Andrew Chen:普通提示词驱动留存,前沿模型对90%用例不必要

small % of prompts drive all the value large % of prompts drive all the retention

精选理由

Andrew Chen 说大部分用户日常问题用开源模型就够了,没必要追捧高价前沿版。他还预言AI很快会免费靠广告赚钱,观点挺实在。

AI 摘要

Andrew Chen 在推文中指出,LLM 的普通提示词(如搜索型查询)占大部分流量,但前沿模型与开源模型(如 Qwen 27b 密集版)在这些用例上输出质量几乎无差别。他认为开源模型将主导查询量,AI 定价会在 12-18 个月内趋近于零,广告支持模型将在消费市场普及。竞争维度将从模型能力转向隐私、互联性、免费和捆绑。他估计前沿模型仅对不足 10% 的高价值用例(如代码、科学)有存在必要。

AI 翻译 · 中文

Andrew Chen 在推文中指出,LLM 的普通提示词(如搜索型查询)占大部分流量,但前沿模型与开源模型(如 Qwen 27b 密集版)在这些用例上输出质量几乎无差别。他认为开源模型将主导查询量,AI 定价会在 12-18 个月内趋近于零,广告支持模型将在消费市场普及。竞争维度将从模型能力转向隐私、互联性、免费和捆绑。他估计前沿模型仅对不足 10% 的高价值用例(如代码、科学)有存在必要。

andrew chensmall % of prompts drive all the value large % of prompts drive all the retention andrew chen @andrewchen Pepsi challenge for LLMs Contrarian view during a week of huge new model launches: All of us do a lot of “normie p