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VISION

C 端大模型的 " 食之無味,棄之可惜 "

被寄予商業(yè)化落地厚望的是確定性較強的 to B 方向,只是目前看來還還擊不穿成本的隔膜,定制化敘事背后的高人力、高資金成本阻礙業(yè)務向下普及,增量緩慢。而此前尚屬于測試階段的 to C 方向自不必說,無論是產(chǎn)品形態(tài)的成熟度還是用戶心智深度都還不足以支撐商業(yè)化,這也是業(yè)內(nèi)將聚光燈自最初的 C 端向 B 端轉(zhuǎn)移的原因。

這一格局在近日發(fā)生了變化。8 月 31 日,首批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案的 11 家大模型正式上線并可面向公眾提供服務,并且對使用境外 AIGC 能力做出了限制。

這對通過備案的廠商而言,意味著 C 端場景的合規(guī)落地,而且依靠 API 能力的中小 AI 服務商這一類 " 攪局者 " 也正在被 " 肅清 ",據(jù)了解,有第三方服務商因使用 ChatGPT 能力而收到了相關(guān)部門的約談通知。換言之,C 端市場的競爭格局正逐漸明朗起來。

即使大模型的 C 端場景應用目前尚未看到商業(yè)化的可能性,但是互聯(lián)網(wǎng)畢竟是流量生意,大模型同樣具備如今美團、微信、支付寶等重度應用的 " 流量入口 " 能力,甚至更進一步,成為安卓亦或是 IOS。這也是我們在大模型風起之初,便做出的判斷。

順理成章,以百度、科大訊飛為首的廠商們均開始了互聯(lián)網(wǎng)意味濃厚的 " 沖量 " 動作。以 8 月 31 日凌晨 " 先聲奪人 " 的百度為例,我們觀察到諸如多次在直播間教用戶寫 prompt、參與全國科普日這樣的線下活動以及申請軟件著作權(quán)等動作,不難看出百度試圖在消費級市場建立心智的目的。

從內(nèi)測到開放、自幕后走向臺前的大模型服務商們共同進入了一個比較尷尬的位置——明知商業(yè)場景有限,卻又不得不向 C 端投入資源。即使是一眾大廠中最晚發(fā)布大模型的騰訊也公開表示未來將向 C 端提供服務。

一時間,大家都是箭在弦上,不得不發(fā)。

大模型掘金,用戶比企業(yè)更快

自 6 月 ChatGPT 出現(xiàn)熱度下滑起,我們便越來越感覺 C 端大模型的 " 食之無味,棄之可惜 "。畢竟這是連行業(yè)頭部都解決不了的商業(yè)化困境,后來者選擇繞開也是理所當然。

但熱度下滑并不意味著缺乏場景,只能代表網(wǎng)絡(luò)中討論的聲量與關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率降低,而不能直接反映 C 端用戶們的使用情況。我們了解到,大模型在 C 端的應用其實正在不斷深化,而且個性化程度也愈發(fā)加深。

" 一篇文章 80 元,使用大模型操作的話,這樣的文章我一晚上可以輕松寫出 3~5 篇。" 目前供職于一家跨境電商企業(yè)的小劉說。

自三個月前,小劉申請獲得文心一言與訊飛星火兩家大模型的測試資格后,他便開始在兼職廣告公司軟文寫作時大量使用大模型能力。他的使用感受是,在甲方給出較為明確的需求的情況下,可以輕松用大模型生成某一需求文章的 " 初稿 ",自己只需要花費十來分鐘時間調(diào)整潤色即可。

如今他的訊飛星火界面存在著 9 個對話,分別是一個自己的 " 私人頻道 " 以及 8 個不同公司的 " 主題頻道 "。每當他接到兼職寫作需求,他只需要在對應頻道中提出自己理解轉(zhuǎn)化后的新需求,大模型會根據(jù)既往 " 投喂 " 的數(shù)據(jù)以及最新需求為他生成文章。而私人頻道則是他自己的生活助手,目前使用頻率并不高。

大模型給他帶來的直觀改變,是曾經(jīng)需要在短暫的下班休息時間中抽出兩小時左右時間的兼職任務,如今只需要大約半小時即可。

這只是大模型在 C 端場景應用的一個縮影。實際上,大模型的 AIGC 能力已經(jīng)開始沖擊更為廣泛的傳統(tǒng)人力寫作市場。我們了解到,ChatGPT 的出現(xiàn)已經(jīng)成功把論文代寫的價格 " 打下來 "。一篇萬字論文的寫作,如果同意使用 AI,那么其價格僅需要 100~200 元。

雖然代寫早已不似多年前一般 " 風光 ",但仍以 " 灰產(chǎn) " 的身份持續(xù)存在。一位 AI 代寫商家透露,通常人力寫作一篇萬字論文需要數(shù)天時間,而大模型介入后,初始文本的生成僅需半小時左右,接下來需要經(jīng)歷機器與人工多層潤色,總體需要耗時半日。

" 只有少數(shù)學術(shù)性比較強的畢業(yè)論文一類,我們會多次潤色。如果只是海外大學的 Essay 作業(yè)一類,或者是國內(nèi)理工專業(yè)的編程作業(yè)一類會更快,審核校對的工作留給客戶就好 ",該商家透露。

只是 AIGC 的產(chǎn)業(yè)化畢竟不如個人使用一般隨意,學術(shù)語境的嚴肅程度也不是充斥互聯(lián)網(wǎng)之上的 PR 文章能夠碰瓷的。據(jù)了解,該商家如今主要使用的還是性能上更為先進的 ChatGPT,商家還針對不同高頻需求的學科建立了對應語料庫,主要以此前代寫的論文為主。

從上述案例不難看出,與 " 能者優(yōu)先,競爭上崗 " 行業(yè)大模型不同,C 端大模型不需要模型對業(yè)務的深刻理解也能發(fā)揮價值,而且深度也同樣存在。即使在商業(yè)化尚不明朗的情況下,我們?nèi)圆荒軐?C 端一棒子打死。相反,如果能找到一個商業(yè)化的支點,C 端大模型的商業(yè)化進程或許能跑得比 B 端更快。

向殺手級應用進化

幾個月的重度使用,讓小劉切身感受到了國內(nèi)大模型的迭代。他主要使用的訊飛星火與文心一言,同樣是在國內(nèi)大模型的 C 端賽道中,最具代表性的兩家。

最為明顯的變化,在于大模型已經(jīng)從最初一個簡單的文字對話窗口演變?yōu)橹С謭D、文多模態(tài)交互窗口,而且文心一言、訊飛星火等面向用戶的大模型都在陸續(xù)上線不同的場景 prompt,幫助用戶降低使用門檻。

小劉稱,他剛開始使用訊飛星火時,不僅多輪對話與交互能力較差,大約 5~8 次對話后,大模型便會 " 忘記 " 之前的對話,甚至還經(jīng)常碰上一次回答難以生成全文的 " 斷裂 " 現(xiàn)象,其原因或許在于訊飛星火對生成 tokens 數(shù)的限制。

然而現(xiàn)在,小劉反映稱,訊飛星火已經(jīng)可以輕松生成千字規(guī)模的文章,雖然偶爾免不了一些 AI 痕跡嚴重的口水話,但是在 2~3 輪對話中基本可以解決。

不甚愉快的使用體驗一度讓小劉轉(zhuǎn)而投入文心一言的懷抱,但隨著場景 prompt 的出現(xiàn),小劉開始在兩家之間搖擺。我們可以看到,即使訊飛星火入場相較文心一言更短,但模型能力以及消費級的基礎(chǔ)應用卻可以很快追上。單就模型而言,已經(jīng)露出同質(zhì)化競爭的跡象。

況且我們放眼全球市場的話,還存在如 OpenAI、Claude 等閉源寡頭,單純以模型為商業(yè)化支點將面臨巨大的競爭壓力。事實上,深入產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化敘事與開源擁抱市場的低門檻敘事便是在這樣競爭壓力之下所誕生。

進一步說,C 端大模型的競爭不在于模型本身,而需要另一個支點。目前看來,這一支點大概率會是殺手級應用。

" 卷大模型沒有意義,卷應用機會更大 ",正如百度 CEO 李彥宏所說,C 端大模型的競爭已經(jīng)進入應用層,一款殺手級應用的出現(xiàn)將具備率先收割大部分用戶并成為 " 超級入口 " 的潛力。就像曾誕生了《憤怒的小鳥》、《水果忍者》等應用的 IOS。

如果我們參考 IOS 生態(tài)的發(fā)展路徑,首個爆款《憤怒的小鳥》的出現(xiàn)相比 App Store 的出現(xiàn)晚了一年左右時間,這或許是我們期待的首個爆款出現(xiàn)所需的時間。這款應用可能出現(xiàn)在任何一款面向公眾的大模型中,除了內(nèi)部開發(fā)外,發(fā)力應用層的玩家們迫切需要的是為第三方開發(fā)者們提供完整工具鏈與生態(tài)環(huán)境。

從百度近期的動作來看,我們不難發(fā)現(xiàn)因循這一邏輯的布局。

近日,百度在其年度的云智大會上為 5 月 31 日開啟的 " 文心杯 " 創(chuàng)業(yè)大賽頒獎,并推出百度智能云千帆大模型平臺 2.0,其中隱藏著的暗線便是百度依據(jù)第三方開發(fā)者的反饋,就模型開發(fā)的工具鏈,自 3 月 27 日發(fā)布的千帆大模型平臺 1.0 版本迭代。

內(nèi)部開發(fā)方面,百度也將自己作為立身之本的搜索優(yōu)先重構(gòu),文心一言界面的百度搜索插件默認開啟,而代表 AI 能力的 " 對話 " 入口也百度網(wǎng)頁端的子欄目中位于最靠前的位置——兩者互為入口,走上了 " 結(jié)合 " 這個最基本的重構(gòu)之路。

只是在使用體驗上,AI 搜索還存在數(shù)據(jù)時效、幻覺等固有問題,導致 AI 搜索的用戶體驗甚至不如純粹的搜索。即使考慮到這大多是大模型目前的共同問題,其 " 重構(gòu) " 的邏輯也與百度喊出的 "AI 原生 " 并不相關(guān)。

參照移動互聯(lián)網(wǎng)的迭代經(jīng)驗,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中存在淘寶、QQ 等應用只需要簡單無線化便可以搭上移動互聯(lián)網(wǎng)快車的先例,在確保不掉隊的前提下謀求更大的業(yè)務可能。只是更大的機會在于原生應用,無論是基于手機定位能力的網(wǎng)約車還是基于手機即時通信能力的微信。

相比既往業(yè)務的重構(gòu),原生應用成為爆款的可能性會更大。

定制助手,人的延伸

媒介是人的延伸,是人的感覺能力的延伸或擴展。傳播技術(shù)學派的麥克盧漢在上世紀對媒介技術(shù)的論斷至今仍為大模型所驗證,例如 ChatGPT 爆火而引發(fā)的 " 取代人類 " 敘事在短短半年內(nèi)被打破,即使大模型再 " 無所不能 ",也只能為人所用。

同樣的邏輯自然也可以延續(xù)到 AI 原生應用的開發(fā)上。一位大模型從業(yè)者表示,大模型的智能涌現(xiàn)與泛化能力讓其成為了人類腦力的延伸,即使目前大模型只能做一些簡單重復的勞動,仍然可以將人從一些繁復場景中解脫出來,去做更具創(chuàng)造力的工作。

" 面向 C 端的應用高度需求產(chǎn)品設(shè)計,不同生活工作領(lǐng)域的助手是一個很不錯的設(shè)計方向 ",該從業(yè)者說。

" 助手 " 這一業(yè)務方向一直都是 AI 圈的熱門話題。國內(nèi)有阿里在釘釘推出數(shù)字員工,在淘寶內(nèi)測用戶決策助手 " 淘寶問問 "。海外有微軟不斷迭代旗下的辦公助手 Copilot。

無論是 to B 還是 to C,個性化的智能助手都能找到發(fā)力場景,只待大模型玩家們?nèi)刖帧δP偷鬃械讱獾姆丈蹋€可以開放助手機器人開發(fā)服務,支持個人或企業(yè)組織在平臺上開發(fā)專屬機器人作為智能助手并收取費用。

 


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