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大模型太卷,AI應用就好做嗎?

市值榜武占國2023-12-07 17:00 數(shù)字產(chǎn)業(yè)
國內(nèi)掀起了一場轟轟烈烈的大模型競賽,下場的企業(yè)越來越多,都在揚言要趕超ChatGPT。一年過去,大模型沒讓參賽者看到盈利的曙光,資本市場也在變冷,弄潮兒們發(fā)現(xiàn):AI應用或許比大模型更有機會。

2022年底,ChatGPT推出后迅速在社交媒體上走紅,很快,月活用戶突破1億,成為史上增長最快的消費者應用。

不久后,國內(nèi)也掀起了一場轟轟烈烈的大模型競賽,下場的企業(yè)越來越多,都在揚言要趕超ChatGPT。

一年過去,大模型沒讓參賽者看到盈利的曙光,資本市場也在變冷,弄潮兒們發(fā)現(xiàn):AI應用或許比大模型更有機會。

普遍認為,大模型是一個底層技術(shù)底座,并不直接創(chuàng)造商業(yè)收益?,F(xiàn)在的大模型更像是移動互聯(lián)網(wǎng)時代的操作系統(tǒng),有兩三個就足夠了,真正能在商業(yè)世界里叱咤風云、創(chuàng)造價值的是微信、抖音、滴滴等等應用。

李彥宏曾說,“卷大模型沒有意義,卷應用機會更大”。

SensorTower數(shù)據(jù)顯示,2023年上半年,全球AI應用下載量同比增長114%,突破3億次,收入同比增長175%。

近日,抖音新也成立一個AI部門,是由大模型團隊負責人領(lǐng)導,主要做AI應用層面的產(chǎn)品。

那么,AI應用發(fā)展得怎么樣?中國企業(yè)AI應用做得怎么樣?國內(nèi)企業(yè)如何抓住AI應用的機會?

01

海內(nèi)外AI應用

差距有多大?

AI應用市場最熱門的應用有三類,分別能自動生成文字的AI+Chatbot(AI聊天機器人)和能自動生成圖像的AI生成自拍應用,還有能自動生成視頻的AI應用。

生成文、生成圖、生成視頻,難度系數(shù)逐漸增加,成熟度逐漸降低。

第一,最先火的AI應用是聊天機器人,截至2023年6月,此類AI聊天機器人應用占據(jù)了榜單總流量的68.7%,排行榜前五名的應用里有四個是聊天機器人。

不出意外,下載量第一名是ChatGPT,它的流量占了前50大生成式AI產(chǎn)品總量的60%,谷歌的Bard、Facebook前員工創(chuàng)辦的Quora旗下Poe兩款LLM聊天機器人應用,分別占據(jù)第三名和第四名。

排名第二的聊天機器人CharacterAI,可以扮演數(shù)百名虛擬人物,既可以滿足用戶的情感類需求,也可以滿足用戶的工具型需求。

比如AI可以扮演拿破侖、馬斯克、居里夫人等,與用戶聊天,也可以扮演心理咨詢師、圖書管理員、英文老師等角色,提供健身指導、知識傳授等服務。

門檻最低,也意味著競爭更激烈。上半年,移動應用市場中聊天機器人應用多達200余款,下載量突破1.7億次。

第二,難度更高的圖文、視頻自動生成——內(nèi)容生成類。

截至今年6月數(shù)據(jù),內(nèi)容生成類應用占前50大應用總流量的9.7%,其中圖像生成類應用占比最大為41%,其次是寫作工具類應用占比26%,視頻生成類占比8%。

文字類,如排名第五的QuillBot,是一款AI寫作工具,可以提供句子改寫、文章重寫和AI生成文字等功能,相較于對話,這樣的應用對于邏輯、語言結(jié)構(gòu)的要求要更高一些。

圖片生成在Stable Diffusion開源之后迎來了較快的發(fā)展,頭部的應用有Midjourney、Leonardo AI,還有移動端生自拍照的Lensa AI,它們相比過去的PhotoShop等應用,降低了用戶的操作門檻,更容易將用戶心中所想變成現(xiàn)實。

視頻生成的難度就更高了,一方面是因為描述視頻需要更復雜的語言,模型對于文字描述的理解,會影響生成,另一方面,文字生成視頻需要大量數(shù)據(jù)學習字幕相關(guān)性、幀照片寫實感和時間動,而且,視頻數(shù)據(jù)在樣式、數(shù)量和質(zhì)量方面也會受到更多限制。

近期,生成視頻領(lǐng)域也有突破。

Pika因為一個預告片火出圈,預告中,Pika即將上線的產(chǎn)品,在延長視頻長度、拓展視頻畫布和轉(zhuǎn)換視頻、更換局部細節(jié)等方面都有所突破。

與流浪地球?qū)а莨暮献?,也讓Pika受到了極大的關(guān)注。

視頻生成領(lǐng)域還有一個應用Runway,它的技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用于電影、電視和廣告領(lǐng)域,可以實現(xiàn)AI工具去除背景、放慢視頻、制作無限延伸的圖片等等。

這輪AI應用的涌現(xiàn),我們屬于追隨者。國內(nèi)AI應用占全球AI應用的下載量和收入規(guī)模比較小。

由于政策監(jiān)管等原因,國內(nèi)尚未推出較為完善的陪伴型AI聊天機器人。

小冰公司曾經(jīng)推出X Eva App,與Character.AI相似,用戶可以與網(wǎng)紅明星的克隆人進行交流,也可以使用APP的撰寫文案、寫代碼等功能。這個APP曾經(jīng)被熱烈討論,現(xiàn)在也幾乎沒什么存在感了

在文生文和文生圖方面,文心一言(文生圖文心一格)、星火等大廠的產(chǎn)品還算拿得出手,其他的或者是聲量比較小,比如萬興愛畫,或者是不具備持續(xù)性,比如妙鴨相機。

整體來看,我們文生圖和文生視頻的AI應用,都落后一大截,更別提變現(xiàn)了。

02

AI應用

如何變現(xiàn)?

硅谷知名創(chuàng)投機構(gòu)a16z,9月發(fā)布的分析報告顯示,截至2023年6月,訪問量排前50名的AI應用(網(wǎng)站與App合計)中,有90%的開發(fā)者實現(xiàn)盈利。

SensorTower數(shù)據(jù)顯示,2023年上半年,移動端(僅包括App Store和Google PLay),美國是AI應用內(nèi)購收入最高的市場,歐洲市場的吸金能力也同樣亮眼,他們分別占全球頭部AI應用總收入的55%和20%。

圖片

實現(xiàn)盈利的AI應用以C端付費為主,這和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的經(jīng)驗是相似的。

參照移動互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展經(jīng)驗,占據(jù)用戶時間越長、信息匹配越難、學習壁壘越高、重復性操作越多的領(lǐng)域,更有可能率先出現(xiàn)爆款應用,也更容易變現(xiàn)。

先來看國外商業(yè)化兩個案例。

第一個是Character.AI,以訂閱制收費,付費和AI扮演的角色聊天,10月份又推出了付費群聊功能。

Character.AI的模式是非常好的C端產(chǎn)品,可以交互、可以定做,如前面提到的,既能滿足情感需求,也能滿足工具需求。

不過,此前有報道稱,Character.AI目前還處在燒錢換規(guī)模階段,商業(yè)模式仍在探索中,未來團隊規(guī)模擴大后考慮開拓TOB業(yè)務。

第二個是生成圖片類的應用Midjourney。

這是一個針對專業(yè)繪圖人士的AI應用,同樣采用SaaS訂閱制模式,月付費情況下,每月基礎套餐、標準套餐和專業(yè)套餐的價格分別為10、30、60美元,研報顯示,Midjourney在公測版上線的第二個月就實現(xiàn)了盈利,盈利模式已經(jīng)跑通。

這意味著在目前階段,需求不等于付費,剛需才等于付費。而在習慣免費、付費意識更差的國內(nèi),純to C的產(chǎn)品在變現(xiàn)上會面臨比Character.AI更大的難題。

AI應用屬于技術(shù)驅(qū)動型的產(chǎn)品,屬于供給創(chuàng)造需求。那么,什么樣的供給才能創(chuàng)造出需求呢?

新型的AI應用,好的產(chǎn)品變現(xiàn)有五個步驟,分別是吸引用戶、初次體驗(用戶激活)、用戶留存(回頭客)、轉(zhuǎn)化收益、實現(xiàn)口碑傳播。

比如在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,微信抓住了用戶的社交需求,并且通過培養(yǎng)用戶在微信上的使用習慣,不斷優(yōu)化社交體驗,不斷實現(xiàn)裂變,形成網(wǎng)絡效應,成為騰訊現(xiàn)在重要的變現(xiàn)產(chǎn)品。

目前,國內(nèi)的AI應用供給端,一方面沒有足夠優(yōu)秀的大模型基座;另一方面,基于大模型的產(chǎn)品,也無法通過產(chǎn)品的創(chuàng)新和微調(diào)的方法,做出足夠吸引用戶留存的產(chǎn)品。

第一,目前大模型基座方面,國內(nèi)還比較落后。

比如,在AI聊天機器人領(lǐng)域,也許大家的印象,還停留在ChatGPT爆火,下載量也大漲,收入也能排到第一。但事實上,最賺錢的產(chǎn)品,卻是基于ChatGPT API的對話機器人應用“Chat with Ask AI”,憑借智能的問答功能和流暢的體驗,上半年下載量突破2500萬次,收入超過1600萬美元。

因為擁有很好的大模型基座。不僅今年5月,OpenAI在移動端上線ChatGPT,此后下載量和收入不斷增長,而且基于OpenAI的API產(chǎn)品Chat with Ask AI收入也在不斷增長。Appfigures數(shù)據(jù)顯示,今年9月,Chat with Ask AI的收入為551萬美元,ChatGPT的收入是458萬美元。

而國內(nèi)的文心一言上文提到才剛剛開始變現(xiàn),基于其API的AI應用,仍未看到爆火、且能持續(xù)變現(xiàn)的產(chǎn)品。

第二,基于大模型微調(diào)的產(chǎn)品,國內(nèi)企業(yè)AI技術(shù)積累不足。

比如Lensa AI,其內(nèi)置推出的Magic Avatar功能,用戶可以上傳10-20張自拍照,然后生成奇幻、動漫、時尚等10種不同風格頭像,當然這一功能需要付費使用。

Lensa AI、Waifu Diffusion,Stablediffusion Infinity,還有上文提到的Midjourney的一些功能都是基于開源的Stable Diffusion開發(fā)的。所以,在技術(shù)層面上,Lensa AI與同類產(chǎn)品相比并沒有明顯的壁壘。

但是,Lensa AI通過對Stable Diffusion的微調(diào),同時基于此前在AI領(lǐng)域“藝術(shù)風格的神經(jīng)算法”(NAAS)的研究,優(yōu)化了對算力的需求、提高了計算效率,使其能夠在手機上快速運行、生成圖片。

因此,在Magic Avatar功能上線后,此前的技術(shù)積累與同類產(chǎn)品形成差異化,才廣泛受到用戶關(guān)注。

而國內(nèi)模仿Lensa AI的妙鴨相機微信小程序,其也是用戶上傳20張照片,然后需要付9.9元,便可以生成不同風格的高清照片。技術(shù)愛好者們普遍猜測,妙鴨相機底層模型也是用的Stable Diffusion開源模型,再使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 插件進行微調(diào)。

一些技術(shù)愛好者,完全可以通過免費教程,利用開源模型,在短時間內(nèi)也能實現(xiàn)照片的生成。在沒有自研AI技術(shù)加持的前提下,妙鴨相機在爆火后,很快就冷了下來。

— END — 

圖片

[1]《對話智源張宏江:功成不必在我,能成為黃埔軍校很好》極客公園

[2]《AIGC系列追蹤之三:AIGC發(fā)展的引擎-大模型的進化與作用》前海聯(lián)合熊鈺

[3]《從Pika看AI應用落地方向 》 東吳證券

[4]《技術(shù)框架與商業(yè)化:AIGC專題報告:從文生圖到文生視頻》國海證券

[5]《工具型應用先行,加深場景融合》廣發(fā)證券

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