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AIGC的中場(chǎng)戰(zhàn)事

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)I(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谶@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。

*數(shù)科星球(ID:digital-planet)出品


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

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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