技术发展曲线 - 技术发展初期呈现快速突破但随后趋缓 并非持续指数级增长 以ChatGPT为例 2022年底面世时市场对AGI预期过高 但一年多后遭遇预训练瓶颈 行业转向谨慎 类似情况曾出现在自动驾驶领域 业内曾预测5-6年实现L4级别但未达预期 [4] - 技术趋缓导致领先者难以保持碾压式优势 Google、Anthropic与OpenAI技术差距不显著 中美技术鸿沟也小于普遍认知 基础模型层面难以构建技术壁垒 训练成本高企导致盈利能力受限 [5] 行业竞争焦点转变 - 基础模型差距缩小后 竞争焦点从"技术领先"转向"产品体验" 形成创业公司窗口期 例如DeepSeek R1模型推出后显著影响豆包与Kimi用户增长 开源策略加速行业转向应用落地 [6] - 大模型技术已"足够好"满足垂直领域需求 不再追求通用能力 转而结合思维链与工作流等模块 推动复杂任务能力演进 [7] 移动互联网类比 - ChatGPT类似iPhone开启新时代 开源模型爆发类似Android平台增长 中国企业如Hugging Face上中美模型数量质量已持平 2012年移动互联网泡沫后 真正有价值公司如今日头条、快手、滴滴才崭露头角 [9] - 4G商用消除流量焦虑后音视频应用爆发 当前AI发展阶段类似2011年 模型公司估值飙升后市场趋于理性 "为AI强造需求"产品难以为继 [11] 模型即应用影响 - 大模型升级可能让创业项目一夜失效 如Perplexity专注信息检索 Cursor深耕编程场景 需构建数据壁垒或用户体验护城河避免被基础模型整合 [14] - AI不改变人类根本需求但重塑服务实现方式 如旧金山案例用大模型构建Tesla租赁全流程自动化系统 展现服务逻辑重构潜力 [15] 服务逻辑重构 - AI实现服务个性化成本趋零 不再依赖人力扩张 通过部署模型实例即可大规模复制服务能力 突破传统SOP限制 [16] - AI带来服务逻辑根本性重构而非简单数字化迁移 定义新一代平台机会 [17]