今天，大模型技术在全球范围内遍地开花，但一个共同的难题摆在所有AI公司面前：如何让这项技术真正赚到钱？无论是通用大模型还是垂直大模型，无论在中国还是美国，商业化都是必须跨过的门槛。在最初的惊艳过后，大量AIGC平台走向免费开放，大模型toB服务陷入价格战。花样繁多的大模型，似乎始终无法激活用户的付费欲望。

然而，商业化的前提是产品化。虽然大模型带来的AIGC能力本身就有着强烈的产品化属性，但以软件应用的标准来看，它仍然过于粗陋和黑箱。用户需要自己去探索AIGC能带来什么，有哪些可能性，很难获得确定性的满足感。另一方面，大模型在技术上的潜力也没有被充分挖掘，一些在产品设计层面可以放大的基础能力，还静静地躺在平台的功能简介里。

于是，在全球共同的商业化压力下，大模型产品化开始提速。不分中美，无论是传统科技巨头还是新型AI公司，都开始在大模型产品化上发力，推出了千姿百态的策略。这让很多朋友感到迷茫：放眼望去，每家厂商都在做不一样的AI产品，提出全新的概念，但仔细想想，好像又说不出究竟哪里不同。

为了帮你克服这种“AI眩晕感”，我们盘点了目前大模型产品化的三种核心思路。看不懂那些花哨的套路不要紧，你只需要记住：今天的大模型，其实是在跳三支舞。

第一支舞：通往全模态的胡旋舞

国际AI巨头眼中的AI产品大概长什么样？这个问题的答案已经越来越清晰：他们希望AI能跟真人差不太多。

不久前，OpenAI和谷歌接连发布了新产品——OpenAI的GPT-4o和谷歌的Project Astra。它们的共同点是：都加入了跨文本、音频与视觉的信息收集能力。这意味着大模型不再只能听、读、写，而是同时也能看和说。用户与大模型之间的交互模式，正在无限接近与真人的交互。大模型可以在200到300毫秒内响应音频输入，这已经和人类的交流速度基本一致。

GPT-4o被称作OpenAI有史以来最具产品化的应用，正是因为它更重视与用户的互动体验，打磨了响应速度、具体使用功能等产品侧细节。更重要的是，GPT-4o开创了一种新的产品模式：它比语音助手的交互形态更多、作用更广，同时比传统AI对话框降低了使用门槛，增加了使用场景。

这种AI产品的使用体验，非常接近于跟真人打视频电话。虽然还比不上电影《Her》或《钢铁侠》中的贾维斯，但产品逻辑已经和科幻电影中对AI的使用想象如出一辙。我们有理由猜想，OpenAI在AI产品化上的思路，就是比照着科幻作品来设计的，只不过他们恰好有机会把科幻变成现实。

这种“类视频电话”的大模型产品模式，本质上是将不同的AI感知、理解、生成能力进行融合。就像胡旋舞会越转越快，随着大模型的发展，AI技术也在越转越快，把不同模态下的信息收集与内容生成能力都卷进来。

沿着这条路走下去，我们可以做出以下判断：

• 类似Sora的视频生成能力，将很快融合到主流通用模型中。AI应用将能同时听、看、读，并且生成文字、代码、音频、图片、视频等各类内容。
• 垂直类AI模型的生存空间会越来越小，通用模型集成的能力不断增多。正如GPT-4o中的“o”代表Omni（全能），全能将是AI产品的主要发展方向。
• AI的记忆能力会越来越强，导致“全能+定制化”成为AI应用的主要发展思路。

虽然在目前阶段，大模型更多还是与搜索、绘图、语音助手等能力结合。但随着全模态感知、全模态理解、全模态生成的“三全大模型产品”不断进化，大模型将不再只是一种赋能技术，而是成为独立且全新的产品形态。这个方向虽然还不成熟，但方向的确定意义重大——类“视频电话”的AI应用，可能是除了机器人管家之外，人类对AI最根本的想象。它的出现，意味着AI时代最大的一座海底金矿正浮出水面。

小提示：如果你正在开发或选用AI产品，可以重点关注“全模态”能力。一个能够同时处理文本、语音、图像的AI，相比单一模态的产品，在用户体验上会有质的飞跃。尝试用声音与大模型交互，你会发现完全不同的使用感受。

第二支舞：类ChatGPT应用的集体舞

如果大模型是一支足球队，OpenAI这样的公司在前场突破，那么更多的AI公司则需要在中场竞争。ChatGPT爆火后，OpenAI开始向智能体、文生视频模型、全模态模型发展，但大量借机入局的公司，则更多在打磨自己的类ChatGPT应用。经历了漫长的内测，如今大量对话框模式的AIGC应用走向公众。这时问题来了：投入这么多，终于可以面向C端用户开放了，到底要怎么赚钱？

于是我们目睹了奇特的一幕：以国产大模型阵营为代表的大量AI项目，都集中在类ChatGPT模式这个环节上。向前的文生视频等应用还未完成研发，环顾左右，大家的能力大同小异，动作整齐划一，只有概念口号各喊各的。

无论是叫AI助手、智能平台、智能对话还是智能搜索，本质上这些产品都是类ChatGPT应用。从文心一言到通义千问、豆包、Kimi、腾讯元宝、讯飞星火、天工，市场已充斥太多类似产品，大模型变成了一场货真价实的集体舞。

有一个囚徒困境正在困扰着所有这类产品：想收费回收研发成本，但又怕收费引起用户不满，把用户推向竞品；想通过技术能力实现差异化，但又拿不出具有说服力的技术方案，只能在概念、名称、噱头上做文章。

为了摆脱困境，类ChatGPT应用们找到了一些产品化方案：

• 开始强调类GPTs模式，以智能体撬动市场升级。俗话说，大模型+对话只是开场，真正卖票还得看智能体。可定制化、具有专业能力的智能体，被认为是大模型商业化的真正归宿。例如，文心大模型已落地智能体能力，推出文心智能体平台；火山引擎也公布了扣子（一站式AI应用开发平台）。基础AIGC对话免费+高阶智能体收费，是接下来大模型商业化的主要方向。

• 把类ChatGPT产品作为流量入口。另一种思路是“大入口+小收费窗口”的互联网模式：整体免费，但特定功能开通会员或使用代币。收费功能可能比较专业，瞄准特定人群，或者新奇好玩，调动用户的尝鲜心理。但问题在于，这会把产品变得复杂，用户容易产生被套路感。入口的生态建设也需要更清晰的交互思路，避免用户刚接触就面对复杂的收费逻辑。
• 把类ChatGPT应用与自身优势结合。第三种方案是结合平台原有的优势项目，期望达到1+1>2的效果。比如百度强调将搜索、文库、网盘等应用与大模型结合；腾讯元宝则宣布与公众号创作生态结合，成为创作助手。

这种生态矩阵玩法是互联网产品的一向思路，但用户能否由此产生对大模型应用的粘性，还需长期验证。

我们必须承认，曾经风头无两的ChatGPT，在尝鲜期过后，也渐渐淡出了用户的热情追捧。用户更希望看到的是生动、好玩、能引发流行的AI应用，而不是生硬的对话框。类ChatGPT应用真正的产品化春天，或许在于打破固化的AIGC对话框架，把能力抽取出来，变成更具美感与传播力的产品。毕竟，集体舞里能被记住的，往往是不按规定动作的那一个。

小提示：如果你正在考虑使用类ChatGPT产品，可以关注两个关键点：一是看它是否有“智能体”或“自定义角色”功能，这能大幅提升使用的深度；二是看它是否与你已有的工具（如网盘、笔记）打通生态，这决定了使用的便捷性。警惕功能过于复杂、收费点过多的产品，它们往往会让你感到眼花缭乱。

常见问题：类ChatGPT应用那么多，到底该怎么选？

• 问：为什么感觉所有类ChatGPT产品都差不多？ 答：目前主流产品底层能力的同质化确实较高，核心差异更多体现在产品设计和生态整合上。你可以关注那些有独特功能（如长文本处理、文件解析、联网搜索）或与自己常用工具深度绑定的产品。
• 问：这些免费应用最终会收费吗？ 答：很可能。基础对话功能可能长期免费，但高级功能（如更快的响应速度、更长的上下文、专业智能体）大概率会收费。建议你先免费使用，熟悉后按需付费。
• 问：我是企业用户，是该用免费产品还是付费方案？ 答：取决于需求。如果只是简单问答，免费产品足够；如果涉及敏感数据、需要定制化训练或高并发，建议选择企业的付费API或私有化部署方案。

第三支舞：拟人化的贴面舞

在大模型产品化的思路之外，有一种思路值得特别重视：将AI产品进行拟人化。

不久前，如何让ChatGPT“越狱”搞怪、跟AI“谈恋爱”的教程四处流传。无论我们如何评价这些行为，必须意识到：人类对AI的基础想象必须是拟人化、类人化的。我们需要AI有名字、有个性、能跟人类有共同记忆，而不是冷冰冰的万能对话机器。

从这个角度看，AI带来的最大价值是情绪与情感价值。我们需要与人对话、分享、建立联系，但这个人未必必须是真人。这种需求客观存在，且具有商业潜力。GPT-4o被指责侵权使用明星声音的行为，其动机就是希望AI更拟人，让用户产生与真人对话的想象。

让大模型拟人化，与用户跳贴面舞，在商业化压力越来越大的局面下，很可能成为很多AI项目的重点选择。

例如，豆包大模型推出了角色扮演模型，AI会模仿不同人设、性格的人与用户对话，还可以通过智能体自己设定聊天角色。有人设的聊天，重点是多轮对话的记忆能力。文心一言也强调多轮对话带来的沉浸体验角色感。

技术难度小，价值可能很大，但容易触碰法律法规与公序良俗的边缘地带。大模型拟人的产品化空间应该会越来越受重视，由此辐射到的数字人主播、专属AI助手等产品形式，有着充裕的讨论和想象空间。

小提示：如果你对拟人化AI感兴趣，可以尝试“角色扮演”或“自定义人格”功能。但要注意，AI再拟人也不是真人，不要过度投入情感。同时，与AI的对话内容最好不涉及个人隐私，因为数据安全是拟人化AI需要关注的重点。

常见问题：拟人化AI安全吗？

• 问：跟拟人化AI聊天会不会泄露隐私？ 答：有可能。即使AI公司承诺数据加密，但建议你不要分享身份证号、银&行卡信息等敏感内容。选择有明确隐私政策、通过安全认证的大平台产品会更放心。
• 问：拟人化AI会不会诱导我做不道德的事？ 答：正规AI产品都有安全护栏，会拒绝不当请求。但确实存在“越狱”漏洞，一旦发现，应及时向平台反馈。作为用户，也应保持理性和判断力，不把AI的建议当作金科玉律。
• 问：AI“恋爱”功能是真实的吗？ 答：AI的“情感”本质上是算法模拟，并非真实情感。它只是基于训练数据和对话上下文做出的回应。享受这种陪伴感没问题，但不要混淆虚拟与现实。

结语：在大模型产品化的舞台上找到自己的节奏

大模型的产品化，目前整体处在一个“高不成低不就”的尴尬阶段。向上突破，技术代差仍然明显，未知领域情况不明；横向竞争，同类产品过多，已产生让人窒息的挤压感；向下覆盖，大多数互联网用户对大模型应用还没有感觉，找不到使用与付费的必要性；弯道超车搞拟人项目，又容易触碰雷区。

这种情况下，大模型的产品化必须戴着枷锁跳舞，既要让观众看到，又要小心舞台上的荆棘。这三种舞蹈——全模态的胡旋舞、类ChatGPT的集体舞、拟人化的贴面舞——代表了目前最主流的探索方向。或许在不远的未来，一个或几个天才般的创意，将解决所有大模型的苦厄。但在今天，了解这些思路，是每一位AI从业者和用户理解这个时代的关键。无论你是开发者、企业决策者还是普通用户，找到自己最关注的那支舞，观察它、理解它，你就能在大模型时代中踩准节拍。