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如今在硅谷，有一半以上的创业项目都围绕GPT做生态，其中很多都是面向To C的项目，可谓百花齐放。 反观国内，在基座大模型方向，百模大战。实际上未来大部分都会走向To B方向，做To B垂直领域的大模型创业，解决行业特定的问题。 但我却认为：大模型方向创业，现在就去做To B，就是一个深坑。基于通用大模型，通过创新型思维，去做To C，才是光明的未来。 颠覆性创新革命，从来都是先引爆To C 无论PC浪潮，互联网浪潮，还是移动互联网浪潮，都是在C端先爆发的。PC时代的苹果电脑，互联网时代的门户网站，移动时代的iPhone和Android，都是在消费端快速普及。几年以后才逐渐渗透到各个行业。 C端才能创造增量市场，B端只会加剧内卷 单纯只是B端普及，但是却没有打开C端市场。等于供给更多了，消费却没变。结果就是更加的内卷。 例如2016年AlphaGo这一波深度学习的AI浪潮就是如此。尽管AI技术前进了一大步，但是因为没有引爆C端市场，所以内卷得非常厉害，头部的AI公司也都活得很苦逼，去竞争那些To B和To G的订单。 大模型做B端市场，投入很大门槛很高 但距离引爆点尚早 进入特定的垂直行业，需要丰富的垂直行业领域数据做训练，需要领域专家的深度配合和反馈，这不是一个短期能做好的事情。 而且大模型存在一定的「胡说八道」的概率，这在B端严肃应用场景，几乎是不可接受的。例如问诊场景，给出不靠谱的诊断结果。而要解决精确性的问题，不是短期内可以达到的。 如果只是在B端提效，而非彻底改造B端，那么B端升级用大模型的时间点还没有到来。 因此，我简单的认为：大模型代表的这次AI技术革命，最早的落脚点还是应该在To C的场景，特别是细分的To C场景。就像硅谷那些创业公司一样，我们还是要把目光投向To C。 |
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