換皮、專業(yè)度、應(yīng)用企業(yè)和大模型的博弈均會(huì)影響行業(yè)發(fā)展。

＠數(shù)科星球 原創(chuàng)

作者丨苑晶  編輯丨十里香

ChatGPT爆火，惹得眾羨。

以Meta為首的企業(yè)，發(fā)起了對(duì)ChatGPT的“圍剿”。日前，扎克伯格推出LLaMA“Meta人工智能大型語言模型”（Large Language Model Meta AI）后，更是將這輪競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)推至高潮。

ChatGPT的背后，亦趨者甚多：有微軟、谷歌、Notion AI等。

在國(guó)內(nèi)，項(xiàng)目方們躍躍欲試，開始了新的征程。在一系列溝通中，有人希望重拾移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代輝煌、有人押寶風(fēng)口、有人向AIGC敞開懷抱，也有人陷入極度悲觀。

雖然極盡可能，但眼下仍沒人能以尺規(guī)般丈量出AIGC的發(fā)展輪廓。在一切沒有答案的時(shí)刻，AIGC無疑處在競(jìng)爭(zhēng)的中場(chǎng)之中。

這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)以迷霧展開，在迷霧中進(jìn)行。唯一不變的是：“一切都在變化”。資本、勞動(dòng)力、技術(shù)、政策和市場(chǎng)，任何細(xì)微的變動(dòng)都會(huì)引起蝴蝶振翅般的波動(dòng)。也正是在這樣的中場(chǎng)游戲中，暗自發(fā)展的項(xiàng)目希冀了解更多，而已經(jīng)明牌了的參與者，則未必會(huì)笑道最后。

01

三種可能的未來

一，AGI。

這可能是最讓人欣喜或最讓人悲哀的一種路線。所謂AGI，可稱為通用人工智能（Artifical General Intelligence）。和人類大腦一樣，AGI同樣可以因不確定因素做出推理并制定決策甚至解決問題。它將擁有對(duì)常識(shí)的認(rèn)知能力、工作的規(guī)劃能力、自我學(xué)習(xí)能力以及用自然語言交流溝通的能力。

ChatGPT的出現(xiàn)讓各行各業(yè)十分震驚，主要原因在于其初步體現(xiàn)了AGI的苗頭。不過，大多數(shù)人將這樣的未來劃歸至中遠(yuǎn)期，當(dāng)下，機(jī)器對(duì)環(huán)境的適應(yīng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、智能體的交互都有待論證。

人們可以對(duì)ChatGPT的“一本正經(jīng)的胡說八道”嗤之以鼻，但內(nèi)心的深層次不安已油然而生——我們離它一本正經(jīng)的正確做事還有多遠(yuǎn)？一位調(diào)研過300余家主流投資機(jī)構(gòu)的從業(yè)者這樣說：“大模型AGI會(huì)把所有東西吃掉，這種能力的背后是純粹的規(guī)模效應(yīng)，是有可能出現(xiàn)的”。

在這種情況下，除底層AGI供應(yīng)者外，所有的應(yīng)用層都會(huì)被“糖紙”化。而隨著最高級(jí)別的壟斷出現(xiàn)，創(chuàng)新機(jī)會(huì)將被極大壓縮，不同的項(xiàng)目被“接口化”，所有能力被集合在大模型上。

二，API長(zhǎng)尾化。

這是一種建立在沒有“終極壟斷”基礎(chǔ)上的邏輯。不同的項(xiàng)目依據(jù)自身優(yōu)勢(shì)提供底層和API，不同垂類行業(yè)依據(jù)專家訓(xùn)練取得垂直應(yīng)用，較之通用型智慧體，垂類智慧體的效益更高、成本更低。

樂觀地說，在未來，垂類智慧體可能有幾十萬個(gè)，扎堆在各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，并有相互通訊功能。在解決問題的層面上，不同的API將互相協(xié)作，“垂類智慧體相互之間的關(guān)系有點(diǎn)像現(xiàn)在的人類社會(huì)”，一位投資人表示。

三，操作系統(tǒng)化。

這是一種國(guó)內(nèi)大部分人喜聞樂見的狀態(tài)，它的產(chǎn)品形態(tài)更接近于一種“透明層”。在這種業(yè)態(tài)下，AIGC以操作系統(tǒng)的方式存在，留足了APP的生存空間。在這種思路下，AIGC可被看成是原有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的一次產(chǎn)業(yè)升級(jí)，AIGC作為底層技術(shù)被加入到各類APP的迭代版本中，但不會(huì)侵蝕原有產(chǎn)品的市場(chǎng)空間�！叭缛羰翘O果或者安卓生態(tài)來主導(dǎo)，那么操作系統(tǒng)仍然扮演分發(fā)角色”，在閉門討論會(huì)中我們了解到。

在一些人看來，依據(jù)底層大模型的操作系統(tǒng)路線終將是大廠的“菜”。不過，好消息有可能是大廠為了穩(wěn)定性，會(huì)將部分利益讓渡給開發(fā)者，從而建立一個(gè)新的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)或PC的生態(tài)系統(tǒng)。

值得一提的是，目前以上三種發(fā)展方向尚未形成定論，我們所接觸的大多數(shù)從業(yè)者更傾向于第二、第三種假設(shè)。

02

盲目的樂觀

在AIGC中場(chǎng)戰(zhàn)事中，一個(gè)十分顯眼的問題是，新晉公司遲遲找不到落地場(chǎng)景。在與市面上的明星企業(yè)溝通后，一些投資人也仍未找到具有十足說服力的變現(xiàn)場(chǎng)景。對(duì)此，有的人提出了自己的看法：“我覺得，可能要在替代工作流上找到答案”。

替代和優(yōu)化工作流，一直是數(shù)字經(jīng)濟(jì)得以長(zhǎng)久發(fā)展的不二法門，簡(jiǎn)單點(diǎn)說，在當(dāng)下五花八門的降本增效產(chǎn)品中，這一點(diǎn)已被體現(xiàn)地淋漓盡致。在投資領(lǐng)域，投資人們也將這個(gè)經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用于判斷項(xiàng)目好壞的實(shí)踐之中。

AIGC行業(yè)的替代工作流是如何體現(xiàn)的？可以以Jasper．a(chǎn)i為例一探究竟。

縱覽Jasper．a(chǎn)i和GPT－3的聯(lián)系，可以看到，二者處在相輔相成的關(guān)系之中。前者并沒有完全按照OpenAI所提供的結(jié)果生產(chǎn)內(nèi)容，而在Jasper．a(chǎn)i所專精的營(yíng)銷文案行業(yè)，也優(yōu)化了GPT所提供的結(jié)果。這樣一來，AIGC行業(yè)項(xiàng)目的判斷標(biāo)準(zhǔn)就出現(xiàn)了三點(diǎn)：其一是替代工作流；其二是和大模型的結(jié)合；其三是有用戶需求。

但在目前，國(guó)內(nèi)的Jasper．a(chǎn)i并不好找。

“我覺得國(guó)內(nèi)的很多項(xiàng)目并沒理解，你不要說技術(shù)多好才去做應(yīng)用，而是做應(yīng)用之前要基于用戶需求”，一位早期投資者抱怨。在他看來，很多企業(yè)的想法有點(diǎn)過于想當(dāng)然，“比如我認(rèn)為AIGC＋劇本殺、AIGC＋游戲等具體場(chǎng)景，其用戶需求的真實(shí)性往往是值得商榷的”。

“現(xiàn)在有點(diǎn)像云原生剛出來那會(huì)，那會(huì)人們想的都是云原生能替代所有人、顛覆掉所有工具”，后來，云原生行業(yè)紛紛走向了賦能，在顛覆的邏輯中，并未出現(xiàn)過多亮點(diǎn)。在這位投資者的眼中，目前的AIGC行業(yè)情緒是樂觀的，但又充滿了盲目性。

實(shí)際上，為了讓AIGC快速落地，還有另外一種變量——即本土開源社區(qū)的發(fā)展。不過，客觀地說，對(duì)比國(guó)外，國(guó)內(nèi)的開源行業(yè)仍舊發(fā)展不及預(yù)期，以至于一些從業(yè)者形容這個(gè)行業(yè)“一直以來不是那么健康”。

總結(jié)而言：開源社區(qū)可加快AIGC產(chǎn)品的生產(chǎn)效率，初創(chuàng)公司生態(tài)位在與將訓(xùn)練好的模型加以調(diào)教。在用戶側(cè)，AIGC所能提供的效益產(chǎn)出比或?qū)⒊蔀槁涞睾蟮年P(guān)鍵一環(huán)，而這也是數(shù)字化本身的核心要義所在。

03

文生文與文生圖

在AIGC行業(yè)中，文生文和文生圖是兩大技術(shù)方向。我們?cè)谖纳鷪D系列文章中對(duì)此曾有過描寫。在與行業(yè)從業(yè)者的系列對(duì)話中，我們找到了文生圖行業(yè)未來發(fā)展的新路徑。???????????

宅男場(chǎng)景。

“我們看到宅男場(chǎng)景的增長(zhǎng)是十分可怕的”，一位投資人這樣說。在底層技術(shù)上，這名投資人看到圖片生成的速度正在快速提升�！斑@解鎖了新的可能性，目前每天圖片的生產(chǎn)量已經(jīng)是之前的千倍，并且已經(jīng)在細(xì)分場(chǎng)景中有所展現(xiàn)了”。

（有趣的是，文生圖加速了渲染行業(yè)的進(jìn)一步迭代——為了擁有顆粒度更加細(xì)致、分辨率更高的圖片，AIGC產(chǎn)品的參數(shù)量會(huì)變得越來越大，但客觀上這對(duì)渲染的算力和內(nèi)存提出了更多要求）。

最讓從業(yè)者感到振奮的是，邏輯上，圖片的生成速度和定制化呈正相關(guān)關(guān)系。這意味著，文生圖行業(yè)的“超級(jí)定制化”時(shí)代即將到來。有內(nèi)部人士稱，當(dāng)內(nèi)容量被放大到現(xiàn)在的10萬倍后，個(gè)人對(duì)圖片的審美的需求將被進(jìn)一步滿足，而這種圖片需要將被快速地填充至設(shè)計(jì)、建筑、時(shí)裝或替代模特場(chǎng)景之中。

對(duì)比文生文，圖的賽道的使用場(chǎng)景更容易找到。而在文生文，其使用場(chǎng)景仍然被鎖定在劇本協(xié)作、故事創(chuàng)作等，有些投資人認(rèn)為，文生文的場(chǎng)景“過于小、過于碎片化”。

并且，未來的文生文行業(yè)會(huì)走向?qū)�業(yè)化，各類文生文產(chǎn)品需要證明其在各自領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)性，而這又需要企業(yè)在其投入更多的研發(fā)資源。

“另外，文生文在大家調(diào)用GPT－3時(shí)的使用場(chǎng)景和付費(fèi)意愿是有待商榷的”，在一名投資人看來，國(guó)內(nèi)小公司傾向于調(diào)用API，但這種“換皮”式的ChatGPT產(chǎn)品并未展現(xiàn)太好的盈利性。在未擁有底層產(chǎn)品的情況下，“換皮”型產(chǎn)品的邏輯更像是取得授權(quán)后的代理，在一般意義上，代理商的商業(yè)價(jià)值遠(yuǎn)小于原創(chuàng)性公司。

結(jié)尾：截至目前。我們似乎找到了AIGC企業(yè)的發(fā)展邏輯：即在搶占流量入口的前提下，在應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注中尋求平衡，并形成以數(shù)據(jù)為核心的增長(zhǎng)飛輪。隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注越來越仔細(xì)、迭代越來越快速，客戶的留存率也將進(jìn)一步提升，而到那時(shí)，AIGC產(chǎn)品改造原有行業(yè)便成為了可能。

只不過，在當(dāng)下人們對(duì)于ChatGPT關(guān)注熱度空前之時(shí)，AIGC產(chǎn)品的精細(xì)化、精準(zhǔn)性弱點(diǎn)也逐漸被暴露�？梢钥隙ǖ氖牵�在這種趨勢(shì)下，人們對(duì)于人工智能產(chǎn)品的興趣已經(jīng)逐漸從嘗鮮轉(zhuǎn)移至其在語言流暢度、思維深度、邏輯能力、細(xì)節(jié)（分辨率）之上的需求。

人們需要更好的AIGC產(chǎn)品，技術(shù)也正在飛速發(fā)展之中，但能吃到這波紅利？現(xiàn)在還不好說。

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       原文標(biāo)題 : AIGC的中場(chǎng)戰(zhàn)事