大模型S2S应用趋势感知分析

当前大模型发展已迈过"可用性"门槛，正加速向"好用性"阶段跃迁，呈现出几个明显的交织趋势。

在基础能力层面，算力集群突破万卡规模（如Meta 2.4万卡集群）支撑千亿参数模型的稳定训练，多模态技术实现从"图文理解"到"视频生成"的跨越（如Sora的物理世界模拟能力，虽然还未上手操作，但故事向好）；

在技术演进方向，推理能力通过思维链蒸馏（如GPT-4 Turbo的复杂推理速度提升3.2倍）和工具调用机制（如Claude 3的API调用准确率达92%）持续强化；

在生态建设方面，开源模型性能已逼近商用水平（Llama 3-70B在MMLU基准测试达82.3分），推动形成"基础模型开源+垂直场景微调"的新型产业分工；

在应用落地维度，智能体逐步具备工作流自主决策能力（如Devin可独立完成全栈开发任务），驱动金融、医疗、制造等行业的AI渗透率年均提升37%。

这轮由"技术-生态-应用"三维共振引发的变革，正在影响着全球数字经济的竞争格局和商业范式。

（网站截图来源：OPE.AI ）

应用模型的服务，也越来越细致，慢思考和多模态逐渐成标配。

通过深度用户调研发现，消费者在不同场景下对AI服务的需求呈现显著的"场景专精化"特征。以餐饮场景为例，用户更期待一个"懂美食的AI管家"而非"全能型助手"——当用户说"推荐餐厅"时，AI应当立即切换至"美食专家"模式，提供精准的菜品推荐（如基于用户过往60%的川菜选择偏好）、实时等位查询（接入美团/大众点评实时数据）、智能凑单建议（识别3人聚餐场景自动推荐套餐）等垂直服务能力，而非混杂着打车、购物等其他功能的混合应答。这种"场景即服务"（Scenario-as-a-Service/S2S）的需求范式，要求AI服务商必须构建"深度垂直场景理解+即时服务切换"的双重能力，在保证单一场景服务专业度的同时，实现跨场景的无缝跳转体验。

多模态是人类世界的本质特征，而大模型的发展趋势也正朝着多模态的方向迈进。从单一的文本、图像、视频、3D，到声、光、电，甚至分子、原子等各类模态的扩展，大模型正在逐步实现对真实世界的全面理解和生成。原生多模态无疑是未来的发展方向。近期，谷歌发布的Gemini 2.0 Flash能够通过一句话编辑图片，其效果可媲美专业Photoshop软件；GPT4o推出的风格化文生图能力也在全网引发热议。

r然而，大模型技术正在引发知识生产范式的根本性变革，其发展呈现出"双刃剑"效应：一方面，大模型首次实现了从知识传播到知识生产的全链路覆盖，如GPT-4在科研论文自动生成方面的应用已覆盖17%的arXiv预印本论文；但另一方面，斯坦福大学最新研究显示，主流大模型的"幻觉率"（Hallucination Rate）仍高达12-25%，在医疗、法律等专业领域甚至突破30%临界值。

这种"创新伴随失真"的特性，催生了"可信AI"技术体系的构建：微软联合Elsevier推出的学术知识图谱，通过融合2.3亿篇经同行评议的论文数据，将医学领域回答准确率提升至98%；中国工程院牵头建设的"智谱"知识库，整合了《大英百科全书》《中国大百科全书》等权威内容，在事实性问答测试中错误率降低72%。未来大模型竞争将进入"可信度竞赛"阶段，需要建立"三支柱"体系——权威数据源验证机制（如PubMed医学数据接口）、动态知识共识算法（类似维基百科的协同编辑系统）、以及跨模态溯源技术（支持文本、图表、公式的联合校验），才能真正实现从"信息生成"到"知识生产"的质变。

过去，个人应用的丰富度受限于基础大模型的能力瓶颈，尤其在复杂问题分析、多模态生成和理解方面，效果未能达到理想水平，导致用户使用大模型时惊喜感不足。同时，个人应用的数据多为使用偏好数据，难以反哺基础大模型的智能提升。因此，过去通过购买流量和用户来构建应用的模式，未能形成有效的竞争壁垒，用户替换应用的成本低，粘性也较弱。

然而，在当前基础大模型能力逐渐成熟的情况下，移动互联网时代成功的平台效应有望重新发挥作用。随着更多用户使用AI应用，不仅能够沉淀更多优质共享知识，还能积累丰富的用户反馈和社交互动数据，这些都将推动应用的持续优化，并吸引更多用户加入，从而形成良性循环。以用户使用场景与服务的持续观测为例，调研对象OPE.AI的用户数量显著增长，2025年2月至4月期间，日活跃用户（DAU）增长超过20倍，充分展现了平台效应在AI应用中的强大潜力，也进一步证明了用户对Scenario-as-a-Service服务的接受程度。

通过分析18-28岁用户行为数据，可提炼出其在AI服务下的高频场景及核心痛点：

​​场景​​	​​需求强度​​	​​AI服务期待​​	典型用户原话
​​社交娱乐​​	⭐⭐⭐⭐⭐	生成个性化梗图/视频引发互动	“帮我做个让朋友圈尖叫的生日视频”
​​学习备考​​	⭐⭐⭐⭐	动态拆解知识难点并组卷测验	“用《甄嬛传》剧情帮我记考研政治”
​​本地生活​​	⭐⭐⭐⭐⭐	融合地理位置/好友评价智能决策	“找一家拍照好看、人均150的火锅店”
​​健康管理​​	⭐⭐⭐	私密场景下的专业指导	“根据体检报告定制健身计划”

他们需要的是，结合AI技术能在多个场景环境下为其提供丰富多样的服务，满足他们的生活、学习、娱乐等需求。

1.社交与互动场景，可以说年轻人是社交媒体的主力军，他们希望通过各种社交平台表达自己、与朋友互动，并结识新朋友。AI的服务场景则需要帮助他们强化社交行为、兴趣爱好和互动模式，为他们提供个性化的社交推荐。例如，通过分析用户的兴趣标签、互动历史等，AI可以推荐相关的社交群组、活动或潜在的新朋友。此外，AI还可以帮助优化聊天界面，提供智能回复建议，让交流更加顺畅。但又不失简洁，不要过度服务，过度关怀。

调研过程中，大部分热衷对YES/NO的选择，不想破冰，不想过度交往，就专注于自己的认识和分析。

（网站截图来源：OPE.AI ）

2.学习与教育场景，在学习领域，他们普遍追求高效、个性化和互动性强的学习体验。表示AI可以通过智能辅导系统、自适应学习平台等方式，能为他们提供定制化的学习计划和内容。这些平台可以分析学生的学习进度和理解能力，实时调整教学策略，确保每个学生都能以适合自己的方式学习。例如，通过AI生成的练习题和测试，学生可以有针对性地提高自己的薄弱环节。

参与交流调研的学生，可以说是目标清晰，很清楚的明白自己的目标，虽然来源于不同的院校，但目的是第一位，交友互动是第二位，由此，也能很清晰的理解为什么初期对YES/NO模型的偏重选择。

3.娱乐与休闲场景，年轻人是娱乐消费的主力军，他们对音乐、电影、游戏等娱乐内容有着浓厚的兴趣。AI可以根据其娱乐偏好，推荐他们可能喜欢的音乐、电影或游戏。此外，AI还可以通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为其创造沉浸式的娱乐体验。例如，AI可以根据用户的偏好生成个性化的游戏关卡或故事情节，让游戏更加有趣和吸引人。

（投票内容排名）

4.生活与健康场景，其普遍关注自己的健康和生活品质。AI可以通过健康监测设备、智能健康顾问等方式，为年轻人提供个性化的健康建议和生活指导。例如，AI可以根据用户的运动数据、饮食习惯和睡眠质量，生成定制化的健康计划。此外，AI还可以通过智能助手，帮助年轻人管理日常事务，如提醒日程安排、推荐健康食谱等。

（投票内容排名）

4.创业与就业场景，不乏其怀有创业梦想，但缺乏经验和资源。AI可通过创业辅导平台、市场分析工具等方式，为年轻人提供支持。这些工具可以分析市场趋势、消费者需求和竞争环境，为创业者提供有价值的建议。此外，AI还可以通过智能招聘平台，帮助年轻人找到合适的工作机会，同时帮助企业找到合适的人才。

（投票内容排名）

基于AI模型与选择分析后，抱着学AI用AI的态度。

把自己当作AI，当AI深度理解年轻人行为规律后，提出一系列创新服务场景，将开启​​场景孵化​​新阶段：

• ​​需求预判​​：通过生物传感器数据（如Apple Watch心率监测），在用户意识到疲劳前自动启动“摸鱼模式”（推送搞笑短视频）；

• ​​场景杂交​​：将“密室逃脱”游戏机制融入健身场景，如通过AI生成剧情驱动的跑步训练课程；

• ​​虚实融合​​：与潮牌合作，用户用AR试穿时AI同步生成虚拟走秀视频供社交传播，直接拉动转化。

年轻人的AI服务将不再是工具集合，而是​​懂你的数字孪生体​​——它比你更早预判深夜emo时的需求，在你说“想要...”之前，已准备好治愈歌单、暖胃外卖和心理咨询师预约。这才是Scenario-as-a-Service的终极魅力，也是决策链深度植入策略​。

​​应用类型​​	​​传统功能​​	​​决策链重构方案​​	价值提升度
知识管理	文档存储与检索	构建「思考伴侣」实时关联碎片化灵感	3.2倍
健身应用	训练计划生成	融合生物传感器数据动态调整运动强度	2.8倍
购物助手	比价推荐	接入社交圈口碑数据预判审美趋势	4.1倍

在这个快速变化的技术环境中，个人应用需要在速度与深度之间找到平衡。有时需要快速迭代，以跟上大模型能力提升的步伐；有时则需要放慢脚步，深入思考大模型的演进路径，从而构建起技术、场景和生态协同的动态能力组合。这种快与慢动态平衡才是个人应用在未来竞争中脱颖而出的关键。这也要求开发者同时具备​​“刺猬的专注”​​（深耕垂直场景）与​​“狐狸的灵活”​​（快速技术适配），方能在AI浪潮中建构动态可持续的竞争壁垒。那些既能在技术洪流中冲浪，又能沉下心来雕琢用户价值深度的玩家，终将赢得这个属于“超级应用物种”的新时代。

可以说，基础大模型能力的升级，带来的是应用深度的能力解锁。

当前，智能体新时代正在走来。近期国内Manus应用观点的火爆，让业界对AI智能体的未来给予更多期待。而Agent应用的深入，将推动Token消耗量呈百倍甚至更高量级的增长，由此带来推理算力需求的更大爆发，并超过训练算力需求。

以云的方式，让智能变成一种千行百业可按需调用的服务，将最终形成智力即服务（Intelligence as Service）的新形态。过去衡量经济发展和数字化水平，会看用电量、用云量，以后我们衡量智能的水平，可能要去看“用词量”（Token）。

未来大模型的服务将更为便利和普及，用户通过 API+Token 则能够调用更多场景化的服务模型，而将模型服务与情感价值（情感价值=个性化记忆库×情绪共鸣度×社交货币值​）深度融合。

未来，大模型不仅是单纯的服务于上述场景，而且会在各行业纵深发展，更将通过跨领域协同、中小企业普惠、社会系统重塑等路径，实现深度应用的立体化演进：从“场景适配”到“价值创造”，大模型从效率工具升级为业务增长引擎；从“信息孤岛”到“生态融合” ，跨领域数据的协同推动应用边界扩展；从“企业级应用”到“社会系统重构” ，技术渗透进入深水区，引发企业和社会组织模式、就业和分配结构、社会伦理规范等全方位变革。