AI模型的开发会越来越开放，还是会越来越集中？

从今年年初开始，AI市场各类模型就呈现处井喷式的发展状态；各行各业、各种细分赛道的模型层出不穷。这般情况，势必会导致未来一段时间内AI市场的拥挤。但倘若随着舆论的减少，冷却下来的AI市场会呈现更加集中化，还是更加多样化的趋势呢？

首先，如果从C端考虑，在未来很可能会继续出现像ChatGPT一样的寡头。之类产品往往是某一赛道的先行者，不论是舆论还是技术力，都占足了天时地利人和，用户粘性很高。客户在使用过后，往往会根据对它的使用情况，来与其他同类产品进行对比。在无形之间，便形成了一道品牌壁垒。因此在C端，AI模型的大概率会呈现较为集中化的趋势。

但在B端来说，这种情况就将更加复杂多变，很难出现寡头的情况。首先，不同行业领域之间的需求差异巨大，模型的兼容度很低，从而导致客户的体验不佳。因此，如果要在B端发力，针对性地对某一细分领域进行开发会更加实际。

而这种趋势，也势必会导致AI模型的开发无法做到高度统一，始终会因为差异化的表现而被市场进行筛选。即便飞轮效应会让某一个单独的模型获得足够的影响力，形成暂时的技术壁垒；但在技术发展飞速，与需求愈发多样化的现在，也很难一直保持这种优势。

并且，从商业的角度上来说，大模型的开发势必会拉高投资成本。而深度开发过的模型，其兼容性本身较差；如果在利润上无法取得足够多的优势，那么很可能从一开始就难以被客户接受。因此在B端领域，AI模型的开放会变得越来越百花齐放，它的市场竞争也会更加激烈。