普通人在 AI 浪潮中的困局

[fescover]

最近看了很多在 github 上开源的 AI 项目，大部分 个人/独立开发者/小微团队 做的项目大多都是这几类：

• 调包/调 API
• 自定义提示词
• 换皮

比如一个 electron 打包的 AI 大集合，用户自己填 Token 用，主要是方便用户不用打开各个平台，或者提供自定义 UI ，换可爱背景等等功能。

比如一个浏览器翻译插件，点击翻译，获得页面 html 后，调 API ，自定义提示词为“下面我给你一个 html ，你给我翻译成中文后的 html”，然后再把页面 html 整个替换新的。

等等。

看下来每个项目的可替代性都很强，没有什么壁垒，也挺难能商业化，，因为用户也知道，这个软件收费要做的事情，我直接打开 chatgpt 发消息也能做，只是麻烦点。

但是从 0 训练一个模型的成本对普通人来说太高，即使有资本去做这个事，也几乎无法竞争过头部顶级玩家的内卷。AI 领域更能体现强者更强的定理。

除非能做出类似 cursor 这种工具（不知道有没有自建模型，还是完全靠调包），这样用户自己不借助这个工具，而是去自己问 gpt ，确实成本太高了的场景，才会考虑付费。但是这种工具也还是有非常多的工具在竞争。

所有门槛低的竞争都激烈，门槛高的普通人没得玩。这个困局不知道有没有老哥思考过。

[anivie]

一个可能的突破点是 qwen 为首的低参数开源模型，只要能瞄准好目标领域，普通人或者小团队就能微调出不错的结果，微调出来的模型在推理的时候效果比普通的版本好，成本也更低
门槛比调 prompt 高，比从零开始要低很多，不过目前好像没看到有什么实际运用
最大的威胁是超大参数的模型成本越来越低，拿大模型调 prompt 就能达到小模型微调后的效果，门槛就没了

[bojue]

@charlie21 有微调肯定有壁垒

[NoOneNoBody]

什么行业初期都是这样，以前一台纺织机也不是普通人买得起，可以在家织布
近一些，电脑价格还没普及时，也是没什么个人开发的环境的
再近一些，electron 很多人用，但又有谁（指个人）能开发个浏览器内核出来呢？

AI 一来是成本门槛高，二来是技术门槛还是高，注定只有“少数人”能参与“内核”工作

[rogerer]

LLM 本身就没有壁垒。

OpenAI 前两年全面领先，这两年也慢慢被赶上了。除了 o1 的技术路线是大家猜谜猜出来的，其他的技术路线都比较公开。

[looplj]

感觉 UP 和我类似，不过我总结自己为眼高手低。
总觉得没技术难度，却不知道别人做着你看不上的东西赚的盆满钵满。
不说 AI 套壳，就是项目模板都赚大钱，那不是更加没有门槛吗。。

软件技术从来不是门槛，认知才是。。

[akira]

普通人纠结门槛干嘛。 你能上 v2 ，靠着墙内外的信息差已经可以赚不少了。
不是非要改变世界才能赚钱的啊。。

[kneo]

没有 AI 你就能做别人做不了的东西啦？单枪匹马能成为你的优势吗？

[yufeng0681]

大模型的核心在于生成内容（文本，数据，图片，视频等）
文本里面就有一堆的应用场景。
比如，写文案，写散文，写评论。 只要你足够认真的去研究一个场景， 把它吃透，你输出的文本就是全网最好的，那内容就值钱。 比如一年级写的作文，怎么能写出一年级认知的作文，一年级儿童看了你的作文集，是不是就很快理解了，作文原来就是这么写的。 那 你是不是就可以卖 一年级作文集？ 每年都有一千万的儿童读一年级，你就想办法留存一些？ 然后把二年级~六年级的作文也努力做了，持续提高留存用户。

做不好所有方向的作文， 你就做好写人的作文，可不可以？

[Solix]

这一波真创业的是不会做 to c 应用的，大部分都去做 to b 了，任何 saas 产品都会被颠覆掉。商品上架、仓储、物流、营销、推广，每个环节吃掉一个 saas 场景就有 to b 公司付费，大家都干了这么多年了，不太理解为啥都去卷 to c 。

[cuimc]

@gaobh 大部分 2b 的项目玩的是人脉资源，不是技术

[Solix]

@cuimc #30 海外还真不是，主要做海外，国内就算了吧，各行业快死绝了

[uni]

老生常谈的解法了，细分领域做到最专业就是壁垒，一个例子就是 ai ppt ，还有别的你可以去榜单上面找

[MIUIOS]

@gaobh #31 国内的 saas 环境 一言难尽，推不动的，基本全靠人脉做单

[vmuu]

MCP 、A2A 这种算不算例外

[obama]

模型就那么几个，关键看怎么落地