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最近一段时间，国产大模型Kimi彻底火了，而这波爆火，某种意义上也展示了一个问题，即大模型的落地场景可能比技术比拼，更重要。
国产大模型Kimi突然爆火，与Kimi相关的产业链甚至被冠上“Kimi概念股”之名，股价飙升。
但是，与去年狂卷技术的大模型不同，Kimi 的火热，没有极具未来感的技术神话，实用是它身上最醒目的标签。这似乎意味着，第一波热潮之后，国产大模型已经分化出另一条更务实的路线，基于庞大的市场、丰富的应用场景和用户数据，以落地场景反哺技术的市场信仰派应运而生。
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从实践中来，到实践中去。Kimi的爆火再次向科技圈证明，大模型的落地场景可能比技术比拼更重要。
万万没想到，2024年的大模型之战中，最先脱颖而出的是一个功能单一、技术上没有极过人之处的模型。
来自AI独角兽「月之暗面」的长文本大模型Kimi Chat，2023年10月上线以来，截至今年3月，DAU已经从10万攀升至300多万，翻了30倍。SimilarWeb数据显示，春节大规模投放广告后，Kimi的访问量在2月增长了107.6%，仅次于百度的文心一言和阿里的通义千问。
Kimi的出现像一条鲶鱼，搅起了大模型在应用端的竞争。大厂们纷纷宣称他们在长文本处理能力上也有了新进展。
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虽然阿里、360、百度等互联网大厂也能处理长文本，且处理的文字范围都超过Kimi的200万，但只有Kimi选择专注于一个具体的商业场景和一项垂直的功能，上来就告诉用户，我们就是处理长文本的。这一招属实点醒了国内科技圈，原来强大的技术指标并不是大模型吸引用户的唯一解。
对用户来说，是不是真的能用到、能解决实际问题，可能比技术参数更重要。
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尽管技术上被美国大模型压过一头，但国产大模型的商业化潜力却丝毫不输美国。
有报告统计，中国已发布超过300个大模型，成为全球拥有大模型数量最多的国家。最近更有消息称联想这样以硬件研发为主的科技公司将加入战局，打算把AI技术融入个人电脑，未来用户到底会使用哪家服务的竞争将会越来越激烈。
和美国大模型先在技术层面的爆发不同，迫于前期的成本压力，中国大模型很早就开始在应用层面进行积极探索。
去年，国内科技公司纷纷宣布加入大模型竞赛，但降本增效的行业背景下，大厂们不得不认真算起营收账，一边投入高昂的研发成本追赶OpenAI，一边马不停蹄在落地场景上找可能，力求验证自家大模型在商业变现上能跑通，这笔买卖不会亏本。
而大模型在国内的应用场景非常丰富，Kimi的出圈也能说明，哪怕是一个看似简单的长文本处理操作，背后也可能是庞大且真实的市场需求。
2024年3月21日下午，由于用户数超出负荷，Kimi的App和小程序一度无法正常使用，用户需要排队等待。甚至有用户反映是否可以用付费解决等待的问题，这正好为商业化创造了时机。
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有丰富的用户数据和应用场景为基础，国产大模型完全可以走出一条自己的发展路径。
不同于技术信仰派，以一众投资人为代表的市场信仰派认为，技术开源迟早会实现，陡峭的技术曲线终会放缓，只需将“足够的AI能力”投入到可以快速变现的商业场景中，用中国市场庞大而独特的数据构筑壁垒，中国大模型也能走出一条符合自身特色的路。
对应用场景丰富的国产大模型来说，首先考虑用户需求，再攻克技术难题。也不失为一个好方法，因为我们不缺数据。
即便ChatGPT这样的流量之王，在大模型竞争愈加白热化的趋势之下，也需要用户互动背后的反馈机制来进行模型迭代，以此保持竞争力。Similarweb最新统计数据显示，去年12月到今年2月，ChatGPT的访问量仅有1%左右的增长，增长率明显放缓。
前阵子GPT-3.5 突然开放，支持所有人使用，官方说法是，为了“让更多人触及AIGC”。实际上，越多用户参与交互体验和反馈，产品迭代和完善的速度才会更快。
毕竟，大模型越了解用户需求，才能为实现商业化带来越多可能。
大模型卷到2024年，一个新的赛季已经打响，应用场景的落地或将成为本赛季的竞争主旋律。
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