這群早期使用者們祛媒AI工具的原因主要有兩點：一是擔憂生成內(nèi)容的質量，包括準確性、偏見等。二是技術倫理問題，比如數(shù)據(jù)隱私，甚至有一位創(chuàng)作者直言：“使用AI來生成內(nèi)容設計實際上比自己想出創(chuàng)意更耗時。”
“高科技產(chǎn)品推廣過程中，最危險的時刻就是從早期市場過渡到主流市場的階段。而能否贏得早期采用者，事關企業(yè)開拓任何一個高科技細分市場的成敗。”在《跨越鴻溝》一書中，硅谷著名科技營銷專家杰弗里·摩爾曾這樣寫道。這些早期使用者心態(tài)的變化已經(jīng)釋放出一個關鍵的信號：
大模型和AI應用在觸達更多的早期使用者后，正站在一個接近早期大眾的鴻溝邊緣：如果跨過去，前方就是更廣闊的天地。
為了成功跨越這道鴻溝，中國大模型公司們已付出了不少的努力。
在剛剛閉幕的2024年世界人工智能大會上，比起去年大模型廠商們爭相講述的底座基礎模型的故事，今年廠商們的策展主題都集中在了對AI應用的展示上，向外界強調大模型「看得見摸得著」的實際價值。
復盤今年上半年中國大模型廠商們的動作，無論是有錢有資源的巨頭，還是包括MiniMax、智譜AI、百川智能、階躍星辰面等目前跑出來的大模型獨角獸，一頭按照進度表繼續(xù)卷底座模型參數(shù)和性能，另一頭抓緊落地大模型AI應用的落地，成了諸多技術非共識里的統(tǒng)一共識。
但在具體的戰(zhàn)略和動作上，這之中，巨頭與創(chuàng)業(yè)派間對AI應用的落地節(jié)奏與理解又有明顯的分化。
總結看來，大模型依舊是一門燒錢的生意，巨頭們忙著打散、重構與聚焦，創(chuàng)業(yè)派們則在拿到融資后，積極拓展自身的邊界。
巨頭之中，經(jīng)歷了「打散-重構-聚焦」這一過程的代表案例就是騰訊和字節(jié)跳動，它們也是在「百模大戰(zhàn)」里被視為最不著急的兩家中國科技大公司。
今年5月，字節(jié)跳動AI大模型「豆包」全家桶終于官宣，月底，依托騰訊混元大模型的C端應用「騰訊元寶」也正式上線，在經(jīng)歷了一段時間的內(nèi)部賽馬后，字節(jié)與騰訊也不打無準備之仗，一個果斷前期行業(yè)價格戰(zhàn)，另一個則借力微信生態(tài)，直擊百度等先發(fā)大廠的腹地。
從兩家大廠的入局時間點來看，都足以印證對AI應用的重視。一方面，基礎模型層的價格戰(zhàn)，實則直接減少了開發(fā)層和應用層玩家們的成本，另一方面，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代就擅長做應用、有生態(tài)的騰訊和字節(jié)，還瞄準了AI應用的分發(fā)環(huán)節(jié)，通過旗下的AI智能體創(chuàng)作與分發(fā)平臺「扣子」和「騰訊元器」，旨在建立AI應用從「開發(fā)-分發(fā)-應用」的閉環(huán)，這其實比OpenAI們此前做的「GPTs商店」多走了一步。
字節(jié)「扣子」和騰訊元器 圖源：截圖
另一邊的MiniMax、智譜AI、百川智能、階躍星辰等創(chuàng)業(yè)派則在積極拓展邊界，從效率類到娛樂類，從C端到B端，并不局限在單一場景，為的是探索更多的商業(yè)化路徑。比如強調超級大模型和超級應用「雙輪驅動」的百川智能在今年5月發(fā)布全新Baichuan 4系列模型時，也同步推出了首款懂搜索的AI助手「百小應」。另一家最新嶄露頭角的大模型創(chuàng)企階躍星辰同樣如此，在發(fā)布底座模型的同時，也推出了自研的個人效率助手「躍問」以及AI開放世界平臺 「冒泡鴨」。
某種意義上，兩條腿走路的雙輪驅動，既是一種理想狀態(tài)，也是一種無奈之舉。 智譜AI相關負責人曾提到，To B業(yè)務保證了公司基礎的規(guī)?；杖?，To C方面的目標是培育顛覆性的「殺手級」應用。前者有著穩(wěn)定明確的數(shù)字化和商業(yè)需求，后者早已在移動互聯(lián)網(wǎng)時代被印證為一門可行的生意。
但之所以說是「無奈之舉」則在于，競爭環(huán)境變得越發(fā)激烈了。一方面，隨著大模型「以價換量」興起， B端賣API的競爭也卷入了價格戰(zhàn)，在大模型在企業(yè)端的價值尚在探索時，「價格」這一敏感因素被放在了早期使用者面前。另一方面，C端產(chǎn)品的同質化問題，也逐步凸顯。
MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰在被問及「國內(nèi)有哪些挑戰(zhàn)是需要你們解決的？」這一問題時，就談到：“目前我覺得國內(nèi)大部分公司還沒有形成差異化，模型水平、產(chǎn)品都差不多，所以就會變成拼價格。”
可以預見的是，無論是大廠，抑或是創(chuàng)業(yè)者，隨著未來AI濾鏡的衰退，技術的收斂以及用戶對AI應用的祛魅，更艱難的仗已經(jīng)開始了。
如《跨越鴻溝》中所提到的，從早期采用者到早期大眾，跨越這道「大模型使用鴻溝」最重要環(huán)節(jié)之一就是觸及早期大眾。此類人群的特點是，盡管他們也能想象新技術的好處，但是驅動他們最終為產(chǎn)品和應用付費，最終還是建立在強烈的實用主義上。
換言之，關注大模型實際產(chǎn)生的價值幾何，已成了更多人談起大模型落地的一個基礎條件。百度創(chuàng)始人李彥宏就提了一個觀點，今天的大模型廠商，要避免掉入「超級應用陷阱」，他給出的理由是，在AI時代，「超級能干」的應用比只看DAU的「超級應用」更重要。
從對爆款的流量焦慮轉向價值轉化的實用主義，這一定程度上是國內(nèi)大模型廠商們在熱鬧之中的「冷思考」。一個殺手級應用的誕生，既取決于技術的成熟度，也取決于市場與用戶的接納度，據(jù)MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰的預測，真正的殺手級應用（Killer App）至少要三年之后。
從當下的競爭環(huán)境來看，AI應用走向真正的普惠化與大眾化依舊還有很遠的距離。
首先，是仍需提升的模型能力。 隨著國內(nèi)大模型能力的整體提升與技術升級，帶動推理成本的下降，同時開閉源共存下，也能滿足不同企業(yè)的成本或安全需求，但在一些共性問題上，模型能力依舊有很大的提升空間。
例如，在B端的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)端，阻礙大模型落地的一個關鍵問題就是準確率，金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎此前就吐槽過：“今天大模型最大的問題是準確率太低。”一位醫(yī)療領域行業(yè)人士提到，像醫(yī)療和健康領域容錯性低的行業(yè)，大模型的準確度可能要95%以上才勉強可用，這就要求大模型廠商必須要找到行業(yè)與企業(yè)的核心痛點，與業(yè)務更好地適配，讓大模型從行業(yè)通才變成真正的業(yè)務專才。
C端也是如此。閆俊杰也說到，短期內(nèi)MiniMax最明確的目標就是解決大模型的「錯誤率」問題：“比如現(xiàn)在30%的錯誤率，導致用戶大大減少。”
其次，是技術與場景的適配度，這是一個更系統(tǒng)化的問題。 從最先的概念驗證到真正走向商業(yè)閉環(huán)，并非是「每一個場景都值得用大模型重做一遍」。企業(yè)考慮的不僅僅是前期投入的成本問題，還有運維、服務響應等等，這就需要大模型企業(yè)和更多ISV和軟件廠商一起培育好、打造好大模型落地的相關服務生態(tài)。
除此以外，談應用爆發(fā)，無法離開談時代背景。2024年，在各大模型廠商競爭AI應用的同時，一批AI明星企業(yè)已經(jīng)選擇提前退場。此前我們在《硅谷新一輪AI大爆炸后，初創(chuàng)企業(yè)們的「殘酷眾生相」》曾梳理這一進程，一場「裁員、出售、轉型」的AI浪潮已經(jīng)襲來。
而在中國，類似的變革也在醞釀，相比去年「百模大戰(zhàn)」的瘋狂，今年以來，大模型賽道已稍顯冷靜，錢越來越集中在頭部的明星創(chuàng)企，后續(xù)在牌桌上繼續(xù)出錢的人也趨向于阿里、騰訊等頭部科技大廠。
國投證券在研報中指出，2024至2025年是AI落地應用的時間窗口，各類資源都會集中于對落地應用的攻克上，一個明顯的難點在于，受宏觀經(jīng)濟影響，AI企業(yè)在成功之前有極高的「逆淘汰」風險，在一個收縮的大環(huán)境下，更需要準備充足的彈藥。
過去，這里的「彈藥」或許是算力或資金，但現(xiàn)在有了新的標準，比如成本、用戶心智、交互能力以及更多沉淀在具體業(yè)務中的應用價值，這對更多的中國大模型企業(yè)來說，是一個好的信號，因為應用催生問題，而中國企業(yè)總是擅長解題。
參考資料：
1、騰訊科技：《2024WAIC閉幕，我們整理了場內(nèi)場外的AI辯論“修羅場”》
2、中國企業(yè)家雜志：《對話MiniMax創(chuàng)始人：如何打造AI時代最大的APP》
3、財經(jīng)雜志：《讓企業(yè)為大模型買單，目前有四大難》
4、Business Insider：Creators are turning away from some AI tools, new data shows
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AI確實具有強大的能力。
利用AI有時候能做到事半功倍。
在未來，AI應用有望在更加務實的道路上前行