昆仑万维集团 04月09日 18:06
昆仑万维方汉:产品和商业模式创新是中国AI企业的机会
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在2024甲子引力年终盛典上,昆仑万维董事长兼CEO方汉分享了关于AI大模型商业模式的深刻见解。文章探讨了中美在AI创业环境上的差异,强调中国企业应发挥C端盈利优势,关注产品和商业模式创新。同时,文章也分析了文化平权和多语言带来的机遇,以及AI工具型产品的重要性,并指出了通过AI技术实现用户自我表达的潜力,为AI企业的发展提供了宝贵的参考。

💡中美AI创业环境差异:受风险投资差异影响,中国AI企业更注重盈利和C端市场,而美国企业则侧重于大模型和B端应用。

📈Scaling Law与推理成本:随着Scaling Law放缓和推理成本下降,AI大模型能服务的人群将更广泛,为创业企业带来机会。

🌍文化平权与多语言:AIGC技术将降低内容制作成本,促进文化平权,中国企业有望抓住这一机遇,在海外市场构建基础平台。

🛠️工具型产品与产品创新:AI企业应以工具型产品为切入点,并通过产品模式创新实现长期发展,满足用户自我表达的需求。

原创 昆仑万维 2024-12-20 17:46 北京

12月中旬,“万千流变,一如既往”2024甲子引力年终盛典、量子位「MEET2025智能未来大会」在北京顺利举办、百余位科技行业、AI领域的重磅嘉宾和行业领袖带来了关于人工智能、机器人、科学智能、新质生产力等领域的最新分享和深刻洞见。

昆仑万维董事长兼CEO方汉受邀出席,围绕当下大众关心的重要话题“AI大模型企业选择什么样的商业模式来进行AI产品的研发和推广”展开分享,在大会开幕式上带来了主题为《技术创新下,AI大模型如何驱动娱乐、社交、游戏出海?》的精彩分享。

大会上,方汉针对当前AI大模型发展提出商业思考,以下为演讲精华,以飨读者。

01

中国企业蓝海策略:发挥C端盈利优势,关注产品或商业模式创新

由于风险投资的差异,导致中美AI创业环境其实是很不一样的。中国AI创业企业不管是在数量上还是得到的投资金额上,与美国企业的处境差距都非常大。

这个也是一个现实,这会导致什么呢?导致中美在AI创业上方向上有蛮大的变化。在美国的AI同行,他们其实都还忙着去做大模型,去上规模;中国同行已经要面对一个很残酷的事实,得让我们的企业尽快盈利。

这一点从长期来看,有比较深刻的影响,国外AI创业公司的分布,基本上还有很多在做底座大模型。在做落地上面,他们对于医疗健康、法律、金融服务这些最赚钱的行业仍然是最关注的。

图丨风险投资差异导致中美AI创业环境不同(来源:Menlo Ventures、昆仑万维)

但是对于中国企业来说,大家会看到做娱乐、做媒体的很多,这一点反而欧美企业没有中国企业做的多。为什么会这样呢?在C端赚钱这个事情上,中国人是有非常强的天赋。

举个例子,原来我们做游戏领域,大家都知道游戏领域一直是欧美非常强的,他们的4A游戏做了这么多年,中国直到今年才出现了第一款4A游戏《黑神话》。但是中国厂商发明了免费道具游戏Free to play,中国企业通过这个模式已经在全世界走出了一个完全不同的路,可以说是大杀四方,导致欧美同行也得转向这个模式。

此外,我们还会观察到一个现象,到底Scaling Law放缓没放缓呢?从目前的情况来看,训练的Scaling Law其实还是有所放缓的,但是基于慢思考的、推理的Scaling Law又开始涌现。

这些都是非常正常的一个事情,举个例子,现在的情况非常像70年代,个人PC的芯片刚刚兴起的时候,各种摩尔定律其实都在剧烈的变化过程中。但是有一点是确凿的,百万Token的成本一定是以每年几倍的速度在往下降。

最近清华的刘知远老师,他做了一个统计,最近两年的GPT-3.5的API成本大概下降了266倍,就是说所有的推理成本其实是在不断急剧下降的,成本每下降一个量级,它的商业模式能够服务的人群也会上升一个量级。

随着Scaling Law以及推理成本的极大下降,模型能做的事越来越多,能够服务的人群也越来越广,我觉得这一点对于所有创业企业,其实是一个非常好的一个机会。

第二,SOTA红利的短暂与持续。在OpenAI刚出来的时候,它的文本大模型碾压全世界的其他所有人,所以吃了很大的红利,但是后来DALL·E 3就没有吃到这个红利。包括现在的Sora,我认为他也不一定能吃到最大的红利。

为什么?因为技术的扩展已经散不开了,我不认为任何一个技术的扩散是可以通过禁运,可以通过你的保守来保持的。

举个最简单的例子,我个人从1994年开始做互联网,1995年有人就靠写网页,那时候给一个企业做一个网站,就能买一辆奥迪。在今天在北京,你会做网页,你做一个企业的网站,可能给你500块钱。这就是说任何一个技术都会迅速的泛化,迅速的“白菜化”。所以说我认为SOTA红利会越来越短暂,百花齐放才是下个时代的主旋律。

中国AI企业能够拿到的投资其实比美国同行要少的多。此外,除了中美两国以外,其他国家的企业能够拿到的投资更少,创业的数量会更少。但是对于中国企业来说,我们的钱很少怎么办呢?那么我们就要「以软补硬」。

大家都知道,所有做推理优化以及做商业模式创新的企业,其实中国企业应该是数量最多的。2023年、2024年以及今年上半年,所有AI企业去挖的人全部是做算法的工程师,做算法的研究人员,他们能够拿到薪资一定是最高的。

但是现在所有的AI企业都开始去找比较好的产品人员,算法人员的供给已经迅速提上来。但是AI产品该怎么做?现在所有人都没有一个概念或者说没有一个定论,其实是说AI产品在产品模式和商业模式上的创新,是远远落后于在技术上的创新。

但是,真正对于C端用户来说,产品跟商业模式上的创新才更重要。所以说,大家去观察中国AI企业的产品创新或者商业模式的创新,看他什么时候能开始大规模爆发,就要看AI企业的产品人员和技术人员的薪资比,逐渐回归到目前传统互联网企业的比例上的时候,AI企业的产品创新跟商业模式创新就会大规模做起来。

中国企业得到的投资相对比较少,也倒逼中国企业在产品优化上、在模式创新上会涌现出更多的结果

02

利用文化平权机遇,追求“新”,保证“好”

昆仑万维做海外比较多、做AI产品的尝试比较多。我们会发现AI带来一个很重要的机会是文化平权和多语言带来的蓝海

什么是文化平权?举个例子,大家都知道好莱坞的电影在全世界是一个非常强势的文化。但本质上好莱坞电影这个强势的来源是它的资金投入,美国一部大片可能一亿美金的投入,什么时候开始中国自己的大片,开始逐渐的打败好莱坞大片呢?

其实是在中国经济发展之后,我们单部电影的投入达到上千万、上亿之后,我们才能制作出跟美国商业大片同级别的影片,代表就是《流浪地球》。但是全世界能够像中国这样把电影行业跟好莱坞去抗衡的,其实国家并不多。能够抵抗好莱坞的,可能只有中国、印度这样的国家。

其他很多国家是完全没有这个能力的,为什么?还是资金投入的问题。我在尼日利亚的时候,他们当地人拍一部片子,平均的制作成本是十万美金,这样十万美金拍出来的片子,不可能跟一亿美金的好莱坞大片去对抗。

而AIGC能力的出现,包括我们现在做的视频生成能力的出现,一定会将一部好莱坞大片质量的电影制作成本,从现在的一亿美金,让其迅速下降到几十万美金甚至几千美金,几年之后几百美金都是有可能的。这样的结果是什么呢?所有语言的人都会用AI来创作属于本民族的内容产品。

这样的结果将会实现文化的平权,而这个红利,很有可能是中国企业去吃到。而且可以看到,在给全世界人民去铺电信网络的,主要是中国企业。我们相信在AIGC领域,给全世界各个国家去搭基础平台的一定是中国的初创企业出海。

再跟大家分享一下我们做产品的经验。公司做C端产品、跟用户交流的比较多,当前大家都在谈各种AI模型的技术指标,大多是从技术人员的角度来讲的。对于用户来说,他其实对于你给他的内容产品,他不太关心你是用什么东西做出来的,他只关心两件事情。只有这两件事情你做到了一件,C端用户才会去采用,那就是新或者是好。

首先说“好”,好比较简单,在传统的电影赛道、游戏赛道,把质量做到极致,用户就会买单。典型的代表就是在游戏行业,就是原神和黑神话,它是全世界品质最高的MMO和动作类游戏,用户就会买单。在电影领域就是像流浪地球、美国的漫威系列电影,它的质量绝对好,用户一定是会买单的。

但是对于很多企业来说,你要做到“好”,意味着巨大的风险和巨大的资金投入。对于初创型企业来说,要在新上下功夫。产品、内容形式是之前没有见过的,娱乐形式、商业模式是之前没有见过的,用户也可能会买单。

还是以游戏举例说明,像原神和黑神话,它的研发投入成本都在几亿人民币以上。与此同时,在重庆有一对夫妇开了一个五个人的工作室,总共研发成本可能不到100万,他们做了一个创新型的产品游戏叫“戴森球”,目前它的销售额已经超过了八个亿,本质上这就是新。

对于我们中国的AI初创企业来说,“新”和“好”上面大家还是要在新上下功夫,我们怎么样用AI创造出用AIGC的能力,给最终用户创造出他没有见过的内容形式、娱乐形式、社交形式。

通过模式上的创新,一定能够让大量的用户去买单,这里面我们其实已经看到了一些方向。比如说像短剧、AI聊天,但是我们还没有看到,能够让所有用户都很惊叹,很愿意去使用的AI的产品形式,但我认为在2025年以及2026年,这种产品是一定会大规模出现。

从上一波或者上上一波的互联网和移动互联网战争的结局来看,最后规模最大,盈利最多,产品的赛道一定是C端。因为只要能击穿一部分人,就能击穿至市场全世界几十亿人口,C端用户的规模一定是最大的。所以如果想成为下一代的互联网AI巨头,一定是在C端产品上做出各自的创新。

03

模型落地:以工具型产品为切入点,重视用户自我表达诉求

对于当前AI企业来说,算法人员是最贵的,算法人员也是最宝贵的,我们的模型怎么去落地呢?所有人都是从做工具开始。

在图形算法刚刚出现的时候,有企业做各种编辑工具的产品。其中一个产品,它也是做工具的,让大家可以把视频转成动画的gif,这个产品最后从工具转成了平台,它就是快手。

对中国所有的AI创业企业来说,现在想活下去,一定是做工具,让用户通过工具来付费,这既是所谓“工具为先”,工具是现在最容易赚钱的产品。

不管是卖API,还是让C端用户付运费,还是让C端用户去买点数。长期来看,一定是通过产品模式上的创新,才能够真正把企业带到下一个台阶。只做工具的企业,我们认为是没有长期前途的,但一定是有短期利益的,只有你在模式上的创新,才能够在长期的竞争中间制胜。

“实现通用人工智能,让每个人更好地塑造和表达自我”是公司的使命,但对于AI企业,其实也是要在这两点中间去取舍。首先是实现通用人工智能做基础大模型、做B端应用,让整个人类的生产力再上一个新台阶。第二点,让每个人更好地塑造和表达自我,其实本质上就是用AIGC为所有的人类创造更多的娱乐内容,让所有人可以产生更多的多巴胺,产生更多的肾上腺素,这个其实也是非常重要的,也是很多AI企业可以选择的一个方向。




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