大模型该做什么业务？另一个视角

背景

最近机缘巧合，和几个创业公司的创始人聊了聊。面向小公司的ai创业机会一定是到了。那么又回到了初始的问题：现有流量和业务模式下（大厂）该、能做什么，在大模型该做什么业务？ 盘了一遍。小公司该、能做什么呢？

小公司

小公司的点在于没有大厂的现有地位（包括资本、流量和用户心智），但是也没有大厂里面百万槽工衣食所系，特别是百万年薪职业经理人衣食所系的巨大阻力。所以，小公司一定是用更根本的方式，用更贴近技术和人的本质的方式去重做一遍有用的业务。

运营、内容和逻辑

我在更早的文章简单说过我对我眼中web 3.0的应有之义。
逻辑还是蛮简单的，世界上永远会存在三个角色：平台、生产者、消费者。平台作为联接发生的地方，是沟通了生产者和消费者的场所，其核心价值在联接和人的发掘。生产者是内容/功能的定义者，其核心价值就是创造出了原本不存在的东西。消费者是使用者，流量的核心来源，其核心价值就是养活了平台和生产者。而互联网业务也可以分成三块：运营、内容和逻辑。运营核心是保证平台的正常运行；内容和逻辑都是平台上流通的价值，只不过因为生产成本差异过大，需要拆开考虑。
web1.0，互联网厂商独吞了运营、内容和逻辑。形成了新浪新闻这种自有编辑（内容生产者）和分类浏览框架（交互逻辑）的巨型平台，甚至再往前的电视和纸媒都是一样的组织结构。
web2.0，由于内容生产的工具迅速发展（markdown、手机摄像头和快手），内容生产者从厂商中剥离出来了，变成了（一部分有生产能力的）用户。这时候，因为生产者激增、生产效率稳步提升，整体生产量有了质变。平台为了保证联接的发生，推荐算法出现并改变了业界（其实搜索也在这时候真的解决问题了）。简而言之，厂商只保留了运营和逻辑（且变化成了更智能的方式），内容被交给了用户。
web3.0，我们现在看到了大模型的迅速发展，而且大模型是压缩了大量的知识和逻辑，在智力水平上远超过普通人的。从技术角度看，逻辑也完全可以从厂商中剥离出来，交给（更少一部分有逻辑能力的）用户。由于逻辑的生产、消费成本远高于（短）内容，搜推肯定是要进一步变化的，可能是模型内化的推荐？总结说，厂商只做运营（正经云和联接），逻辑和内容都交给用户。
当然，这个过程中一定存在着量激增、质骤降的问题，这个问题web2.0是靠搜推+用户负反馈来进行过滤的，web3.0是要解决类似问题的。

千人千面

上面的逻辑，我讲了很多遍，大部分人会给出极为正向的反馈，甚至有人会很兴奋。但是，我一直有一个核心问题没有想通：技术上应该就是对的吗？技术上就应该不存在客户端开发，PWA有所有的优势，为啥就没火呢？
前两天聊到了一个创始人给我了一个强烈的启示：也许一切的动力都是千人千面。看到的变化，只是技术被这个动力驱动展示出来的外显特征。互联网业务仍然分成三块：运营、内容和逻辑。
web1.0，全方位的千人一面。受困于生产力的严重不足，业务是全方位的千人一面。所有人只能看到一样的网站、只能读同样（信息、立场、叙事逻辑）的内容，千人千面是完全不被满足的。
web2.0，内容的千人千面。技术天然发展带来了内容生产力的相对解放，内容生产量从全网万级变成了单站点千万级。消费者（给钱的用户）就有诉求去找到更合自己口味的内容，技术被驱动着出现了搜推，把运营做到了下一个level，也把公司规模做到了下一个level（张一鸣真nb）。而且生产从厂商剥离，可能只是个成本问题，毕竟雇佣大量低成本生产者是不符合商业逻辑的。
web3.0。技术又天然的发展到了生产力极大解放的阶段。只不过这个解放是全方位的，一个是内容生产在不消耗更多人力的情况下，有至少两个数量级的效率提升（成本可能是四个数量级）。另一个是逻辑生产，有至少一个数量级的提升（成本也至少四个数量级）。
那么推论一定是逻辑从平台中剥离吗？从千人千面的动力上，似乎不一定啊。首先，分发会进一步聚集到几个更大的巨头中。那巨头上的内容和逻辑一定不能让巨头生产吗？之前巨头不把控这些是因为成本和ROI，只能开放生产端，并且用复杂的管理来维持生产、平台、消费的平衡（通常不会很成功）。现在如果成本都是四个数量级的下降，私有、可控的内容和逻辑生产对于平台的管理要求会低非常多，风险也会低非常多。而且资本增殖的动力也会驱使厂商尽可能快的占领价值贡献最大的生产环境才对。
所以，从千人千面的驱动逻辑下，所有的生产过程会以真·AIGC的方式回归到厂商手中，先被干掉的是UGC的U和PGC的P，而非其他角色。交互的递进也能很简单的解构了：平台规定交互范式、依靠范式pt模型优化交互容器；平台收集记忆用户所有信息；平台利用私有的用户信息和足够泛化的交互范式来针对用户的每一个需求进行私家定制，给出来从内容到逻辑全方位的千人千面。

做时间的朋友

或者说做模型的朋友。短期不要做模型很难完成的模式，长期不要做模型必然吞噬的模式。
一件事的价值大概来自于其中凝聚的体力、智力和内生动力（欲望）。工业革命把（大部分）体力从人的贡献变成了机器的贡献，模型一定会把（大部分）智力从人的贡献变成了机器的贡献，但模型在不做范式本质变化之前是不能够自发的、内化的把人的内生动力从人身上拿走。
智力其实是元能力（推理、思考）和信息的组合，其中信息部分是（在模型不做范式本质变化之前）没有办法做到实时性的。私有数据是共识的护城河，甚至搜索本身的质量也是护城河。
内生动力角度，是可以被推导的，毕竟人都是一样的身体构造，哲学也是伴随人类文明全程的学科。这部分大概是要做模型外的个人画像系统和欲望推导系统，因为每次都针对每个人做一次推理是商业上低效的。内容产品=内容+立场/价值观+表达结构/逻辑+媒介（语音、视频）。在原始内容一直、用户诉求一致的情况下，内容产品是一致的。包括建立共性的人性诉求也会导致必须有传统的推荐过程。qwen还提到了一个很好的点，内生动力是一个变化的过程，如何更好的迭代这部分也会是极为关键的一点。
这个维度去看的话，要坚定的做信息收集和用户画像，把模型不能做的事情做到极致。同时，规避掉为了模型当前智力水平、幻觉、长上下文能力做的一切workflow。

快准狠

也许，小公司就是要切到千人千面范式下的某个足够痛的点，结合模型的短期能力和长期预期，做时间的朋友，快速建立起用户信息和范式壁垒，迅速以新范式吃下对应痛点的蛋糕。放下技术思考，关注用户需求。

模型反馈

和dsr1和qwq对话了几轮。这个文章的核心问题在人的社会化倾向是不是强过千人千面的原始欲望，二者是要做平衡的。而且两个模型都提到了帮助用户建立认知破坏信息茧房的问题，蛮好的一个方向。
或者说，模型能做更个性化的事情，但是人类的需求是既有共性（甚至是主动追求共性，放弃正确性或者个性化）又有个性。所以，现有的平台靠协同过滤（构建群体）和头部内容（全体共性内容）的共性部分是极有价值且不可替代的，但模型的极致个性化也会带来更大的机会。而且破坏信息茧房的最根本性方法也是个性化，或者说根据个性进行反向操作。