一段时间以来，OpenAI 在大语言模型（LLM）领域一直占据主导地位，并且仍是许多开发者的首选，但一项新的研究称，市场动态和用户忠诚度似乎正在发生变化。

Vercel 对 656 名应用开发者进行的一项调查发现，87% 的人使用 OpenAI 的模型，83% 的人依赖其推理应用程序编程接口（API）。然而，如今开发者平均会使用两家供应商的产品，且 60% 的人在过去六个月内更换过供应商，这引发了人们对他们忠诚度的质疑。

近三分之一（29%）的企业现在使用DeepSeek，相比之下，微软的大语言模型似乎处境艰难，只有 10% 的受访者表示使用过微软的大语言模型，十分之九的开发者认为它不是一个可行的选择。开发者现在关注的是工具，而非团队“人工智能正在消除不同角色之间的界限。我们看到，借助 Vercel、v0、Uizard 和 Cursor 等工具，新产品设计师能够在一个创意流程中融合用户体验（UX）、用户界面（UI）和代码。无论是初级员工还是高级领导，现在任何人都可以独立地构思、测试并推出自己的想法，这不仅提高了效率，还让人获得了解放。” 欧洲、中东和非洲地区（EMEA）AKQA 公司的首席技术官尼古拉・勒・帕莱克（Nicolas Le Pallec）说道。

如今，人工智能的应用围绕着明确的使用场景展开，开发者优先考虑的是工具，而非团队。45% 的受访者表示他们没有专门的人工智能团队，57% 的人表示没有特定的人工智能领导架构。相反，人工智能的成功取决于明确的优先级和合适的工具。

“通过采用最前沿的人工智能技术，我们让团队能够更智能、更快速地工作。” 波士顿咨询公司（BCG）旗下 BCG X 的扬・伊特纳（Jan Ittner）博士说道，他的观点与 “一个人工智能写作或开发工具可能比新招聘的员工更有价值” 这一观点相呼应。

对于 75% 面向客户的应用程序来说，产品的人工智能功能现在是优先考虑的事项，而仍在使用传统支持聊天机器人的应用程序仅占 39%。网站个性化功能的利用率仍然较低，仅为 27%，这表明未来还有创新空间。成本控制也是一个主要的优先事项。超过 70% 的开发者手动测试他们的模型，每月花费不到 1000 美元，这显示出在有限的预算下也能取得不少成果。为了降低成本，只有 14% 的开发者会训练自己的模型，而 60% 的人则使用检索增强生成（RAG）和向量数据库。

对工具的关注源于人们认为人工智能被 “过度炒作”，平均评分为 6.4 分（满分 10 分）。然而，当被问及人工智能是否会在未来 12 个月内改变他们所在的行业时，开发者给出了 7.7 分（满分 10 分）的评分。

在一个速度、精准度和适应性比规模更重要的不断变化的领域中，最适合编码的大语言模型并不是固定的，而是那个既能解决当下问题，又能为未来发展留有空间的模型。