进入2024年，人工智能领域呈现出一个引人注目的现象：底层大模型的竞争格局逐渐清晰，技术路径呈现出一定的收敛与同质化趋势。一方面，少数头部厂商凭借雄厚的算力、数据和资本壁垒，在千亿乃至万亿参数规模的通用大模型赛道上持续竞逐，性能指标的边际提升愈发困难且昂贵；另一方面，开源模型的蓬勃发展使得高质量基座模型的获取门槛显著降低。这共同导致了一个关键的市场转折点——单纯追求“更大、更强”的通用模型，其商业价值和差异化优势正在减弱，产业的目光与竞争焦点，正不可逆转地从“炼大模型”转向“用大模型”。
这场转向的核心逻辑在于价值落地。大模型如同新时代的“发电机”，但电力本身的价值必须通过千家万户的“电器”（即垂直应用）来实现。当前，大模型在诸多场景中仍面临幻觉、时效性、私有数据安全、成本控制以及与企业工作流深度契合等挑战。这就为应用层的创新者创造了历史性机遇。卷应用的时代，实质是卷对行业知识的理解深度、卷产品化与工程化的能力、卷创造真实用户价值的时代。
在应用软件开发层面，我们观察到几个明确的趋势：
“小切口，深嵌入”的垂直应用成为主流。与其开发面面俱到的通用助手，不如深耕法律、医疗、教育、金融、代码生成等具体领域，利用领域知识进行精细化的提示工程、模型微调（Fine-Tuning）或检索增强生成（RAG），打造真正理解行业术语、流程与痛点的专家级助手。这类应用能直接提升工作效率、降低专业门槛，商业闭环路径更短。
AI成为重塑工作流的核心组件，而非孤立功能。未来的应用软件，AI将不再是噱头或附加功能，而是深度融入从数据输入、处理分析、决策支持到成果输出的每一个环节。例如，在设计软件中，AI可完成从灵感生成、草图优化到效果图渲染的全流程辅助；在企业管理软件中，AI能自动分析报告、预测风险并生成应对策略。应用开发的重点从“拥有AI功能”转向“用AI重构体验与流程”。
再次，智能体（Agent）与多模态交互引领新范式。具备自主规划、工具调用和持续学习能力的智能体，将大模型的能力从“对话”扩展到“执行”，能够代理用户完成复杂的、多步骤的任务。融合文本、语音、图像、视频的多模态交互，使得人机接口更加自然直观，这将催生一大批全新的应用形态，特别是在消费级和创意产业领域。
私有化部署与成本优化是关键竞争力。对于企业级应用，数据安全与隐私保护是刚性需求。能够提供轻量化、可私有部署、支持本地知识库且推理成本可控的解决方案，将成为打动企业客户的关键。这要求开发者在模型选型、推理优化和系统工程上有深厚积累。
2024年的人工智能产业，正从技术驱动的上半场，快步迈入应用与商业价值驱动的下半场。大模型的“基础电力”已然就绪，现在正是各路英才大显身手，开发各式各样“智能电器”的黄金时期。那些能深刻理解垂直行业、精通AI工程化、并专注于解决实际问题的应用软件开发团队，将最有可能在这片新蓝海中脱颖而出，引领下一波生产力革命的浪潮。
