大模型吞噬底层功能，不能简单以好坏论断，需从不同视角审视。
对普通用户和开发者来说，这无疑是个好消息。以往开发复杂AI应用，需几十人团队耗费数月搭建工具链等，如今底层能力被模型原生内置，效率显著提升。例如招商银行个人AI助理，将用户金融产品匹配操作耗时从1小时缩减至2 - 3分钟；武汉一家AI创业公司，超80%代码由AI辅助生成，研发效率提升5倍。
不过，这也存在弊端，部分岗位会受影响，如提示词工程师岗位的底层逻辑被瓦解。但总体而言，这是技术发展的必然，就像操作系统标准化底层功能一样，从长远看利大于弊。
从行业发展角度看，大模型吞噬底层功能能加速产业变革与创新。它使更多企业得以低成本进入AI领域，打破以往技术和资金的双重壁垒。一些小型企业或初创团队，以往因资源匮乏难以开展复杂AI项目，如今借助大模型就能快速搭建出有竞争力的产品，这无疑会激发市场活力，推动行业向更高水平发展。
然而，潜在风险也不容忽视。随着大模型对底层功能的高度整合，可能会形成少数技术巨头的垄断局面。这些巨头掌握核心大模型技术，其他企业只能依赖其服务，这可能限制行业的多样性和创新性。并且，若大模型出现漏洞或被恶意利用，影响范围更广，可能给社会造成巨大损失。
所以，面对大模型吞噬底层功能这一现象，我们既要积极拥抱其带来的机遇，充分利用它提升效率、推动创新；又要建立健全相关监管机制，防范潜在风险，确保技术在安全、健康的轨道上发展。如此，才能让大模型真正成为推动社会进步的有力工具。