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。
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。
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。
