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    大模型To C落地,AI商業(yè)化半場開香檳?

    2023年09月20日 16:35:41   來源:互聯(lián)網(wǎng)江湖

      文:互聯(lián)網(wǎng)江湖

      大模型似乎沒能帶來更多的估值上的想象力。

      今年3月14日,OpenAI發(fā)布GPT-4,大模型理解能力、可靠性有了進(jìn)一步提升。兩天后,百度聞心一言正式發(fā)布,直到8月底,文一言才正式向大眾開放服務(wù)。

      百度之外,科大訊飛5月6日發(fā)布星火大模型,9月5日,面向全民開放。商湯方面。4月份,發(fā)布日日新大模型體系,8月底,日日新大模型獲批。騰訊渾元、阿里通以千問,也紛紛跑步入場。

      如今,首個(gè)國產(chǎn)大模型亮相半年過去了,各家資本市場表現(xiàn)如何?

      百度3月14日港收盤股價(jià)129港元,9月18日收盤132.2港元。

      商湯4月11日收盤3.33港元,9月18日收盤股價(jià)1.46港元。

      科大訊飛5月8日收盤63.76元,9月18日收盤48.38元。

      ……

      對于大模型概念,確實(shí)喧囂過,但是目前來看,繁華褪盡,市場似乎并不買賬。

      8月15日,《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》開始施行,AIGC產(chǎn)品合規(guī)之路明朗,于是,國產(chǎn)大模型密集發(fā)布,百度、訊飛、商湯等一眾大模型玩家開始搶奪ToC市場。

      那么人們手機(jī)中的“第一個(gè)大模型應(yīng)用”能不能成為AI生成的“第一入口”?值得深究。

      大模型“內(nèi)卷”到前臺(tái),AI落地半場開香檳?

      可以確定的一點(diǎn)是,走到前臺(tái),市場期待的是應(yīng)用意義上的“產(chǎn)品化”。大模型能夠解決什么樣的客觀問題,能解決問題的應(yīng)用,才是有商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用。

      大模型最直接的應(yīng)用,是語音助手。

      大模型強(qiáng)化一波語音交互應(yīng)用,可能會(huì)給某些硬件行業(yè)帶來“第二春”,比如智能音箱有了新賣點(diǎn),小度智能音箱可能會(huì)找到新的增長點(diǎn)。

      語音助手領(lǐng)域的應(yīng)用,最順利的可能還是汽車。

      文心一言收獲了吉利、長城、紅旗、東風(fēng)日產(chǎn)、嵐圖,ChatGPT接入奔馳,星火大模型接入廣汽,華為盤古接入賽力斯……這也是大模型最容易商業(yè)化的場景之一。畢竟,對于車載場景來說,語音助手應(yīng)用是剛需,也是比較成熟的B端落地領(lǐng)域。

      大模型向C端滲透過程中,雖然已經(jīng)邁出重要的一步,但距離真正的大規(guī)模應(yīng)用,恐怕還有距離。

      如今的歡呼,倒像是半場開香檳,現(xiàn)實(shí)是大模型還遠(yuǎn)未到成熟的階段。

      人們需要接受的是,大模型看起來很強(qiáng),但你真正用它去解決問題的時(shí)候,會(huì)發(fā)現(xiàn)真正沒有那么的強(qiáng)。

      對于一些最實(shí)際的,哪怕是簡單的需求,大模型都還沒有辦法滿足,背后有數(shù)據(jù)的問題,生態(tài)的問題,但歸根到底,還是只能有限地解決實(shí)際需求。

      首先是數(shù)據(jù)新鮮度的問題。在實(shí)際的使用過程中,我們發(fā)現(xiàn),同樣的問題,大模型給出的答案甚至不如搜索。

      這是百度搜索給出的答案:

      這是文心一言給出的答案:

      從時(shí)效性以及準(zhǔn)確度來說,反而是搜索更符合常理,也更符合人們對于真實(shí)場景的認(rèn)知。

      “凡是要跟語言文字或程序代碼打交道的應(yīng)用場景,都可能有文心一言的用武之地。”王海峰曾對外界表示。

      的確,大模型的應(yīng)用場景很大,但現(xiàn)實(shí)是,真實(shí)的需求場景中,當(dāng)下的大模型產(chǎn)品似乎還有不少能夠提升的空間。

      相比文心一言,訊飛星火大模型給出了答案,但時(shí)間是2022年度上市公司排名,并不是當(dāng)下最新的數(shù)據(jù),也同樣是數(shù)據(jù)新鮮度的問題。

      數(shù)據(jù)新鮮度的問題,本質(zhì)上是數(shù)據(jù)生態(tài)的孤島問題。

      對于某些垂直領(lǐng)域的提問,大模型給出的答案無論是從專業(yè)度上還是從時(shí)效性上都似乎不能滿足人們的需要。這可能是因?yàn),無論是文一言,或是星火大模型,大家對垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練其實(shí)還不夠。

      比如,對于財(cái)經(jīng)信息方面,大模型給出結(jié)果可能還不如財(cái)經(jīng)信息網(wǎng)站上搜到的結(jié)果準(zhǔn)確,可用,當(dāng)然這里面可能會(huì)涉及版權(quán)的問題,但本質(zhì)上其實(shí)就是數(shù)據(jù)生態(tài)的孤島的問題。

      拿ChatGPT來說, OpenAI、Google 及其支持的 Anthropic 多年來一直在使用其他網(wǎng)站或公司的在線內(nèi)容來訓(xùn)練他們的生成式 AI 模型,雖然數(shù)據(jù)的量有保證了,但也有潛在的法律問題。

      當(dāng)大模型走向前臺(tái),這種數(shù)據(jù)孤島問題會(huì)更加突出。因?yàn)橛脩舨辉诤跄阍趺传@取數(shù)據(jù),用戶只在乎,你的工具好不好用。

      天眼查APP搜索大模型,相關(guān)結(jié)果有100多家,雖然其中也有不少大模型都發(fā)布了各自的APP,但目前來看真正好用的其實(shí)不多,大量用戶涌入還是因?yàn)橛行迈r感,大模型在C端應(yīng)用方面做的工作其實(shí)也還很有限。

      比如,用戶想把一張2K分辨率的圖片清晰度生成為4K,其實(shí)技術(shù)上并不復(fù)雜,但大模型卻給不出結(jié)果,對于普通用戶來說。用過一次不好用,恐怕就很難再堅(jiān)持用下去了。

      就像曾經(jīng)的智能音箱、語音助手, 其實(shí)大家手機(jī)里都有AI語音助手,為什么使用的頻率并不高?其實(shí)還是因?yàn)椴缓糜。所以,對于百度、訊飛甚至商湯來說,挑戰(zhàn)不在于能不能把C端的應(yīng)用做出來,而在于做的夠不夠好。

      百度產(chǎn)品上比較成功的就是百度搜索,智能搜索的確很強(qiáng)大,但大模型產(chǎn)品能不能做到像搜索一樣的水平,需要打一個(gè)問號。

      對訊飛而言,一些硬件產(chǎn)品做得不錯(cuò),但考驗(yàn)在于軟件產(chǎn)品的定義能力;對于商湯來說,ToB的應(yīng)用做了不少,但ToC顯然還是需要更多的經(jīng)驗(yàn)。

      目前來看,國產(chǎn)ToC的大模型差異化并不大,大多是內(nèi)容創(chuàng)作、AI繪畫、翻譯、AI辦公等場景應(yīng)用,也能幫助人解決一些實(shí)際的問題,比如生成會(huì)議大綱,給PPT寫提綱、寫研報(bào)、寫工作日報(bào)。

      但接下來,能不能ToC的大模型真正做成“爆款”,做出差異化,恐怕考驗(yàn)的就不僅是AI技術(shù)了。

      大模型產(chǎn)品化的窗口期不多了

      大模型落地B端的一個(gè)最大阻礙是不能理解業(yè)務(wù)。

      舉個(gè)例子,金融領(lǐng)域是強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向的領(lǐng)域,人們需要在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上去做決策,如果把大量的數(shù)據(jù)以及金融理論用來訓(xùn)練AI,那么面對瞬息萬變的市場,大模型的決策有多少的準(zhǔn)確度?用戶敢不敢用?

      之前馬斯克曾表示,F(xiàn)SD V12幾乎完全是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)筑了一套端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)。也就是說,端到端的信息輸入輸出過程是一個(gè)“黑箱”。

      你不知道AI是怎么具體做決策的,但是你最終會(huì)得到一個(gè)可用的結(jié)果。

      大多數(shù)時(shí)候,這樣的應(yīng)用是沒有問題的,比如出行領(lǐng)域,人們需要的是安全到達(dá)目的地,即便是決策黑箱的問題存在,但并不影響實(shí)際應(yīng)用。

      決策黑箱最大的問題是決策信任的問題,云到端的大模型也有類似的問題。

      比如,你問大模型一個(gè)問題,AI問題給出的答案夠不夠真實(shí)可信?這個(gè)問題還需要花大力氣解決。簡單點(diǎn)說,要去教大模型什么樣的結(jié)果是正確的,是易用的,這就需要不斷把模型的輸出結(jié)果跟現(xiàn)實(shí)去“對齊”。

      這也是大模型落地C端的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

      輸出結(jié)果的真實(shí)性,有效性能不能得到最基本的保證?這是大模型應(yīng)用能否真正迎來大爆發(fā)需要解決的前置問題。

      過去ChatGPT花了大量的成本去做這個(gè)件事,文心一言,星火大模以及商湯的日日新大模型顯然也需要經(jīng)歷這個(gè)過程。

      目前階段,通用大模型的應(yīng)用熱更像是人們的一場自嗨,公司發(fā)布大模型往往會(huì)伴隨著一系列的公關(guān)活動(dòng),但除此之外,能給B端公司帶來怎樣的效益增量,仍然沒有一個(gè)較為清晰的方案,只是空有一句“AI智能化大模型降本提效”的公關(guān)話術(shù)。

      這種品宣做“巨人”業(yè)務(wù)上做“矮子”的現(xiàn)狀,無非是想打上大模型的標(biāo)簽,好讓二級市場高看自己一眼。不過,市場已經(jīng)在用腳投票,最終還是會(huì)看實(shí)際的商業(yè)化表現(xiàn)。

      互聯(lián)網(wǎng)江湖認(rèn)為,如果說過去大模型的價(jià)值,在于對科技企業(yè)的“標(biāo)簽化”想要在二級市場謀個(gè)好價(jià)格,那么接下來能不能活下去,就在于能否完成“產(chǎn)品化”,真正靠應(yīng)用能力“打天下”。

      硅谷教父彼得·蒂爾曾說,喜歡給自己貼標(biāo)簽賽道標(biāo)簽的公司幾乎都是不可投資的那一檔,他曾經(jīng)這樣表達(dá)這個(gè)觀點(diǎn):“我對一切主題熱點(diǎn)投資都抱有懷疑態(tài)度,一般來說這樣的投資毫無區(qū)分度。大家很喜歡把一大堆完全不同的東西放進(jìn)一個(gè)熱點(diǎn)中,標(biāo)簽是,云計(jì)算,大數(shù)據(jù),人工智能,醫(yī)療SaaS等等,但是實(shí)際上是底層卻完全沒有區(qū)分度的公司。”

      大模型也是如此。

      事實(shí)上,AI賽道的泡沫被擠出之后,市場清楚地知道,大模型真正的價(jià)值還是在于產(chǎn)品化。而產(chǎn)品化的關(guān)鍵,不僅是技術(shù)的比拼,也是產(chǎn)品經(jīng)理能力的比拼。

      在這一點(diǎn)上,上個(gè)時(shí)代的“王者”們(比如阿里、騰訊)可能比百度們更有經(jīng)驗(yàn)和話語權(quán)。

      一方面,產(chǎn)品化的關(guān)鍵在于能夠精準(zhǔn)定義用戶需求。

      比如,大家目前都比較青睞于去做AI原生應(yīng)用,但AI原生應(yīng)用如何能夠更好地去滿足用戶的實(shí)際需求,靠的還是產(chǎn)品定義。

      另一方面,產(chǎn)品化之后,大模型才有差異化,而商業(yè)化其實(shí)是產(chǎn)品化自然而然的結(jié)果。

      在體驗(yàn)過各家發(fā)布的大模型產(chǎn)品后,有這么一種強(qiáng)烈的感覺,雖然叫不同的名字,但大家的產(chǎn)品并沒有太多差異,能夠完成的任務(wù)類型都差不多。

      比如,剛開始用文心一言,你會(huì)覺得確實(shí)很厲害,什么問題都能給出答案,一旦涉及稍微深度點(diǎn)的內(nèi)容,就會(huì)發(fā)現(xiàn)他給出的答案太公式化,而且大多數(shù)時(shí)候像是空話、套話。

      不只是文心一言、訊飛的星火大模型、商湯的商量SenseChat,大家表現(xiàn)其實(shí)都差不太多。

      本質(zhì)上,這是因?yàn)榇竽P捅举|(zhì)上不是強(qiáng)人工智能,還是需要靠數(shù)據(jù)去不斷訓(xùn)練,并不是真正意義上根據(jù)信息去做判斷。所以差異化的關(guān)鍵,還是在于最終的應(yīng)用產(chǎn)品。

      互聯(lián)網(wǎng)江湖認(rèn)為,大模型產(chǎn)品不僅需要靠場景“吸引住”用戶,更需要用體驗(yàn)來留住用戶,甚至激發(fā)用戶的付費(fèi)意愿。

      目前來看,通過審批的這些大模型應(yīng)用產(chǎn)品集中了覆蓋用戶日常大部分場景的工具,從工作到文娛各個(gè)方向的應(yīng)用都已經(jīng)開始出現(xiàn),想要成為新的入口。

      問題在于,大多數(shù)用戶還是處于嘗鮮的狀態(tài),用來解決實(shí)際問題的用戶可能并不多。原因可能還是在產(chǎn)品應(yīng)用上。

      就拿檢查錯(cuò)別字這個(gè)簡單的需求來說,從親身的使用體驗(yàn)來講,目前市面上的主流的大模型應(yīng)用做得都不怎么好,反倒是一些專門做文章校對的垂直平臺(tái),用戶體驗(yàn)要好得多。作為一個(gè)文字工作者來說,對于這樣的產(chǎn)品其實(shí)有很強(qiáng)的付費(fèi)意愿。

      不僅是文字工作,代碼生成、圖片生成也是如此,目前的大模型初步解決了“能不能用”的問題,但真正的關(guān)鍵是要解決“好不好用”的問題。

      所以,這些細(xì)分應(yīng)用上的產(chǎn)品能力,可能會(huì)是用戶能不能真正把大模型用起來的關(guān)鍵。

      用戶大量用起來之后,用來訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)足夠多,AI大模型的能力便能夠突飛猛進(jìn)。ChatGPT真正的起飛,也是在大量用戶涌入之后。

      可以預(yù)見的是,大模型開放之后,AI原生應(yīng)用會(huì)出現(xiàn)一波爆發(fā),而在應(yīng)用爆發(fā)之后,能夠有多少用戶留下來,可能是“文心一言”們需要深入思考的問題。

      “想在‘百模大戰(zhàn)’之中笑到最后,還是得看究竟會(huì)有多少用戶愿意花真金白銀買單。”行業(yè)觀察人士劉宇表示。

      ChatGPT用戶過億后,開始對C端收取訂閱費(fèi)用,每月20美元,而且針對B端專門推出了企業(yè)版。這說明OpenAI的思路在轉(zhuǎn)變,從做技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽霎a(chǎn)品。當(dāng)然,前提是ChatGPT已經(jīng)證明了能夠去解決更多的實(shí)際問題。

      國產(chǎn)大模型,達(dá)到GPT4的水平還需要一年,也就是說,真正留給大模型玩家去定義、完善大模型AI原生應(yīng)用的窗口期還有一年。接下來,如何去做好這方面的工作,進(jìn)一步提升大模型的數(shù)據(jù)時(shí)效問題,可能才是關(guān)鍵。

      寫在最后:

      喬布斯和iPhone的成功證明,真正出彩的不是永遠(yuǎn)都不是技術(shù),而是產(chǎn)品。

      如何做好應(yīng)用產(chǎn)品,可能是大模型玩家們需要更明確的目標(biāo)?梢灶A(yù)見的是,接下來C端應(yīng)用的確都需要用大模型重做一遍,這對百度、訊飛、商湯來說,無疑是一次機(jī)遇。

      AI行業(yè)從來不缺等風(fēng)者,但真正缺的是造風(fēng)者,接下來到了真刀真槍的戰(zhàn)場,誰能一呼百應(yīng)打開大模型應(yīng)用的金礦,我們且行且看。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹(jǐn)慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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