朱嘯虎：AI的賺錢風(fēng)向， 徹底變了！
時間：24-06-28 來源：i黑馬
朱嘯虎：AI的賺錢風(fēng)向，
徹底變了！
從去年3月起，生成式 AI 這波浪潮，讓很多人看到中國AI技術(shù)明顯落后于美國，所以大家都很焦慮。
在焦慮背后，很多創(chuàng)業(yè)者盲目投資AI底層技術(shù)。雖然創(chuàng)造了“百模大戰(zhàn)”的盛況，但也造成了社會資源浪費，今年很多大模型創(chuàng)業(yè)公司都遇到了經(jīng)營難題。
很顯然，AI創(chuàng)業(yè)的賺錢風(fēng)向，已經(jīng)徹底變了。
現(xiàn)在，中國經(jīng)濟正在進入一個新的周期，也就是從PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟進入AI經(jīng)濟。
周期既是機遇也是挑戰(zhàn)，把握商業(yè)大勢、乘風(fēng)前行，是每個創(chuàng)業(yè)者都需要掌握的能力。
01
AIGC創(chuàng)業(yè)回歸商業(yè)本質(zhì)
最近有個特別明顯的感覺：今年將是AIGC創(chuàng)業(yè)回歸商業(yè)本質(zhì)的開始。
沒有良性商業(yè)模式的持續(xù)輸血，單獨的大模型公司很難走遠。
沒有專有數(shù)據(jù)、專有用戶場景來形成數(shù)據(jù)閉環(huán)并持續(xù)優(yōu)化的獨立大模型公司，很難保持持久的防御壁壘。
美國一線大模型公司中，前面四家確實融了很多錢，而且每一家都抱了大腿。而美國二線大模型公司，現(xiàn)在或許還有收購團隊價值，明年可能就毫無價值了。
大廠只為挖AI人才的并購，可能很難給出很高溢價。
比如，Inflection 曾是一個獨角獸企業(yè)，微軟投了差不多 15 億美金。最近，他們整個團隊基本都被微軟挖走了。3萬億美金市值的微軟，去收購一家企業(yè)，只給了投資人一個本金加利息的退出回報。這是今天在美國發(fā)生的事情。
在國內(nèi)，大模型公司正在打價格戰(zhàn)，將近幾十萬的漢字，只需要花一塊錢，幾乎是免費的，明年可能就完全免費了。
對大廠來說，他們希望借助低定價來推廣自己的算力和云服務(wù)。你買我的云服務(wù)，我免費讓你調(diào)用大模型的 API 。但大廠的這個定價，對創(chuàng)業(yè)大模型公司來說，已經(jīng)是成本線以下。結(jié)果，幾乎沒有一家創(chuàng)業(yè)大模型公司敢跟進。
所以，沒有良性商業(yè)模式的持續(xù)輸血，單獨的大模型公司很難走遠。
今天比較有意思的一點是，中國大廠自己的親兒子，第一次比養(yǎng)子做得更好。
一般來說，中國互聯(lián)網(wǎng)大廠都是自己團隊?wèi)?zhàn)斗力不行，比不上創(chuàng)業(yè)公司，才會戰(zhàn)略投資一些創(chuàng)業(yè)公司。雖然阿里之前投了 5 家大模型公司，但是通義千問的表現(xiàn)比自己投的那五家公司都要強。這也讓大模型創(chuàng)業(yè)公司越做越難。
前兩天，蘋果剛發(fā)布了自己的AI功能。蘋果手機用戶不需要注冊，就可以使用 OpenAI 的 ChatGPT 服務(wù)。
這后面隱藏的含義是：我不給你導(dǎo)用戶，但用戶還是我的。而且，后臺可以隨時切換其他大模型。
據(jù)說Google正在和蘋果公司談，在蘋果手機上預(yù)裝Gemini 大模型要花多少錢。畢竟Google 每年要給蘋果 100 多億美金，就為了 iPhone 上默認(rèn)搜索是 Google。
當(dāng)下，Gemini 確實比 GPT- 4 差那么一點點。但如果 GPT-5 今年不出來，Gemini 到年底追上 GPT-4， 基本上是可以肯定的。
到時候，蘋果手機后臺到底多少給 OpenAI，多少給Gemini，甚至多少給蘋果自有的大模型，還不好說。
所以，我們講“價值微笑曲線”，左側(cè)是英偉達，今天賺了所有的錢；右側(cè)可能是微軟、蘋果這種應(yīng)用型的公司；最底下的可能才是大模型公司。
02
AI不是萬能藥
現(xiàn)在很多人都覺得生成式 AI 是個萬能藥，自己的產(chǎn)品加上AI就很好賣了，但事實上并不是這樣。
最近一些中國做消費電子的企業(yè)加了 AI 后，都覺得消費電子產(chǎn)品變得很智能了，但實際體驗和期望的差距還是很遠。包括美國也是一樣的，雖然AIGC看上去很像驚艷，但真正落地上并不容易。
為什么AIGC很難落地？最主要就兩個問題：一是幻覺問題；二是結(jié)果不可控。
一旦AI有幻覺就會出錯，而且你不知道什么時候會出錯，每次結(jié)果還都不一樣，所以結(jié)果不可控。
隨著大家對幻覺的研究越來越多，發(fā)現(xiàn)造成幻覺的核心問題是臟數(shù)據(jù)。很多訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)都來自于公開的互聯(lián)網(wǎng)，里面很多數(shù)據(jù)并不正確。
上個月谷歌就鬧出一個笑話：
你精心準(zhǔn)備好所有材料，把披薩放進烤箱，期待著美味的晚餐。但當(dāng)你迫不及待地準(zhǔn)備咬上一口時，卻發(fā)現(xiàn)奶酪掉了下來。你感到沮喪，于是上網(wǎng)求助谷歌。
谷歌回答道：“加點膠水，混合大約1/8杯的膠水和醬汁。無毒膠水會更有效。”
這個回答其實是網(wǎng)友在十多年前編的一個笑話，但大模型覺得這是正確的。
03
中國AI技術(shù)不比美國差
更重要的是數(shù)據(jù)
這次去硅谷，當(dāng)?shù)氐膭?chuàng)業(yè)者也很懷疑 GPT-5 年底究竟能不能出來？即使出來了，相較GPT-4，推理能力上會不會在有顯著提高？
現(xiàn)在硅谷都說可能至少要十萬張 ，甚至二三十萬張 GPU 卡，才能看到顯著的性能提升。但是即使你有卡，可能也沒那么多可用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
最近快手發(fā)布的「可靈」，大家體驗過嗎？「可靈」做的文生視頻比Sora更好。
為什么快手比 OpenAI 做的還要好？因為快手本身就做短視頻，有很多數(shù)據(jù)做訓(xùn)練。相反，你問Sora 有沒有爬 YouTube 的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，他都不敢說。
快手證明了，卡多還不如數(shù)據(jù)多更有效，我用更多數(shù)據(jù)反而能訓(xùn)練出更好的模型。
所以，中國在 AI 技術(shù)上并不比美國差，而且更重要的是數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在，GPT-4 在很多文字場景上，已經(jīng)可以滿足大部分需求，最大的難點是多步推理還不太行。一個比較復(fù)雜的邏輯需要多步推理，如果每一步都只能做到 90% - 95% 的準(zhǔn)確率，那多步迭代后其準(zhǔn)確率可能就到 50% 以下了。
而中國企業(yè)用私有數(shù)據(jù)化訓(xùn)練模型，就可以很大程度上降低幻覺、增加正確率，關(guān)鍵是你有沒有能積累足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
為什么做微信營銷的公司，去年很容易就用大模型取代了 50% 的人？就是因為他們內(nèi)部把團隊和用戶之間的對話數(shù)據(jù)都累積下來了。
04
中國缺的不是技術(shù)
而是“讓人尖叫”的用戶體驗
在蘋果發(fā)布會上，還重新定義了兩個事情：一是重新定義了什么叫AI？二是蘋果展示了什么叫“入口為王”？
對大部分企業(yè)來說，核心不是AI技術(shù)，而是用戶體驗。
怎么把用戶體驗做好是最難的，也是蘋果比較擅長的。
最近和創(chuàng)業(yè)黑馬學(xué)員在硅谷，有人說特別看好 AI 賦能消費電子、 AI 寵物。確實，最近做消費電子+AI 的企業(yè)特別多。
但很可惜，我覺得體驗都沒有到那一步。我買了一個 AI 寵物狗，還沒那么智能，基本還差了一個時代。
你想讓消費者愿意買單，一定要做出讓消費者覺得尖叫的點，這個點是非常不容易的。
什么是入口為王？我前面講過，蘋果雖然選擇了OpenAI，但是不給OpenAI倒用戶。其次我在后臺是可以隨時切換大模型。
我們在硅谷的時候，有內(nèi)部消息說，蘋果后臺可能 70% 用ChatGPT，30%用Gemini 。到年底如果 Google更愿意給錢的話，很有可能是 70% 用Gemini ， 30% 用ChatGPT。
對大部分創(chuàng)業(yè)者來說，一定要是聚焦垂直場景，做通用大模型幾乎已經(jīng)沒有價值了。
05
聚焦垂直應(yīng)用
場景優(yōu)先，數(shù)據(jù)為王
現(xiàn)在通用大模型基本上是巨頭的天下了，但中國的垂直場景特別豐富，數(shù)據(jù)也特別多，所以一定要聚焦在垂直場景上。
先給大家分享一個案例，有一家給中國電廠做信息系統(tǒng)維護的公司，他們找到的場景特別有意思，就是派工單。
電網(wǎng)維護本身是一個高風(fēng)險的工作，很容易出事故，一旦出事可能就是人命關(guān)天的事。以前電廠維護電網(wǎng)派工單，每個工單中可能包含兩三百個步驟，派一個單子至少要兩三天的時間，還得人工反復(fù)核對。
他們?nèi)ツ昊藘扇齻€月，讓大模型把過去幾年派過的工單全部學(xué)習(xí)了一遍，將派單時間一下縮減到了2分鐘。半年后發(fā)現(xiàn)，大模型比人設(shè)置的準(zhǔn)確度更高。
你看，像這種垂直場景外行根本拿不到，只有你聚焦在細(xì)分行業(yè)里，才能找到這些機會點。
一旦找到這種尖刀場景，就盡快建立數(shù)據(jù)閉環(huán)，先把客戶圈下來。
對創(chuàng)業(yè)者來說，找到好場景根本不需要你投很多錢，你10個人找不到好場景，投100 個人來也是浪費。所以，很多企業(yè)說我要砸?guī)浊f，建立 100 人、 200 人的隊伍去做AIGC，根本是錯誤的。
還有一家深圳公司叫HeyGen ，后來搬到了美國，他做的就是非常簡單的數(shù)字人。場景很簡單，以前在抖音或Tiktok上發(fā)短視頻，都要真人反復(fù)錄制，很花時間。
今天用數(shù)字人，只需要上傳幾張照片，再輸入視頻文案，就可以自動生成一分鐘的短視頻。現(xiàn)在國內(nèi)的數(shù)字人已經(jīng)是白菜價了，但在美國還可以賣得很好。就這么一個簡單的產(chǎn)品，很短時間內(nèi)就做到了年入3500萬美金。
所以，要迅速開發(fā)最小可行產(chǎn)品MVP，快速試錯和迭代。HeyGen半年之內(nèi)就迭代 30 個版本。
找到好場景后，關(guān)鍵是測試用戶愿不愿意買單，只要用戶愿意買單，你可以做得更深、更厚。
我覺得，今天這波生成式 AI 浪潮中，中國企業(yè)并不比美國落后多少。尤其是今年，如果到年底 GPT-5 出不來，明年開始拼應(yīng)用的時候，中國在應(yīng)用層會比美國要領(lǐng)先很多。
我再推薦一個賣得非常好的場景。現(xiàn)在中國直播電商非常火，尤其像 618大促的時候，直播進來的用戶很多，以前客服人員根本來不及回復(fù)，會浪費很多商機。
現(xiàn)在靠 AIGC 機器人在直播間自動回用戶的提問，這種產(chǎn)品賣得非常好。這個場景看著非常簡單，但是特別痛。這種場景一是好訓(xùn)練，用以前的產(chǎn)品描述和對話記錄來訓(xùn)練垂直大模型，很容易避免幻覺；二是能容錯，稍微有誤差也不那么敏感。
很多垂直行業(yè)的軟件只要找到痛點場景，加上 AI 功能是容易的。因為你積累的垂直數(shù)據(jù)就是你的優(yōu)勢。反過來，AI 創(chuàng)業(yè)公司想快速找到好場景和垂直數(shù)據(jù)就很難。
06
AIGC將是未來10年的長坡厚雪
最近，英偉達市值登頂全球第一，就跟過去20年很像。PC 互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)，每一波新周期開始時，都是半導(dǎo)體硬件技術(shù)設(shè)施漲得最好。
早在 2000 年，思科也曾是當(dāng)時全球市值第一的超級公司。但很快又被谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜等應(yīng)用層公司超越，這些公司創(chuàng)造的價值是前者的10倍。
再加上，在很多場景下，很多國內(nèi)的開源模型已經(jīng)不比閉源模型差了，完全足夠支撐中國AI應(yīng)用的發(fā)展。
尤其在中文知識方面，阿里的通義千問比Llama 3還強。所以，很多創(chuàng)業(yè)公司都是拿 1000 萬參數(shù)的開源模型來訓(xùn)練自己的垂直模型。
我認(rèn)為，AIGC將是未來10年的長坡厚雪，應(yīng)用層將創(chuàng)造最多的價值。
未來十年，AIGC會把所有軟件、消費電子和消費端的應(yīng)用都重新做一遍，這里面有很多機會。
最后，送給所有的創(chuàng)業(yè)者三句話：
1、不擁抱AI的企業(yè)肯定會被淘汰。
2、不要迷信AI，聚焦尖刀場景盡快落地。
3、優(yōu)化用戶體驗，閉環(huán)數(shù)據(jù)，不要投入底層技術(shù)。
摘自-i黑馬
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