生成式人工智慧應用的清單不斷增長，可以分為八個廣泛的類別。
「軟體正在吞噬世界……」
~ 馬克·安德森
未來所有的公司都是一家軟體公司……不久的將來，每家公司都將成為AI驅動的公司。
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在為生成式人工智慧應用創建這個矩陣時，我驚訝於有多少新的應用出現，以及其中有多少仍在封閉測試中即將推出的 AI 工具。
毫無疑問，這是不可持續的，許多這些應用程序即將面臨重大洗牌。AI 的存續需要真正的價值增值和差異化。
隨著原生LLM功能的增長及其用戶界面的成熟，缺乏考慮知識產權和專有價值增值的LLM-基礎應用將會消失。
在某種程度上，LLM市場是天真的，隨著用戶知識和洞察力的增長，那些實際上只是作為LLMs擴展的薄客戶端產品將無法生存。這類似於手電筒應用程序被操作系統中的一個按鈕取代。
以下是目前主流生成式AI的地圖，這是一個非常好的參考和概覽生成式人工智慧軟體的全貌。
1️⃣ 基礎大型語言模型 LLM 與數據中心工具
基礎 LLMs 和數據中心工具位於堆疊的底部。這些模型和工具在某種意義上是基礎性的，因為它們作為基礎層的促進者。
2️⃣ 新興生成語言人工智慧工具
生成式人工智慧應用程序的爆炸性增長，特別是在內容與創意創作、寫作助手以及生成與搜索助手的領域。
內容與創意創造是基於LLM的生成式人工智慧中最易於接觸的功能。再加上寫作助手功能。難怪大多數產品都在這些類別中。
這些產品的兩個區別和生存領域是：
- 介於 LLM 和 UI 之間的財產價值增值層，這一層在增強 LLM API 方面需要是卓越的。
- 第二個差異化要素是用戶體驗。用戶體驗也需要出色，以促進用戶留存。
- 第三個最普遍的領域是 生成與搜尋助手。這基本上是基於對話的語義搜尋，已上傳的內容作為知識庫。數據提取與對話搜尋 類別則在更大規模上執行非常相似的功能。
然而，目前最令我感興趣的領域，以及我相信潛力和增長最大之處，是 LLM 建構框架 , 目前仍處於初期階段：
- 模板化提示以使提示可重用和可編程。
- 存檔、重用和分享提示。
- 創建複雜的 API，可以促進多個請求的串行或並行執行。
- 具有代碼邏輯的區塊以確定要執行的下一個區塊。
- 可以訪問和利用多種基礎系統。
結語
AI LLM 工具成功的關鍵要素包括：
- 🛟 現有且不斷增長的客戶基礎
- 🛟 客戶留存
- 🛟 星際用戶體驗與界面設計
- 🛟 端正與真正區分的知識產權與軟體
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