chatgpt最开始出来的时候，大家都对其展现出的能力感觉惊讶，所以很多人愿意去体验，去尝试。但是在新鲜感之后，大家并没有找到这个工具跟自己生活或者工作能结合起来的地方，或者更专业一点说它并没有被加入个人的workflow。这就导致了在用户新鲜感慢慢褪去之后，对ChatGPT的使用频率会越来越低，流量自然也逐渐走向平稳，甚至下降。
目前大模型主要还是to c场景，像gpt4主要用在了微软的bing，copilot，office等场景。
而国内的大模型公司，360主要用在自己的产品上，百度也主要在搜索等场景。
ChatGPT如果想从to C 转向 to B，这个还是一个未知数？因为toC与toB在沟通上主要的区别就是在结构性概念的差异上，说得通俗一点就是时代的差异，toC是明显变化没有那么快，而toB则可能是经常要换。
要知道ChatGPT是不具有自我意识的，它还不知道什么是科技发展，也不知道什么是时代变迁，它可以创造一些新的词汇，但它不可能创造出什么新概念。
或许只是用它来对结构性概念迭代个两三代还能看不出什么问题，但迭代级数一多，误差累积就会非常惊人，最后肯定会变成胡说八道。
但是企业用户相比个人用户而言，它们对数据的安全性、隐私性还有严谨性都要求比较严格，如果使用像ChatGPT 这样的模型，可能会涉及处理敏感的企业数据，比如员工或客户的个人信息，或者商业秘密等。如果这些信息在训练过程中泄露或者被误用，可能会导致严重的法律问题。
ChatGPT 如何能够在模型的泛用性和定制化需求二者之间做好平衡？
一家企业之所以能够在竞争激烈的市场上生存，就在于其在某个领域能够为客户提供特色服务。
虽然 ChatGPT 在一般的语言任务上表现出色，但具体到某企业所处的某个特定的行业领域，往往还需要对模型进行定制。例如，一家律师事务所可能需要一个专门训练过的模型，来处理法律相关的问题和文档。另一家售卖母婴用品的商家，其智能解决方案依赖的模型，肯定又和律师事务所是一的模型不相同。
另外，企业级软件领域，对模型的稳定性和可靠性的要求，要大大高于 2C 领域。不少 ChatGPT 用户平时喜欢给 ChatGPT 闲聊，在遇到 Service Unavailable 的错误提示后也不以为意，毕竟网页版的 ChatGPT 几乎可以说是免费使用。然而在企业环境中，模型的稳定性和可靠性是至关重要的。比如现在国内外很多 SaaS 解决方案，其 Service Level Agreement(SLA) 里明文规定，软件的高可靠性必须是 X. 如果 X 为 99.999%，意思就是 (1-99.999%)*365*24*60=5.26分钟，也就是说该软件在连续运行1年的时间里，最多允许可能的业务中断时间是 5.26 分钟。
因此，ChatGPT 如果想要进军 2B 市场，一定要杜绝自己在网页版使用时经常出现的 Service Unavailable 错误的现象。
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