数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
首先，我们来明确一下什么是大模型套壳应用。简单来说，套壳就是在已有的 AI技术或模型基础上，进行简单的包装和整合，而没有对核心部分进行实质性 的创新或改进，就将其作为一个新的应用推向市场。
这种套壳的方式主要分为两类：
一、.直接调用大模型API的简单应用
一些应用仅通过调用大模型的API，如OpenAI的GPT或百度的文心一言等，然后添加一个简单的用户界面和少量的功能设置，就声称开发出了一款新的AI应用。例如，有些写作助手类应用，只是将用户输入传递给大模型API，再将生成的文本直接返回给用户，没有对文本生成的质量、风格、专业性等进行针对性的优化和调整。
二、对开源模型的浅层次利用
部分开发者获取开源的AI模型后，未对其进行深入的定制化开发，只是利用其现有的功能，稍作修改或添加一些基本的功能模块，便作为自己的产品推出。比如，一些图像生成应用，使用开源的图像生成模型，仅改变了输入参数或输出格式，而没有在模型的架构、训练数据等方面进行创新，这也类似于套壳行为 。
套壳是一种快速进入市场、获取用户和收益的方式，尤其在大模型技术发展初期，市场需求旺盛，套壳应用也能获得一定的生存空间。但从行业发展角度看，AI套壳应用的大量存在可能会在短期内造成市场的虚假繁荣，导致大量低质量、同质化的应用充斥市场。
随着近两年大模型、人工智能技术在各行各业落地应用遍地开花，用户对AI技术的了解逐渐加深，以及对应用质量和个性化需求要求越来越高，他们会更倾向于选择那些具有创新性、功能更垂直、更能解决自身问题、能够提供更好用户体验的AI应用。例如，在图像生成领域，用户希望能够生成更符合自己创意和审美要求的高质量图片，而套壳应用往往难以满足这种个性化的需求。
同时，可嵌入移动、PC等终端设备的大语言模型的不断面世和性能提升，使得用户不需要另外下载APP或软件，直接通过手机、电脑系统自带的通用模型变得触手可及。AI套壳应用的市场价值将愈加式微，最终走向死亡不足为奇。
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