已知： 

非CS领域的专业人士（如医生、画师、科研人员），严肃使用ai多数方式是官方订阅（gpt pro；claude pro等），即用户数据补贴api；
对于非CS领域，LLM的盈利瓶颈可能在于需求的挖掘，而非需求的实现（通常无需复杂的技术栈）。

比如我是是临床和科研的专业人士，我自己开发了一个LLM撰写综述的流程，并将其agent化（可输入大规模文献，生成超长综述，引用清晰，还能保留图片和表格），这个过程中我的开发思路会被codex读取，下一代astra可能就有能让普通研究生one-shot生成高质量综述的能力了。 
设想一个画师，通过codex耦合comfyui+本地生图模型+blender等，开发一套3D漫画流程，并且提出自己的专业要求让astra改进——那么这个开发思路会被codex读取并训练，下一代astra可能就有能让普通素人one-shot生成高质量3D漫画的能力了。 
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