近年来，随着AI技术的迅猛发展，各类AI应用如雨后春笋般涌现。中美之间的大模型竞争愈演愈烈，很多人预测2024年将成为AI应用爆发元年。然而，如今2024年已经过半，真正进入大众生活的AI应用却寥寥无几。

为什么AI应用没有像当年的智能手机APP一样爆发呢？这其中的原因有很多，例如开发的技术壁垒、AI模型不成熟、商业模式不清晰以及应用黏性不足等。这篇文章中我想重点探讨开发的技术壁垒这一因素，分析它是如何成为AI应用与过去的手机应用之间的最大差别。

技术壁垒一：复杂的算法和深度学习技术

AI应用的开发需要复杂的算法和深度学习技术，这是一个高门槛的领域。尽管市面上有很多AI应用，但大多数都是同质化的产品。这主要是因为大多数开发者只能通过包装通用的大语言模型API来开发应用。

所谓通用大语言模型，意味着它的能力只能覆盖一些通用场景，比如ChatGPT这类对话应用。当涉及到专业领域的使用时，通用模型就难以胜任，这时就需要对模型进行单独训练，以提升其专业性能。

相比之下，早期的手机应用开发更多依赖基本的编程技能和相对简单的逻辑设计，开发者可以通过成熟的技术手段来实现功能创新。

技术壁垒二：大量的计算资源和数据支持

AI应用的开发需要大量的计算资源和数据支持。过去，开发一个手机应用只需要一个程序员和一台普通的办公电脑就可以实现。然而，AI模型的训练却需要昂贵的硬件支持，如Nvidia的GPU卡，这决定了模型的效果。大多数小公司无法提供相应的硬件支持，个人开发者更是被远远挡在门外。除此之外，如何获取庞大的数据集来进行训练也是所有开发者必须面临的难题。

技术壁垒三：高水平的专业人才

AI应用的开发需要高水平的专业人才，包括数据科学家、AI工程师等。这些专业人才不仅需要扎实的理论基础，还需要丰富的实践经验。相比之下，早期手机应用的开发对技术人才的要求相对较低，开发者的门槛较低。许多成功的移动应用都是由小团队甚至个人开发者推出的，而AI应用的开发则需要更大规模的团队协作和跨学科的知识融合。

技术壁垒四：高速发展的AI技术

AI技术目前正处于高速发展的阶段，其更新速度极快，应用开发需要不断跟进最新技术。这一特点要求开发者必须保持持续的学习和技术更新能力，这无形中增加了开发的难度和成本。早期的手机应用技术迭代相对较慢，开发者有更多时间去打磨产品和积累用户。

通过上述分析，我们可以看到，开发的技术壁垒是导致优质AI应用不足的一个重要原因。AI应用的开发不仅需要高深的技术和大量的资源投入，还需要长时间的技术积累和市场验证。这些因素使得AI应用的开发难度和成本大大增加，从而限制了优质应用的涌现。

可以预见，未来的AI应用市场发展，可能会因资源分配不均而被少数大公司垄断。只有拥有强大技术实力和资源的大公司才能够持续推动AI技术的发展，而小公司和个人开发者则难以在竞争中脱颖而出。随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，这种垄断趋势可能会更加显著。

大公司的垄断不仅会限制创新和多样化的发展，还可能带来一系列负面影响。例如，用户选择的多样性会减少，大公司的产品可能会占据主导地位，而缺乏创新的小公司则难以生存。市场竞争的减少可能导致服务质量的下降，用户的需求无法得到及时有效的满足。此外，垄断还可能导致数据隐私和安全问题的加剧，大公司掌握了大量用户数据，如何保护用户隐私成为一个重大挑战。

总的来说，AI技术的快速发展虽然带来了许多新的机遇，但也带来了许多挑战。如何打破技术壁垒，促进AI应用的普及和创新，是我们现在就需要思考的重要问题。在未来，个人和小公司的出路会在何处？

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