封装式应用展望：薄UI LLM 层下一步走向何方
（个人观点 — 2025 年 6 月 4 日）
背景：从提示玩具到实体经济
两年前，即 2023 年，人工智能领域一片热闹。我记得在一次为期半天的黑客马拉松中，一个简单的 GPT-3 端点被整合到一个网页表单中，这引起了轰动，并最终获得了种子资金。快进到今天，那个曾经革命性的策略已经过时了。人工智能模型的能力正在迅速趋同——新版本出现得更快，成本持续下降。这创造了一个环境，任何拥有 API 密钥的现有公司都可以立即复制新功能。
然而，在这种快速演变中，封装式应用（一种将大型语言模型 (LLM) 无缝集成到实用工作流程背后的薄 UI 产品）的吸引力依然存在。这些应用程序正在从简单的工具转变为强大的中间件解决方案，作为基础模型供应商与不同行业复杂且通常受监管的现实之间的关键中介。观察封装式应用如何重新定义专业环境中的生产力和功能边界令人兴奋。
为什么封装式应用依然重要
专有上下文至关重要。下一个重大飞跃不仅仅是构建一个更通用的模型。相反，重点在于开发能够访问和解释开放网络所缺乏的专有信息的模型。想想呼叫中心转录的复杂性或设计文件中杂乱无章的库。封装式应用整理这些专业数据并根据其微调模型，在准确性方面建立了一个不断扩大的护城河。它们正在开辟通用模型难以有效渗透的利基市场。
工作流程所有权提高转换成本 考虑一个可以轻松废弃的简单聊天界面的吸引力——它比一个深入整合到保险公司保单管理系统中的综合工具更容易被放弃。无论是通过 SaaS API 还是本地连接器，这些集成的复杂性将一个提示玩具转变为重要的基础设施。一旦公司投入时间和资源到这些工作流程中，切换到通用替代方案就会变得令人生畏。
单位经济效益可以被设计 在我们当前的环境中，令牌支出感觉就像管理 AWS 账单一样。为了优化成本，成功的公司正在将令人印象深刻的功能（如复杂推理或语音处理）路由到 GPT-4o 等高级模型，同时将基本摘要等常规任务分配给像自托管 Mixtral 这样更经济的解决方案。这种智能的任务分配可以将毛利率从危险的 40% 左右显著提升到更令人羡慕的 70% 或更高。
边缘部署开辟了新领域 量化 8B 参数的 Llama 检查点在智能手机、信息亭或工业设备等设备上运行的意义深远。在延迟至关重要或连接不良的环境中，例如手术室或农村农业，这些封装式应用程序可以提供传统超大规模云解决方案无法比拟的功能。在这些被忽视的领域进行创新的潜力巨大，代表着人工智能应用的一个令人兴奋的前沿。
如何构建（或支持）持久的封装式应用
从可防御的数据集开始：思考您的系统每天将处理的数据——一个前沿模型不容易抓取到的独特数据集。如果答案是“无”，那么是时候重新评估商业模式了。
像对待生产代码一样对待提示：对您的提示进行版本控制，像对待生产代码一样严格对待它们，并准备好在需要时回滚。如果模型更新破坏了您的 JSON 模式，它应该像代码中的关键故障一样触发警报。
从第一天起就设计多模态：从一开始就整合图像、音频和结构化数据。改造这些功能具有挑战性，并且通常成本过高。从一开始就规划一个全面的方法要明智得多。
融合高级模型和开源模型：对细微输出使用封闭权重模型，并为涉及成本、中断或监管需求的情况保留开源回退。这种双重方法可确保弹性和成本效益。
拥有分销渠道：旨在获得超大规模企业不易垄断的分销渠道。这可能意味着建立独特的硬件存在（如 AR 眼镜或专用信息亭）或创建具有专属用户群的垂直 SaaS 平台。
市场轨迹
对人工智能解决方案的需求正在上升。OpenAI 预计今年营收将达到约 120 亿美元，而 Anthropic 最近的年度经常性收入已超过 30 亿美元。该领域的投资令人震惊，2025 年第一季度风险投资分配给人工智能的资金约为 420 亿美元。增长潜力显而易见。
然而，根本限制并非新算法的创建；而是基础设施。Alphabet 已在 2025 年为人工智能重型资本支出拨款约 750 亿美元，这凸显了 GPU 可用性（而非创新理念）正成为瓶颈。此外，生成式 AI 的总目标市场（TAM）正在迅速扩大。分析师现在估计该行业当前价值约 710 亿美元，预测到 2032 年可能膨胀至约 8900 亿美元——复合年增长率约为 43%。
风险图——以及明显的对冲
在探索这一领域时，我们必须保持警惕
API 价格上涨：准备包含高级模型和开源模型的双重策略，以应对意外的价格上涨。
模型回归：实施持续评估套件，并将提示与版本 ID 关联，以便在更新期间迅速发现任何可能出现的回归。
监管压力：为了降低监管风险，请通过捕获来源元数据并为敏感部门提供本地或 VPC 部署选项来积极主动。
GPU 短缺：尽早预订 GPU 容量至关重要，同时在紧急需要之前验证 CPU/TPU 等备用选项。
展望
展望未来，封装式应用显然不会消失。曾经占据这一空间的简单应用程序已经消失。这一领域正在成熟，演变为一个动态层——可以将其视为 LLM 中间件——其成功取决于将通用推理引擎与
- 远超公共互联网能力的独特上下文，
- 在令牌和 GPU 层面都经过精心设计的强大单位经济性，以及
- 超大规模企业无法在一夜之间复制的分销渠道相结合。
其他一切都可能沦为商品。因此，建立或支持与此愿景一致的倡议至关重要，以确保下一波创新建立在扎实、实用的策略之上。
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