AI 应用爆发前夜的三个信号

当这三个信号都亮绿灯的时候，AI 应用层的大航海时代才真正开始

三个信号

1. 下一代大模型效果的提升和成本的大幅下降
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坦白来讲，国内目前大模型的发展还在早期的阶段。很多脑暴出来的场景，落地的时候都会受限于模型的效果。

大模型的随机性很强，所以我们能在大量的尝试中找到一些 “让人惊艳” 的例子。这能作为产品的 Demo，但从 Demo 到体验好的产品还有很远的路。

这点和互联网软件产品显著不同，一个软件产品想把 Demo 的效果做好，整个产品的完成度可能也有六成了。AI 产品的 Demo，完成度可能只有一成，剩下五成靠运气。

当大模型效果不够好时，需要很多约束才能让产品的体验稳定；当大模型的效果提升了，这些约束就形同虚设了，拆了也无妨。

模型效果是应用发展最重要的制约因素，其次便是推理成本。

在当前的模型高昂的推理成本下，很多应用场景的商业模式都不成立：给用户创造的价值抵不上模型的推理成本。

虽然大厂们在内卷大模型 API 的价格，但很多是更小的模型，牺牲效果降成本，并不能真正解决问题。未来也可能会发展出烧钱补贴 API 的情况，但应用的商业模式如果是靠补贴才能活，没补贴就大亏损的话，早晚现金流会出问题。

在国内目前的融资环境下，应用层想靠融资烧钱做大 DAU 再探索商业模式的思路也不成立。

只有真正的成本降低，而不是售价降低，才能让一些应用的商业模式成立。

与此同时，因为推理成本的降低核心思路是在保证效果的前提下，减少计算量。计算量的减少往往会带来推理速度的提升。所以当推理成本大幅下降后，推理速度往往也会有不错的提升。

虽然所有人都共识摩尔定律，未来模型的效果会提升，成本会大幅下降，但我们依然还是要等那个时刻的到来。

所以我观察的第一个信号是：

国内下一代大模型的成本，要比这代的大模型还要低 80%。

2. 已有玩家 + AI 后的营收大幅增长
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中国的 PC 和移动互联网发展诞生了大量超级好的产品，这些产品占据着各行各业的用户的使用时长，拿着极高的价值。

无论是这些产品的老板还是他们的客户、用户、合作伙伴，所有人都在 “这波大模型会有用” 上达成了共识。所有的产品都在去年或多或少，或水上或水下地进行了自己的产品加大模型的尝试。

我在去年 2 月份就已经写了一份腾讯会议 + AI 的产品发展思路，去年底的时候，腾讯会议已经把 AI 小助手的各种功能陆续发布了。

这些已经在互联网时代站稳了的产品们，具备所有的要素，他们有市场地位、有行业 know how、有对 AI 的共识、有客户关系、有足够好的现金流等等，他们理应最早收获 AI 带来的价值。

即使我们认为一些产品可能会掉队，不认可 AI、找不到合适的场景、创新能力太弱等等的因素，但是我们放到整个市场来看，如果 AI 的商业价值存在，那么一定会有几个产品把事儿做好，收获 AI 的果实。

这是一个结果性的信号，没出现产品拿 AI 挣到钱，可能是囿于模型的效果和成本，可能是结合的场景没找对，可能是商业价值太小收不到钱等等。

总之，我观察的第二个信号是：

出现几个 PC 和移动互联网的成熟产品，因为加了 AI 后，营收增长至少 30%。

3. 共识的应用层创业者浮出水面
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一级市场在一些创业者身上快速达成了共识。这几位创业者都有过移动互联网时代很成功的经历，自己下场创业后，虽然还没确定自己想做什么，但迅速获得了大量的投资。

他们不缺融资资源，所以不需要 PR 来获取资源；相反，他们面临着激烈的市场竞争，只要他们说出了他们正在做什么，市场上就会出现 100 个团队抄他们的东西。在大家 AI 有共识，但靠谱的项目不多的时候，他们的最佳策略就是低头闷声做东西，直到能够领先市场上其他人半年到一年的阶段，才会考虑在恰当的时间点露头。

而他们浮出水面一般代表着他们真的做出不错的东西了。当他们在市场上大规模推广时，大量潜在的 AI 创业者会沿着他们的方向开始做了。这些潜在的创业者不是去年 “图快” 的那波人，会有不少深思熟虑的人，不乏一些水下大神出现。

整个市场会因为这些创业者的出现而暖和起来，大浪淘沙中，投资者们出手更多，激励更多创业者们出来。

所以，我观察的第三个信号是：

这几位拿了好几轮融资的被市场共识的创业者们，浮出水面，在市场上推广自己的产品。

我认为当这三个信号都亮绿灯的时候，AI 应用层的大航海时代才真正开始。这可能需要一年的时间，也可能是两年，但最晚应该不会超过五年。

两篇文章