也就是上周，ChatGPT插件功能正式关闭，距离2023年3月23日的发布，差不多一年时间，但是考虑到实际开放是在2023年六月，ChatGPT插件的寿命大概是九个月。
OpenAI对外的解释是，插件功能已经可以被GPT商店完全取代了，所以，正式关闭。
可是，如果细看昨天引用的来自whatplugin.ai统计的GPT商店数据的话，情况并不像OpenAI所说：即使排名第一的Consensus GPT，对话数量也只是超过300万，与OpenAI六七千万的日活数完全不在一个数量级。
真实的情况或许是，即使是GPTs，也并没有火。
插件出来时，我曾经很兴奋的说过插件的优点，并且写了个小插件方便处理一些数据；GPT商店出来时，我也做了几个GPTs，同样是为了方便处理一些数据。
如今这样的结果，大出当初的意料，可是想来，也是合理的。
我们需要ChatGPT这样的生产力工具，也需要那些可以增强模型能力的辅助工具。
然而，使用的人再多，ChatGPT也无法成为流量入口。流量始于GPT，也终于GPT，这其实是AI应有的样子：闭环。
我们依然还习惯于用“互联网思维”来分析AI和应用。但是，正如，移动互联网跟互联网实际不是一个物种，AI与移动互联网也不是同一个物种。
其实，无论是插件，还是GPT商店，都代表着一个巨大的机会：所有关于信息处理的工作都值得用大模型再做一遍，而基座模型强大后，再做一遍的成本理论上是极低的。
所以，我们看到，当插件刚推出时，文档处理的插件变得很有用，解析PDF，由大模型“学习”后，成为知识库。现在最流行的GPTs依然跟“知识库”密切相关。
可是这些“外挂”存在的前提只是在大模型的能力边界还未触达时。当GPT-4支持文档上传功能后，收费的PDF解析插件几乎瞬间宣告“死亡”。移动互联网时代，开发者使用的可能只是平台流量，产品核心竞争力在于自身；AI时代，开发者使用的是平台（如果还可以这么称呼的话）能力，却也是产品核心竞争力。然而，这似乎也带来了一个悖论：如果产品面对的需求是真实的，那么也是大家希望大模型可以“原生”支持的，大模型也一定可以“原生”支持的。
或许，在AGI出现之前，我们需要的只是这样的AI：1、降低甚至完全取代“我”对别人的依赖，却不影响别人对“我”的依赖，“卷”别人“不卷”自己；2、可以付钱订阅模型服务，然后取消对其他工具的订阅，降低成本。