今天,擺在全球數百個AI大模型面前的,是一個共同的問題:如何賺錢。
無論模型誕生地在中國還是美國,無論屬于通用大模型還是垂直大模型,商業化可以說是這項技術在全球范圍內共同面對的問題。
在大模型最初所帶來的震驚與喜悅過后,是大量AIGC平臺走向免費開放,大模型toB服務大打價格戰。花樣繁多的大模型,似乎始終無法激活用戶的付費欲望。
而大家都知道,商業化的前提是產品化。雖然大模型帶來的AIGC能力本身就有著非常強烈的產品化屬性,但以一種軟件應用來說,它還是過于粗陋和黑箱了。用戶需要自己去探索AIGC究竟能帶來什么,可能性有哪些,從而很難獲得確定性的產品滿足。另一方面,大模型在技術上的潛力也沒有被充分挖掘。一些需要在產品設計層面放大的基礎能力,還靜靜地躺在平臺那一長串功能簡介里。
于是,在全球共享的商業化壓力下,大模型產品化開始提速。不分中美,無論是傳統科技巨頭還是新型AI公司,都開始在大模型產品化上發力,推出了五花八門,千姿百態的大模型產品化策略。
這種情況導致很多朋友會有點迷茫。放眼望去,感覺每家廠商都在做不一樣的AI產品,提出全新的AI概念。但仔細想象,好像又說不出究竟哪里不同。
為了幫大家克服這種亂花漸欲迷人眼的“AI眩暈感”,我們盤點了目前大模型產品化的三種主要思路。
看不懂大模型產品化的諸多套路不要緊。我們只需要記住,今天的大模型,其實就是在跳三支舞。
通往全模態的胡旋舞
那些國際AI巨頭眼里的AI產品大概長什么樣,這個問題已經漸漸有了答案:他們可能希望AI跟真人差不太多。
不久之前,OpenAI和谷歌接連發布了新的AI產品,也就是OpenAI最新的旗艦大模型GPT-4o,和谷歌的Project Astra。它們的共同點,是都加入了跨文本、音頻與視覺的信息收集能力。換言之,大模型正在從只能聽、讀、寫,變成同時也能看和說。用戶與大模型之間的交互模式,也在越來越像與真人之間的交互模式,而且大模型可以在200到300毫秒的區間內響應音頻輸入,這已經與人類之間的交流速度大體相同。
GPT-4o被稱作OpenAI有史以來最為產品化的一款應用,就是因為它更加重視與用戶之間的互動體驗,打磨了諸如響應速度、具體使用功能等被定義在產品側的細節。更重要的是,GPT-4o開創了一種新的產品模式:它比語音助手的交互形態更多,作用更廣,同時比傳統的AI對話框模式降低了使用門檻,增加了使用場景。
這種AI產品的使用體驗,非常接近于跟真人打視頻電話。很難不讓人想到電影《Her》或者《鋼鐵俠》中的賈維斯,雖然在使用體驗上肯定不如它們,但產品邏輯已經與科幻電影里對AI的使用想象一般無二。
我們有理由猜想,OpenAI在AI產品化上的思路,就是比對著科幻作品來進行設計的,只不過他們恰好有機會把科幻變成現實。
這種“類視頻電話”的大模型產品模式,本質上是將不同的AI感知、理解、生成能力進行融合,就像胡旋舞會越轉越快,隨著大模型的不斷發展,AI技術也在越轉越快,把不同模態下的信息收集能力與內容生成能力都卷進來。
沿著這條路走下去,有理由相信接下來的主流AI產品會發生這樣的變化:
1.類似Sora的視頻生成能力,將很快融合到主流通用模型中。讓AI應用能夠同時聽、看、讀,并且能夠生成包括文字、代碼、音頻、圖片、視頻在內的種種內容。
2.垂直類的AI模型生存空間會越來越小,通用模型集成的能力不斷增多。就像GPT-4o里的“o”是Omni全能的意思。全能,將是AI產品主要的發展方式。
3.AI的記憶能力會越來越強,從而導致“全能+定制化”成為AI應用的主要發展思路。
雖然在目前階段,大模型在很多時候還是為了與搜索、繪圖、語音助手等能力結合。但隨著全模態感知,全模態理解,全模態生成的“三全大模型產品”不斷發展,大模型將不再是一種賦能技術,而是更傾向成為獨立且全新的產品形態。
這個產品方向雖然還不成熟,但方向的確定卻意義重大。
類“視頻電話”的AI應用,可能是除了機器人管家之外,人類對AI的最根本想象。它的出現和發展,意味著AI時代最大的一座海底金礦正浮出水面。
類ChatGPT應用的集體舞
如果大模型是一支足球隊,OpenAI這樣的公司在前場進行突破,那么更多的AI公司、科技公司則需要在中場進行競爭。在ChatGPT爆火之后,OpenAI開始在智能體、文生視頻模型、全模態模型等領域發展,但大量借著這個機會入局大模型的公司,則更多是在打磨自己的類ChatGPT應用。經歷了漫長的內測之后,如今大量聊天對話框模式的AIGC應用走向公眾。這時候問題來了,投入了這么多,也終于可以面向C端用戶開放了,如此費勁,最后要怎么賺錢呢?
于是我們正在目睹非常奇特的一幕:以國產大模型陣營為代表的大量AI項目,都集中在了類ChatGPT模式這個環節上。向前走的文生視頻等應用還沒有完成研發,而環顧左右則會發現大家的能力大同小異,動作整齊劃一,只有概念口號是個喊個的。
無論是叫AI助手、智能平臺、智能對話還是智能搜索,本質上這些大模型產品都是類ChatGPT應用。從最早的文心一言,到通義千問、豆包、Kimi、騰訊元寶、訊飛星火、天工,市場已經充斥了太多的類似產品,大模型變成了一場貨真價實的集體舞。
有一個囚徒困境正在困擾著所有這類產品:想要收費來回收研發成本,但又怕收費引起用戶不滿,把用戶推向競品;想要通過技術能力來實現差異化,但又拿不出真正具有說服力的技術方案,于是只能在概念、名稱、噱頭上下一番功夫。
為了擺脫這個困境,類ChatGPT應用們也找到了一些產品化方案,我們可以做個總結:
1.開始強調類GPTs模式,以智能體撬動市場升級。
俗話說得好,大模型+對話就是開個場,真正賣票還得看智能體。可定制化,具有專業能力的智能體,被認為是大模型商業化的真正歸宿。面向這個可能性,各家廠商也開始了自己的探索,包括OpenAI打造了GPTs模式也是如此。
比如說,文心大模型已經正式落地了智能體能力,推出了文心智能體平臺;火山引擎也公布了一站式AI應用開發平臺扣子。基礎的AIGC對話免費+高階智能體收費的產品模式,是接下來大模型商業化的主要考慮方向。
2.把類ChatGPT產品作為流量入口。
另一種類似應用的產品化建設思路,是大入口+小收費窗口的互聯網模式,即整體產品免費,但一些特定的功能可能需要開通會員或者使用代幣。收費功能可能相對比較專業,瞄準特定需求人群,或者比較新奇好玩,調動用戶的獵奇嘗鮮心理。
這種模式的問題在于,會把整個產品變得越來越復雜。用戶會有一種在玩免費手游一樣的“被套路感”。而且整個入口的生態建設也需要更清晰的交互思路,以免用戶剛剛接觸大模型就面對非常復雜,到處都是收費入口的交互邏輯。
3.把類ChatGPT應用與自身優勢結合。
第三種相關產品的建設方案,是結合這些平臺類企業其他的優勢項目,從而期望達到1+1>2的效果,至少要將一部分原有平臺的用戶綁定到大模型應用上。比如百度就強調將搜索、文庫、網盤等應用與大模型結合,以各種方式調用文心大模型。騰訊元寶則宣布將與公眾號創作生態進行結合,成為創作助手。
這種生態矩陣玩法,是互聯網產品的一貫思路,但用戶是否能夠由此產生與大模型應用的粘性,是一件需要長期考量的事情。
我們必須尷尬地承認,曾經風頭無兩的ChatGPT,也已經在嘗鮮期過去之后漸漸淡出了用戶熱情追捧的區間。用戶更希望看到的是非常生動、好玩,能夠引發流行趨勢的AI應用,而不僅僅是生硬的對話框。
類ChatGPT應用真正的產品化春天,或許在于打破固化的AIGC對話聊天框架。把其能力抽取出來,變成更具有美感與傳播力的軟件產品。
畢竟集體舞里能被記住的,很有可能是不按規定動作的那一個。
擬人化的貼面舞
在這些大模型產品化的思路之外,還有一種思路應該得到重視,那就是將AI產品進行擬人。
不久之前,如何讓ChatGPT“越獄”搞一些奇怪事情的教程四處流竄,一些網友掀起了跟AI“談戀愛”的新時尚。無論我們怎么評價這些行為,必須意識到的是,人類對AI的基礎想象必須是擬人化、類人化的。也就是說,我們需要AI有名字,有個性,跟人類有共同記憶,而不是冷冰冰且萬能的對話機器。
從這個思路看,AI帶來的最大價值是情緒與情感價值。我們需要與人對話,與人分享,和他人建立聯系,但這個人可能也未必需要是真人。這種需求是客觀存在,且具有商業化潛力的。GPT-4o被指責侵權采用了明星的聲音等行為,其行為動機都是希望AI更加擬人,能夠讓用戶產生與真人進行對話的想象。
讓大模型擬人化,與用戶跳貼面舞,在接下來商業化壓力越來越大的局面下,很可能成為很多AI項目的重點選擇。
比如說,豆包大模型當中就推出了角色扮演模型,AI會模仿不同人設、不同性格的人來與用戶進行對話,并且可以通過智能體來自己設定聊天角色。
有人設的聊天,重點是多輪對話的記憶能力。這一點上,也有越來越多的大模型產品強調記憶能力,比如文心一言就強調多輪對話能力帶給用戶的沉浸體驗角色感。
技術難度小,價值可能很大,但容易觸碰法律法規與公序良俗的邊緣地帶。大模型擬人的產品化空間,應該會在未來得到越來越大的重視。由此可能輻射到的數字人主播、專屬AI助手等產品化形式,有著非常充裕的討論和想象空間。
大模型的產品化,目前整體處在一個高不成低不就的尷尬情況里。向上突破,技術代差依舊明顯,技術的未知領域情形不明;橫向競爭,同類大模型產品過多,已經產生了讓人窒息的擠壓感;向下覆蓋,大多數互聯網用戶其實還對大模型應用沒有感覺,找不到使用與付費的必要性;彎道超車,搞一些擬人項目,還容易觸到各種雷區。
這種情況下,大模型的產品化必須戴著枷鎖跳舞,既要讓觀眾看到,又要小心舞臺上的荊棘。
或許在不遠的未來,一個或者幾個天才般的產品化創意,將解決一切大模型的苦厄。但在今天,做大模型產品的主旋律依舊是賠錢賺吆喝,打腫臉充胖子。
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