生成式 AI 发展大趋势下，各种大语言模型（LLM）如雨后春笋般出现。除了 OpenAI 的 GPT 和 Google 的大模外，还有各种开源模型。在 Hugging Face 上宣称有 30 万种模型可供选择。

对于应用开发商而言，一种主流的手段就是像使用云计算算力一样，通过互联网 API 去调用大模型服务商的模型能力，然后按照使用次数去付费。

由于不同大模型的计算质量以及品牌有差别，此类 AI 算力服务的价格也差别很大。例如，GPT-4 会比 GPT-3.5-Turbo 贵 30x 倍；GPT-4 比其他某些模型服务商贵甚至 100x 倍。

这就给应用商带来一个问题，对于 “普通的计算请求” 是否也需要用 “很贵的 GPT-4” ？可否用便宜一些的其他模型服务来代替 GPT-4。

创业公司 Martian 就在走类似事情，其提供了...

微信、WhatsApp 等 OTT 消息很大程度会代替短信，尤其是消费者与熟人朋友之间。

但两者真的是 “完全代替” 关系么？也不是的。因为很多时候，即便是认识的熟人，你可能也并不愿意加其为微信好友；陌生人则跟不会加好友了。

附图是 GSMA 在主要国家和地区的一项调研，围绕 SMS/RCS 和 OTT 消息的对比。结论是两者会共存，不会是互斥关系。

附图的数字是某个市场，用短信的渗透率与 OTT 消息渗透率的对比。比如：以法国为例 91% 的人会每周至少用一次短信，而 64% 的人会每周至少用一次 OTT 消息。法国在下图的得分为：91% - 64% = 27%。

这背后反映出一个很大的思路，即：

互联网发展到今天，看似每个赛道都很拥挤。但如果仔细去了解，会发现消费者自己会把类似工具用于不同应用场景，自然做切割。

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