大模型该做什么业务？

背景

在大模型公司也高强度的干了一年了，最终的业务收益却是负向的不行。这一年整个行业也是风风火火到坎坎坷坷。特别是下半年各家业务承载开始稳定到一些固定产品上，某些产品的数据简直是在判死刑，包括dau断档领先的豆包也开始反思了。
整个行业一直都在拿着锤子找钉子，特别是直接做大模型创业的公司，因为没有领域，就硬创造了一个AI领域。但是有人听说过做toC的数据库领域吗？AI和数据库对用户来说有啥本质区别吗？这都是技术，不是问题域的范畴。对用户讲AI领域就是在自说自话。
叠加上模型迭代开始有分叉了，大家的认知也开始有了差异，并不是全都AGI、满嘴信仰了（好事）。站在我的角度，简单拆解一下模型该干嘛，为未来做个规划。

免责：援引James Blunt的一句话，Opinion is like a**hole, everyone has one. 这里说的一切都是a**hole。

PMF

仅讨论toC，toB的话做好只是时间问题，需要时间去迭代出足够聪明的模型，需要时间去沉淀足够可扩展的垂类模式，需要时间去让甲方爸爸慢慢理解大模型。
ToC所有的失败都源于PMF，进一步下挖都源于三点：1. 模型太贵了；2. 纯内容生成并不足以打动用户改变现有的行为模式（包括下载、使用新App、不再直接打开垂类应用）；3. 模型输出不能直接使用。模型太贵导致了活下去极为困难；纯内容生成导致了留存差到爆；不能直接使用的内容要求用户去修改或者干脆多次尝试，这个成本还是很高的，一两次错误会产生非常大的落差进而放弃产品。
所以，需要利用模型解决用户切身需求，且解决这些需求是能够给平台带来直接（较高）收入的。而需要模型解决的需求，一定是用户有一定沟通动力（交互有成本）的，同时，面对的解空间要足够大、数据足够复杂（解法有成本）。同时解法的试错成本低或者用户有充分能力去修正生成结果。只有这样才能通过使用模型给用户带来切身收益，进而PMF才能勉强成立。
其实很简单的可以认为，现有业务有广义输