作者｜高飛

去年這個(gè)時(shí)候，投資圈曾經(jīng)有過(guò)一個(gè)“投模型還是投應(yīng)用”的辯論。現(xiàn)在看來(lái)，這是一個(gè)無(wú)意義的議題，因?yàn)榧夹g(shù)生態(tài)的邏輯已經(jīng)變了。

多數(shù)人仍然習(xí)慣用傳統(tǒng)的“兩層思維”生態(tài)架構(gòu)來(lái)思考大模型：系統(tǒng)基座在下面，面向用戶(hù)的應(yīng)用在上面，二者涇渭分明。

歷史上看，這種二分法是對(duì)的：

1. DOS 操作系統(tǒng)面世時(shí)，沒(méi)有可執(zhí)行的 “.com” 或 “.exe” 程序，用戶(hù)根本無(wú)從交互；

2. Windows 問(wèn)世時(shí)，也沒(méi)有人會(huì)拿一個(gè)操作系統(tǒng)單獨(dú)“空跑”。哪怕是當(dāng)年經(jīng)典的“紙牌”和“掃雷”，也是微軟為了讓大眾理解并熟悉圖形界面，不得不自己編寫(xiě)的小應(yīng)用；

3. iOS 讓智能手機(jī)成為一種基礎(chǔ)設(shè)施，但首批吸引用戶(hù)使用的，還是紙飛機(jī)、拍照，甚至打電話(huà)這些關(guān)鍵應(yīng)用；

4. 云計(jì)算概念提出來(lái)后，人們談?wù)摰亩际腔谠频?SaaS 和各種網(wǎng)站，用不了多久就變成“這家公司用 AWS 跑后臺(tái)”這樣的陳述。云計(jì)算本身并沒(méi)有變成一個(gè)直接面向大眾的入口。

但是，AI 之所以是一場(chǎng)技術(shù)革命，就意味著它會(huì)顛覆我們已有的常識(shí)。我認(rèn)為，兩層架構(gòu)在這個(gè)時(shí)代已經(jīng)失效。

舉個(gè)例子：OpenAI 的 ChatGPT 從一開(kāi)始發(fā)布時(shí)，就既是一個(gè)模型，又是一個(gè)面向大眾的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用。

你不需要再去下載任何“子程序”才能讓 ChatGPT 跑起來(lái)；只需要在對(duì)話(huà)框輸入文字（提示工程，Prompt Engineering），它就能執(zhí)行推理或生成內(nèi)容。它甚至創(chuàng)造了最快達(dá)到 1 億月活用戶(hù)的新紀(jì)錄。這是一個(gè)毫無(wú)爭(zhēng)議的應(yīng)用。

但它同時(shí)也是一種模型，OpenAI提供了 API 調(diào)用，讓無(wú)數(shù)應(yīng)用可以基于它構(gòu)建。

當(dāng)我們說(shuō) “DeepSeek” 時(shí)，既可能指一種在 LMarena、AIME 榜單上排名靠前的前沿推理模型，也可以指一款曾登頂中美等多個(gè)國(guó)家 iOS 應(yīng)用商店的 App。

所以，下次再有人問(wèn)：“我們?cè)撏洞笳Z(yǔ)言模型還是應(yīng)用層？”也許可以告訴他，這不是一個(gè)非此即彼的問(wèn)題。在這個(gè)領(lǐng)域里，模型就是應(yīng)用，應(yīng)用也就是模型。

如果你在做模型，你的用戶(hù)并不需要了解多少編譯、鏈接或 SDK 之類(lèi)的東西，就能夠通過(guò)自然語(yǔ)言提示來(lái)使用它。

反過(guò)來(lái)，如果你在做 AI 應(yīng)用，其實(shí)最終還是在向用戶(hù)交付一項(xiàng)“大模型”能力，無(wú)論你使用的是提示工程、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、工作流、Agent，還是別的“套殼”手段，底層都還是那臺(tái)貫通一切的“大腦”。

模型與應(yīng)用的邊界正在塌陷，用戶(hù)甚至不知道，或者并不在意自己是在“跑模型”還是在“用程序”。

但是，除了投資規(guī)模，做應(yīng)用也并不比做基座模型廉價(jià)，因?yàn)?strong>在這個(gè)時(shí)代，切換一個(gè)模型底座并不比換輛車(chē)開(kāi)更難。幾乎你使用的所有 AI 應(yīng)用，都提供了在后臺(tái)切換模型的設(shè)置選項(xiàng)。

你能在云計(jì)算時(shí)代想象這些嗎？一個(gè)網(wǎng)站提供了切換不同云主機(jī)訪(fǎng)問(wèn)？還記得適配安卓、iOS 等不同系統(tǒng)、不同尺寸的手機(jī)有多難嗎？

只不過(guò)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)者還是需要一點(diǎn)戒備。你的產(chǎn)品最好不要在“智能演化”的延長(zhǎng)線(xiàn)上。就像山姆·奧特曼（Sam Altman）所說(shuō)：如果基座模型變得更好，你的應(yīng)用也應(yīng)該同步變得更好，而不是被徹底替代、不再被需要。