“下一件大事一开始看起来会像个大玩具。”
这句话出自知名风投公司a16z的合伙人Chris Dixon。技术带来的革命不是瞬间降临,引发兴趣、广泛使用、深度参与生产生活,新技术从玩具到工具再到成为基础设施是一个市场教育的过程,谁领导了这个过程,话语权便会倾斜到他头上。
(资料图片)
2022年AIGC风头正劲,概念的普及已经基本到位,却始终没有一个产品进入到受众的日常消费选择中。大厂的研发成果展示应接不暇,所有信号都表明,AIGC若想进入C端市场不仅需要先进的技术力,还得有场景化的应用开发。
棋局开始,总是先手优势,新市场的进入必须动作迅速且目的明确。
ChatGPT出道即巅峰的样本,也是对业内的警示。科技巨头如谷歌、Meta深耕AI多年,却是新秀企业后发先至。这项变革技术的代表产品名额已经被占去,后来者要想冒头将会面对更大的压力与挑战。
同样的情形正在国内上演,已经有创业公司嗅到AIGC的机会,意图利用独创产品抢摊登陆市场。大厂如百度在AI领域动作频发,又迟迟未见产品落地层面的规划。
谋定而后动能够规避风险,过分踌躇,则有可能错失良机。
01 先行者尝试
盯上AIGC机遇的并非只有头部企业,专注垂类技术的科技公司抢先实行商业化尝试,揭开了市场需求的一角,也暴露出潜在问题。
2022年12月,一款形似ChatGPT的国产AI虚拟聊天软件Glow,上架应用市场,并且迅速登上微博热搜。
应用介绍显示,Glow的主打功能是让用户与基于AI技术创造的“智能体”之间实时沟通、互动并建立情感连接。
用户可以持续与AI对话尝试让对方变成你所期待的模式,或者体验其他用户所创造分享的智能体并开启不同的话题,在社区中找到具有共同爱好的现实伙伴。
没有大公司背景,缺少营销推广,这款产品还是在短时间内累积起不小的热度。尤其在B站和小红书这类以兴趣作为社群聚合动力的平台上,涌现了不少讨论使用攻略与体验心得的内容。这类聊天机器人产品并非首创,Glow的亮点在于赋予了AIGC实用一点商业层面上的巧思。
首先是抓住了情感需求这一痛点。虽然应用宣传泛领域聊天交互,但实际鼓励和用户偏好的是进行情感互动,把智能体作为有求必应的情感对象。从这一角度出发,用户消费的人工智能生产文本有明确内容特征。重情景、重叙事,拟人化的AI根据用户输入的信息模拟交流现场。
这侧面体现出国内社交应用这一赛道仍然有开发空间,AIGC可以作为“数字个体”入场,为原子化的现代消费者提供情感社交服务。
其次是定制化。Glow提供的特色功能是AI智能体的名字、性别、人设、职业等都能自定义,并且支持输入现实中存在的人物角色作为参考。自由定制内容是AIGC自带的技术特点,Glow对这一特点进行了发散与包装,鼓励用户“创作”智能体。这种定制消费既满足了多元需求,又能收集用户偏好,优化AI表现。
Glow的好坏都很分明。该产品并没有在核心技术上有明显突破,自然语言处理效果只能说中规中矩,商业包装的外壳下缺少技术层面的关键竞争力。
此外,这类玩具式的AIGC应用普遍存在玩法单一的问题,用户一时兴趣消失后便会弃用。Glow找到了一点玩法开发的长期思路,但还远不够成熟。
Glow算是给行业打了一次样,AIGC可以有更灵活的应用路径,且市场需要新鲜思路来释放对应的消费者需求。然而小型科技公司根基尚浅,即便闯出门路也多是货与头部。
行业巨头们怎么做,谁来抢先占领市场,将直接决定AIGC的未来格局。
02 大厂布局,缺一个关键应用
备受关注之下,整个AIGC行业迟迟未能出现具有足够知名度的标准化C端产品,打开市场局面。
国内大厂对这一领域都有或多或少的投入,各家也在尝试开发AIGC产品。比如腾讯打造的写稿机器人“梦幻写手”,阿里巴巴为运营图文需求提供的AI在线设计平台Lubanner。甚至包括抖音快手这类平台联动的剪映、云剪,也引入了AI技术协助视频创作。
这类产品的共同特点是更适应B端需求。虽然开发本意是使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容,为个人创作提供方便,但实际只有B端用户有稳定的付费意愿。个人的一时新奇不能支撑起结构化的商业模式,只有在B端规模化应用后带来效率提升和成本下降,才能证明其价值。
目前AIGC在B端的应用深度是有限的,轻度创作绰绰有余,而要真正作为一种生产工具,替代一些人工创作,还要等待技术突破。
百度的情况最为典型。作为国内AIGC领域发力最早,投入最多,研发成果最丰富的企业,百度的强项是技术,但又欠缺一些把技术变成产品的策划能力。
文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型,得益于其领先的数据知识融合方法,文心大模型相较于其他大模型,学习效率更高、可解释性更好。
在此扎实的技术基础上,百度推出的AIGC创意辅助平台“文心一格”被寄予了很高期待。用户只需要输入一段自定义文字,即可生成形似原创的画作,且数据模型充足,支持多样风格。文心一格也有配套的商业化构思,其付费版本采用积分制,用户可以通过消耗积分生成不同品质的图片,也开放合理范围内的商业使用。
文心一格的问题如前文所述,作为一款AIGC应用,产品形态较为原始,目标市场不明确。单纯图文生成工具的生命周期有限,很实现可持续盈利。
在去年底的内部讲话中,李彦宏提出了一些关于百度技术研发现状的反思,“离市场很远,很多时候是自嗨”,“过一两年之后发现这东西没有人用。”
百度当下最需要的是分析广阔C端用户与AIGC的交集,尽快找到一个长远的消费场景,发掘一款能最大程度发挥其技术优势的应用。
03 为长远谋
时间差意味着经验差,对于AIGC行业而言,先行者的经验积累能带来最宝贵的长远优势。
一方面,数据反馈对于人工智能而言意义非凡。
“训练”是让算法变得智能的关键。以NLP(自然语言处理)为例,AI会经过层层递进的训练,“学会”处理人类输入的信息并生成对话。训练一个成熟的AI,需要喂给它大量的数据养料。
这类数据的来源部分出自各类UGC平台,所有公开的网页、博客、百科,用户在社交平台的各类图文视频创作都可以被爬取,并编入AI的学习教材。这类资源易于获得,可以作为AI的基础知识储备。
不过,从商业化的角度看,更关键的数据出自实际投入使用后,真实用户的反馈信息。
模仿人类标准是AI自我学习与进化过程中的核心指令。在应用开发前期,多是启用高水平的人类老师来编写一些常见问答,将这些资料交给AI学习巩固,并在后续与人类老师交互中获得肯定或否定的回应,从而生成奖惩机制。
随着AI学习的深入,更精确丰富的内容生成会需要更大的样本范围与样本量。这也正是将其尽快投入市场使用的优势所在。真实用户数据反馈是训练AI的最佳素材,能最好的刺激其内容生成与涌现。此外,数据反馈有利于开发者观察市场需求,及时调适AIGC的功能与应用,找到最贴合使用场景的商业化思路。
另一方面,AIGC之于元宇宙的战略意义至关重要,作为未来发展的重头戏,在AIGC领域抢得先手,也是为元宇宙竞争拿下首城。
人工智能(AI)与交互性沉浸技术(AR、VR、MR)、区块链一起构成元宇宙的三大核心技术。交互技术模糊现实与虚拟的边界,将用户引入沉浸式的元宇宙世界。区块链揭示新的生产力关系,创造专属货币系统,AIGC则为元宇宙提供大规模、永续性的内容生产。
相比之下,AIGC是最“亲民”的概念,也是广大受众接触元宇宙,融入元宇宙最为现实的路径。若能把握这个切口,对实现长远规划多有助益,也能成为与竞争对手拉开差距的机会。
整体来看,以百度为代表的科技型企业在AIGC业务推进上都显得略为保守。只对公众保持技术创新的资讯同步,开发产品都还只是浅尝辄止,没有撬动C端大规模参与。
“抢占用户心智”,一直是营销战争中最重要的行动准则。在人们对新事物知之甚少的时期,谁先说明用法,引导使用,解决问题,谁就会自动成为规则的制定者。
时机正在眼前,就差一点必要的激进。
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