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盡管"模應一體"曾是AI廠商追求的商業化路徑，但隨著市場的發展，這一模式正逐漸被更具落地性和想象力的新思路所取代。這不僅是技術發展的必然，也是市場需求的呼喚。

9 月 4 日，文心一言大模型的移動端應用發布了 4.0.0 版本，最大的改動是 App 名字從“文心一言”改名為“文小言”；同一天，支付寶旗下 AI 應用“支小寶”最新版本也正式上架蘋果 App Store。把這兩件事合在一起看，可以發現一些微妙之處。

此時此刻，距離 2022 年 12 月的 ChatGPT 時刻過去已有一年零九個月，大模型發展進行到當下階段，越來越多人都在問一個問題，這個時代的 Killer App 什么時候會到來？

同時，市面上回歸理性的觀點也越來越多，甚至不乏唱衰大模型的聲音，但如果結合一個事物的基本發展規律來看，極度的熱情過后回歸理智倒才是意料之中的趨勢，因此也無需對所謂“唱衰”的聲音太過驚慌。

但借由“文小言”、“支小寶”，《新立場》捕捉到了現在正在逐漸凸顯的一個整體趨勢——整個 AI 行業正在放棄通過“模應一體“的思路成就 Killer App 的執念。

顧名思義，“模應一體”指的就是模型層和應用層是一體的，當然這也算不上技術端的專業術語，甚至也不是業內廣泛應用的概念，在本文，我們會將其定義為大模型廠商的一種商業化戰略思路，譬如ChatGPT，國內的豆包，通義，文心一言等等都是模應一體，它們既是大模型的名字，也是應用的名字，模型層和應用層都捏在同一個廠商手中。并且是先有模型再去設計產品的思路。

本質上來說，這種思路是大模型廠商想要通過技術端切入去創造一個爆款應用，畢竟這就是大模型廠商視角來看最理想的商業化路徑，也是過去一年多時間里，各個大模型廠商不斷加碼的最大方向，以及講給投資人的故事核心邏輯。

不過在這個過程中，從模型Token不斷降價，到營銷獲客成本水漲船高，現在還能留下的模應一體玩家不是背靠大廠，就是炙手可熱的獨角獸新星，但這條路依然群狼環伺，太過擁擠。

于是我們不難看到很多大模型廠商也在發力 To B ，亦或者做起了不那么強調大模型的 C 端AI應用，這自然是大模型廠商們早就開始做的事情。只是現在，這些方向將成為回歸理性階段的當下，更有確定性的商業化路徑。正如標題所言，廠商們也許正在思考，原本主打的“模應一體”思路可能成就不了 Killer App 了。

01 GPT的模應一體，其實難以復刻

能讓廠商們長時間抱有“模應一體”幻想的源頭自然就是 OpenAI 。

實際在此之前，在整個互聯網時代我們很難見到這樣的案例，一個算法層面的技術爆發后，直接成就一個同名應用層的爆款產品。細數中國互聯網尤其是移動互聯網的發展史，爆款應用的誕生關鍵原因大多都來自于應用本身的業務邏輯設計和生態積累。

而 ChatGPT 的出現帶來了一個可能性，技術積累到一定程度后帶來足夠驚艷的效果，也會快速吸引全球的目光，彼時最廣為流傳的就是一則用戶數量破億的比較圖，Instagram 用了兩年半，Tik Tok 用了九個月，而 ChatGPT 用了兩個月。這個速度，也讓技術圈見識到了一種可能性，一種由技術切入去創造爆款應用的可能性。

于是國內的玩家紛紛入局，我們可以清楚地看到，去年一整年，入局者都在高調宣布自己的通用大模型名字，以及同名的相關應用產品，百度的文心一言，阿里的通義千問，科大訊飛的訊飛星火，字節的豆包，包括其他獨角獸大模型如智譜AI，百川智能等等。

然而現在來看，OpenAI 自己的商業化都在面臨困境。

此前有外媒報導，OpenAI 當下面臨著復雜的挑戰，包括巨額資金需求、持續技術突破的壓力以及高昂的運營成本……據 The Information 的數據， OpenAI 每年的運營虧損預計為 50 億美元，公司每年至少需要 50 億美元的新融資才能生存。

當然對于吃著輿論紅利的 OpenAI 來說，進一步融資也許不會太過艱難，近期就有媒體爆料，OpenAI 正在洽談新一輪融資，估值將達到 1000 億美元以上。

除此之外，此前 OpenAI 跟紐約時報的官司就不難看出，OpenAI 想要跟目前已成熟的各種內容生態及工具生態達成互聯互通并非易事。而用戶使用 AI 的關鍵痛點又在于對于各種信息的獲取及控制，除非 OpenAI 自建一個自給自足的龐大生態。但顯然，對于獨角獸而言，這條路會非常漫長。

可以說 OpenAI 本就是AI整個行業的極端案例，加之國內外用戶使用互聯網產品的習慣大不相同，國外習慣使用網頁端搜索，而國內更偏向于移動端。OpenAI 單靠著大模型技術快速完成用戶積累的參考意義對于國內其實不大。

而國內爆款應用遲遲不出現的原因，僅僅是一個淺顯的道理在發揮作用，從技術端去匹配應用容易本末倒置。

盡管“模應一體”的思路有 OpenAI 這個還算成功的案例，并且正如上述所說，掌握模型技術的人去做應用也更方便針對應用調試技術，并且不會面臨在模型層被他人卡脖子的情況。

然而且不說 AI 大型模型尚未達到足夠的成熟度和穩定性，無法在所有應用場景中提供可靠的性能，現在這個時代，一個爆款應用的誕生并非簡單的單個功能效果驚艷就可以達成的，而是需要一整套針對應用場景的解決方案。

不難看出 GPT 后時代市面上出現 AI To C 應用大多是只有一個主打的單點功能，而靠著單點功能在移動互聯網搏出位的時代已經離我們遠去了。

02 試圖走出模應一體的應用們

現在 AI 賽道主要有兩條思路，一是 To B ，二是從業務層切入將 AI 植入 C 端應用或生態。這對于比燒錢換增長成就模應一體的超級 App 更靠譜。

To B 方面，最典型的是阿里的通義和華為的盤古。通義在交通、金融、酒旅、企服、通信等行業的落地，以及盤古在礦山、電力、氣象、醫藥等行業的優勢我們已不必贅述，從底層業務基因來看，阿里和華為本就擅長做 To B 客戶服務，所以在這方面領先也是情理之中。

To C 方面，典型案例則是目前國內訪問量排名第一的 ChatBot——Kimi。如果我們詢問 Kimi 自己他背后的大模型是什么，kimi 給出的回答是：“我不是一個獨立的大模型，而是 Moonshot AI 開發的人工智能助手，名叫 Kimi。我的能力來自于 Moonshot AI 集成的先進技術。”

顯而易見，Kimi更強調的是人工智能，而大模型技術只是支撐起起其業務邏輯的技術板塊之一。正如《新立場》此前的文章提到的：如果一開始就沖著更全面更通用的方向去的，這必然會導致不管是獲客層面還是模型訓練層面都會廣而不精。而 Kimi 背后盡管也用到了通用大模型，但卻有一個非常精準且高效的切入點——主要應用場景為專業學術論文的翻譯和理解、輔助分析法律問題、快速理解AAPI開發文檔等。顯而易見，這方面的內容更具有邏輯性，對于 AI 來說相對更容易理解和輸出。

也就是說，Kimi 背后的月之暗面更早錨定了初期的核心付費用戶以及商業化模式，加之足夠堅定的營銷投入以及精準的營銷獲客渠道，都有助于 Kim 實現生成內容質量上的滾雪球。

Kimi 一開始就強調自己是 AI 而不是簡單的大模型，而如今，也有更多的玩家從應用端弱化了大模型的存在感，更多是強調自己的 AI 屬性。

比如此前在視頻生成領域迅速出圈的兩個新秀，字節的即夢 AI 和快手的可靈 AI ，同為大模型六小虎的 MiniMax 推出的 AI 陪伴軟件星野，還有本文開頭提到的，百度也不再執迷于“文心一言”這個名字，將 App 名字改成了“文小言”。

只是，“模應一體”之后，下一個時代大模型廠商或者說 AI 公司給投資人講的故事核心邏輯會是什么，我們可以從最近上架的一款新應用看出端倪——支付寶旗下 AI 應用“支小寶”。

螞蟻金融稱基于螞蟻百靈大模型推出的“支小寶”，是國內首個服務型的 AI 獨立App。從業務邏輯上來看，由于支付寶本身已有較為全面的生活服務生態，用 AI 來為用戶提供更方面的生活服務確實是一個更有想象力且更具體落地的應用方向。

即比如也許將來用戶僅僅可以通過只說一句話，就完成線上的購買的行為。事實上，看似一個簡單的語音購買行為，其中涉及的不止是 AI 理解并篩選信息，更是 AI 直接替用戶做出決定性的關鍵動作——支付，而這又離不開前期支付寶在免密支付等功能上的鋪墊，以及整個支付生態的鋪墊。

也就是說，比起重新創造一個超級App，在原有早已完善的超級生態上用AI的技術再串聯一遍所有功能，才是接下來 AI 時代 ToC 的核心敘事之一。

在 GPT 剛開始爆發的時候就有一句話廣為流傳：“所有的應用都值得用AI重做一次”。而顯然，現在這句話應該加上后半句“重做的是應用而不是生態?！?/strong>