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基礎模型百家爭鳴。國外的ChatGPT系列、Claude系列、Llama系列模型；國內的Deepseek系列、Qwen系列競相出場。但AI基礎模型盈利變現難。2024年，初創的AI企業倒閉了近8萬家，多數AI公司距離盈利遙遙無期。DeepSeek在年底又給AI界投來一枚重磅炸彈——訓練成本僅有OpenAI的3%。大魚吃小魚，吞并潮起。8月初，AI獨角獸公司Character.AI被谷歌收購；更早之前，Inflection被微軟收購，Adept被亞馬遜收購，OpenAI核心成員頻頻跳槽或離職。

從國內的情況來看，AI的落地還有相當的距離。AI基礎模型風起云涌，但可以將AI模型和用戶連接起來的產品、交互模式寥寥無幾。

造成這樣情況的原因大概有這樣幾個：

新事物和人類之間的信任建立需要時間。2022年11月，ChatGPT火遍全球，許多人爭相體驗這樣一款新事物。然而到2023年10月，ChatGPT的用戶留存率才有回轉。到現在，ChatGPT Plus的六個月用戶留存率達到了71%以上。也就是說，歷時兩年的時間，使用者才慢慢地習慣。

忽略使用者真實的需求。很多的AI公司都聚焦于模型，忽略了模型所應用的行業真實需求。大部分模型被研發出來之后，只有聊天這樣一個形式與人們進行交互，阻礙了模型的推廣，也阻礙了模型的進一步優化。

我發現，在與模型聊天的交互模式為主的今天，必須要有人有意識地想起來去使用，模型的價值才能得到體現。而且，使用者還需要考慮組織語言來與模型進行交流，才能得到想要的。這樣就導致了成本和價值不成比例。

不可否認，AI的普及需要大量數據、大量基礎設施。還有待進一步成熟的信息化、數字化環境導致了AI的使用、了解的速度遠低于預期。

在2025年，我認為，AI應用想要破局，可以從更貼近場景、精耕信息化、探索新交互模式這幾個方面入手。

更貼近場景這個不用多說。根據模型不同的特征，進一步去貼合場景。國內的第一輪信息化已經基本成形，接下來迎來的會是第二輪信息化。相比之前的粗放式，這一輪的信息化會往精細化發展，信息顆粒度會更小，信息密度更高。因此，想要更好、更快地普及AI，對信息的精耕細作是重中之重。

探索新交互模式將會是未來全新的、不可避免的課題。借用喬布斯的一句名言：“光有技術是不夠的。技術只有與人文相結合，才會帶來讓我們心靈歌唱的結果?！?/strong>國內交互模式的探索近幾年才有些起色。全新的交互模式必定會融合我國特色的人文、社會因素，也需要除了計算機相關專業以外的其他專業參與其中。目前，這方面還是一片藍海。