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AIGC商业化并不乐观

AIGC商业化并不乐观

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作者 | 蒋文伟
来源 瑞泽洞察



中国巨头追得上
OpenAI吗?
要多久?

这个问题还是放到最开头讨论,毕竟这决定了未来五年中国乃至全球生成式AI市场的竞争格局。

如果你在生成式AI上的学习超过20小时,你会发现几点。首先,业界不同大佬的推崇度不一,比如META的Lecun和国内吴军老师等是比较冷静的,但陆奇博士却吹爆OpenAI,说未来OpenAI无非是谷歌的2倍还是10倍的问题。

咱们就按3倍市值算,约4.5万亿美元,相当于微软加上苹果的价值,这点后面讨论。陆奇博士是华人打工天花板,一流技术背景,这些都毫无疑问,但仔细一想,他也是前YC和前微软的高级干部,大外企出来的果然都vision满满。

其次,普通人里的技术大拿意见也不一。我看了一些自媒体分享,同时找了清华、中科院计算机博士朋友请教了一圈,还不放心。上两周还面聊了带领过百人算法团队,做过复杂算法工程项目的大厂P10+算法专家兼管理者。

科普知识不多展开,知乎上基于文献严谨分析的科普文一堆。主流的基本都是底层transformer到预训练+微调(fine tuning)方式,GPT4再加RLHF强化学习做优化,让生成结果更像人、有规则、少出错,当然会自带个人价值观进去。

直接说分歧。首先,搞大模型是否沦为大厂竞争?有不同意的,并且确实有不少大佬出来单干,每年数亿美元的烧钱对普通创业者是没戏,但大佬做局还是有人愿意跟,大不了两三年后改做垂直小模型,出路早就想好了。

其次,工程壁垒有多高?这应该是关键之关键,没有带过百人算法工程项目的,多半是无边际猜想,不如来一些事实证明和切实考量。

两个月前有人说ChatGPT的“理解”能力是涌现的,存在随机性,也就是砸多少钱和人都不一定能干得出来。所以让子弹飞了会儿,此刻,大厂产品陆续发布,特别本月商汤和这周讯飞星火的内测,明显比百度阿里强,很接近ChatGPT3.5了。

人家干了那么多年,咱们两三个月能干出别人的8成体验,我觉得不失为一种超预期表现,但或许也在情理之中?

OpenAI和谷歌确实拥有全球顶尖工程师,咱们的工程师略差,但有996甚至007加持,勤奋多少程度是能补拙的,这是人的方面。论项目经验,商汤、讯飞这些年沉淀的各行业非标大项目,哪个不是夹缝里求解?论硬件,从芯片到网络存储,咱们是不缺的。

再回答一个问题,为什么谷歌这次没赶上?这就是巨头的创新应用挑战。大家都知道百度是做搜索的,百度首页点开有上百款APP,无所不能覆盖,可一个都没听过。百度是没钱?没人才?还是没销售团队?腾讯不想复刻一个原神?

和在算法领域有实战经验的聊下来,也是认同吴军老师的基本认知,这东西没很高技术壁垒,但需要时间。凡是没很强技术壁垒又需要时间的领域,中国过去30年的奇迹发展已经无数次论证一句话“大幅缩短了XX”。

再问,赶上需要多少时间?参考下最近几天微软总裁Brad Smith公开说的,“这场竞争异常激烈,中国不会落后太多,差距几乎是按月而不是按年来衡量。”

如果1-2年内中国能赶上,哪怕一直保持2-3个月的差距,也足以在全球形成抗衡,到时就不是产品和推广问题,是政治博弈的挑战。

怎么就比肩iPhone Moment了?

黄教主为了卖显卡,拯救全球3C消费市场,自然要大放厥词,可大部分人不会去思考这么说对不对,这也是AIGC难以比肩的根本原因,甚至有人拿此和汽车发明、工业革命、互联网相提并论。

鼓励新技术是毋庸置疑的,没有重大技术创新,人类就会停滞不前甚至发生动荡,但看完人类简史三部曲就明白,革命性的通用技术往往是对人类的衣、食、住、行进行了重大升级。其次是在细分领域对上一代理论进行迭代甚至革新的垂直技术。

今天范式革命都被用烂了,说点务实的,一项划时代技术如果不能大幅提升人类在衣食住行等消费侧的体验,等高光时刻褪去后,必将进入漫长的煎熬。

举例自动驾驶,看似很有用的新技术,从2009年谷歌Project Chauffeur(Waymo前身)开始,十几年过去,全球累计砸的钱不亚于生成式AI,但全球的真实应用如何?L3的渗透率如何?

这项技术在15-20年也是被捧上天,说什么的都有,买了特斯拉FSD的人敢在闹市区用吗?难怪王传福老板公开炮轰自动驾驶是忽悠、扯淡、皇帝新装、资本盛宴,被一个技术狂人如此口若悬河的喷,你怎么看?

讨论这一点极其重要。当下一个有意思的局面是,明星打工皇帝扮演着KK一样的布道师角色,千亿美元车企灵魂人物公开diss,大佬们放炮果然各有深意。谁更值得相信?五年为期,赌3倍的谷歌诞生(或2倍的微软)还是两千亿美元的比亚迪?

如果你没有见解,看不明白,那便中了陆奇博士的预言,你会被抛弃。不过没关系,看瑞泽洞察的公号就行,10年内我们不会被ChatGPT替代。

到这,必然有人会说,比亚迪自家技术烂才炮轰别人,我不这么看。凡是软硬件结合的复杂工程项目,华为、海康、比亚迪这种超级工业企业有先天优势,不罗列。

其次,砸钱能力。比亚迪账上500亿,自带1,500亿身价的圈层资源,背后是深圳政府。比亚迪不是简单的明星企业,早就和深圳捆绑,深圳能给什么支持?22年深圳辖区的公共预算收入1.1万亿,这是底气。论硬科技人才,深圳敢说第二,谁敢说第一?要值得干,早就干了。

回到iPhone Moment话题。我们看iPhone和微软的商业逻辑的关键点,一是以高客单价切全球10亿级DAU的C端付费用户,微软更牛,B端又叠加C端收费效应,二是保持绝对壁垒,三是生态产生的赚钱能力

对微软早些年来说,全世界有多少台个人电脑和公司电脑,就需要多少套Windows OS,早年中国除外,唯一能掰手腕的也就苹果OS。iPhone问世后,炙手可热的程度是人人想有一台,排队加价都难买。

目前两者都是10亿级DAU的存在,按手机更换率,单用户年消费在大几百美金。另外,各有各的APP和应用程序生态,并且让开发者赚钱。先不考虑中国企业突飞猛进的竞争效应,我们看下ChatGPT能怎么商业化。

先看C端场景的可能性。对生成问答、自动摘要、简单代码等泛场景,目前全球多家巨头齐头并进,都在追赶。因为免费,所以ChatGPT DAU在3月中旬达到6K万,New Bing宣称DAU破亿。

依然基于免费原则,达到10亿级DAU有无可能?就目前泛场景来说,很难,即便加上多模态能力,搭载画画等能力输出,也就专业人士作为辅助工具,还不是每天用。你就想,中国K12加上大学生约2.5亿人,中国建筑师从业者呢?才50万人。

再分析商业化路径。继续免费用,那只能收广告费,学百度推莆田药是个思路,很赚钱…开玩笑。如果不免费,收订阅费,收多少?300美金/年?

收钱就不一样了,消费者会开始要求不能胡说八道,经常答错甚至造成更大损失是否退钱?没几年,要么付费率大幅下滑,要么大家都用中国GPT,因为永远免费。

和中国人玩卷,那会惨烈的。腾讯视频如此烧版权、带宽和原创内容的产品,也就30美元/年,稍微压榨下付费用户,马上遭全网反抗。待国产AIGC成熟,定期投喂现实世界新语料及每次计算消耗,只要没政治阻碍,中国巨头铁定卷全球。

其实也没什么,国内不少几百万级DAU的免费APP,至今就那样,卖卖广告求生存。为什么呢?一旦收费,你就没壁垒了,更别提打造生态来赚钱。

再说更底层逻辑和场景价值。ChatGPT的核心是通过耦合概率来处理海量文本,大力出效果,帮助解决现实中需要繁冗劳动力的知识型工作。ChatGPT能找到的答案,通过谷歌搜索等综合方式,一定也能找到答案,快慢而已。

那就好了,多少人遇到相对复杂的问题会习惯去搜索?其实很少,更多是问人。能提出复杂问题的人,一定不想要一个泛泛、吹水的结果,而这恰恰是ChatGPT的擅长,正确的废话。并且还要求你足够会prompt技巧,这就有学习成本。

赚C端的钱,就是拆分用户时长。中国7-8亿劳动力,2.5亿城市农民工,2亿多灵活就业,一大半劳动力根本不需要这东西,但他们都会刷抖音。中国还有1亿出头的公务员和国企员工,用不用这东西,对升职没帮助,更不影响失业。

放到美国也一样,工作重心就是快点下班,生活重心就是刷手机,连吃饭、泡澡、遛狗、通勤,也可归入APP场景。C端场景,还是iPhone和一堆互联网巨头的天下。

做个小结,剑指万亿美金的企业,一定是在C端作为类消费品达到全民普及的刚需、日用程度,并且有绝对壁垒,继而打造生态,最终形成品牌溢价。

如果不能为消费产生万亿级GDP增量,那又怎么能号称iPhone时刻?百年前的汽车发明、上世纪各种家电的发明、计算机和手机的发明,背后带动的是石油、钢铁、电气、工业自动化巨头的诞生。归根结底,消费是经济体增长的源动力。

C端不行,再来看B端。B端的研究框架和核心逻辑几乎可以参考SaaS,反馈的结果必须精准、可靠、回报率、性价比、品牌背书。特别前两条,错了几次或经常无效,特别是在重大场合和决策过程中出错,那只能沦为辅助工具。

目前看到最快落地的需求是智能客服,会有一波私有化部署的生意机会,头部云服务大厂都在布局,窗口期不长。

OpenAI和微软绑死有利有弊,本可以全面赋能现有SaaS大厂,但微软产品线多,竞争对手多少存在顾忌,待谷歌等做起来,别人自有更多合作选择。OpenAI就那么几杆枪,要做2B市场,目前来看还得依托微软。

然而,微软在企业核心数据源的ERP产品市场并不占优,这就给竞争对手留有窗口,并且,“保护数据”已是各方的头等大事。因此,微软迫不及待把ChatGPT装入office全家桶,先下手为强。

再回到前面补一句,如果沦为辅助工具,或赋能其他SaaS,既看场景价值,还得看竞争程度。参考上一波OA协作SaaS,不容乐观。

那B端的竞争格局呢?CRM SaaS这些工具,中国晚了十几年才进场,但AIGC缩小差距可能只需1-2年。说到这还得补充,有人拿ChatGPT和芯片、飞机引擎的难度来类比,这夸张了,且概念偷换。

芯片、引擎是复杂的软硬件、材料科学、3D工业软件的大工程,一直以来全世界就没一个国家能独立造出来,本身就该全球产业链合理分工。现在材料及软件,比如达索的大飞机3D引擎软件,不卖给你,有什么办法?有的在努力,比如光罩,以前进口就行,现在封锁,那就自己造了。

软件不一样,中国并不存在先天的掣肘,不存在稀缺独有的数据库和模型,不存在顶尖人才的封锁,哪儿的可比性?

谁在夸夸其谈,谁在制造泡沫,为什么他们这么说?得理解为什么。



到底多少人会因此失业?

看似和每个人息息相关,但其实大部分人又没太大关系,多的是危言耸听。

AIGC确实会在未来造成小幅失业人群,先看中国就业结构,城市农民工~2.5亿,这活儿AIGC能干吗?公务员+事业单位+国企的在编人员~8K万,加上编外~1亿起,这群人如果失业,肯定不是AIGC造成的,尤其放到未来经济大环境。

还有2亿灵活就业,剩下外企、民企等~3亿(或有重叠)。前者干啥都行,你怎么干掉?后者有多少会被干掉?在外企的朋友们,大家扪心自问,你公司可能就因为一个OA辅助工具,干掉10%的人吗?

别以为能快速画几张线图,就干掉大半个建筑师行业。首先如上所说,中国建筑师就那么几十万人,优秀建筑师也不是光靠画图为生。有篇采访就问了几个工作中需要画画的,没那么夸张,哪怕基础人员也有很多其他事要干。

医生、律师、咨询、投行、猎头、会计等专业服务,根本不必担心,ChatGPT能解决的始终只占工作一小部分。拿投行来讲,行业规则首先是牌照制,其次客户是看销售能力和品牌背书。律师也一样,顶尖律所出来的小公司,便宜、服务更好,可是呢?客户还是不埋单。

这一类行业的兼职、实习生会受到威胁,他们就是任务投喂器,反馈结果就行,又是企业成本里最廉价的。当然,因为廉价,利润高的行业场景也无所谓裁不裁。经济没有增长点,各行业内卷加剧,人情因素攀升,这是生意制胜点,AIGC能喝酒吗?

目前来看,广告、游戏、客服、技术外包等基层从业者是危险的,就每天工作量80%以上类似流水线工种,不用沟通开会、不用处理人情杂事,是危险的。

再说,能被ChatGPT裁掉的人,找工作至少比投行人士好找,担心什么?退一万步,哪怕5年左右产生千万级失业,和咱们2-3亿灵活就业比比,算啥?慌啥?太小看咱们中国人的韧性了。

更想说的是,ChatGPT在为全球经济体带来增量方面,远不如iPhone。iPhone的全球流行确实会消灭过往一些娱乐形态和背后产业,但这批人可以转过来继续做移动端内容。此外,仅仅苹果链就带动10万亿级GDP增量和背后庞大蓝领就业。



面对ChatGPT,
该怎么做?

有人说要学会用,要熟悉prompt,其实该用的、会用的还是那批人,大部分人的时间还是在抖音快手、小红书和淘宝,生活上偶尔用用这种工具,工作用得上也只占一小部分。如吴军老师说的,该怎么过还怎么过,多想想你的房贷。

许纪霖教授提到一种概念叫默会性知识,是指那些通过人的经验、实践和观察而习得的知识,难以明确表达、难以形式化并传授给别人的知识,特别体现在运营和管理。除了产线,运营和管理是没法掐时间、完全量化的工作,这就需要人。
上层现在的舆情分析能力是很强的,相信做过深入研究。政府层面来看,只求不要搞事情。所以月初《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》一堆细则,要求体现社会主义核心价值观,无可厚非。

这几月都没写东西,一方面没太多可写,一方面没看清不下笔。AIGC能投的好项目不多,曲凯老师前几天文章也说了。但AIGC确实救活了国内自媒体、养活了美元投资人,给创始公司一些吹嘘的料,这是有目共睹。

AIGC聊深了就是哲学和量子力学。《菩萨处胎经》有这么段话,“佛即问弥勒。心有所念几念几想几识耶。弥勒言。拍手弹指之顷。三十二亿百千念。念念成形。形形皆有识。识念极微细不可执持。”

啥意思?百千在印度语是10万,一弹指之间,人的大脑能产生32亿乘以10万的细微念头。一弹指,严格来算就1/4秒。佛经里无处不在量子力学身影,你没法解释2500年前的人为什么下这种论断。

历史上能预测未来的人,谁又知道里面是什么算法?人类科学还有很长的路要走,不必兴奋过头,大厂和资本的局和绝大多数人无关。



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