从业者必看：大模型行业的3个关键转折点

AI模型领域最近动作频频，表面上看是零散的动态，实际上折射出行业深层次的变化。

先快速梳理一下最近的几个关键动态。

1. 大模型中的token是什么？一文让你搞懂什么是token！人工智能AGI大模型老王 - • 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力； • 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更...

2. 腾讯云大模型Token Plan畅享龙虾和编码自由 - 腾讯云 最新活动 产品 解决方案 定价 企业中心 云市场 开发者 客户支持 合作与生态 了解腾讯云 腾讯云大模型 Token Plan 腾讯云大模型 Token Plan 面向龙虾和 AI 编码场景设计，覆盖多种主流模型、灵活套餐、极速调用。了解更多>> 面向龙虾和 AI 编码场...

3. 读懂AI Agent：基于大模型的智能体（类openclawd的框架通解） - 将大模型作为AI Agent 的核心大脑，就可以实现以往难以实现的将复杂问题拆解成可实现的子任务、类人的自然语言交互等能力。由于大模型仍存在大量的问题如幻觉、上下文容量...

这些动态看似独立，实际上都指向同一个趋势。让我来深度解析一下。

第一，能力提升放缓，应用创新加速。大模型能力的边际提升正在递减，这不是坏事，说明技术接近瓶颈了。但应用层面的创新在加速，这是好现象。

这意味着什么？意味着模型战争可能接近尾声，应用战争才刚刚开始。

第二，落地思考。不要被模型的升级速度带节奏。对于大多数场景，GPT-4级别已经足够。关键在于：如何基于这些模型构建真正有价值的应用？

我的判断是：通用模型会变成基础设施，真正的机会在于垂直场景的深度优化。

第三，创业机会。模型能力的普及化，降低了创业门槛。但这也意味着竞争会更激烈。未来比拼的不是谁用了什么模型，而是谁能解决实际问题。

我的建议：不要做'我也用AI'的事情，要做'只有AI能做'的事情。

总结一下我对AI模型的看法：行业在成熟，机会在涌现，但门槛也在提高。持续学习、注重实践、保持思考。这就是我对从业者的建议。