最近看了很多在 github 上开源的 AI 项目，大部分 个人/独立开发者/小微团队 做的项目大多都是这几类：
- 调包/调 API
- 自定义提示词
- 换皮
比如一个 electron 打包的 AI 大集合，用户自己填 Token 用，主要是方便用户不用打开各个平台，或者提供自定义 UI ，换可爱背景等等功能。
比如一个浏览器翻译插件，点击翻译，获得页面 html 后，调 API ，自定义提示词为“下面我给你一个 html ，你给我翻译成中文后的 html”，然后再把页面 html 整个替换新的。
等等。
看下来每个项目的可替代性都很强，没有什么壁垒，也挺难能商业化，，因为用户也知道，这个软件收费要做的事情，我直接打开 chatgpt 发消息也能做，只是麻烦点。
但是从 0 训练一个模型的成本对普通人来说太高，即使有资本去做这个事，也几乎无法竞争过头部顶级玩家的内卷。AI 领域更能体现强者更强的定理。
除非能做出类似 cursor 这种工具（不知道有没有自建模型，还是完全靠调包），这样用户自己不借助这个工具，而是去自己问 gpt ，确实成本太高了的场景，才会考虑付费。但是这种工具也还是有非常多的工具在竞争。
所有门槛低的竞争都激烈，门槛高的普通人没得玩。这个困局不知道有没有老哥思考过。
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wheat0r 26 天前  9
其实真正的普通人都不懂开发， 甚至不太会用计算机，能在 v2 上见面的我们已经不普通了
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wyntalgeer 26 天前 3
消费者去操生产者的心，是这样的
你吃西瓜完全不必要去管西瓜怎么种的，他们是挣是赔，要换你去种会怎样怎样 隔行如隔山，所有价值高的行业，门槛必然高，NPC 没必要去操玩家的心，NPC 也可以活得很精彩 大潮来时，总有拾贝者赚的盆满钵满，也总会卷走那么几个，多数人是徒劳无获，这不是什么困局，这是客观规律 |
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wenzhuo 26 天前
感觉确实，不过本来个人开发几乎也就是开发 ui ，做应用层的适配。
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importmeta 26 天前
找个别的行业的赛道, 用 AI 和程序员的技术去降维打击.
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SGL 26 天前 1
不是很明白楼主是在说“普通用户”的困局，还是公司里普通开发者的困局，还是普通小公司/个体户开发者/普通玩家的困局。
普通用户我觉得没有困局，llm 不管再怎么批判,说人家不是真正的智能，对普通人都是有益而无害(相较于无 llm 之前的环境)。至于所谓的玩儿，普通人想必不会去玩儿。 公司里的普通开发者的困局，在于如何从一个摘棉花的农民提高成一个开收割机的农民。其实也没有太多的困局。 普通小公司/个体户在应用层面卷不觉得和之前有什么区别。所有人都是在“调接口”这同一个赛道上，你想在模型本身上做文章，目前还是算了。现在我个人感觉还是缺少一些基于"调接口“的有新意的用户友好的操作友好的应用，也就是 cursor 这种。所以在同层级的小公司个体户中没有觉得因 AI 而带来什么新的“困局”，大家还是在卷应用，和之前一样。接口也都能买。因此，不存在“新困局”。 普通玩家，llm 的接口从免费到付费都有。至于普通玩家想玩大模型训练，那就入职去大公司岗位。 真正的人人可训练的 llm ，那你就盼着硬件的快速发展或者顶尖研究者另辟蹊径把 llm 的体量大幅下降吧，这个层面本身就不是“普通人”考量的，这是学术界和工业界的“科研”了。离普通人远之又远。 我隐隐感觉楼主一层意思，是想借着 llm 也站一次风口，但是不知道往哪儿站。话说我也不知道，大家有知道的招呼一声，苟富贵勿相忘。 |
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cat9life 26 天前
这不是 Ai 的问题，而是任何行业都是这样。门槛低（资金、技术）就卷到死，门槛高就能享受几年红利，指导成本下降再卷到死。
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highkay 26 天前 1
同样一个需求，随便做做（ 1 个小时）和精细化的去做（几个月几年）做出来的东西完全不一样的，比如你说的翻译插件和沉浸式翻译，当然如果要商业化还要看付费难度强度这些的分析。虽然这个世界上草台班子很多，但是专业团队也是很多的。
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mcfog 26 天前 1
你去超市买米，超市只是采购上架，可替代性超强，任何有店面的人都能做一样的事情，用户也知道可以不用超市自己去批发市场买
有门槛的水稻育苗耕种对普通人来说不可能，资本也不容易入局 然后呢？低门槛的超市是个糟糕的生意吗？种米买米造成了普通人的困局吗？ |
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InkStone 26 天前
Cursor 的 diff apply 和补全有专门的小模型（不太了解是自己训练的还是在其他模型基础上微调的）。
个人感觉在应用领域，这种在不同任务上结合多种模型以降本提效的做法在很长一段时间内都会是核心竞争力。这件事普通开发者也能做，但需要不断打磨产品的可用性，硬门槛不高，软门槛很高。 |
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iorilu 26 天前
你也可以做个套 ui 阿, 套 ui 也有高低得, 好的照样能赚钱
但起码你得先搞出来 |
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sagaxu 26 天前
普通人自身的可替代性都很强，怎么可能产出“低可替代性”的东西来？
门槛低，利润高，普通人，三者有多大概率能同时成立？ |
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wxw752 26 天前
财富和生产资料都会随着时间，逐渐富集到大地主手里，这在历朝历代都是一样的啊。
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bojue 26 天前
朱笑虎前段时间有个演讲，做 AI 应用层的产品，所谓的壁垒就是别人不愿意做的脏活累活，脏活做多了也就是壁垒的。
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dualist 26 天前
所有现在的 ai 项目都是这样 agent ，这个赛道现在就是如此
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charlie21 26 天前
卖 AI 画的画赚钱了 吉卜力风格画画生成器
v2ex.com/t/1124154 |
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ha2ha 26 天前
每个人都会有信息壁垒，你输出的信息也只有你附近的圈子知道，然后转换成订单，很多具体的行业微观和宏观叙述关系不大
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fancypanda 26 天前 1
感谢 ai 让我实现了前端自由
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anivie 26 天前
一个可能的突破点是 qwen 为首的低参数开源模型，只要能瞄准好目标领域，普通人或者小团队就能微调出不错的结果，微调出来的模型在推理的时候效果比普通的版本好，成本也更低
门槛比调 prompt 高，比从零开始要低很多，不过目前好像没看到有什么实际运用 最大的威胁是超大参数的模型成本越来越低，拿大模型调 prompt 就能达到小模型微调后的效果，门槛就没了 |
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NoOneNoBody 26 天前
什么行业初期都是这样，以前一台纺织机也不是普通人买得起，可以在家织布
近一些，电脑价格还没普及时，也是没什么个人开发的环境的 再近一些，electron 很多人用，但又有谁（指个人）能开发个浏览器内核出来呢？ AI 一来是成本门槛高，二来是技术门槛还是高，注定只有“少数人”能参与“内核”工作 |
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rogerer 26 天前
LLM 本身就没有壁垒。
OpenAI 前两年全面领先，这两年也慢慢被赶上了。除了 o1 的技术路线是大家猜谜猜出来的，其他的技术路线都比较公开。 |
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ZSeptember 25 天前
感觉 UP 和我类似，不过我总结自己为眼高手低。
总觉得没技术难度，却不知道别人做着你看不上的东西赚的盆满钵满。 不说 AI 套壳，就是项目模板都赚大钱，那不是更加没有门槛吗。。 软件技术从来不是门槛，认知才是。。 |
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akira 25 天前
普通人纠结门槛干嘛。 你能上 v2 ，靠着墙内外的信息差已经可以赚不少了。
不是非要改变世界才能赚钱的啊。。 |
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kneo 25 天前
没有 AI 你就能做别人做不了的东西啦？单枪匹马能成为你的优势吗？
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yufeng0681 25 天前
大模型的核心在于生成内容（文本，数据，图片，视频等）
文本里面就有一堆的应用场景。 比如，写文案，写散文，写评论。 只要你足够认真的去研究一个场景， 把它吃透，你输出的文本就是全网最好的，那内容就值钱。 比如一年级写的作文，怎么能写出一年级认知的作文，一年级儿童看了你的作文集，是不是就很快理解了，作文原来就是这么写的。 那 你是不是就可以卖 一年级作文集？ 每年都有一千万的儿童读一年级，你就想办法留存一些？ 然后把二年级~六年级的作文也努力做了，持续提高留存用户。 做不好所有方向的作文， 你就做好写人的作文，可不可以？ |
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gaobh 25 天前 1
这一波真创业的是不会做 to c 应用的，大部分都去做 to b 了，任何 saas 产品都会被颠覆掉。商品上架、仓储、物流、营销、推广，每个环节吃掉一个 saas 场景就有 to b 公司付费，大家都干了这么多年了，不太理解为啥都去卷 to c 。
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uni 25 天前
老生常谈的解法了，细分领域做到最专业就是壁垒，一个例子就是 ai ppt ，还有别的你可以去榜单上面找
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vmuu 25 天前
MCP 、A2A 这种算不算例外
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obama 24 天前
模型就那么几个，关键看怎么落地
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