当时我用了一句话来形容A股AI的炒作：

预告即高潮，内测即巅峰，发布即证伪。

(相关资料图)

事实和我预期的基本一致，当时就是那个巅峰。

这两个月以来，A股所谓的AI应用公司腰斩起步，部分已经跌了70%，算力公司大部分腰斩，个别真有逻辑能供应海外头部厂商的企业，也因为前期涨幅太大预期太高，调整了30%+。

到今天为止，我看大规模投资A股AI的机构几乎已经全线亏损，炒的早的赚的钱已经全部吐出去，炒的晚的大多今年已经亏了20%+。

到今天，产业再次发生了重大的变化，预告，内侧，发布这三步开始走到了最后一步--发布。

根据媒体报道，11家AI大模型产品今日起将陆续上线，腾讯华为等也很快将开放上线，我们今天试了下，文心一言，商汤商量等Chat类对话大模型已经全面可以正常使用。

这意味着，基本面验证的时候到了！

大模型究竟有没有用户使用？能不能留存用户？可不可以让用户付费？哪家能成为用户的选择？接入哪个大模型的产品和应用能成为爆款？哪家公司在AIGC上的投入真的能贡献收入和利润？

答案终于到了要揭晓的那一刻...

两个确定的事实

这里有两个不用等答案公布就能知道的事实。

第一，大部分公司一定是证伪的。

从历史来看，软件应用这个行业一直存在着明显的马太效应，强者恒强。我们看到的几乎所有C端的应用，最终都只会有少量企业留存。

外卖最后只剩两家，短视频只剩两家，中视频只剩一家，聊天软件只剩一个，打车软件只剩一家，操作系统只剩两个...

除了能明确用知识产权区隔的长视频和体量巨大的电商平台，所有软件应用都呈现出寡头垄断的格局。

很显然，大模型未来也会是寡头垄断的格局，而光今天国内就有11个大模型商用落地，未来可能还会有几十个模型被批商用，但最终大概率只有2-3个可能成为消费惯常使用的产品。

在大模型商用落地后，市场可以非常清楚的看到哪些模型会很快被市场淘汰，哪些模型可能会有竞争力。

伴随着大模型的全面发布，很多一看就会被淘汰的模型会进入快速证伪阶段，其相关上市公司股价也大概率会伴随基本面的证伪，进入到新的主跌浪中。

第二，应用落地的速度一定远慢于大部分分析师的预期。

市场上有不少观点认为国内大模型应用没有全面铺开是因为监管的原因，监管一直没有过审，一旦审批过后，应用立马会遍地开花。

我觉得这种观点是完全错误的，目前制约国内AIGC相关应用落地的并不是监管，而是技术不够成熟，满足不了消费者的需求。

举个例子，其实AIGC生成图片的应用并没有监管限制，但到目前为止，没有一家做出了真正的爆款产品，之前一度还比较火的妙鸭相机也快速陨落，无人问津。

这里的背景是国内的AIGC技术仍然不够成熟，以妙鸭相机为例，其生成图片质量和真实的照片写真依然还有明显的差距。还有一点很重要的是，生成写真图片这样的市场并不是什么高频的消费市场，缺乏持续消费的场景。不会有人要一直用一个照片生成软件生成照片的，这样的使用场景压根就是不存在的。

在对话类大模型上这个问题会更加明显，缺乏使用场景，由于技术不够，使用场景限制更多，需要更多的技术进步解决更多场景的应用问题。

而技术进步需要时间！

一些观察

为什么说对话类大模型使用场景小，这里再分享两个我们对于大模型的观察。

第一，大模型的使用呈现出专业化特征。

市场期待的大模型使用时每个人每天都登陆上去搜索，问问题，寻找答案，但实际上的大模型使用越来越专业化。

专业的文字工作者使用其作为的文字助手，专业的程序员使用其进行编程的辅助，普通人完全没有场景去使用它，使用对话大模型还不如在微信搜一搜来的方便...

问问题需要连续问好几次才能得到答案，通过搜索可以快速的得到很多答案，然后从中选择自己真正需要的。

当技术水平不够时，数据不够，模型回答不够准确，有各种局限时，模型问答的效果要远远弱于直接搜索...

用户专业化的特征，意味着需要使用对话大模型的人变成了专业的少数，这一方面意味着对话大模型用户量是有巨大局限的，很难成为高用户量产品，另一方面专业的少数往往都具备科学上网的能力，所以国内大模型依然面临着GPT的竞争，而从技术能力来看，GPT依然遥遥领先...

第二，场景比大模型本身更重要。

将大模型和应用场景有机会结合，提升应用场景的客户体验是最重要的应用落地方向。

比如bing和谷歌都集成了大模型到搜索引擎中，帮助搜索引擎更加智能化；adobe集成了AIGC应用到新的PS中，新的PS使用效果逆天。

客户习惯的应用场景，叠加大模型进行应用体验的升级是目前事实上最有效的应用落地。

百度可以集合大模型到自己的搜索，阿里可以集成大模型到电商导购客户，腾讯可以集成大模型到微信助手，已经有强大应用落地场景的应用可能才是真正能催化应用落地。

而一个本来没有应用场景的企业，因为AIGC大模型去和本来有场景的企业竞争，这种想法在当下其实是非常不靠谱的...

比如一家企业本来没有搜索引擎，没有搜索业务，有了大模型就要去做搜索业务，和其他搜索厂商竞争，结果大概率是做不成的。

一方面大模型并不稀缺，你想依赖大模型去抢其他公司的应用场景，其他公司只需要随便接入其他大模型就能对抗这种商业竞争，这样的竞争注定是难以获胜的，而且说实话以目前的AIGC水平，模型对应用的改善和提振还是非常有限的。

另一方面，拥有场景往往意味着拥有这个场景下的数据积累，而数据的积累，数据的质量也决定了模型的质量。

没有场景的企业模型质量上天然就是不如有场景有数据的企业的。

总的来说大模型的商业化落地，意味AIGC新阶段的开始。

也意味着AI炒作的全面结束，基于基本面投资的全面开启。