AI硬核思辨：AI原生应用，在中国为什么卷不动？

原文来源：硅星人

图片来源：由无界 AI生成

1月6日，“知乎AI先行者沙龙”就热点话题开启两场圆桌对谈，由硅星人/品玩CEO骆轶航对话众多AI专家。

对话主题:“AI落地进行时，让创新真正触手可及”

参与嘉宾：兔展智能董应赛、网易伏羲游戏李乐、WPS AI汪大炜、WeShop吴海波。

主持人：硅星人/品玩CEO骆轶航

以下是对话内容实录：

中国的AI原生应用发展这么慢的原因是什么？

骆轶航：感谢大家，刚才听了行远和博杰两位老师讲得非常好玩，行远其实每个东西做得看上去都跟大语言模型没有关系，其实这几年脉络是下来的，你无聊问答的那个东西做早了，你晚四年到五年做那可能就是完全不同的一个场景，其实我觉得特别有意思，他坚持一个路径能做一些非常有意思的事。

博杰老师特别有意思，昨天我们几个朋友在一起讨论过这个问题，博杰老师把AI分成了有用和有趣两类，我们问你为什么不把智能、可感知、可推理甚至做一些最重要的生成当作一个划分呢？他说这是一个基础、一个标准没有这个我们谈什么？我们是在这个基础之上才去谈有趣和有用这两类。

我还是做一个简单的调研，现在在场的同学们有多少人以为自己用过AI Agents？有多少人用过有用的Agent？说白了帮你法律顾问、财务顾问、文档顾问？有多少人用过有趣的Agent，陪聊之类的，我特别担心大家不用有趣的Agent。

我进门的时候做那个测试，你向左还是向右，向左是愿意接受AI的陪伴，向右是不愿意，我义无反顾地选择了向左，作为一个i人，我觉得不是一个E人，我觉得如果可以不跟人沟通，用AI陪伴我觉得也还蛮好的。其实我觉得AI陪伴有用的维度我可能有一个观点跟博杰老师不太一样，跟这个阶段不太一样。但是博杰老师是在做事，我是在扯淡，这是差别。

如果我们真的相信成本未来能够降下来的话，有趣一端能够创造更大的价值，因为这个世界大部分是有用的，他们也不会做很多的事情，这是一个很有意思的事，我们今天就落地去聊一聊AI的应用、AI的应用能够产生，我们怎么能够尽快地去落地，我们先上来给每个人拍一个砖，问每个人一个问题。

过去也一年一些大佬拼命地去跟大家去讲，我们不要再去开发那么多模型了，“百模大战”东西太多了，赶紧开发应用吧。但过去的一年事实上至少在国内并没有出现真正的所谓的native AI APP的大繁荣，一部分人还在卷模型，普通人对AI应用很多时候可能无感，可能少部分的AI应用，最近这一两个月可能会有爬坡。我相信现在有的人可能注意到豆包现在投放量蛮大，有人人还用到了豆包、还用到了星野，海外用户可能大家都用Character AI、包括用派、用AI等等，但是其实整个应用在国内没有得到一个大的繁荣，很多平台也都推出了自己的工具包，希望开发者去开发应用，好像也没有那么多，原因是什么？是模型不行？还是什么原因？大家的观察，我相信各位都在做，有基于国内的基础模型去做的，也有基于海外的模型去做的，大家能不能直言不讳地讲讲这个原因。

“底层模型做开发还是有差距，是需要承认的”

董应赛：原来经过这几轮技术的更迭，大家可能会通常有一个认识，觉得可能在中国移动互联网，可能会更繁荣一点，就是做应用这个事在中国更有热情，大家更愿意去做，而且用户基础也在这里，觉得中国通常都会对做这件事情，或者说回到这个问题上开发AI APP的热情以为会比美国更多一点，我觉得这一次通用人工智能最重要的还是基础的技术是不是做得很扎实，这个应用的效果才能做得好。

我自己的体会是因为我原来在Mate、在Facebook工作过几年，我一直跟我美国的朋友有交流，其实是会发现国外它有一个跟中国最大的一个不同就是大家的人才密度其实还是更高、更集中一点。比如说真的是OpenAI、Google等三家人才密度是非常高的，在资源、资金、算力，人才投入在相对集中的公司里面，做出来的模型确实是很好的。比如说大家都在说是不是做了接近于GPT4的能力了，刚才前一场沙龙的交流过程中听到几位专家的说法其实也比较有自信会觉得可能差距没有那么大，但是我们自己的体验在应用端，要基于这些底层的模型来做一些开发的时候，还是会觉得是有差距，是要去承认的。而且在国内事实的情况是比较分散。

骆轶航：模型太多了是吧？