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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


基于AI大模型的成功产品与模式(AI碰撞局下期题目)

发布日期:2024-08-05 14:46:48 浏览次数: 1959 作者:琢磨事

从2022.11.30 chatGPT发布到现在是1年又8个月,在这一年多的时间里AI的相关人员大致经历了欣喜欲狂、大干快上、受挫冷静、拔剑四顾略茫然的心路历程。时间不长,心路不短,前途未知,所以到这个时候挺适合做个小结。


哪些产品取得了些成绩


近两年时间里AI的最大进展是:有一些产品商业化成功赚钱了。这简直太不容易了,2010~2022的AI几乎就没什么产品真的赚钱,包括智能音箱,小度在家苦战6年,该不盈利还是不盈利。


当然,赚钱的仍然只是一小部分产品。他们大致具有这么三个特征:

● AIGC。这次AI的进展是全方位的,比如能做数据分析、能做知识库、能做推理、能调函数(NLI),但真正产生商业价值的就是AIGC。你看宣传的各种收入还行的工具,基本都是围绕着它,而不是基于其它特征比如以数据分析为主导或者辅助决策。


● 小比大好。越想解决产业结构性问题的创意,越赔钱。往往就是打到某个具体的点上,比如就做你的数字分身,一旦打准就还能创造对于一个创业公司还很不错的收入。反倒是让数字化升级这类宏观构想容易扑街。这个和AIGC是个递进关系。


● 海外比国内好。这也和前两者是递进关系。这不是个技术问题,前两者决定了最匹配的商业模式就是SaaS,但SaaS在国内有名无实(市场),国内反倒是越来越靠近日本的外包模式,就不好赚钱。


Heygen这些大家可以往这框子里套。


也就是说:类似AGI的部分支持了想象空间,真能创造商业价值的还是其中的小部分--AIGC。


下一步怎么走


下面会进入一个很矛盾的时候,会呈现两种特征:


一方面AI悲观论调会出来。原因特别简单,大家对AI的预期总是星辰大海,结果每次真来的都是一口井,有点水不多。所以就会有很多人的觉得幻灭。


一方面新的进展会出来。比如视频内容生成。还不是星辰大海,但是下一口井,也能打出水来。


这不是坏事。尤其普通人更应该高兴才是。马上星辰大海的事,甚至看起来是星辰大海的事,和普通人没关系啊。君不见,智能音箱还没咋地,巨头能砸100个亿清场。


AI是早期鸡肋,后面还有星辰大海的可能,那有这么适合普通人的事了。


前两年的实践对下口进里打水有帮助么


应该有帮助。


现在看,视频生成的进展基本突破不了下面说的Level1:


Level1级 AI:聊天机器人。这时候AI能够与人对话,然后纯粹看对话内容你不能分辨它是人还是AI。对话的时候AI可能有幻觉胡说八道,但逻辑自洽。当前就处在这个阶段。这个时只能出现类似Copilot这类纯粹的生产力工具,其它高级设想的只能在很小的领域中实现。


所以大概率过去两年的各种经验对此帮助很大。


到Level2才可能会有基本模式的变化,从Copilot为主转为Autopilot为主,参照意义反倒是不一定那么大了。


正因此,现在比较需要一场更具体、深层次的2年小结


基于成功产品的小结


总结只停留在上面这个层次是不够的,肯定需要更深层次的挖掘。

这个小结还不能是券商那种笼统报告,那太飘了,而是要贯彻AI碰撞局的宗旨:现场问题,底层逻辑,回到具体产品,看看干成的人到底干了什么,怎么干的很有必要,甚至看没干成的为啥没干成也很有必要。


这样下面这些问题就比较关键:


近2年,成功的产品产品结构什么样?


技术架构什么样?


有那些共通特征?


定位的时候需要考虑的那些市场特征?


国内海外的差别是什么?

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