近年来，通用大模型技术快速发展，市场担心其会挤压垂直应用的生存空间。港股市场，部分人工智能应用类企业股价承压，也折射出投资者对行业前景的疑虑。不过，美图公司CEO吴欣鸿在公司年会上的表态，为这个话题提供了另一种观察角度。吴欣鸿表示，通用大模型确实具备很强的通用能力，能覆盖大量日常需求，但在具体垂直领域仍存在短板。他用工具作比喻：通用大模型更像“瑞士军刀”，功能齐全但未必最高效；垂直应用则像专业工具，能在特定场景提供更精准的解决方案。这也说明，通用技术与垂直应用并非简单替代，而是存在互补关系。分析认为，垂直应用的空间来自其对行业痛点的解决能力。吴欣鸿指出，高价值的垂直场景往往有明确且稳定的需求，但传统方案常常效率不高或成本偏高。比如在图像处理、医疗诊断、金融分析等领域，专业化应用能够提升效率，用户也更愿意为可见的效果买单，这为垂直应用带来持续增长的可能。面对通用大模型带来的竞争压力，吴欣鸿强调，应用开发者的核心优势在于对垂直场景的深度理解以及落地服务能力。他认为，能否在用户认知中建立“专业问题解决者”的定位，是形成壁垒的关键。同时，覆盖长尾需求、打通“最后一公里”的交付与服务，也是垂直应用区别于通用能力的重要点。展望未来，随着技术迭代和需求分化，通用大模型与垂直应用的协同将更清晰：一上，大模型可以提供底层能力支持；另一方面，垂直应用把技术转化为可用的产品与服务，推动行业创新。在这一趋势下，持续深耕细分领域的应用开发者仍有望获得新的发展机会。
技术演进会重塑产业边界，但价值最终取决于能否把能力沉淀为可持续的生产力。通用大模型降低了智能能力的获取门槛，也促使应用企业回到场景本身：围绕真实需求和可交付结果，带来效率、成本与体验的可量化提升。谁能在垂直场景中把“专业”做成标准，把“最后一公里”做成体系，谁就更有可能在新一轮竞争中赢得用户与市场的长期信任。