英特尔 CEO 陈立武近日在星展银行新加坡会议上提到，中国前沿AI模型的 Token 成本更低，采用速度很快；DeepSeek、Kimi、GLM 等模型的性能已经“足够好”。

他还表示，自己坚定支持开源，因为开源有助于提升效率，未来由市场决定不同模型适合哪些应用场景。

我认为，这个判断非常值得创业者研究。

因为它意味着，未来AI市场的竞争重点，不是谁把所有模型都替代，而是谁能在不同场景中提供更合适的解决方案。

AI市场不会一家独大，未来大概率会形成三档分化。

而创业者真正需要思考的问题是：

什么任务，应该交给什么模型？

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一、创业者正在面临三个现实问题

很多人开始做AI创业后，第一反应是追模型。

哪个模型刚发布，就马上注册。

哪个模型登上榜单，就立刻切换。

哪个模型被说成“最强”，就担心自己错过机会。

但真正进入开发和经营之后，问题很快就出现了。

第一，最强模型不一定适合所有任务。

复杂产品开发、日常内容生成、客户问答和内部知识检索，本来就是不同类型的工作。

第二，高频调用会带来持续成本。

尤其是长上下文、多轮对话和复杂 Agent 任务，Token 消耗速度会明显加快。

第三，AI工具不等于业务系统。

模型可以帮你写文案、生成代码、整理资料，但流量从哪里来、客户为什么信任你、产品如何成交，仍然需要一套经营逻辑。

模型是生产资料，流量、产品和成交才是业务结果。

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二、第一档：前沿模型，解决最复杂的问题

现象：如果要打造行业领先的软件产品，尤其是复杂的AI Agent、AI Coding 工具和企业级应用，开发团队通常会优先评估 Claude 这类前沿模型。

原因：复杂任务往往不是一次问答，而是多个步骤连续执行。每一步判断只差一点，经过几十轮调用之后，最终结果可能出现明显差异。

证据：在我们开发AI智能体和 IP 工作台的过程中，复杂的产品架构、工作流设计和代码问题，确实更依赖模型的深度推理能力。

启示：前沿模型适合承担高价值任务，例如：产品架构设计；复杂代码开发；多步骤智能体；核心策略分析；高难度内容策划。

它的边界也很明确：调用成本较高，额度消耗较快，对并发和服务稳定性的要求也更高。

最强的模型，要用在最值得解决的问题上。

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三、第二档：通用模型，承担大多数日常工作

现象：在内容生成、资料整理、客户问答和日常办公等任务中，很多模型的实际差距并没有想象中那么大。

原因：企业真正关心的，往往不是模型能不能在榜单上多得几分，而是它能不能稳定、快速、低成本地完成工作。

证据：DeepSeek、Kimi、GLM，以及 ChatGPT 等模型，都可以被纳入通用模型的选型池。

这类模型适合处理：短视频脚本；公众号文章初稿；客户问题分类；资料整理；标准客服回复；会议纪要；普通代码辅助。

近期行业报道也显示，随着AI使用量增加，企业开始重新评估不断上涨的 Token 账单，并逐渐转向更便宜、更小型以及多模型组合的方案。

启示：大量业务不需要最强模型。“足够好、成本合理、能够长期交付”，会成为通用模型的重要竞争力。

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四、第三档：本地化、开源和垂类小模型

现象：很多中小企业正在关注本地部署、开源模型和行业小模型。特别是企业内部知识库、私域客户管理、产品问答和固定业务流程，越来越适合使用垂直模型。

原因：这些任务通常具有三个特点：频率高、数据私密、流程相对固定。

如果每一次都调用顶级通用模型，成本会持续增加。

如果能够使用本地化或垂类模型，企业就有机会获得更稳定的使用成本、更清晰的数据边界和更强的业务适配能力。

证据：我们最近在开发AI智能体和 IP 工作台时，明显感受到高频调用对额度和成本的影响。这也是我们开始重点研究本地化、开源模型的原因。

启示：开源模型不等于零成本，本地部署也不等于拿来即用。企业仍然需要考虑算力、部署、运维、数据清洗、权限管理和后续升级。

但对于高频、私密、固定的业务任务来说，本地化方案更容易形成长期可控的成本结构。

小模型不需要在所有场景都超过大模型，只要在自己的垂直任务里稳定完成工作，就有商业价值。

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五、模型选择不是排名，而是分工

未来企业不会只使用一个模型。更合理的方式，是建立一套模型分工：

复杂的产品设计和系统架构，交给前沿模型；

日常内容、客户问答和资料整理，交给通用模型；

私域数据、行业知识和固定流程，交给本地化或开源模型。

以 IP 打造为例：

前沿模型可以用来梳理定位、设计内容体系和搭建复杂工作流；

通用模型可以批量生成选题、脚本和日常内容；

本地化模型可以沉淀品牌资料、客户画像、产品知识和内部 SOP。

这就是模型路由。

把不同任务分给不同模型，AI才真正开始服务业务。

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六、一个匿名案例：AI智能体项目的模型分层

起点：某AI创业项目早期，几乎所有开发、内容和资料任务都交给同一个大模型处理。这样做上手很快，但随着调用量增加，成本、额度、响应速度和平台波动逐渐成为问题。

行动：团队重新拆分任务：复杂的产品架构和代码问题，使用前沿模型；日常内容生产和资料整理，使用通用模型；内部知识库和高频固定任务，则评估本地化开源模型。

结果：模型成本更容易预估，开发流程也不再过度依赖单一平台。当某个模型出现额度变化或服务波动时，其他业务环节仍然可以继续运行。

经验：真正有价值的，不是找到一个万能模型，而是建立适合自己业务的模型组合。

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七、AI的本质，是降低业务交付成本

我越来越认同一个判断：AI的本质，是用更低的成本和更高的效率，帮助企业完成业务交付，实现业务增长。

但创业者不能只研究模型本身。

还要研究：

流量从哪里来；

IP 如何建立；

内容如何持续生产；

客户如何承接；

产品如何成交；

AI如何进入真实业务流程。

模型选对，只能降低执行成本。

流量做对，才能带来客户。

成交链路搭建起来，才能形成收入。

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