AI大模型应用让写方案不再恐惧，但成本高且依赖底层模型的问题依然困扰企业和个人。未来，尽管AI应用将更加普及，但商业化仍需时间。

随着科技的快速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的各个领域，包括但不限于医疗、教育、娱乐等。然而，尽管AI在提高工作效率和生活质量方面发挥着重要作用，但在使用AI进行撰写方案时，仍然存在一些挑战。这主要是因为AI大模型的应用，尤其是深度学习技术，不仅需要大量的训练数据，而且对底层模型的要求较高。
首先，AI大模型的应用需要大量的训练数据。对于许多问题，人类已经能够通过观察和实验找到解决方案，而这些解决方案可能是基于大量历史数据的总结和归纳。然而，对于新的问题或领域，人类往往需要花费大量的时间和精力来获取足够的训练数据，这是一个无法忽视的成本。
其次，AI大模型对底层模型的要求较高。这主要体现在以下几个方面：一是要求算法具有一定的泛化能力，即它能够在未见过的数据上正确预测；二是要求模型有一定的解释性，即它可以清楚地解释为什么其预测结果是正确的；三是要求模型具有一定的稳定性，即在面对相似的情况时，其预测结果应该保持相对稳定。
另外，AI大模型的广泛应用也面临着一些商业化的难题。一方面，由于AI的计算能力和存储能力远超人类，因此对于很多企业来说，将其应用于生产流程中的各个环节是一种可能的选择。另一方面，由于AI的应用涉及到隐私和安全问题，因此如何保护用户的隐私和安全，也是企业需要考虑的重要问题。
总的来说，虽然AI大模型可以极大地提高我们的工作效率，但是它的应用还面临着一些挑战。我们需要在享受AI带来的便利的同时，也要注意解决这些问题，以便更好地利用AI进行工作。同时，我们也应该认识到，AI只是工具，真正的价值在于我们如何利用这个工具。只有这样，我们才能真正实现AI的大规模应用，从而推动社会的进步和发展。