樣的產品形態，也給智能交互創造更多空間，AI Native應用能夠實現更自然、更沉浸的交互體驗。

但同時也將應用創新帶進了一個誤區：AI產品必須要Native，才能讓AI技術發展更遠。

事實證明，AI它本身的產品形態，是獨立APP、Agent、小程序還是應用插件，都并不那么重要，重要的是找到合適的場景、需求和用戶群。

我們經常將現在這個階段稱為“拿著錘子找釘子”，即AI能力有了，關鍵在于能解決什么問題。

在不斷地場景突破中，去年11月，OpenAI開發者大會中發布的GPTs將Agent帶到了大眾視野，仿佛嵌入一個Agent，就能一蹴而就地打造出所謂的AI Native應用。但同樣因為缺乏真實需求場景的支撐，許多GPTs項目最終只能黯然退場，甚至微軟直接取消了GPTs項目。

顯然，讓AI獨立APP上“速成班”難免有些拔苗助長，行業快速的跟進和趕超帶來的是應用“越來越像”。據QuestMoblie報告顯示，應用的類型呈現高度集中的狀態，無論是LLM的語言處理，還是文生圖、視頻生成，集中在各行業生產力工具的范疇中。

場景的同質化導致了產品的同質化，不少LLM產品從產品形態、能力甚至是UI設計上都幾乎如出一轍。

一位獨立開發者告訴我們：“AI應用現在面臨著用戶遷移門檻很低的情況，你看某APP收費了之后，很多用戶就去選擇了免費的另一家了，因為產品的能力同質化，幾乎沒有不可替代性?！?/p>

更重要的是，AI產品與傳統互聯網、移動互聯網時代的產品有著很大的區別——它們需要通過不斷地使用來學習和進化。這就需要真實用戶數據的反饋和具體場景的不斷打磨，才能使產品日益精準和完善。

正因此，現實情況是許多AI產品在初期就缺乏足夠的用戶基礎和應用場景，導致無法收集到足夠的數據來優化模型，形成了開局困難。

不過，千萬級用戶流量的獨立APP出現，也讓行業看到持續增長的希望。關鍵是大家要淡化“速成”的幻覺，給它們更多時間和空間，能在不斷變化的市場中尋找新的突破口，找到可持續的商業模式。

二、嵌入超級APP，AI落地的另一條主航道

當我們在嘗試創造AI超級APP時，卻忽略了我們原本就有超級APP。

內嵌式AI崛起，讓大家看到AI應用落地的更多可能。以支付寶為例，作為國內第二大商業開放生態，其小程序數量超過400萬，覆蓋了零售、餐飲等主要行業的90%商家，每天有近7億人次使用其生活服務類小程序。這一龐大的生態，為AI應用提供了一個現成的、活躍的落地場景。

而國民APP也正在用自己在驗證過的用戶需求和場景土壤，孕育出更加實用的AI產品。

基于支付寶平臺，螞蟻的AI技術嘗試落地“三個管家”，覆蓋金融理財、生活服務、醫療健康這3個大眾焦點場景。得益于支付寶生態內原有的業務場景和流量，快速迎來了第一波用戶。

其中，作為生活管家的支付寶智能助理，能幫用戶用AI喚起各類服務，完成買咖啡、購物等日常任務，讓AI融入更多普通人的生活。更早上線的AI金融助理“支小寶”則專注理財和保險專業知識問答，能提供行情解讀、持倉分析、保險配置和投教科普等專業服務，最新月活用戶已經高達5908萬，而這也僅僅只達到了支付寶APP用戶的6.6%。

通過內嵌在超級APP的生態中，它們為AI應用提供了一個現成的、活躍的落地平臺，讓AI的飛輪快速轉動起來，無需從頭開始尋找場景、構建用戶基礎。另一方面，AI的能力也反哺了生態，為支付寶等超級APP的用戶帶來了更加智能化、個性化的服務體驗。

同樣快手的可靈也提供了鮮活的例子。在「可靈」爆火之后，許多用戶通過可靈生成視頻后直接充盈了快手的短視頻生態。

相比之下，一些獨立的APP在落地過程中面臨的場景挑戰，在超級APP中內嵌AI得到迎刃而解。內嵌的AI應用也可以順滑地遷移到不同的服務場景中，切換成本更低。

QuestMobile的報告認為，AI應用插件依托超級APP等生態流量池，能夠低成本觸達經營用戶，同時能與生態內的現有業務場景及能力快速融合。在現有互聯網生態的競爭下，插件類AI應用具有更高的突圍概率。

回到開篇的話題，大模型落地確定的趨勢之一，是解決用戶需求和痛點、找到合適的落地場景、創建可預期的商業模式。本質上，這些才是大模型產品落地的“里子”，而非曇花一現的概念。

可以預見的是，無論是獨立APP的嘗試，還是超級APP內嵌AI的策略，它們都將在各自的探索之路上，找到各自適應市場的最佳路徑。技術的多樣性和創新的豐富性將共存，共同推動著AI應用向更深層次、更廣領域發展，讓更多普通人感受到AI帶來的不同。