为什么我对AI的商业化悲观

AI赛道目前几种细分：

1、做LLM基座大模型，训练贵、服务器算力贵、大厂红海竞争激烈，商业化还很难无论2C卖会员还是2B卖token。大厂专属，属于战略性投入，包括chatgpt都不挣钱，其他公司也别想了。

2、做垂直大模型，先不说商业化的问题了，高质量的垂直领域大数据都搞不来。IBM搞沃森都失败了，谁家公司真有信心能商业化成功？基于transformer的确对预训练阶段的数据结构化、打标要求低了，但同样的，训练出来的模型也很难用于严肃情景。

3、做workflow和agent的低代码saas平台，类似dify和coze。但这种平台技术含量不高，没太大壁垒，更重要的是，它的目标用户是谁？C端消费者不会用，门槛高了。B端公司也不会用，小B没人懂，大B自己基于LangChain开发个系统就好了。有一定基础的开发者可能更感兴趣，但这种人在公司基本人微言轻，要不了多少预算。而且dify建的agent能干嘛呢？快速搭个RAG，以及自动化一些体力活？这就注定了dify的价格高不起来。低价saas，有成功的商业案例吗？看看有赞股价跌成什么样了，港币几分钱一股。。。

4、非LLM的AIGC，比如midjourney，sora之类。midjourney商业化是非常成功的，可能是因为公司人少，而他们又是AI生图第一个出圈的。但未来怎么样，真不好说了，一方面开源模型越来越多，另一方面基于开源模型做saas服务的公司也有了不少，比如网易就基于stable diffusion搭了个saas出来。竞品会越来越多，未来利润怎么样不好说。算力、存储、开发团队算下来，成本不低的，如果用户付费率下降，还是不是个好生意呢？反正我是自己电脑做的本地部署，一台6000多的游戏本就搞定了，图片完全免费生成。

5、AI行业应用。目前看下来，只有基于RAG做个私有化知识库比较热闹，但这玩意儿没太多应用场景，更没有什么门槛。和有asp之后，出现cms一样，是个入门级的应用，和商业化八杆子打不着。现在800块建站多了去了。RAG未来也就这待遇，用chatGPT或dify 甚至几分钟就可以搭一个了[黑线]，你说怎么卖钱吧？

AI agent，特别是垂直行业的AI agent似乎是众望所归，但agent能做到的事情，现在的程序多写几个if else真的也都能做到。没有什么是agent能做但传统编程做不到的。除了交互体验上支持多模交互，以及更好的nlp能力，agent暂时并未让我看到太多惊喜。这也是为什么open ai说他们不期待更优秀的大模型，而是更期待有创意的agent的原因。关于agent在行业的深度应用，大家都在等有创意的团队给出好的实践，那种传统编程做不到的产品。真的很难。

这轮AI感觉很热闹，但往商业化上一想，又感觉哪哪都堵着。12345都有机会，但又都不容易。