GPTStore上线！OpenAI 正式迎来它的 iPhone 时刻

今天，GPTStore 正式上线了。

GPTStore 通过名字我们就知道，它是一个基于 GPT 大模型应用的应用市场/商店，就是类似于苹果的 AppStore 和谷歌的 GooglePlay 一样。

具体新闻如下：

在经历了一个月的推迟后，OpenAI 在周三正式推出了 GPT Store。借助这一在线商店，OpenAI 用户可以分享定制版 ChatGPT 聊天机器人。

OpenAI 称，GPT Store 将在周三首先面向付费 ChatGPT 用户开放，里面将汇集用户为各种任务创建的聊天机器人。例如，定制版 ChatGPT 可以教孩子数学，或者想出各种鸡尾酒配方。它将包含用户选择公开分享的聊天机器人，最终将为用户引入创收方式，很像苹果或谷歌应用商店提供的赚钱思路。

和苹果、谷歌应用商店类似的是，GPT Store 将能够让用户在排行榜上看到最受欢迎和最热门的聊天机器人，并按类别进行搜索。

OpenAI 周三在博客文章中表示，迄今为止，用户已经开发了 300 万个定制聊天机器人，但目前尚不清楚其中有多少会跟随 GPT Store 一起上线。

基于这条新闻，我可能又要老生常谈了，去年的时候，我就写过两篇文章，是关于 AI 原生应用的，包括当时李彦宏在一些技术大会上的讲话，我感觉对于我们程序员、开发者来讲，是非常值得关注的一次机遇。

为什么说 GPTStore 的上线，意味着 OpenAI 正式迎来它的 iPhone 时刻呢？原因就是当人人都可以开发 AI 原生应用的时候，AI 生态的繁荣时代就要到来了，就像是移动互联网诞生的时候，基于 iOS 系统和 Android 系统的应用层出不穷一样，让生态繁荣，造就了繁荣的移动互联网时代。

李彦宏去年年底在极客大会上发表了很多对于 AI 和大模型的观点，你可能不喜欢百度，但是，大佬的观点还是很有启发和前沿性的，咱不能漠视。

李彦宏说：大语言模型这种，更像是是一个基础底座，类似于操作系统，那么最终开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用。我们需要的是百万量级的 AI 原生应用，而不是 100 个所谓的大模型。

我们普通人的机遇就在于基于人类的使用场景，去针对性的开发更多的 AI 应用来服务客户。

回想一下在 PC 互联网时代，Windows 操作系统基础，软件很多；到了移动互联网时代，安卓和 iOS 是基础系统，基于这个系统开发出了众多好玩的应用。一个应用服务众多的用户，哪个开发者没有赚的盆满钵满呢？

道理就是如此，在未来人工智能的时代，大模型就是基础系统，在这里面开发出更多有意思的 AI 应用，服务用户才是赋予我们普通人的机遇。

所以，对于我们开发者来讲，肯定是越早进入这个领域越好，尤其是在 AI 原生应用爆发的初期，你越早进入就越有先发优势，也越容易积累规模优势。

这句话很容易理解，现在 GPTStore 这样服务器托管网的大模型商店刚上线，AI 原生应用还很少，如果你早期定制 AI 原生应用就越容易获得流量和曝光，让更多人使用，当后期应用越来越多的时候，你的曝光度和搜索到的难易程度肯定越来越难。

一旦你前期获得了足够多的用户，慢慢训练自己的 AI 原生应用，AI 的结果和质量也会越来越好，用户也会越来越多，当用户越来越多的时候，你的规模优势就建立了，后期再有相同或者类似的 AI 原生应用也打不过你了。

所以，我感觉所有的开发者、程序员都可以试着去做一做。

说不定就因为你自己搞了一个 AI 原生应用之后，就财富自由了呢？

最后，我分享几个李彦宏在极客公园大会上的观点和金句吧。去年年底分享的时候，几乎没几个人看，其实，我感觉挺有价值的。

1、这次大模型技术浪潮，我觉得不一样之处就在于它的通用性。我们讲叫 “智能涌现”，没有教过的它也学会了。有了这个特点之后，当你有一套基础技术能够做得非常好、非常领先的时候，它在各种各样的场景都能够迅速做出有价值的应用来。这是 AI 过去 70 年从来没有过的事情，所以它是完全不一样的机会。

PS：李彦宏的这段话，很好理解。以前的人工智能，更多是在特定领域，比如：无人驾驶和下围棋等领域，普通人无法对接和使用，而大模型是任何领域任何人都能接入和用到的。

理解了通用性和智能涌现，也就理解了李彦宏在大会上所说的：

大模型时代的来临，真正的价值在于原生应用，而原生应用无论对于大厂来说，对于中小企业来说，对于创业者来说，都是很大的机会，希望大家及早的去把握，尽量多的去尝试，我认为一定能够找到一条符合自己发展的道路。

2、模型技术的先进性，更多要看这个模型在什么应用场景下、用来干什么？把这个东西想清楚了之后，才能够去评判模型的好坏。模型好坏的评估，是一个做模型的公司的核心竞争力。你知道什么叫好，什么叫不好，才能够作出好的模型来。如果你都不知道，要靠第三方给你做评价，给你打个分，这个事儿是不靠谱的。

3、基础模型迭代的过程，不是靠跑分，或者刷榜那些东西。做应用、业务的人真正要关心的是他的业务核心指标，他的需求又导致文心大模型按照真正符合市场需求的方向去演进去迭代，这是一个良性循环。

4、大模型的发展只有唯一的关键点，就是应用。

发展出好的应用有三个关键因素：首先是有相关产业政策来鼓励基于大模型的 AI 原生应用开发；其次，是现有企业利用大模型来对它的业务核心关键指标产生正向作用；第三是超级应用，什么时候、在哪个领域能出现？需要更多创业公司多努力，做各种各样的尝试。

5、大模型最大的价值到底是一个全新的超级应用，还是一个对现有应用的改造，是没有定论的，当然肯定是后者。你今天看 Microsoft 的 Office365Copilot，一个月 30 美金，它一年可能收 50 亿美金，这个比整个 OpenAI 全年的收入要大很多倍。它其实对它现有产品的改造，就已经创造出来这么多新的价值，所以我觉得大家还是要多看跟自己现有业务的结合。这一波生成式 AI 对于现有业务的改造，可以创造出更大的价值，Microsoft 是一个例子，Adobe 也是一个例子，它对大模服务器托管网型的拥抱，导致它对现有的产品能够产生的收入也好，利润也好，有了明显的增加。

6、真正成功的 AI 原生应用产品经理，很可能不是某一类人，而是各类人的综合，有人可能不是计算机专业，但他学习能力很强的，他有产品、市场的感觉，同时又不怵技术，即使没学过，读一读最新的论文，就能明白讲了什么、用什么方法，这种类型的人是最有可能成为成功的产品经理的。

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