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朱啸虎:AI的赚钱风向, 彻底变了!

时间:24-06-28 来源:i黑马

朱啸虎:AI的赚钱风向,

彻底变了!

从去年3月起,生成式 AI 这波浪潮,让很多人看到中国AI技术明显落后于美国,所以大家都很焦虑。

在焦虑背后,很多创业者盲目投资AI底层技术。虽然创造了百模大战的盛况,但也造成了社会资源浪费,今年很多大模型创业公司都遇到了经营难题。

很显然,AI创业的赚钱风向,已经彻底变了。

现在,中国经济正在进入一个新的周期,也就是从PC互联网、移动互联网经济进入AI经济。

周期既是机遇也是挑战,把握商业大势、乘风前行,是每个创业者都需要掌握的能力。

01

AIGC创业回归商业本质

最近有个特别明显的感觉:今年将是AIGC创业回归商业本质的开始。

没有良性商业模式的持续输血,单独的大模型公司很难走远。

没有专有数据、专有用户场景来形成数据闭环并持续优化的独立大模型公司,很难保持持久的防御壁垒。

美国一线大模型公司中,前面四家确实融了很多钱,而且每一家都抱了大腿。而美国二线大模型公司,现在或许还有收购团队价值,明年可能就毫无价值了。

大厂只为挖AI人才的并购,可能很难给出很高溢价。

比如,Inflection 曾是一个独角兽企业,微软投了差不多 15 亿美金。最近,他们整个团队基本都被微软挖走了。3万亿美金市值的微软,去收购一家企业,只给了投资人一个本金加利息的退出回报。这是今天在美国发生的事情。

   

在国内,大模型公司正在打价格战,将近几十万的汉字,只需要花一块钱,几乎是免费的,明年可能就完全免费了。

对大厂来说,他们希望借助低定价来推广自己的算力和云服务。你买我的云服务,我免费让你调用大模型的 API 。但大厂的这个定价,对创业大模型公司来说,已经是成本线以下。结果,几乎没有一家创业大模型公司敢跟进。

所以,没有良性商业模式的持续输血,单独的大模型公司很难走远。

今天比较有意思的一点是,中国大厂自己的亲儿子,第一次比养子做得更好。

一般来说,中国互联网大厂都是自己团队战斗力不行,比不上创业公司,才会战略投资一些创业公司。虽然阿里之前投了 5 家大模型公司,但是通义千问的表现比自己投的那五家公司都要强。这也让大模型创业公司越做越难。

前两天,苹果刚发布了自己的AI功能。苹果手机用户不需要注册,就可以使用 OpenAI ChatGPT 服务。

这后面隐藏的含义是:我不给你导用户,但用户还是我的。而且,后台可以随时切换其他大模型。

据说Google正在和苹果公司谈,在苹果手机上预装Gemini 大模型要花多少钱。毕竟Google 每年要给苹果 100 多亿美金,就为了 iPhone 上默认搜索是 Google

当下,Gemini 确实比 GPT- 4 差那么一点点。但如果 GPT-5 今年不出来,Gemini 到年底追上 GPT-4, 基本上是可以肯定的。

到时候,苹果手机后台到底多少给 OpenAI,多少给Gemini,甚至多少给苹果自有的大模型,还不好说。

所以,我们讲“价值微笑曲线”,左侧是英伟达,今天赚了所有的钱;右侧可能是微软、苹果这种应用型的公司;最底下的可能才是大模型公司。

02

AI不是万能药

现在很多人都觉得生成式 AI 是个万能药,自己的产品加上AI就很好卖了,但事实上并不是这样。

最近一些中国做消费电子的企业加了 AI 后,都觉得消费电子产品变得很智能了,但实际体验和期望的差距还是很远。包括美国也是一样的,虽然AIGC看上去很像惊艳,但真正落地上并不容易。

为什么AIGC很难落地?最主要就两个问题:一是幻觉问题;二是结果不可控。

一旦AI有幻觉就会出错,而且你不知道什么时候会出错,每次结果还都不一样,所以结果不可控。

   

随着大家对幻觉的研究越来越多,发现造成幻觉的核心问题是脏数据。很多训练大模型的数据都来自于公开的互联网,里面很多数据并不正确。

上个月谷歌就闹出一个笑话:

你精心准备好所有材料,把披萨放进烤箱,期待着美味的晚餐。但当你迫不及待地准备咬上一口时,却发现奶酪掉了下来。你感到沮丧,于是上网求助谷歌。

谷歌回答道:“加点胶水,混合大约1/8杯的胶水和酱汁。无毒胶水会更有效。

这个回答其实是网友在十多年前编的一个笑话,但大模型觉得这是正确的。

03

中国AI技术不比美国差

更重要的是数据

这次去硅谷,当地的创业者也很怀疑 GPT-5 年底究竟能不能出来?即使出来了,相较GPT-4,推理能力上会不会在有显著提高?

现在硅谷都说可能至少要十万张 ,甚至二三十万张 GPU 卡,才能看到显著的性能提升。但是即使你有卡,可能也没那么多可用来训练的数据。

最近快手发布的「可灵」,大家体验过吗?「可灵」做的文生视频比Sora更好。

为什么快手比 OpenAI 做的还要好?因为快手本身就做短视频,有很多数据做训练。相反,你问Sora 有没有爬 YouTube 的数据做训练,他都不敢说。

快手证明了,卡多还不如数据多更有效,我用更多数据反而能训练出更好的模型。

所以,中国在 AI 技术上并不比美国差,而且更重要的是数据。

现在,GPT-4 在很多文字场景上,已经可以满足大部分需求,最大的难点是多步推理还不太行。一个比较复杂的逻辑需要多步推理,如果每一步都只能做到 90% - 95% 的准确率,那多步迭代后其准确率可能就到 50% 以下了。

而中国企业用私有数据化训练模型,就可以很大程度上降低幻觉、增加正确率,关键是你有没有能积累足够多的高质量数据。

为什么做微信营销的公司,去年很容易就用大模型取代了 50% 的人?就是因为他们内部把团队和用户之间的对话数据都累积下来了。

04

中国缺的不是技术

而是“让人尖叫”的用户体验

在苹果发布会上,还重新定义了两个事情:一是重新定义了什么叫AI?二是苹果展示了什么叫入口为王

  

对大部分企业来说,核心不是AI技术,而是用户体验。

怎么把用户体验做好是最难的,也是苹果比较擅长的。

最近和创业黑马学员在硅谷,有人说特别看好 AI 赋能消费电子、 AI 宠物。确实,最近做消费电子+AI 的企业特别多。

但很可惜,我觉得体验都没有到那一步。我买了一个 AI 宠物狗,还没那么智能,基本还差了一个时代。

你想让消费者愿意买单,一定要做出让消费者觉得尖叫的点,这个点是非常不容易的。

什么是入口为王?我前面讲过,苹果虽然选择了OpenAI,但是不给OpenAI倒用户。其次我在后台是可以随时切换大模型。

我们在硅谷的时候,有内部消息说,苹果后台可能 70% ChatGPT30%Gemini 。到年底如果 Google更愿意给钱的话,很有可能是 70% Gemini 30% ChatGPT

对大部分创业者来说,一定要是聚焦垂直场景,做通用大模型几乎已经没有价值了。

05

聚焦垂直应用

场景优先,数据为王

   

现在通用大模型基本上是巨头的天下了,但中国的垂直场景特别丰富,数据也特别多,所以一定要聚焦在垂直场景上。

先给大家分享一个案例,有一家给中国电厂做信息系统维护的公司,他们找到的场景特别有意思,就是派工单。

电网维护本身是一个高风险的工作,很容易出事故,一旦出事可能就是人命关天的事。以前电厂维护电网派工单,每个工单中可能包含两三百个步骤,派一个单子至少要两三天的时间,还得人工反复核对。

他们去年花了两三个月,让大模型把过去几年派过的工单全部学习了一遍,将派单时间一下缩减到了2分钟。半年后发现,大模型比人设置的准确度更高。

你看,像这种垂直场景外行根本拿不到,只有你聚焦在细分行业里,才能找到这些机会点。

一旦找到这种尖刀场景,就尽快建立数据闭环,先把客户圈下来。

   

对创业者来说,找到好场景根本不需要你投很多钱,你10个人找不到好场景,投100 个人来也是浪费。所以,很多企业说我要砸几千万,建立 100 人、 200 人的队伍去做AIGC,根本是错误的。

还有一家深圳公司叫HeyGen ,后来搬到了美国,他做的就是非常简单的数字人。场景很简单,以前在抖音或Tiktok上发短视频,都要真人反复录制,很花时间。

今天用数字人,只需要上传几张照片,再输入视频文案,就可以自动生成一分钟的短视频。现在国内的数字人已经是白菜价了,但在美国还可以卖得很好。就这么一个简单的产品,很短时间内就做到了年入3500万美金。

所以,要迅速开发最小可行产品MVP,快速试错和迭代。HeyGen半年之内就迭代 30 个版本。

找到好场景后,关键是测试用户愿不愿意买单,只要用户愿意买单,你可以做得更深、更厚。

我觉得,今天这波生成式 AI 浪潮中,中国企业并不比美国落后多少。尤其是今年,如果到年底 GPT-5 出不来,明年开始拼应用的时候,中国在应用层会比美国要领先很多。

我再推荐一个卖得非常好的场景。现在中国直播电商非常火,尤其像 618大促的时候,直播进来的用户很多,以前客服人员根本来不及回复,会浪费很多商机。

现在靠 AIGC 机器人在直播间自动回用户的提问,这种产品卖得非常好。这个场景看着非常简单,但是特别痛。这种场景一是好训练,用以前的产品描述和对话记录来训练垂直大模型,很容易避免幻觉;二是能容错,稍微有误差也不那么敏感。

很多垂直行业的软件只要找到痛点场景,加上 AI 功能是容易的。因为你积累的垂直数据就是你的优势。反过来,AI 创业公司想快速找到好场景和垂直数据就很难。

06

AIGC将是未来10年的长坡厚雪

最近,英伟达市值登顶全球第一,就跟过去20年很像。PC 互联网、移动互联网,每一波新周期开始时,都是半导体硬件技术设施涨得最好。

早在 2000 年,思科也曾是当时全球市值第一的超级公司。但很快又被谷歌、苹果、Facebook、亚马逊等应用层公司超越,这些公司创造的价值是前者的10倍。

再加上,在很多场景下,很多国内的开源模型已经不比闭源模型差了,完全足够支撑中国AI应用的发展。

尤其在中文知识方面,阿里的通义千问比Llama 3还强。所以,很多创业公司都是拿 1000 万参数的开源模型来训练自己的垂直模型。

    

我认为,AIGC将是未来10年的长坡厚雪,应用层将创造最多的价值。

未来十年,AIGC会把所有软件、消费电子和消费端的应用都重新做一遍,这里面有很多机会。

最后,送给所有的创业者三句话:

1、不拥抱AI的企业肯定会被淘汰。

2、不要迷信AI,聚焦尖刀场景尽快落地。

3、优化用户体验,闭环数据,不要投入底层技术。

摘自-i黑马

   
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