做了14年大模型行业，说实话，今年这行情有点乱。

很多人问我，现在入局AI大模型产品行情还来得及吗？

我直接说结论：别听那些专家吹什么“颠覆”，那是资本的事。咱们做产品的，得看钱花哪了，看用户骂什么。

先说个真事。上周我去见一个创业团队，老板拿着PPT跟我聊了俩小时。什么多模态、什么Agent、什么智能体。听得我头大。

最后我问了一句：你的客户是谁？他们愿意付多少钱？

老板愣住了。

这就是现在AI大模型产品行情里的通病。技术很炫，落地很悬。

咱们拿数据说话。

据我观察，2023年Q4到2024年Q1，国内大模型API调用量涨了大概300%。看着挺猛对吧？

但仔细看留存率，只有15%的企业用户保持了高频调用。剩下的85%，要么是用来写写文案，要么就是测试一下，然后就弃用了。

为什么？

因为大多数场景，根本不需要大模型。

比如一个电商客服，以前用规则引擎就能解决80%的问题。现在上了大模型，成本翻了十倍，回复速度慢了3秒，还经常胡言乱语。

老板们不傻。

所以，现在的AI大模型产品行情，正在经历一个剧烈的“去泡沫”过程。

以前是“有模型就行”，现在是“有场景才活”。

我最近帮一家传统制造企业做咨询。他们想搞个“智能质检”。

一开始，他们想用通用大模型，直接对接视觉数据。

我拦住了。

我说，别整那些虚的。你们的问题不是“理解”，是“精度”。

最后我们没上大模型，而是用了一套轻量级的CV模型，加上少量人工复核。

结果呢？

准确率从92%提到了98%，成本降低了60%。

老板高兴得请我吃了顿烧烤。

这才是真实的AI大模型产品行情。

不是所有问题都需要AI，更不是所有AI都需要是大模型。

再说说另一个趋势。

私有化部署在降温，SaaS化在升温。

前两年，很多国企、银行，非要搞私有化部署。觉得数据放自己服务器上才安全。

确实，安全很重要。

但是，维护成本太高了。

一个中等规模的私有化部署，光运维团队就要养5-8个人。每年硬件折旧、电费、人力，几百万就没了。

现在的情况是，越来越多的中小企业，开始转向行业垂直的SaaS服务。

这些服务商，把模型调优好了，把数据清洗好了，你直接拿来用。

虽然数据不在自己手里，但对于大多数非核心业务来说，这点风险完全可以接受。

毕竟，活下去比什么都重要。

最后，我想说说人才。

现在招大模型算法工程师，薪资还是很高。

但是，懂业务又懂AI的产品经理，严重短缺。

我面试过一个候选人，技术很强，能改底层代码。

但他问我：怎么让大模型生成的文案更符合品牌调性？

他答不上来。

因为他在学校只学了Transformer架构，没学过市场营销。

这就是痛点。

未来的AI大模型产品行情，拼的不是谁家的模型参数更大，而是谁更懂业务痛点。

谁能把AI真正嵌入到工作流里，而不是作为一个独立的聊天窗口，谁就能赢。

所以，给各位的建议就三条：

第一，别盲目追新。GPT-5还没出，你先用好GPT-4o或者国产的混元、文心。够用就行。

第二，聚焦小场景。别想着做一个全能助手，先解决一个具体的、高频的、痛点明显的问题。

第三，算好账。每次API调用多少钱？能省多少人力？ROI是多少？算不清楚，就别上。

行业还在洗牌，但洗牌之后，留下的才是金子。

别焦虑，别跟风。

静下心来，看看你的用户到底需要什么。

这才是做产品的正道。

以上，纯个人经验，不喜勿喷。

本文关键词：AI大模型产品行情