为什么 AI 在传统软件上推进这么缓慢？

因为 LLM 目前为止主要的用途还是做文本生成。

传统软件要点：精确

十年前：为什么移动互联网在传统行业上推进这么缓慢？

什么是“传统软件”？

1. 成本还没有降低到可以随便用，一个只能处理文本的 deepseek 满血版本地部署的成本很高。
2. 如楼上所说的，模型回答具有随机性，一样的问题可能在随机数女神的操作下有不一样的结果。

传统软件有固定且稳定的用户，不需要炒 AI 概念来扩大受众，即使加上 AI 功能也很难让用户抛弃多年积累的使用习惯来转向 AI ，而且很多传统软件比如 PS ，AE ，AutoCAD ，Office 的用户只用几年前的老版本，就算有 AI 功能他们也用不上

其实已经有影响了，不然微软也不会那么着急入场。只是传达到生产力末端还需要时间。

因为“推进”太快了。
几个月变一下排名，几个月新出现一个技术。
传统软件本来就能用干嘛冒险接入那么多新技术。
而且，最关键的一点。免费的不好用，贵的市场小。质量高的速度慢，速度快的不精确。怎么解决大模型算力和价格问题？传统软件使用就是使用，除开授权费基本没有其他消耗。AI 不一样啊，分分钟就是钱。
AI 买的是服务，而不是软件。至少目前是这样的。

成本效益不高。增加 AI 会大幅增加成本，用户使用率和体验一般，而且用户难以接受涨价。

不懂就问，什么是传统软件？

还有个问题，软件有 “非传统软件” 吗？我怀疑你的分类是 凡是积极采用 AI 的软件都不是传统软件。

某一天, 一个工程计算的程序算一个 1+1 的结果不等于 3, 经过一番排查, 发现是 AI 告诉后端, 1+1 在算错的情况下等于 3.

mcp 还没大规模流行起来

我们打算用大模型做电气设计图的拆解，一上手发现没人看得懂原理图。。。

电气工程师跟看白痴一样看着算法工程师

@yvescheung Adobe 最近在大量招募做 CV 的人，他们的抠图工具、填充工具都在用新的技术

传统软件干什么都慢

1.AI 目前只适用于高容错的场景， 比如图文创意相关的
2.现阶段端侧跑不了啥复杂模型，一般个人电脑跑个 14b 极限了，上云的话企业数据安全无保证（虽然多数企业的资料压根没啥用，但企业主不这么看 ）

传统意义上讲：
上帝不掷骰子
但 AI 不是上帝

亦或者
AI：上帝都靠骰子决定心情，我虽然不是上帝，但想学一把，俩六！

建筑工程相关，其实不是说没有 ai 介入，只不过说我们不会说直接去接一个腾讯/阿里 ai 来调，一般比如说避障之类算法工程师会借鉴一些图像识别 AI 的算法，然后把结果丢给应用层去做交互。

不说传统的，我们目前是做 AI 算法加强某基础工业类目的基础步骤，光用主流模型根本没什么进展，因为这些基础需要准确，需要结果是科学的，目前所谓的 AI 根本做不到这点。它可以作为辅助沟通、文化创意和助手类总结归纳的事，解放的是一小部分生活场景的生产力，其他场景能做的很有限。

@cmdOptionKana 可能想表述 2B 2G 的软件/系统

慢吗？并不慢。只是不开源，同时传统软件领域成本是要大于收益的。

内容生成，因为开源，门槛低。就像你最近也基本听不到 DeepSeek 多牛逼一样

结论是怎么得出来的？

@superchijinpeng https://chat.baidu.com/search?word=%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%93%AA%E4%BA%9B&dyTabStr=MCwxMiwzLDEsMiwxMyw3LDYsNSw5&pd=csaitab&setype=csaitab&extParamsJson=%7B%22enter_type%22%3A%22search_a_tab%22%2C%22sa%22%3A%22vs_tab%22%2C%22apagelid%22%3A%2213007693224878256357%22%2C%22ori_lid%22%3A%2213007693224878256357%22%7D

其实最重要的我想知道大家在传统管理软件如 ERP\OA 等，在业务落地上有没有一些独到的创意。因为 AI 太火了，出去说没这个东西就感觉 49 年入国军一样

@Cooky 这个确实是。如果一个结果每次都不能确定，那客户是一定会炸的

@zmal 这个 AI 概念是很火了。但是怎么优雅落地却是让人有点捉急。现阶段晚了怕没肉吃，早了怕死沙滩上

@Mandelo 主要是我个人目前还没看到类似的 ERP 和 CRM 管理类软件上面有亮眼的 AI 相关的新模式产品。大多数还是聊天

一个刚火起来才几年的概念，产出这么多现象级产品，居然还算慢的吗
集成 AI 又不是什么一键 accept 就能上线的小功能，真想做好了很多模块都得重写，先问问“传统软件”多久才能更新一个小版本？

@RealApe #25 怎么感觉楼主是在套方案呀

这块不能说慢，现阶段 LLM 最缺的不是技术，而且具体场景。我要是有一个特别好的场景，我肯定偷偷的投入，然后卖大钱

数据安全问题toB 产品不敢使用在线模型，只能自己私有部署
成本问题私有部署成本高
效率问题调用大模型比查数据库慢

@iyaozhen 不是套方案，就是有点子好的借鉴一下接受一下启发，大家的业务方向可能都不一样。何来套呢？

@RealApe 这种目前的精确度做不了，用 cursor 辅助写这类代码都会有一堆隐藏 bug 。反之像 Adobe 家那种要求没那么精确的，现在应用已经不少了，AI 抠图和 AI 调色都很不错

费用谁出？不盈利怎么办。

因为传统软件的开放数据少，模型在这个场景性能就不好，所以发展就慢

传统软件工程：你操作一个数据 A 会得到 B 果
结合 AI 的软件工程：我有 90%的概率帮你在 3 秒钟内操作数据 A ，但是我不保证 100%帮你得到结果 B

工程行业，投标报价，几千页的技术标，某一段复制以前写过的内容，某一段直接用 ai 生成，但是有一点就是，至少会有好几波人看过一遍进行复核。
至于商务标，从来都不敢复制粘贴，全都新建手敲，谁也不敢保证以前做的文件没有暗中调过参数，踩坑就毁了

@totoro625 最烦甲方有人在里面夹带私活，偷偷改几个参数指标整你，然后验收时候卡住。

@iyaozhen 想多了，你能想到的，别人也能想到

@xiaomushen #39 楼主前提是传统软件。比如 ERP ，大部分人没用过管理端，你怎么想得到落地场景？

@RealApe OA 还是可以玩的，了解一下飞书 toB 的关于 AI 的功能。ERP 什么的，难点我觉得在于一方面幻觉问题解决不了的话，出问题算谁的，财会法只会判活人，不会判 AI 。另一方面是当前已有系统的权限没法用 AI 去简单的读出来，除非做数据重构。但是上一次 ERP 等于脱一层皮，都是打工的，没事儿谁拿个新概念给自己上强度……

网安、金融风控、文档办公、财务类软件这块很多。

我司研部用 labview

是 1998 年的版本

拿你举例的 ERP ，CRM 甚至 BI 之类的玩意，核心不在于乙方开发公司，而是 B 端客户（ toG 的不考虑，那个格局太高普通人吃不到那碗饭看不懂那种技术）还不愿意买单啊！！！不管国内还是国外都是这样。推所谓的 AI 落地应用带来了什么？用传统思维考量，起码实现要么帮忙挣更多钱要么帮忙省更多钱。现在这个经济形势下，赚钱需求远大于省钱（比如供应链优化之类的玩意）需求。生意难做业绩难提升才会出现 MicroStrategy 这样的公司活生生搞成炒币圈的小哥了。

当前大部分 B 端大客户是观望态势，他们想看看乙方有没有啥好想法（也就是乙方先大规模多方向投钱试错，甲方不承担试错成本，哪个乙方愿意当这个大冤种？），然后再决定是否买单。而乙方又想看看甲方有没有什么切实运用 AI 技术的买单需求（乙方想让甲方为自己的试错买一定程度的单），然后再投入研发。说白了，现在的 AI 在大部分 B 端已有应用上还没实现啥突破性的进展，不然也不会甲方乙方都在光觉得有计划，但就是只能干瞪眼。

传统行业真想赚钱，尽量和甲方多沟通，找到花钱点，然后另辟蹊径开出新赛道。举个最 low 的例子，比如以前技术落后的时候，零售行业想了解传统渠道，只能找很多人一家家巡店（花钱海量收来的数据还不咋地）。现在比如在各个小卖铺对着货架的位置装个摄像头啥数据都搜集出来了，甚至自动出报表。

@Leon1234567 有道理

本质还是因为不赚钱，要是赚钱早做了

推进有啥用？不推进，没有替代品明年你还是续费

@iyaozhen ERP 管理端大部分人是没用过，但用的人，开发的人，绝对数量也不少。
放心吧，如果你能想到的，比你更聪明的，应该也想到了

@dododada 电气工程师看算法工程师干嘛?让 ai 自己去算就好了

@bthulu 非标领域知识，ai 看不懂

成本：prompt<微调<自己预训练

@RealApe 有 Salesforce 刚 80 亿美刀买 Informatica 就是干这个的 sap 也在大举投入 这都是 erp/crm 巨头

ai != llm 啊，隔壁 opencv yolo 早就在工业领域用到起飞了

@YsHaNg 现在很多公司都在加大 AI 投入。主要增加了哪些亮点了解不？