随着人工智能技术的不断发展，AI原生应用已经成为了下一轮最肥沃的土壤。然而，尽管我们意识到了应用层的巨大机遇，但大模型并没有颠覆所有应用，所有产品都在不痛不痒地改造。那么，AI原生应用为何会“难产”呢？
一、做AI原生，不能端到端
目前市场上的基础大模型都各有所长的同时也各有所短，还没有某个大模型成为六边形战士，在所有领域遥遥领先。这导致基于一个大模型开发的应用最终难以在各个功能上实现平衡。因此，大模型与应用解耦就成了一种新的思路。
所谓“解耦”其实分为两个环节。首先是大模型与应用解耦。基础大模型是驱动应用的关键，但基础大模型并不应该与应用实现完全绑定。一个大模型可以驱动不同的应用，同一个应用也应该可以由不同的大模型进行驱动。其次是在具体的应用当中，大模型与不同的应用环节应该层层解耦。也就是说，大模型与应用的多对多匹配可以精细到在每一个环节选择一个最适配的大模型进行支持，即一个应用不是由一个大模型进行驱动而是由数个甚至一组大模型进行联合驱动。多个大模型对应一个应用集百家之长。在这样的模式下AI产业链的分工也将被重新定义。
二、新生态的雏形
多模型多应用的模式下将会催生一个新的生态。这个新生态的架构可以设想为：服务商群体作为中间层既向下兼容多个大模型又能够与企业共创打造一个良性的生态。
具体来说服务商可以分为三类：经验型服务商了解和掌握每一个大模型的特点和应用场景配合行业的细分场景通过服务团队打开局面；资源型服务商能够拿到足够权限的服务商将铸就前期壁垒；技术型服务商解决多模型的调用和串联保证稳定性和安全性等技术难题。
然而多模型多应用的生态真正落实有很多难题需要解决比如多个模型之间如何互通？如何通过算法实现模型调用的最大化？怎么配合才是最佳的解决方案？这些既是挑战也是机遇。
三、破局之路
- 选择正确的大模型：对于AI原生应用来说选择正确的大模型是至关重要的。不同的大模型有不同的优缺点因此需要根据应用的需求和场景选择最适合的大模型。
- 实现大模型与应用解耦：通过实现大模型与应用解耦可以避免应用与大模型的端到端绑定从而实现不同大模型之间的灵活切换和组合提高应用的适应性和性能。
- 构建良性的生态系统：通过构建良性的生态系统可以促进AI原生应用的发展。这个生态系统包括基础大模型的提供商、大模型服务商、创业公司和投资者等各方共同推动AI原生应用的发展。
- 加强技术研发：加强技术研发是解决AI原生应用难产问题的关键。通过不断的技术创新和研发可以突破技术瓶颈提高AI原生应用的性能和稳定性推动其广泛应用。
- 培养优秀的产品经理：优秀的产品经理是AI原生应用成功的关键。他们需要具备深厚的技术背景和市场洞察力能够将技术与市场需求相结合推动AI原生应用的成功落地。
总之解决AI原生应用难产问题需要我们从多个方面入手包括选择正确的大模型、实现大模型与应用解耦、构建良性的生态系统、加强技术研发和培养优秀的产品经理等。只有这样我们才能突破技术瓶颈推动AI原生应用的广泛应用和发展。
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