提到AI应用，很多人可能首先想到的就是DeepSeek、元宝、豆包这类通用大模型产品。实际上，AI应用并不等同于大模型。今天荣宝就跟大家来好好掰扯掰扯，把这误区给破了。

上期荣宝讲了，AI应用就是把人工智能技术运用到实际场景中，让机器像人一样“思考”和干活，帮助我们解决实际问题。而大模型就是人工智能的重要实现方式之一。

大模型本质上是具备海量参数的预训练模型，是AI应用的“能力基座”。它通过对大规模数据的学习，具备语言理解、逻辑推理、知识生成等通用智能能力。以DeepSeek、元宝、豆包等为代表的大模型，如同“智能大脑”，为各类应用提供基础算力支持。

如今，大模型厂商能力越来越强，有人担忧这种情况是否会逐渐侵蚀甚至替代AI应用？事实上，这种担忧忽视了具体行业的特殊性和复杂性。要知道，大模型本身并不直接解决具体业务问题，它需要与行业数据、业务逻辑、系统架构深度结合，才能转化为实际可用的AI应用。

而那些深入具体行业的AI应用，它们不一定拥有自己的大模型，但它们是基于自己所处行业的专有技术、行业数据和工作流程，把AI技术转化为解决实际问题的工具，深入了解细分垂直行业客户的需求，用AI解决客户痛点。

总结来看，大模型与AI应用的差异可以归结为以下几方面：

首先，大模型缺乏行业知识与场景理解。尽管大模型在通用任务上表现优异，但它们缺乏对细分行业的深度认知。这些知识无法仅通过互联网公开数据获得，而是需要长期一线实践积累。大模型厂商既无精力，也无动力深入每一个细分领域。例如：

税务AI应用软件公司，需要理解税务相关的政策法规、地方细则、企业记账习惯等；

医疗AI应用软件公司，需要结合临床路径、诊断规范、医院信息系统等；

工业AI应用软件公司，需要适配工厂的设备型号、生产工艺、质量控制标准等。

其次，数据隐私与合规限制。某些行业（如财税、医疗、金融）涉及到敏感的数据，无法直接使用公有云API，简单来说，就是不能连接公开使用的数据库，防止敏感数据泄露。因此，企业会更信任已有服务商，要求私有化部署和数据隔离。垂直行业的AI应用凭借多年服务经验，更容易获得客户信任，满足合规要求。

第三，客户需求高度定制化，通用方案难以匹配。不同行业、甚至同一行业的不同客户，客户的需求都可能千差万别。垂直行业的AI应用能够提供灵活定制服务，而大模型厂商很难为每个客户做深度适配。例如，一家制造业企业的税务优化策略，与一家跨境电商截然不同；不同医院的信息系统、病历结构、诊断流程也存在差异。

最后，对于AI应用来说，大模型是“赋能者”，而非“替代者”。事实上，大模型对垂直行业的AI应用来说，更多是助力而非威胁。这类AI应用通过接入大模型，增强了自身产品力，而无需从零训练模型，反而降低了研发成本。例如，AI税务软件公司可借助大模型提升自然语言处理能力，更高效地解析政策文档；AI修图软件公司可利用大模型生成更精准的修图建议或设计灵感。

当前AI应用软件公司正处在一个洗牌阶段，竞争焦点不再是“有没有AI”，而是“能不能真正用好AI”。只有那些真正理解行业、善用技术、解决实际问题的企业，才能在这场浪潮中持续胜出。从投资的角度而言，具备行业洞察力、技术整合能力以及商业化落地能力的AI应用，才是真正具备行业壁垒和长期价值的领域。

当下，AI应用公司也许不如大模型厂商耀眼，但它们或许才是AI真正赋能产业、创造价值的“隐形利器”。在AI浪潮中，它们不仅不会被替代，反而有望借助大模型变得更加强大。

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