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AI开发应用：AI开发公司与开发成本全解析
AI开发应用已经成为当下科技领域的热门话题。随着各种AI大模型的涌现，如国外的ChatGPT、Claude等，国内的文心一言、通义千问等，AI开发应用的市场潜力巨大。
对于AI开发公司来说，开发成本是一个不得不考虑的重要因素。AI应用开发是一个复杂的过程，涉及到多个环节。
首先是开发工具的选择。目前有像通义灵码、iFlyCode、aixcoder等辅助类工具，它们能在代码编写、自检、测试方面提供帮助，但不能直接生成应用程序，属于L3级开发平台。而像CodeFlying这样的L4级平台则可以用自然语言直接开发出应用程序。例如，我们可以简单地向CodeFlying提出开发一个管理朋友信息和约会信息系统的需求，然后选择登录方式，在很短的时间内就能完成软件的开发。
阿里云推出的“AI程序员”也是一个创新。它基于通义大模型构建多智能体，具备多种岗位技能，能一站式完成从任务分解到代码提交的整个过程，Zui快分钟级就能完成应用开发。这极大地简化了开发流程，提升了研发效率。相比传统开发方式，如开发一个奥运赛事日程应用，传统方式可能需要半天，而使用阿里云的“AI程序员”仅需10分钟。
华为云的ModelArts也为AI开发提供了便利。在这个平台上可以完成数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等一系列流程。对于零基础小白来说，还可以使用自动学习功能，无需AI和编码能力，通过上传数据和图像化界面操作就能完成模型训练和部署。而且ModelArts提供了丰富的功能，如云平台的算力资源、AI Gallery社区的模型等，还提供工作流能力，覆盖AI开发多个步骤。
然而，开发成本不仅仅是开发时间的成本。在开发之前，硬件选型就是一个难关。开发AI应用需要GPU算力，而GPU不仅昂贵还一卡难求，选择云是一个不错的选择，但仍需要仔细评估业务场景来选择合适的GPU、CPU、内存等，还要挑选存储、网络、安全产品等。另外，环境部署也很复杂，以部署ChatGLM2 - 6B模型环境为例，开发者需要准备多种工具和环境，对于新手来说是个不小的挑战。
从应用类型来看，基座大模型的开发需要消耗巨大算力和大量资本，只有巨头和大资本才能玩得起。行业垂直大模型是在基座模型基础上微调，职业机会相对多一点。而AI原生应用则是应用开发者的机会所在，不管是ToB还是ToC都有大量机会。
像百度推出的AppBuilder这样的AI原生应用开发工具，大大降低了开发门槛。开发者Zui快只需三步，利用自然语言就能开发出AI原生应用，还能便捷发布到各种业务环境中。
AI开发应用前景广阔，但AI开发公司在开发过程中要综合考虑各种因素，平衡开发成本和应用效果，才能在这个竞争激烈的市场中取得成功。
