我对百度文库的AI应用印象深刻。主要是它的数据，AI月活跃用户数突破了9000万，其中付费用户有4000万。 大模型已经火了两年，虽然没有出现所谓的“超级应用”，但它在行业里，可以说是目前最受欢迎、复费率最高的AI应用了。 相比之下，豆包月活跃用户数达到了7000万，但投入了过亿的营销推广费用，却依然是一个免费应用，免费固然好，但也导致收入、成本之间的差距。 我之前写过，技术价值不在于它是否足够“炫酷”，而在于它能否解决实际问题，并为用户带来实际的收益。 Kimi Chat也是如此，Kimi通过多模态布局来打造核心竞争力，这是个不错的方向；从长远来看，虽然推出了一些不错的模型，但产品包装能力还有待提高，商业化速度显得慢了一些。 用户不是傻子，当真正要让他们付费时，会衍生出许多真实的需求；满足真需求，才能走向垂直细分领域。 因此，从这个角度看，文库的含金量还在上升。 为什么这么说呢？ 一，好的产品是能够自我造血的。文库重构后，AI月活跃用户数已经达到9000万，日活跃用户数年同比增长了150%，付费率提升了60%。可以说，这是大模型To C最先实现商业化的应用之一。 其次，相比Chatbot，我最看好的AI应用方向是生产力工具。这是实实在在的刚需，也是大模型的核心能力；现在的Chatbot更像一个功能，依赖持续推广，商业化受阻，这或许也是豆包转向推即梦的原因。 三，文库在产品创新方面做得很好。 一年内推出了100多个新功能，并且拥有14亿权威专业文档的数据优势。再加上基于文心大模型、混合专家模型（MoE）和检索增强生成（RAG）带来的技术优势，这样的存量和增量，其他工具类产品很难赶上。 所以，我认为，商业化并不是简单地通过免费模式吸引用户，而是需要找到一种可持续的盈利模式，如果能把模型能力包装成独立的产品推向市场，用产品来快速测试市场反馈，那么发展速度可能会更快。 此外，Open AI的商业化目标也给了我很大的启发；作为全球领先的AI公司，Open AI计划在2029年实现千亿收入，这是一个雄心勃勃的目标。 这也让我看到，即使是技术领先的公司，也要在商业化上做出明确的规划和努力。 可以看出，商业化和技术发展并不冲突。有能力不代表有用，但如果不能将技术转化为实际的商业价值，那么技术的意义就会大打折扣。 百度文库显然给行业大厂上了一课。到底先追求规模，还是将技术封装成产品进行商业化呢？这个问题，可能许多AI厂商都在衡量。
