大模型产品，会往什么样的趋势发展？
下一个国民级的AI 应用长什么样？
2023 年 2 月，ChatGPT横空出世，点燃了AI Native的概念，让一众创业者和巨头兴奋不已，试图打破传统探索独立APP的新形态，从上而下颠覆应用生态。然而， 18 个月过去了，我们发现一切并没有想象那么快。
8 月 13 日，QuestMobile发布了《 2024 年生成式AI大模型应用生态研究报告》。积极的是，根据QuestMobile监测数据，独立APP跑出了 2 个千万级用户流量的AI应用，抖音集团的豆包、百度的文心一言分别为 2752 万和 1134 万。但意外的是，还有 8 成独立应用流量低于 50 万。
究其根本在于，AI应用与移动互联网时代有巨大的不同，彼时移动端有大量的用户需求未被满足，需要创新应用从0-1，而如今未被开发的需求并不是大多数，卷画画、卷写诗无法让AI应用快速“做大”。
这或许是另一种AI应用形态异军突起的原因。QuestMobile数据显示，互联网头部APP中有 9 成在布局内嵌式AI应用，用AI改造现有服务体验，为解决问题提质增效。其中，在支付宝上提供服务的“AI金融助理”支小宝用户量已达 5908 万，用户数跑到了AI独立APP的前头。
这让我们认识到，无论是AI原生的独立APP还是内嵌AI，外在的“面子”形式其实并不重要，真正能让大众用起来的AI，才是技术落地的关键。
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AI独立APP上不了“速成班”
回顾从互联网到移动互联网的发展，我们发现，短视频平台抖音、基于LBS定位的外卖平台美团、基于智能手机的微信和支付宝，都是移动原生的产品。他们创造了新的产品形态和新的商业模式，快速成为移动互联网时代最顶尖的产品。
也正是因此，在AI时代到来的开端，整个行业都在探索AI Native的形态，要做AI版本的超级APP。
从技术的角度来看，AI Native应用确实很“性感”，它可以围绕AI技术长出无限的应用功能，为用户提供高度个性化、新奇的体验，品牌认知也更强。这样的产品形态，也给智能交互创造更多空间，AI Native应用能够实现更自然、更沉浸的交互体验。
但同时也将应用创新带进了一个误区：AI产品必须要Native，才能让AI技术发展更远。
事实证明，AI它本身的产品形态，是独立APP、Agent、小程序还是应用插件，都并不那么重要，重要的是找到合适的场景、需求和用户群。
我们经常将现在这个阶段称为“拿着锤子找钉子”，即AI能力有了，关键在于能解决什么问题。
在不断地场景突破中，去年 11 月，OpenAI开发者大会中发布的GPTs将Agent带到了大众视野，仿佛嵌入一个Agent，就能一蹴而就地打造出所谓的AI Native应用。但同样因为缺乏真实需求场景的支撑，许多GPTs项目最终只能黯然退场，甚至微软直接取消了GPTs项目。
显然，让AI独立APP上“速成班”难免有些拔苗助长，行业快速的跟进和赶超带来的是应用“越来越像”。据QuestMoblie报告显示，应用的类型呈现高度集中的状态，无论是LLM的语言处理，还是文生图、视频生成，集中在各行业生产力工具的范畴中。
场景的同质化导致了产品的同质化，不少LLM产品从产品形态、能力甚至是UI设计上都几乎如出一辙。
一位独立开发者告诉我们：“AI应用现在面临着用户迁移门槛很低的情况，你看某APP收费了之后，很多用户就去选择了免费的另一家了，因为产品的能力同质化，几乎没有不可替代性。”
更重要的是，AI产品与传统互联网、移动互联网时代的产品有着很大的区别——它们需要通过不断地使用来学习和进化。这就需要真实用户数据的反馈和具体场景的不断打磨，才能使产品日益精准和完善。
正因此，现实情况是许多AI产品在初期就缺乏足够的用户基础和应用场景，导致无法收集到足够的数据来优化模型，形成了开局困难。
不过，千万级用户流量的独立APP出现，也让行业看到持续增长的希望。关键是大家要淡化“速成”的幻觉，给它们更多时间和空间，能在不断变化的市场中寻找新的突破口，找到可持续的商业模式。
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嵌入超级APP，AI落地的另一条主航道
当我们在尝试创造AI超级APP时，却忽略了我们原本就有超级APP。
内嵌式AI崛起，让大家看到AI应用落地的更多可能。以支付宝为例，作为国内第二大商业开放生态，其小程序数量超过 400 万，覆盖了零售、餐饮等主要行业的90%商家，每天有近 7 亿人次使用其生活服务类小程序。这一庞大的生态，为AI应用提供了一个现成的、活跃的落地场景。
而国民APP也正在用自己在验证过的用户需求和场景土壤，孕育出更加实用的AI产品。
基于支付宝平台，蚂蚁的AI技术尝试落地“三个管家”，覆盖金融理财、生活服务、医疗健康这 3 个大众焦点场景。得益于支付宝生态内原有的业务场景和流量，快速迎来了第一波用户。
其中，作为生活管家的支付宝智能助理，能帮用户用AI唤起各类服务，完成买咖啡、购物等日常任务，让AI融入更多普通人的生活。更早上线的AI金融助理“支小宝”则专注理财和保险专业知识问答，能提供行情解读、持仓分析、保险配置和投教科普等专业服务，最新月活用户已经高达 5908 万，而这也仅仅只达到了支付宝APP用户的6.6%。
通过内嵌在超级APP的生态中，它们为AI应用提供了一个现成的、活跃的落地平台，让AI的飞轮快速转动起来，无需从头开始寻找场景、构建用户基础。另一方面，AI的能力也反哺了生态，为支付宝等超级APP的用户带来了更加智能化、个性化的服务体验。
同样快手的可灵也提供了鲜活的例子。在「可灵」爆火之后，许多用户通过可灵生成视频后直接充盈了快手的短视频生态。
相比之下，一些独立的APP在落地过程中面临的场景挑战，在超级APP中内嵌AI得到迎刃而解。内嵌的AI应用也可以顺滑地迁移到不同的服务场景中，切换成本更低。
QuestMobile的报告认为，AI应用插件依托超级APP等生态流量池，能够低成本触达经营用户，同时能与生态内的现有业务场景及能力快速融合。在现有互联网生态的竞争下，插件类AI应用具有更高的突围概率。
回到开篇的话题，大模型落地确定的趋势之一，是解决用户需求和痛点、找到合适的落地场景、创建可预期的商业模式。本质上，这些才是大模型产品落地的“里子”，而非昙花一现的概念。
可以预见的是，无论是独立APP的尝试，还是超级APP内嵌AI的策略，它们都将在各自的探索之路上，找到各自适应市场的最佳路径。技术的多样性和创新的丰富性将共存，共同推动着AI应用向更深层次、更广领域发展，让更多普通人感受到AI带来的不同。
总结
**总结文章：《大模型产品的未来趋势与国民级AI应用展望》**文章探讨了大模型产品的发展趋势以及下一个国民级AI应用的形态，从ChatGPT的兴起到当前AI应用生态的现状进行了全面分析。主要观点和发现包括：
1. **AI原生应用的挑战**：
- 2023年ChatGPT点燃了AI Native的概念，但独立AI应用的发展并未如预期般快速普及。
- 根据QuestMobile数据，尽管抖音豆包和百度文心一言等独立AI应用达到了一定用户规模，但大多数应用流量仍低于50万，反映出AI独立应用推广的难题。
- 原因在于当前未被开发的用户需求并非蓝海，AI应用需要找到新的突破点。
2. **内嵌式AI的崛起**：
- 相比独立AI应用，内嵌式AI应用（如支付宝的AI金融助理“支小宝”）更成功地吸引了用户，用户数快速增长。
- 内嵌式AI利用现有超级APP的用户基础和场景，解决了独立应用缺乏场景和数据的问题。
- 这种模式不仅降低了AI产品的推广成本，还为用户提供了更加智能化、个性化的服务体验。
3. **真正让用户用起来的AI才是关键**：
- 无论是独立AI应用还是内嵌式AI，外在形式不是决定因素，关键在于找到适合用户需求的场景和商业模式。
- AI应用需通过不断使用和反馈来优化模型，提升产品精度和用户体验。
4. **未来趋势**：
- AI大模型将更加注重解决用户需求和痛点，寻找合适的落地场景，并创建可预期的商业模式。
- 独立AI应用和内嵌式AI将在市场中找到各自的定位，技术多样性和创新丰富性将共存。
- 长期来看，大模型产品将向更深层次、更广领域发展，使更多人感受到AI带来的变革。
总之，文章指出AI应用的发展需谨慎评估市场需求和用户场景，避免单纯追求形式上的创新而忽视实际应用的价值。内嵌式AI通过利用超级APP的生态优势，有望实现更快速的发展，而AI应用的最终目标是真正融入用户的日常生活，为其带来实质性的便利和改进。