万字探讨：国内AI应用创业陷入恶性循环，问题在哪里，出路是什么？

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原标题：万字探讨：国内AI应用创业陷入恶性循环，问题在哪里，出路是什么？
关键字：模型,问题,场景,成本,逻辑
文章来源：Founder Park
内容字数：0字

内容摘要：

自从ChatGPT引起的大模型进化至今，没有人怀疑LLM和其应用范式将会对人类产生极其重大的影响。
无论是大模型本身的chatbot，multi-agent，多模态对话，还是大火的人形机器人，都在行业巨头和资本的助推下，开始攻城略地。
2023开启的foundation model 投资，让国内的基础模型和清华系都得到了大量的资源倾斜。
2024年，大家又把名义重心放到了应用层上。但快两年过去，恶劣的外部环境，不清晰的商业化路径，判断力和现金源的缺失，资本的观望情绪已经使得国内的大模型应用投资乏善可陈
大量的套壳应用也是这个资金不足的现状的深刻反映。所以陷入了下面的死循环：
因为大模型的缺陷和问题，不能用在高价值场景，只能用来trash talk，做套壳
没有底层技术创新的套壳，无法收钱，导致没有产品壁垒，只能靠负担token成本，把foundation model的能力对用户进行让利。
低价值场景泛滥应用和过多的让利，又导致用户心智觉得这就是该是免费的，并且可有可无
收不上钱导致需要降低运营成本，于是做大量的模型压缩导致模型降智，用户发现模型变差，结果无用，于是离开。
用户减少，资本

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