2026-09-04 07:53:31 分类：科技
车载大模型3%使用率撕开的遮羞布
今年年初，国内新势力车企爆出一个猛料：品牌花了两个亿自研的座舱大语言模型，上线半年，用户实际使用率不到3%。
直接上了热搜第一。
我翻了三遍评论区，一半骂车企是冤大头，一半骂资本又来蹭概念割韭菜。
说实话，我看到这个数据的时候，第一反应不是惊讶。是荒诞。
花两个亿攒出来的模型，大部分车主用完一次就再也不开了，大部分场景就是喊它开个空调调个窗，连导航都懒得用它。
这不就是把黄金打成了钥匙开一把破锁吗？
太扯了。
现在走到任何一个科技峰会，台上台下全在说大语言模型要重构一切，从出行到办公，从教育到医疗，好像明天全行业都要被颠覆。
结果呢？掏了真金白银下去，连个水花都没砸出来。
你去问十个用了大模型的企业老板，八个说效果不如预期，七个说没赚到钱，六个说不知道接下来该投什么。
2026年国产车载大语言模型使用率争议热搜截图
这两年大语言模型的风刮得太大，把什么牛鬼蛇神都吹上来了。不管什么行业，不管你做什么产品，不说自己搭了大模型，都不好意思出来见投资人。
不过话说回来，3%这个数字，本来就不该是车企的遮羞布，该是整个行业的照妖镜。
你连用户要什么都没搞清楚，堆一堆参数上去，就能颠覆行业了？
造舰竞赛背后的本土玩家路线博弈
现在全球大模型圈的玩法，本质就是一场参数造舰竞赛。
这个比喻不是我瞎编的，活脱脱就是一战结束后海军军备竞赛的翻版：各个国家拼了命堆战列舰的吨位，堆火炮的口径，花出去的钱以十亿计，都想着吨位更大炮更多就能赢。结果二战开打，大家才发现，主宰海权的是航母，那些花了天价造出来的战列舰，大多数时候只能停在港口当花瓶。
现在堆参数的大语言模型，不就是当年那些天价战列舰吗？
业内相熟的朋友给过我两个实打实的数，第一个：训一个70B参数的通用大语言模型，从头到尾的电力消耗，相当于一个40万人口的中西部县城全年的居民用电量。第二个：训一次100B参数模型的总成本，比买一块旗舰4090显卡贵整整1200倍，拿MMLU标准测试跑分，性能只比70B模型提升了不到7.8个百分点。
投出去的钱涨了十几倍，性能只涨了不到八个点。这投入产出比，换成任何一个传统行业，老板早就把项目组开了。
中国大语言模型厂商2024-2025投入产出对比图
但为什么还有这么多人卷？说白了，不是技术问题，是生态占坑问题。
你不卷参数，投资人就不给你钱，市场就不认可你，你就拿不到入场券。
本土玩家这边，路线分化早就出来了。百度从一开始就押注通用大语言模型，砸了上百亿堆参数冲榜单，去年全年文心一言带来的增量广告收入，还不到总营收的2%。反观字节跳动，从来不去凑参数榜单的热闹，转头拿开源模型改，针对抖音本地生活、电商推荐这些具体场景做微调，去年大模型带来的推荐转化率提升，光是本地生活就多赚了近二十亿。
哪个路线对，一目了然对吧？
我做了十五年科技观察，见多了这种技术泡沫：当年的O2O，当年的共享经济，当年的元宇宙，哪次不是所有人先堆概念堆投入，最后才发现，真正赚钱的从来不是喊口号最响的那个，是悄悄把技术落地到场景的那个。
这个方向我明确说，纯堆通用大语言模型参数，走偏了。全是给英伟达交军费，最后赚不到钱的还是自己。
被忽略的大多数，普通人的新饭碗
被忽略的大多数，普通人的新饭碗
大部分媒体聊大语言模型，开口就是OpenAI，就是谷歌百度，就是千亿参数，就是千亿估值，好像大模型跟普通从业者、小公司没关系。
真不是这样。
受益最大的，其实从来不是头部那几个大厂，是千千万万找不到出路的小公司，和原来没机会上车的普通从业者。
我上个月在杭州见了一个做跨境汽配的小伙子，团队一共五个人，去年花了八千块，找了一个计算机系的学生团队，基于Llama 2微调了一个专做欧美客服的大模型，现在24小时自动回复客诉、退换货、查物流，准确率能到92%，直接省了三个全职客服的人力成本，半年就收回了成本。放在三年前，你让一个五个人的小公司做自己的AI模型？想都不敢想。
现在呢？开源模型免费拿，算力成本降了一百倍，只要你懂自己的行业，花几万块就能做出比通用大模型好用十倍的垂直模型。
对普通人来说，机会也比原来多太多了。原来在广告公司做文案的小姑娘，现在转成了快消行业的提示词优化师，专门给品牌调短视频脚本的大模型输出，月入比原来翻了一倍；原来做线下装修设计的绘图员，现在专门给大模型做对齐训练，帮AI修正户型图的错误，薪资比原来涨了三成。
当然也有被拍在沙滩上的。原来做通用图文排版的编辑，原来做机械重复性文案的写手，一大半活被大模型抢了，混不下去的只能转岗。这就是技术革命，从来都是有得有失，没人能躺着赚钱。
不过话说回来，哪次技术革命不是这样？最早的互联网，最早的移动互联网，最后机会不都落到了普通人头上吗？
你说，下一个把大语言模型估值泡沫戳穿的，会是某个三五个人的小团队吗？
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文章名称：大语言模型不是技术问题，是生态占坑问题
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