现在有个事情很尴尬。

大家知道，聊天，包括搜索，轻办公这类应用，其实是一个很大的杀手级应用。
这个是2C的，需要的模型参数不会很大。
重点把聊天的情绪、文笔、审美、知识点等等掌握好就行了，对于agent的能力要求没那么高。
聊天的模式，适合走互联网那种模式，就是尽量免费，扩大用户规模，靠广告和会员费赚钱。
但是，大模型需要的算力太大了，增加一个用户就增加了成本，跟互联网还不太一样。
很可能出现用户量很大，但是收不到太多钱的情况。

编码、agent也是一个很大的赛道，但是2B的比较多，需要模型的参数很大。
现在问题来了，你要训练模型，预训练可以是一样的，但是后训练的侧重点有所不同。

你想要一个模型占领两个市场，那么必然两个都不能兼顾，两个方面都不太尽如人意。
而且你用一个巨大的模型去支撑聊天，也是浪费。

另外一种方案，你要占有两个市场，你用两个模型。
这个成本就比较高。

openai现在就有点卡在这里了，chatgpt有10亿用户，又不想放弃。
看着anthropic那么赚钱，又想搞编码和agent。

除非搞出一个方法，一个模型可以对两个市场，而且针对聊天的时候，用的算力很小。
否则，就很尴尬了，进也不是，退也不是。