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2023最热赛道出现:AIGC,有人4年砸了740亿

AIGC行业资讯1年前 (2023)更新 admin
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本周最热门的话题莫过于AIGC。在朋友圈,你能看到各路创业者晒图,内容均与一款火爆产品有关:聊天机器人ChatGPT。比如你让它写一个10亿美金的商业计划书,它真的可以;你再让它写一份某领域研究报告,它也可以。
ChatGPT现在有多火爆?据瑞银集团数据,在推出2个月内,ChatGPT的月活用户已经突破1亿(截至2023年1月底),是史上用户增速最快的消费级应用。参照移动应用分析机构Sensor Tower的数据,TikTok突破1亿用户花了9个月,而Instagram花了2年。
什么叫AIGC?它实际是一个组合词:AI+GC,意思是用人工智能生产内容(AI generated content)。你应该听过PGC,意思是专业产内容;你也应该听过UGC,意思是用户生产内容。
AIGC让我最惊艳的地方在于:以前为了写一份报告,需要看1000页资料;而今,AIGC把1000页资料的核心内容都整理好了,直接给你成品。就好比你是服装创业者,从供应商采购纽扣、布料等散装部件,以前要设计、打板、制衣,而AIGC直接把你期望款式的衣服成品交给你,拿去卖就行。

2023最热赛道出现:AIGC,有人4年砸了740亿

AIGC的主要应用领域是“内容”赛道。比如在文字领域,有OpenAI推出的ChatGPT聊天机器人;在图片赛道,有百度推出的“文心一格”AI绘画机器人;在视频赛道,有Meta 推出的Make-A-Video工具。
过往7年在创新创业圈,铅笔道每年都会见证1-2个爆火概念被追捧:少数基业长青了,大部分红不过1年——背后的核心要素,是没有找到赚钱方法,最终退出历史舞台。
那么,AIGC的未来结局又会怎样?(仅指国内)而要探讨这个问题,我们必须以终为始地回答另一个问题:AIGC是否有清晰的变现手段。
 01 
  面向企业用户还是个人用户?
首先我认为,to C(个人消费者)是比较难的。
在to C领域,AIGC的唯一商业化案例发生在2018年。在英国佳士得拍卖行,一副人工智能生成的画作竟以43.25万美元成交,成为首个出售的人工智能艺术品。

2023最热赛道出现:AIGC,有人4年砸了740亿

这副埃德蒙·贝拉米画像以43.25万美元成交
纵观国内互联网盈利模式20年,盈利最好的产品有几个特征:一,与实物商品有关,比如京东、阿里这种电商平台;二,付费软件产品,但多与人性的弱点有关,比如游戏、社交、秀场;三,免费产品,靠广告盈利,但这种商业模式实际是to B(企业客户)的。
因此,根据以上思路,AIGC的商业化路径是很难to C的。
比如把AIGC做成实物商品,比如学习机、音箱等。在这个方向,微软推出的“小冰机器人”倒是有先例,它曾与百度、科大讯飞、搜狗等推出了智能音箱、翻译宝等,但都是和企业收钱。
再比如有没有可能做成付费软件产品?有可能,但我最看好的是游戏赛道——如果能有一款超脱“人为规则”的游戏面世,我认为商业化前景会很好。
其余付费产品,我短期内一律不看好。虽然在理论上,它有探索空间:比如在写作机器人、画图机器人等产品,推出30元-50元的月度会员、几百元的年度会员。
但这条路子一定会很累。我们可以参考视频及音乐平台,它的用户教育周期非常长。在20年前,我们很难想象:听一首歌要付费,看一集电视剧要花钱。
就这一件事,企业教育了国内用户多少年?15年。国内首批视频平台诞生于2004年前后,乐视网、优酷网、土豆网等,而后才是爱奇艺等。
“看剧花钱”这个事到什么时候才被视为“理所当然”?2018年前后。以爱奇艺为例,作为一个视频平台,在2018年前后,会员收入才成为第一大收入。
而在2018年以前,爱奇艺本质是一家“to B公司”:它主要靠广告赚钱,而不是向个人用户收费,主流视频内容是免费的。
 02 
  类搜索引擎模式?
尽管市场已经教育了很多年,但用户基因的变化是很慢的:AIGC的盈利模式如果要朝着to C走,我认为会相对更慢,而to B会更快。
我观察到的历史规律,多数新兴技术都会先在to B领域应用,比如计算机。中国第一台计算机诞生于1983年,它的用户是“中国官方”,用于地质勘探、卫星图像处理等;而后才出现供普通人使用家庭计算机——Personal Computer,即个人电脑。
AIGC虽然是“软科技”,但商业模式也多半会遵循这个规律:先to B,后to C。
在to B领域,AIGC的盈利模式可能会有哪些?我们可以看到,目前对AIGC最热心的公司之一:在国内有百度,在国外有谷歌微软
据最新消息,在ChatGPT火爆的当下,谷歌立刻斥资3亿美元投资了它的竞品:由ChatGPT前核心成员创办的AI初创公司——Anthropic。而近期,ChatGPT的母公司OpenAI获得了微软100亿美元投资(约677亿人民币)。而在2019年,微软已经投资了其10亿美元(约67亿)——三年总计投资约744亿元。
参与者已经用行动告诉我们了。因为利益,所以行动。
尽管李彦宏2022年底的内部反思会称:AIGC的机会还不是那么清晰。“技术能做到这一步了,但是它会变成什么样的产品,这个产品能满足什么样的需求,在这个链条上还有很多不确定性。”
我个人认为,参考搜索引擎的盈利模式,AIGC还是很有机会的:比如对个人用户免费,再向企业用户通过流量赚钱。
这里面核心问题是:利用AIGC做出有流量的产品。而这个产品可能是什么?我认为,可能是过去20年互联网上诞生的一切产品,而未来,谁都有机会利用AIGC把它们重做一遍。
我们可以从千禧年历数至今:AIGC+门户、AIGC+搜索引擎、AIGC+社区、AIGC+视频网站……当然,我们要把其中“人属性”太重的产品去除,比如(陌生人)社交等。而内容属性越强的产品,AIGC的应用空间可能就越大。毕竟,AIGC的主攻方向还是与内容有关。
 03 
  机器人员工模式?
除去“类搜索引擎”的模式外,AIGC的另一种盈利模式可能是以“机器人员工”的形式,向企业出售解决方案。某些领域,也称其为“数字员工”。
AIGC本质是一种拥有高运算能力的“内容机器人”。根据行业规律,既然是机器人,本质创造的价值还是“辅助现有员工提升效率”——过往机器人的核心价值均是如此。
过往5年在人工智能行业,已经有“机器人员工”的商业化案例。
比如财务机器人,帮助企业自动开票;比如客服机器人,帮助企业完成售后工作;比如人力资源机器人,帮助企业自动筛选简历等。
在这个领域,已经有不少创业企业完成了商业化初探。比如我认识这个赛道的一位创业朋友,公司成立于2018年前后,完成了数亿元融资,收入也到了几亿量级。
这充分说明一个道理:AI+机器人员工是能商业化的,企业是买单的;而AIGC+机器人员工的逻辑,必然也能商业化,企业也会买单。
只是二者有一个区别。此前的机器人并非内容机器人,更偏向流程机器人:解决的是重复劳动、易琐碎、易低效的工作。
而AIGC的核心价值完全不同:它本质创作的是内容,而内容是独具人类智慧的产物——AI能从中创造怎样的价值高度,目前无从得知。
如果创造内容未达到一种临界点,企业是不愿意为其买单的。
比如写作机器人:帮助媒体写稿,以节省其人力成本。这个命题我在6-7年前研究过,那时候铅笔道融了千万级别的钱,想研发一款自己的“写作机器人”。

2023最热赛道出现:AIGC,有人4年砸了740亿

但当我研究完市面上主流的“写作机器人”后,我比较失望。从相对较早的彭博写作机器人,再到字节、腾讯推出的机器人,都是主要基于“完形填空”的逻辑:多数内容都是已经定好的,少数内容由机器填补,但发挥空间不大。
我当时断定,写作机器人没有5年时间是很难商业化的,于是停止了投入。
我个人认为,即便AIGC达到了预期效果,未来也只能承担实习生、见习记者的工作:写最简单的题+最简单的文体(消息体)。
而且我认定,这是AIGC大概率的结果:更多是解决数量上的问题,而不是质量上的问题。而前者的工作,在机器人未出现前,企业都是通过传统工具或者廉价实习生完成的。
因此在“机器人员工”方向,AIGC的客户可能会具备几个特征:
一,超级大公司。只有超级大公司,才会存在“数量上”的困扰。
二,大数据特征的行业。小数据行业就不用碰AIGC了,人工效率反倒更高。
以上目标的实现,还建立在一个重要前提下:在内容上,达到人类智慧的初级临界值。
比如媒体赛道的写作机器人。媒体的生命是“真实+客观”,稍有差错会影响品牌的根基——如果写作机器人的内容无法实现这种严谨,媒体会宁愿弃用,更不必谈付费。
 04 
2023最热赛道出现:AIGC,有人4年砸了740亿  结语:创业者应冷静克制
最后我想说:AIGC是个机会,但不是所有创业者的机会。在风口到来时,每位创业者都需要冷静克制,不要盲从。
风口的大部分结局都是一地鸡毛。大家是否还记得2021年,有一款叫Clubhouse多人在线聊天工具火爆全网。当年年中,国内掀起一波“模仿潮”:最夸张的时候,我身边有5-6家公司在开发同样的产品,TWO、对话吧、递爪、聚聚。
结果呢?这批模仿者的结局都是接近失败。
我想说,Copy To China的时代早已结束了:在今天的创业圈,在美国资本市场爆火的风口项目,多数不太适合国内资本市场。在国内,美元基金的投资时代已经在2021年结束。
我比较确定地认为:未来1-2年内,谁要盲目地以OpenAI的逻辑成立初创公司,去资本资本市场融资,大概率结果是失败的。
蠢蠢欲动的时候,想想过去几年盲从者的结局:请冷静克制,理性思考自己是否热爱AIGC,是否擅长AIGC。如果2个问题自己都没有清晰的答案,那么不要着急地进入,放过这个不是你的机会。

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