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谁是AI 2.0时代的字节跳动?

作者:塑度 2023-04-17   阅读:3737

324日,OpenAI轻描淡写的宣布了两件大事:

一是ChatGPT联网了。

二是OpenAI开放了第三方插件,任何开发人员都可以自行参与构建。OpenAI甚至还给出了一整套构建流程:如何在ChatGPT构建你的插件,并在Github上开源。

这意味着,属于ChatGPT“APP Store”真的要来了,当天下午,OpenAI也开始广发英雄帖,招聘iOS和安卓工程师。.

正如李开复所说:在新的AI 2.0时代,会诞生比移动互联网大十倍的平台机会。这是一个新生态的建设,而非某一块蛋糕的争抢,生态之下,有无数的创业机会等待着创业者们去挖掘。

在文心一言发布会上,李彦宏也提出了大模型下的三大产业机会:MaaS模型即服务的方式、垂直行业模型和应用开发。李彦宏认为相比于MaaS和行业模型,应用生态是一个更重要且更大的机会。

对比从互联网到移动互联网时代,诞生了字节跳动这样的黑马,在数字化向智能化变迁的大时代,已有无数暗夜里潜伏的眼睛,意图搅动着未来所有行业的商业格局。

可以预见的是,当下所有基于互联网和移动互联网的应用都将被重新做一遍,但这也仅仅是第一阶段,APP”的重塑将与APP”的创新同步进行,是AI 2.0发展的左右脚。

「自象限」整理了当下国外仅基于GPT-3 API接口所打造出的各类应用,并将已知的714个应用进行分类,其中覆盖了底层的AI训练、底层开发、应用开发等各个方面,并已经成长出各类行业应用,包括社交、效率工具、法律、音视频工具甚至还有2B应用的种子开始生长。

参考国外跑的快的企业,全球最大的SaaS公司Salesforce已经与OpenAI展开在企业CRM里的B端场景探索,在旗下数字化协同办公软件Slack中对部分企业用户试运行。微软也推出了基于GPT-4Office全家桶:Copilot,推进智能化办公迈出第一步。

高能聊天工具、图文创作的AIGC生成、Copilot,以及如今看到的应用都还只是AI 2.0能力的开端。李开复判断到。

2月初到3月初,短短一个月内,上述Demo库新增了近200个应用,伴随着ChatGPT能力的进一步外化,从访问最新信息到检索特定的知识库,甚至可以代表用户执行操作,应用量级将迎来指数级爆发。

而每一个细分的能力下与场景的结合,都有可能跑出下一个字节。

拿着锤子找钉子

我们通过对这714APP的梳理,发现早期,各类应用的发展都并不成熟

在上述714个应用Demo中,大多为工具类型,如电子表格、写作助手、音视频生成、无代码开发等等,每一个产品对应着某一细分功能,但缺乏具体的使用场景。

ChatPDF,能够对拖拽PDF文件进行资料库搜索、重点提取、逻辑梳理等等,代入互联网产品的模式,这一功能应该出现在某些财报分析类软件的底层,形成一个后端的组合能力,通过对财报的抓取,下载、导入、分析,最终得出分析报告。

目前成熟的应用主要集中在本身产品发展较早,接入了ChatGPT能力后进行的迭代,如社交领域SnapChat、搜索引擎Bing、办公软件Notion AI。不过,这些成熟应用的智能化是另外一条路径。同为智能办公软件,Notion AI相比于Copilot,明显的对场景的理解不够深刻。

相同在于,二者均在办公场景中,用空格“/”来唤醒AI能力,可以对AI提出问题、下达指令;但不同在于,Copilot的智能化是一个生态能力,打通了WordPPTExcelOutlookOffice全家桶,这让AI真的像一个办公助手。比如Copilot可以通过对Outlook邮件的读取、Word文档的规划、Excel时间表的安排,直接在用户无感的情况下完成一个项目PPT

一位资深的产品经理对「自象限」讲到:说白了,现在是一个拿着锤子找钉子的阶段,工具就在这,谁来用?怎么用?如何提高效率?这是当下创业者需要思考的问题。所有的PM都应该有危机意识,智能化与场景怎么结合落地,是未来考验的一个核心关键点。

在早期,一方面是产品的不成熟,另一方面则是商业模式的重新探索。

从目前的模式来看,很多人想把互联网和移动互联网的经验套用在智能化产品上,却发现几乎跑不通。

国内某大学生团队,基于API打造了ChatMind产品,前期免费开放使用大概1个月后,目前采用了订阅制的收费模式。其创始人对「自象限」透露到:网站并不稳定,需要专人维护,抛开人力,每天需要几百块的维护成本,包括在小红书等平台进行推广,这些都是成本。

目前,ChatMind分为普通版本和Plus版本,按月卡和年卡收费。会员用户不限制使用次数和导出形式。不过从用户的反馈来看,在收费后用户转化率并不高。

本身是出于猎奇的心态,尝试几次之后发现开始收费了,就开始考虑值不值得了,不如自己用Xmind做。一位ChatMind用户反馈到。

不止ChatMindNotionAI目前也采用类似的收费形式,区别在于NotionAI按照调取接口的次数收费,每位新用户有5美元的备用金,在用完之后,需要进行充值。

订阅制、按调取次数付费本质上都是在为工具付费,但我认为应该按照结果付费,将智能化能力内化进产品的基因里,不仅产品需要创新,商业模式也需要创新。上述产品经理讲到。

2C看热闹,2B看门道

“2C场景用个热闹,真的能发挥效用的,还要看在2B场景的落地。

对于ChatGPT的应用,大公司显然比小公司的想的更明白。某AI上市公司高管,在今年2月初ChatGPT刚刚火爆时,便开始思考如何在B端落地。“B端的应用确定性更高,且2B的逻辑是痛点驱动的,经过了上个数字化时代的教育,AI只要能解决一个环节,企业就愿意付费。

那么这意味着,在广袤的企业应用智能化战场,面临着数字化还没走完又要开始智能化挑战。

我们以数字化和智能化为两个坐标轴,拉出了一个当下应用的坐标系。(下图中所举例并不全面,只是每个象限中的典型案例。)

能够明确的前提是,数字化是智能化发展的基石,数字化程度更高的赛道智能化革新的速度更快,比如搜索引擎、游戏、社交都将在迭代的第一梯队中。尤其游戏设计和制作是对整个AIGC内容的整合和输出,也为元宇宙奠定了环境基础。

当然,在2B赛道中,数字化程度更高的广告、营销、金融、电商四大行业将会率先跑出智能化的新范式。而对于各类数字化工具,一个确定性的趋势是,SaaS的智能化。

无论从任何一个角度讲,云智一体都是未来发展前提,那么在应用端,最先带来变革将会是整个SaaS行业。参考Salesforce的销售端产品Slack,我们可以获得一些启发。

CNN报道,Slack 可能是迄今为止 ChatGPT 技术最大规模的应用测试。尚在 ChatGPT 处于技术测试期的时候,Slack 便为其提供了大量的用户数据和技术反馈数据。Open AI 官网显示,Slack 目前是 Open AI 唯一的推荐伙伴。

Slack 官网提供的应用解决方案来看,ChatGPT 技术至少已在客户服务、销售、项目管理、营销、人力资源管理等众多商业流程上释放了潜力空间。同时,正在科技、媒体、金融服务、零售、教育等多个行业积累智能化经验。

根据「自象限」的测试,目前ChatGPT for Slack能够对会议的重点内容进行提取、也包括资料重点信息,逻辑梳理;也能够帮助HR筛选新同事简历;为每个员工根据提示回邮件、生成总结等等演示功能。

每一个细分场景都可以深耕。比如在HR SaaS中,ChatGPT可以帮助HR进行特定条件的简历初筛、信息核实并生成一个初步的报告,甚至ChatGPT可以形成一些针对性的问题,对面试者进行初步面试,再根据面试结果反馈给HR进行复试。

这也是当下智能化发展的重点,在于对人效的提升,而非替代人。无论是对个人效率的提升还是组织效率、管理效率的提升,而智能化程度的衡量指标也在于效率提升的高低,并不取决于技术有多炫酷。

从当前的反应来看,钉钉似乎有一些布局动作。在3月初,钉钉收购了类NotionAll-in-one产品「我来Wolai」,也强调想要在智能化产品的道路上逐步探索,打造中国第一款Notion AI。但「自象限」认为,钉钉的重点并不应该只盯在办公场景。

2019年开始,阿里云与钉钉紧密合作,形成了云钉一体战略,钉钉是整个阿里云企业应用方向的重要抓手。那么同样,在智能化时代,钉钉更应该参考Slack,如何通过大模型能力为企业进一步提效,加强协同效率,来解决此前一直通过无代码/低代码解决的,技术和业务脱节的问题。

更懂业务不是对ChatGPT的挑战,而是对人的挑战。智能化能够打破技术与业务的界限,解决协同不畅导致的效率低下问题,比无代码/低代码更进一步通过技术驱动业务发展。但与此同时,比拼的焦点就完全集中在了行业Know-how”,单凭工具的先进,可能无法获得核心突围的能力,这也给飞书们这样的产品突破企业再设一道难关。

不过,就像很多人知道的那样,当下中国企业的数字化已经到了深水区,甚至更多的企业,连信息化都没有做到,更不要提智能化。

此前,「自象限」与多个中国数据库创业公司讨论过:为什么在Oracle产品的强压下,国产数据库能够切入的问题。除了信创政策和国产替代的支持外,更多的是Oracle的产品对企业的数字化程度是有一定要求的,但我国大部分的大型企业接入Oracle时,数据还在账本上。

因此,几家国产数据库都是通过将企业数据信息化的开端切入,把前面的苦活、累活干了一遍,才能在Oracle下获得生存空间。

未来有很长一段时间,中国都将数字化和智能化同步发展,而站在AI 2.0的开端,与上个数字化时代一样,中国仍然有很多课要补,大模型建设的 AI Infra 框架下的每一层基础设施都需要快速补齐。这是另一个思路下,潜藏的无限创业机会。

应用生态是向上生长,AI Infra是向下扎根。

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