大模型产品化，不过是三支舞

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原创最新推荐文章于 2026-11-08 12:08:08 发布 872 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

教育科技公司如何构建AI技术主权：从采购依赖到垂直自研教育AI不是通用大模型的简单移植，而是以教学法为内核、过程性数据为燃料、轻量化部署为路径的技术重构。当课堂专注度识别需区分‘走神’与‘演算低头’，当作文批改必须理解‘立意新颖性’的教学语义，通用API便暴露出场景耦合不足、数据闭环断裂、技术债复利增长三大瓶颈。教育科技企业正从‘功能集成’转向‘教学逻辑建模’，通过自研垂直模型（如MathGPT）、教育专用算力集群、L1级过程数据治理及原子化教学组件封装，将技术决策锚点从供应商能力边界迁移至自身教研资产价值。这种转型本质是建立可解释、可迭代、可嵌入真实教学节奏阅读详情

今天，摆在全球数百个AI大模型面前的，是一个共同的问题：如何赚钱。

无论模型诞生地在中国还是美国，无论属于通用大模型还是垂直大模型，商业化可以说是这项技术在全球范围内共同面对的问题。

在大模型最初所带来的震惊与喜悦过后，是大量AIGC平台走向免费开放，大模型toB服务大打价格战。花样繁多的大模型，似乎始终无法激活用户的付费欲望。

而大家都知道，商业化的前提是产品化。虽然大模型带来的AIGC能力本身就有着非常强烈的产品化属性，但以一种软件应用来说，它还是过于粗陋和黑箱了。用户需要自己去探索AIGC究竟能带来什么，可能性有哪些，从而很难获得确定性的产品满足。另一方面，大模型在技术上的潜力也没有被充分挖掘。一些需要在产品设计层面放大的基础能力，还静静地躺在平台那一长串功能简介里。

于是，在全球共享的商业化压力下，大模型产品化开始提速。不分中美，无论是传统科技巨头还是新型AI公司，都开始在大模型产品化上发力，推出了五花八门，千姿百态的大模型产品化策略。

这种情况导致很多朋友会有点迷茫。放眼望去，感觉每家厂商都在做不一样的AI产品，提出全新的AI概念。但仔细想象，好像又说不出究竟哪里不同。

为了帮大家克服这种乱花渐欲迷人眼的“AI眩晕感”，我们盘点了目前大模型产品化的三种主要思路。

看不懂大模型产品化的诸多套路不要紧。我们只需要记住，今天的大模型，其实就是在跳三支舞。

通往全模态的胡旋舞

那些国际AI巨头眼里的AI产品大概长什么样，这个问题已经渐渐有了答案：他们可能希望AI跟真人差不太多。

不久之前，OpenAI和谷歌接连发布了新的AI产品，也就是OpenAI最新的旗舰大模型GPT-4o，和谷歌的Project Astra。**它们的共同点，是都加入了跨文本、音频与视觉的信息收集能力。**换言之，大模型正在从只能听、读、写，变成同时也能看和说。用户与大模型之间的交互模式，也在越来越像与真人之间的交互模式，而且大模型可以在200到300毫秒的区间内响应音频输入，这已经与人类之间的交流速度大体相同。

GPT-4o被称作OpenAI有史以来最为产品化的一款应用，就是因为它更加重视与用户之间的互动体验，打磨了诸如响应速度、具体使用功能等被定义在产品侧的细节。更重要的是，GPT-4o开创了一种新的产品模式：它比语音助手的交互形态更多，作用更广，同时比传统的AI对话框模式降低了使用门槛，增加了使用场景。

这种AI产品的使用体验，非常接近于跟真人打视频电话。很难不让人想到电影《Her》或者《钢铁侠》中的贾维斯，虽然在使用体验上肯定不如它们，但产品逻辑已经与科幻电影里对AI的使用想象一般无二。

我们有理由猜想，OpenAI在AI产品化上的思路，就是比对着科幻作品来进行设计的，只不过他们恰好有机会把科幻变成现实。

这种“类视频电话”的大模型产品模式，本质上是将不同的AI感知、理解、生成能力进行融合，就像胡旋舞会越转越快，随着大模型的不断发展，AI技术也在越转越快，把不同模态下的信息收集能力与内容生成能力都卷进来。

沿着这条路走下去，有理由相信接下来的主流AI产品会发生这样的变化：

1.类似Sora的视频生成能力，将很快融合到主流通用模型中。让AI应用能够同时听、看、读，并且能够生成包括文字、代码、音频、图片、视频在内的种种内容。

2.垂直类的AI模型生存空间会越来越小，通用模型集成的能力不断增多。就像GPT-4o里的“o”是Omni全能的意思。全能，将是AI产品主要的发展方式。

3.AI的记忆能力会越来越强，从而导致“全能+定制化”成为AI应用的主要发展思路。

虽然在目前阶段，大模型在很多时候还是为了与搜索、绘图、语音助手等能力结合。但随着全模态感知，全模态理解，全模态生成的“三全大模型产品”不断发展，大模型将不再是一种赋能技术，而是更倾向成为独立且全新的产品形态。

这个产品方向虽然还不成熟，但方向的确定却意义重大。

类“视频电话”的AI应用，可能是除了机器人管家之外，人类对AI的最根本想象。它的出现和发展，意味着AI时代最大的一座海底金矿正浮出水面。

类ChatGPT应用的集体舞

如果大模型是一支足球队，OpenAI这样的公司在前场进行突破，那么更多的AI公司、科技公司则需要在中场进行竞争。在ChatGPT爆火之后，OpenAI开始在智能体、文生视频模型、全模态模型等领域发展，但大量借着这个机会入局大模型的公司，则更多是在打磨自己的类ChatGPT应用。经历了漫长的内测之后，如今大量聊天对话框模式的AIGC应用走向公众。这时候问题来了，投入了这么多，也终于可以面向C端用户开放了，如此费劲，最后要怎么赚钱呢？

**于是我们正在目睹非常奇特的一幕：以国产大模型阵营为代表的大量AI项目，都集中在了类ChatGPT模式这个环节上。**向前走的文生视频等应用还没有完成研发，而环顾左右则会发现大家的能力大同小异，动作整齐划一，只有概念口号是个喊个的。

无论是叫AI助手、智能平台、智能对话还是智能搜索，本质上这些大模型产品都是类ChatGPT应用。从最早的文心一言，到通义千问、豆包、Kimi、腾讯元宝、讯飞星火、天工，市场已经充斥了太多的类似产品，大模型变成了一场货真价实的集体舞。

有一个囚徒困境正在困扰着所有这类产品：想要收费来回收研发成本，但又怕收费引起用户不满，把用户推向竞品；想要通过技术能力来实现差异化，但又拿不出真正具有说服力的技术方案，于是只能在概念、名称、噱头上下一番功夫。

为了摆脱这个困境，类ChatGPT应用们也找到了一些产品化方案，我们可以做个总结：

1.开始强调类GPTs模式，以智能体撬动市场升级。

俗话说得好，大模型+对话就是开个场，真正卖票还得看智能体。可定制化，具有专业能力的智能体，被认为是大模型商业化的真正归宿。面向这个可能性，各家厂商也开始了自己的探索，包括OpenAI打造了GPTs模式也是如此。

比如说，文心大模型已经正式落地了智能体能力，推出了文心智能体平台；火山引擎也公布了一站式AI应用开发平台扣子。基础的AIGC对话免费+高阶智能体收费的产品模式，是接下来大模型商业化的主要考虑方向。

2.把类ChatGPT产品作为流量入口。

另一种类似应用的产品化建设思路，是大入口+小收费窗口的互联网模式，即整体产品免费，但一些特定的功能可能需要开通会员或者使用代币。收费功能可能相对比较专业，瞄准特定需求人群，或者比较新奇好玩，调动用户的猎奇尝鲜心理。

这种模式的问题在于，会把整个产品变得越来越复杂。用户会有一种在玩免费手游一样的“被套路感”。而且整个入口的生态建设也需要更清晰的交互思路，以免用户刚刚接触大模型就面对非常复杂，到处都是收费入口的交互逻辑。

3.把类ChatGPT应用与自身优势结合。

第三种相关产品的建设方案，是结合这些平台类企业其他的优势项目，从而期望达到1+1>2的效果，至少要将一部分原有平台的用户绑定到大模型应用上。比如百度就强调将搜索、文库、网盘等应用与大模型结合，以各种方式调用文心大模型。腾讯元宝则宣布将与公众号创作生态进行结合，成为创作助手。

这种生态矩阵玩法，是互联网产品的一贯思路，但用户是否能够由此产生与大模型应用的粘性，是一件需要长期考量的事情。

我们必须尴尬地承认，曾经风头无两的ChatGPT，也已经在尝鲜期过去之后渐渐淡出了用户热情追捧的区间。用户更希望看到的是非常生动、好玩，能够引发流行趋势的AI应用，而不仅仅是生硬的对话框。

类ChatGPT应用真正的产品化春天，或许在于打破固化的AIGC对话聊天框架。把其能力抽取出来，变成更具有美感与传播力的软件产品。

毕竟集体舞里能被记住的，很有可能是不按规定动作的那一个。

拟人化的贴面舞

在这些大模型产品化的思路之外，还有一种思路应该得到重视，那就是将AI产品进行拟人。

不久之前，如何让ChatGPT“越狱”搞一些奇怪事情的教程四处流窜，一些网友掀起了跟AI“谈恋爱”的新时尚。无论我们怎么评价这些行为，必须意识到的是，**人类对AI的基础想象必须是拟人化、类人化的。**也就是说，我们需要AI有名字，有个性，跟人类有共同记忆，而不是冷冰冰且万能的对话机器。

从这个思路看，**AI带来的最大价值是情绪与情感价值。**我们需要与人对话，与人分享，和他人建立联系，但这个人可能也未必需要是真人。这种需求是客观存在，且具有商业化潜力的。GPT-4o被指责侵权采用了明星的声音等行为，其行为动机都是希望AI更加拟人，能够让用户产生与真人进行对话的想象。

让大模型拟人化，与用户跳贴面舞，在接下来商业化压力越来越大的局面下，很可能成为很多AI项目的重点选择。

比如说，豆包大模型当中就推出了角色扮演模型，AI会模仿不同人设、不同性格的人来与用户进行对话，并且可以通过智能体来自己设定聊天角色。

有人设的聊天，重点是多轮对话的记忆能力。这一点上，也有越来越多的大模型产品强调记忆能力，比如文心一言就强调多轮对话能力带给用户的沉浸体验角色感。

技术难度小，价值可能很大，但容易触碰法律法规与公序良俗的边缘地带。大模型拟人的产品化空间，应该会在未来得到越来越大的重视。由此可能辐射到的数字人主播、专属AI助手等产品化形式，有着非常充裕的讨论和想象空间。

大模型的产品化，目前整体处在一个高不成低不就的尴尬情况里。向上突破，技术代差依旧明显，技术的未知领域情形不明；横向竞争，同类大模型产品过多，已经产生了让人窒息的挤压感；向下覆盖，大多数互联网用户其实还对大模型应用没有感觉，找不到使用与付费的必要性；弯道超车，搞一些拟人项目，还容易触到各种雷区。

这种情况下，大模型的产品化必须戴着枷锁跳舞，既要让观众看到，又要小心舞台上的荆棘。

或许在不远的未来，一个或者几个天才般的产品化创意，将解决一切大模型的苦厄。但在今天，做大模型产品的主旋律依旧是赔钱赚吆喝，打肿脸充胖子。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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