李开复-对中国大模型dau很失望

李开复对中国大模型日活跃用户数（DAU）现状表达出了深深的关切，他对行业现状、问题根源以及应对策略的见解独到且引人深思，主要观点可概括为以下几点：

一、关于现状与数据的反思

1. 用户规模的显著差距：尽管中国拥有众多大模型应用，但其DAU总和仅为千万量级。相较之下，ChatGPT在短短两个月内便突破1亿用户，这一数字对比令人忧虑。

2. 市场认知的局限性：很多用户仍将AI助手视为简单的搜索引擎，未能充分发掘其潜力，导致使用场景单一，高频互动的习惯尚未形成。

二、对问题根源的深入挖掘

1. 产品与市场匹配度的疑虑：行业内对于技术需求、成本控制及商业化路径等方面缺乏共识，资本的投入也显得较为谨慎。

2. 评测数据的可信度问题：目前部分大模型的评测数据存在不实之嫌，需要通过严格的API测试或第三方平台（如Chatbot Arena）来验证其真实能力。

3. 成本控制与用户留存的挑战：大模型的推理成本居高不下，同时用户留存率不容乐观，这使得企业依靠“烧钱”获取用户的策略难以持续，投资回报率（ROI）堪忧。

三、应对策略与对未来的展望

1. 技术优化的紧迫性：模型能力需不断提升，并特别关注中文场景的差异化竞争。例如，Yi-Large模型在中文能力方面与GPT-4o并列全球第一，这为我们指明了技术发展的方向。

2. 商业化路径的调整与创新：

在面向消费者的领域（To C），短期内应聚焦海外市场培育付费习惯，避免国内市场的同质化竞争。

在面向企业的领域（To B），应深化与龙头企业的合作，推动大模型赋能核心业务。

3. 对未来的信心与期待：尽管当前DAU表现低迷，但大模型作为新兴技术平台，其潜力巨大。随着新应用场景的涌现，行业未来可期。

李开复的见解切中要害，其建议涵盖了技术验证、市场策略到生态建设等多个方面，为国内大模型行业的发展提供了宝贵的反思框架和切实可行的建议。他的观点不仅深入到了行业的核心问题，也为行业未来的发展指明了方向。