你好啊，我是雨飞，见字如面。

01

观点无论对错，谈谈自己的理解

7月4号的世界人工智能大会上，李彦宏再次发表了自己对大模型的看法，并呼吁大家不要卷模型，要卷应用。那么为何到现在也没有看到明星级的应用呢？谈下我的理解。

首先，李彦宏的观点其实不止这一个，比如下面还有，很多大模型公司热衷于写高考作文，其实使用价值是不大的。

AI 写高考作文，确实没有太多价值，但是使用 AI 去辅助填报高考志愿，去解答考生的问题是有意义的。在这个方面上，我十分赞同李彦宏老板的观点。

02

谈谈AI应用的困境

至于，不要卷模型，而卷应用，这个观点，我不赞同。

首先，大模型虽然有很大的商业和应用前景，但是目前实际模型的性能还远远达不到真正商业化的水平。很多时候，都是厂商去做培训，然后卡在了 POC 的环节，实际效果要做上去是十分困难的。因此，我们首先是需要一个高质量、高水平的大模型。

以我最近经常使用的 deepseek 大模型来讲，不管是纸面排行数据、实际体验，从代码编辑到逻辑推理能力都取得了非常不错的成绩。

而且，API 的价格并不贵，每百万输入 tokens 1 元，输出 2 元。

虽然，已经很便宜了，但是目前市面上仍然没有看到一款基于 LLM 推出的爆款应用。是大家不在卷吗，还是大家不想卷吗？

我拿一个实际例子和大家讲讲，我司最近在探索 LLM 在推荐系统上的一些应用和探索，有关注过我之前文章的朋友应该可以看到，我发过一些相关文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/699065203

我们尝试了多个版本的大模型，比如 GPT、claude 以及国内的 kimi、智谱和 deepseek。最核心的问题是，我们推荐的物料是私有的，这些大模型的 API 很难理解我们输入的物料究竟是什么，同时，一旦输入的内容过多，模型的效果就直线下降。

另外，不同的大模型对于提示词的适配也不同，一套提示词在 A 大模型上可能表现还可以，但是到了 B 大模型上的效果就下降了不少。而且，如果一个大模型适配一套提示词，那就变成了像之前安卓开发需要适配很多不同分辨率的问题，太难搞定。

为此，我们最终就敲定了两个表现最好、收费还便宜的模型，其他的模型只能暂时放弃。而且由于需要将自己的物料信息注入给大模型，这不仅导致了 token 过长的问题，整体耗时也会变长，这就给我们上线进行灰度测试带来了麻烦。

不过，现在还没有找到更合适的方法，也只能让前端的朋友去开发一个对话的场景，降低用户对时间的敏感程度。这套流程下来，几个月就过去了，最后能不能真的上线，还是遥遥无期。

从实际来讲，虽然搜广推是老牌的互联网业务，但依靠 LLM 去提升用户的体验以及 LTV 等指标，虽然看起来美好，但可能是一件非常有难度的事情。

03

AI应用的基础还是模型，模型性能足够才有可能产生更好的应用

就那最近比较火的可灵来说，其实也是在卷模型，通过提高模型的实际效果来吸引用户。

像这种文生视频、图生视频的技术，很多家公司都有相关的应用了，比如 luma、即梦等。但是实际效果没有可灵的好，而且账户申请速度也比较慢。

质量高、效果好、而且公测，大家都可以用，这也是可灵能快速出圈的原因。所以，单纯的去卷应用是没有意义的，还是要提高基座模型的效果。

最后，没有申请可灵账号的，可以关注下官网，有专门的审核渠道会方便大家审核。

好啦，我写完了，欢迎点赞，留下你的名字，祝，万事顺利?。

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