传统云计算可以大致划分为 SaaS、PaaS 和 IaaS。理论上讲，上层 SaaS 应用与下层云计算基础设施资源是 “解耦” 的。应用可以选择 A 公司的 IaaS，也可以选择 B 公司的 PaaS 之类。

从最终用户角度，下层调用了什么基础设施资源，用户在上层应用中是不可见的。这是一个黑盒。

但 Gen AI 应用则不同，附图 1 Github Copilot 用户可以选择打算使用哪一个大模型能力，附图 2 腾讯元宝的用户也可以自行选择用哪一个大模型。

这种看得见的 “解耦” 对于上下层玩家各自的优劣几何？值得思考。

附图来自 AppMagic 的监测数据，针对 Microsoft Copilot 在全球 2024 年每个月的下载量统计。

从图表趋势看，Copilot 似乎并没有非常受到用户的青睐。

开发者使用 GitHub Copilot 等 AI 辅助开发工具被认为是本轮生成式 AI 应用层落地的代表之一。

那么，中国开发者为此消费了多少钱呢？ 根据 InfoQ 在 2023 年 12 月的开发者调研显示，平均每位开发者累计消费了 328.8 元。

Stack Overflow 2023 的开发者调研显示，Github Copilot 是用户选择最多的 AI 编程工具，其用户反馈率达到了 54.8%。

除了第二名 Tabnine 和 AWS CodeWhisperer 外，其他的玩家的份额基本就是聊胜于无了。

AGI（生成式 AI）对各行业的影响正在发生。以软件开发行业为例，GitHub 的 AI 辅助编程工具 Copilot 在发布一年内吸引到了一百万用户。如果每用户收取 10-19 美元的月费，基于 GitHub 全球一亿用户的基础，就有机会就产生 10 亿美元甚至更多的收入空间。

红杉资本绘制了一张图，展示了 AGI 在软件开发生命周期各部分的影响，以及目前已经产生的相关工具和 SaaS 服务等。

Copilot 本意是 ”副驾驶“。目前的 Copilot 是针对程序员，而针对其他的行业的 ”律师 Copliot“、”医生 “ 和 ”设计师 Copilot“ 呢？ 可能