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AI行業(yè)沉寂良久，上一波浪潮已然要追溯至2016年谷歌AlphGo擊敗李世石；而去年11月底美國初創(chuàng)公司OpenAI發(fā)布的ChatGPT的出現(xiàn)，就如同點亮了燈泡，讓這個行業(yè)再度以高光姿態(tài)回到公眾視角。

從獨角獸到大廠，從使用者到投資人，從業(yè)界到學(xué)術(shù)界，ChatGPT引起了廣泛關(guān)注。北京時間2月7日至2月8日，谷歌發(fā)布了對話AI系統(tǒng)Bard；百度官宣了正在研發(fā)的文心一言（ERNIE Bot）項目；微軟更是推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必應(yīng)）搜索引擎和Edge瀏覽器。24小時內(nèi)三大科技巨頭躬身入局、搶占高地，這場“完美風(fēng)暴”的影響力可見一斑。

AIGC賽道前景一片向好，然而并非所有故事都可以講得長久。目前在一、二級市場狂熱背后AIGC上的商業(yè)模式，哪些可以跑出來？哪些難以為繼？本文或許能為你解答。

AIGC的泡沫：還沒吹起來，就要破了

AIGC（AI Generative Content，AI生成內(nèi)容）顧名思義，是AI直接生產(chǎn)內(nèi)容的技術(shù)形式。生成式AI并不是一個新事物，它由來已久，但2022年卻被很多AI行業(yè)人士稱為AIGC元年，開啟“元年”概念的有兩件大事，其一是ChatGPT的現(xiàn)象級爆火，使AIGC徹底出圈，大幅拉高了人們對AI能力上限的認知。另一件則是2022年8月圖片生成大模型Stable Diffusion的開源，Stable Diffusion雖然并不算是非常強大的AIGC文生圖模型，但是他的開源卻讓文生圖這種能力“飛入尋常百姓家” ，這也成為了AIGC能夠現(xiàn)象級爆火的條件之一。

Stable Diffusion是AI公司Stability AI和Runway共同開發(fā)的擴散式（Diffusion Models）圖片生成大模型。與以往的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks）相比，擴散式模型生成圖片的速度更快、質(zhì)量更好。

隨著AI繪圖在社交媒體迅速躥紅，抖音和小紅書上甚至有腦洞大開的網(wǎng)友提出，可以把AI生成的圖片掛到付費圖庫作為收費資源，實現(xiàn)“躺賺”。一時間，AIGC文生圖成了一門“有手就能干”的生意。

在這一批AIGC公司中不乏幾家獨角獸，其中就包括利用OpenAI大模型實現(xiàn)商業(yè)落地的Jasper和前面提到的Stable Diffusion的研發(fā)公司之一Stability AI。

海外AIGC領(lǐng)域獨角獸（按估值排列）

OpenAI憑借多年積累的大模型研發(fā)能力，以及GPT、DALL-E等產(chǎn)品，一枝獨秀。而其他一眾獨角獸企業(yè)，雖然估值與OpenAI相去甚遠，但無一不是在短時間內(nèi)估值暴增，Jasper甚至只是一家基于OpenAI技術(shù)的服務(wù)商，估值也達到了15億美元。Anthropic更是憑借創(chuàng)始人的GPT元老身份，以“ChatGPT最強競品”的噱頭，被危機中的谷歌看中，估值直逼50億美元。

據(jù)第三方研究機構(gòu)PitchBook的數(shù)據(jù)， 2022年海外投資者在AIGC賽道至少投入13.7億美元，完成78筆交易，相當(dāng)于前五年投資額之和。

AIGC賽道海外市場融資情況

在這場投資熱潮中，美國公司走得更快。根據(jù)紅杉2022年10月發(fā)布的海外AIGC廠商圖譜，在大模型、文生文、文生圖、代碼等細分領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了不少初創(chuàng)公司。筆者根據(jù)公開資料整理了部分中國AIGC公司的圖表，中國的AIGC公司主要集中在A輪甚至天使輪，主要是在應(yīng)用端的創(chuàng)新。

紅杉資本2022年10月發(fā)布的海外AIGC廠商圖譜

國內(nèi)部分初創(chuàng)AIGC公司及輪次（按公司名字排列）

雖然資本熱捧，現(xiàn)象級應(yīng)用層出不窮，創(chuàng)業(yè)項目也是一抓一大把，但無論在文生文還是文生圖領(lǐng)域，AIGC目前幾乎沒有看到任何一條特別明確且長久的變現(xiàn)途徑。被稱為ChatGPT商業(yè)化的收費模式，實際上線后或許也只能勉強填補一部分天價運營費用的窟窿。

在資本方面，很多AIGC的早期投資人甚至已經(jīng)開始考慮撤出這條賽道了?！霸贏IGC賽道上，吆喝多，真正融到錢的不多。”AI繪圖App Draw Things的開發(fā)者Liu Liu告訴筆者，投資向頭部企業(yè)集中就是最明顯的現(xiàn)象。從投資人角度看，在經(jīng)濟下行的時候投資AI行業(yè)的頭部企業(yè)肯定會比較保險。“另一方面，投資人也會擔(dān)心這個行業(yè)像上一波深度學(xué)習(xí)熱潮一樣，最終只能惠及大公司，而小公司很難‘冒頭’?！?/span>

泡沫似乎還沒有完全吹起來，就要被戳破了。

在AIGC賽道，已經(jīng)有公司開始“摔倒”。2022年12月28日，AI繪畫公司StockAI宣布將停止為用戶提供AI繪圖服務(wù)，開始進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。目前的StockAI平臺已正式關(guān)閉，用戶訂閱計劃均被取消。該公司稱關(guān)停服務(wù)是因為AI繪圖的運營成本過高，目前的付費用戶群無法支付這筆費用。

“智源在大模型方向布局比較早，如今已經(jīng)不會刻意追AIGC項目了?！北本┲窃慈斯ぶ悄苎芯吭?簡稱“智源研究院”)、智源創(chuàng)投基金投資總監(jiān)向其奇認為，目前國內(nèi)的AIGC已進入“開卷考試”階段，多數(shù)AIGC項目看起來很美，但實際上核心競爭力不足，整體有些虛胖。作為與OpenAI在組織方式和研究方向都相似的機構(gòu)，智源研究院也一直關(guān)注國內(nèi)AI領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)早期項目。

一邊是AIGC頭部公司獲得海量資金，催生新晉獨角獸；另一邊則是初創(chuàng)AIGC公司關(guān)停業(yè)務(wù)。AIGC元年剛過，這條賽道上的公司就出現(xiàn)了一些兩極分化的現(xiàn)象。那么，不同公司以AIGC為技術(shù)載體實踐的商業(yè)模式到底成功率幾何？誰能跑出來？又有多少模式可以被復(fù)制？

缺乏核心競爭力的獨角獸

“許多AIGC的公司，或許能生存3年-5年，但要讓他們繼續(xù)講更長的故事，就很難了?！辈恢挂晃煌顿Y人向筆者表達了這樣的判斷。

在ChatGPT爆火之前，2020年問世的大模型GPT-3在業(yè)界已經(jīng)掀起了不小的波瀾，此后OpenAI也有了Viable、Duolingo、Notion等不少值得標榜的API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）落地案例，基于大模型進行商業(yè)化的探索，其中最成功的當(dāng)屬Jasper。

成立于2020年的Jasper，是基于GPT-3的API為用戶提供AI寫作服務(wù)的初創(chuàng)公司，Jasper在AI寫作領(lǐng)域并不算是“早鳥”，但卻是最先開始調(diào)用GPT-3 API的公司之一。作為底層大模型，GPT-3對于普通用戶來說，還不能直接使用，需要專業(yè)的AI研究人員在大模型的基礎(chǔ)之上進行參數(shù)調(diào)試和優(yōu)化。

Jasper的核心業(yè)務(wù)就是通過優(yōu)化GPT-3模型的使用體驗，充當(dāng)普通用戶和OpenAI之間的“中間商”。2022年，Jasper成功募資1.25億美元，估值達15億美元。這對于一家成立兩年的AI公司來說，估值并不算低。畢竟，2019年微軟注資OpenAI時一次就花了10億美金。Jasper比較擅長輸出電商產(chǎn)品介紹，博主的種草文案等短篇內(nèi)容。雖然文章質(zhì)量一般，但文字內(nèi)容多數(shù)情況下通順可讀，沒有明顯的語法錯誤。

2021年Jasper營收近4000萬美元，2022年收入更是有望翻倍。雖然公布的數(shù)據(jù)很好看，但很多業(yè)內(nèi)人士對Japer的賺錢能力持懷疑態(tài)度，畢竟這幾千萬美元只是營收，除去運營過程中的生產(chǎn)、研發(fā)、推廣等成本后，還能剩下多少實在不好說。

從目前OpenAI公布的API價格來看，基礎(chǔ)模型生成文字大概是每750個詞0.4美元，Jasper的價格則是基礎(chǔ)服務(wù)月費29美元，可以生成20000個詞。中間差價不到17美元，這17美元涵蓋了Jasper提供的50+模板、29+語言服務(wù)。如果買的量大，高級月費服務(wù)還包括SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化）等一系列其他的服務(wù)。

能否有持續(xù)足夠的技術(shù)和資金跟上每一次模型的迭代，是這些在大模型之上做應(yīng)用的公司都需要面臨的極大挑戰(zhàn)。

“雖然GPT-3/3.5模型已經(jīng)很好了，但類似Jasper的下游應(yīng)用企業(yè)要提供垂直領(lǐng)域的專業(yè)服務(wù)，仍然需要基于行業(yè)知識自建知識庫和模板，并對GPT-3/3.5模型進行Finetune（微調(diào)），這部分的研發(fā)成本也相當(dāng)高。”智源研究院創(chuàng)新應(yīng)用實驗室負責(zé)人史業(yè)民認為，因為在大模型和用戶之間多了一個中間環(huán)節(jié)，還要產(chǎn)生很多人員、運營等額外費用。還有一點更為重要，那就是直接利用底層模型API的成本和風(fēng)險是有可能隨著OpenAI的業(yè)務(wù)調(diào)整發(fā)生變化的。

那么，如果沒有中間環(huán)節(jié)會怎么樣？如果底層模型直接和用戶對接，Jasper的價值又在哪里？

這也是Jasper面臨的困境。如Jasper一樣調(diào)用API的公司，是OpenAI現(xiàn)階段的主要收入來源。在ChatGPT爆火之后，一些Jasper的用戶發(fā)現(xiàn)了ChatGPT能生成比Jasper更好的內(nèi)容，等于是“代理轉(zhuǎn)直銷”了。面對來自O(shè)penAI的壓力，Jasper首席執(zhí)行官Dave Rogenmoser表示：“ChatGPT可以做很多事情，但它缺乏大企業(yè)客戶需要的功能。我們將自己視為將AI能力引入企業(yè)的人?！?/span>

Dave Rogenmoser的解釋好像還不夠有說服力。畢竟，已經(jīng)有客戶直接找到OpenAI了。2023年1月26日，美國版“今日頭條”BuzzFeed宣布，將與OpenAI開展合作，使用ChatGPT創(chuàng)作新聞內(nèi)容。BuzzFeed聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Jonah Peretti在郵件中指出：今年（2023年），AI創(chuàng)作的內(nèi)容將從研發(fā)階段轉(zhuǎn)變?yōu)楹诵臉I(yè)務(wù)的一部分。消息一出，BuzzFeed股價連漲兩天，翻了3倍。OpenAI還沒來得及為這波“獲客”吹牛，客戶倒先開始標榜自己是ChatGPT的實踐先鋒。

即便如此，Jasper的商業(yè)落地仍給很多AI創(chuàng)業(yè)者提供了想象空間，而且只要入局夠早，就能搶占先機，也不是所有企業(yè)都具備BuzzFeed的這種直接對接大模型公司的能力。一家AIGC創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人認為，能像OpenAI一樣不在乎盈利，保持多年燒錢研究的企業(yè)或機構(gòu)并不多，如果沒有大量Jasper這樣的應(yīng)用層公司，則很難承托起OpenAI這樣的AI大模型類的PaaS（Platform as a Service，平臺即服務(wù)）公司。

中國也出現(xiàn)一些公司，正在模仿海外的商業(yè)模式。但“橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳”，簡單的復(fù)制，很多時候并不能適應(yīng)中國的土壤。

Jasper模式要落地中國最致命的硬傷是，國內(nèi)目前沒有一款可以媲美GPT的大模型，而OpenAI的API業(yè)務(wù)，起碼迄今為止對中國用戶并不友好，并不官方支持中國的API調(diào)用。此外，即便中國企業(yè)可以調(diào)用，ChatGPT或是GPT-3的訓(xùn)練主要使用英文數(shù)據(jù)訓(xùn)練，中文表現(xiàn)與英文還有差距。

另一方面，就是商業(yè)的底層邏輯——賺錢。由于大模型優(yōu)化成本很高，盈利壓力自然也會增加。從微軟的Azure OpenAI目前提供的GPT-3微調(diào)訓(xùn)練托管價格來看，要在Auzre云上進行GPT-3的優(yōu)化工作，每小時的成本約20-84美元，這個費用還只是不包括算力的單個模型費用。

從目前的中國市場環(huán)境來看，不管是SaaS模式的付費意愿，還是人力成本可能都不足以支撐Jasper的商業(yè)模式。

在Jasper的主要業(yè)務(wù)電商文案寫作方向上，目前很多國內(nèi)跨境電商對Jasper的AI寫作服務(wù)都有所了解，但這種服務(wù)對于他們來說需求度并不高。亞馬遜一個產(chǎn)品介紹大概200多個單詞，按Jasper的入門計劃20000詞，可以給不到100款商品生成產(chǎn)品介紹。

一位跨境電商老板告訴筆者，雖然英文寫作對一些國內(nèi)跨境電商老板來說有點難度，但AI需求在這個圈子里并不大。請一個兼職大學(xué)生，月薪3000左右，基本就能覆蓋多數(shù)跨境電商的所有上架需求了，能修圖、做表格、回郵件，這些都是工作分內(nèi)的事兒。多數(shù)電商沒有那么多文案需求，“單獨購買文案生成服務(wù)就相當(dāng)于多給兼職工買一套Office，完全沒有必要?！鼻笆隹缇畴娚汤习灞硎?。

同時，AIGC生成的內(nèi)容仍存在很多不確定性。硅基智能創(chuàng)始人司馬華鵬表示，“目前我們的純AI數(shù)字人已可以實現(xiàn)連續(xù)直播400小時。但很多企業(yè)在初次嘗試數(shù)字人直播時仍存在一定風(fēng)險和門檻，很容易因為內(nèi)容質(zhì)量差或敏感信息觸發(fā)直播平臺對AI數(shù)字人直播的限制。在AI數(shù)字人的內(nèi)容訓(xùn)練過程中，有時需要對NLP進行內(nèi)容更符合用戶需求的預(yù)設(shè)。”

商業(yè)模式難以為繼的文生圖公司

相比于文生文領(lǐng)域的Jasper，在文生圖領(lǐng)域，與Jasper估值相似的另一家著名獨角獸Stability AI則顯得更不落地。

起碼Jasper已經(jīng)在文生文領(lǐng)域探索出了比較明確的商業(yè)化目標用戶，其他創(chuàng)業(yè)公司只要沿著這條路繼續(xù)探索就可以了。但AIGC文生圖、文生視頻、文生3D模型等賽道還處在很早期的階段，在北美市場的成功經(jīng)驗中，Lensa AI和Midjourney的主要客戶都還在通過流量積累的C端客戶的階段。

2022年10月，文生圖公司Stability AI完成了1.01億美金的種子輪融資，估值達10億美金。雖然Stability AI在AIGC文生圖領(lǐng)域探索的時間不長，但文生圖賽道的擁擠，卻是它與合作伙伴Runway一手造成的。這兩家公司共同推出的Stable Diffusion模型選擇了開源模式，把AI繪圖的能力免費交付到了每個人手中，但公開這項能力，卻只是給Stability AI及RunwayML的模型能力做了背書，而他們怎么用這項能力賺錢呢？

目前，文生圖領(lǐng)域的很多初創(chuàng)企業(yè)所提供的服務(wù)還只是在Stable Diffusion模型基礎(chǔ)上的交互界面和生成圖像的云服務(wù)，雖然多數(shù)公司都有銷售token（代幣）的付費AI繪圖模式，但多數(shù)用戶使用免費模式就已經(jīng)足夠了。

Lensa AI App于2018年上線，原本的主要用途是圖片編輯和美化。2022年11月Lensa AI上線了魔法頭像（Magic Avatars）功能，可以根據(jù)用戶上傳的人像圖，自動生成各種不同風(fēng)格的人臉照。魔法頭像上線以后，LensaAI在11月30日至12月14日，連續(xù)兩周位列美國及十多個國家的AppStore免費榜榜首。根據(jù)數(shù)據(jù)分析公司Sensor Tower的數(shù)據(jù)，該應(yīng)用程序在12月的前12天在全球范圍內(nèi)安裝了約1350萬次，消費者在此期間的消費約2930萬美元。

Midjourney走得更早，他們通過在線聊天社區(qū)Discord為用戶提供AIGC文生圖服務(wù)，Midjourney給用戶提供25張免費圖片，此后則以最低每月10美元的價格收費。目前該公司聲稱自己的月活用戶數(shù)已超過100萬。

雖然這兩家公司均已具備了一定的付費用戶基礎(chǔ)，但云服務(wù)、模型研發(fā)成本巨大。目前來看，C端用戶的付費意愿和購買力是否能夠形成穩(wěn)定的商業(yè)模式，從而支撐這些服務(wù)廠商的長遠發(fā)展還都是未知數(shù)。

“C端用戶很容易拉進來，但很難維持新鮮度?！盇IGC創(chuàng)業(yè)公司6penAI負責(zé)人王登科對筆者表示，目前AI繪圖最主要的用戶圍繞在C端，但這部分用戶一般就是圖個新鮮，最多半年，他們對AI繪圖、AIGC的熱度就會褪去。

相比之下，B端市場似乎更有發(fā)展?jié)摿?。在AI繪圖的B端，目前已經(jīng)有很多游戲工作室、美術(shù)工作室開始嘗試提供AI繪圖的相關(guān)服務(wù)了。

目前，國內(nèi)游戲美術(shù)行業(yè)的立繪（游戲中的單個人物圖）外包價格在6000~10000元不等，根據(jù)畫師能力和經(jīng)驗，價格也會有所不同。貓事多游戲工作室負責(zé)人老李表示，AI繪圖的單個角色相比人類要便宜很多，可能只有五分之一甚至十分之一的價格。而且可以根據(jù)客戶需求同時產(chǎn)出50個相似造型、不同姿態(tài)，不同畫面的圖片，客戶選定之后可以由美術(shù)進行細化精修工作。

不過老李接觸的客戶也不是都能一下子接受AI繪圖這種服務(wù)模型。

“我目前還沒從AI繪圖上看到生產(chǎn)力支持，AI能提供的幫助也就是找靈感吧?！边@是國內(nèi)一家游戲公司美術(shù)總監(jiān)對AI繪圖的評價。他的公司目前運營多個大型游戲IP，其中不乏爆款，但對于火了半年多的AI繪圖，他卻并不看好，“AI繪圖隨機性太大，能適用的范圍很窄，而且圖片不分層，修改成本很高?！?/span>

“AI繪圖比較適合小型游戲工作室，尤其是那些IP要求不嚴格，或是從0到1的繪圖需求，AI能幫助用戶節(jié)省大量的美術(shù)成本，是實打?qū)嵉纳a(chǎn)力工具。”貓事多工作室AI技術(shù)總監(jiān)黃峻認為，AI繪圖最大的優(yōu)勢就是“給的多”。以往正常的美術(shù)外包模式是，客戶提一份需求就畫一張圖，最多也就是前期溝通多一些，后期修改少一些。但AI繪圖可以根據(jù)一個需求出100張圖，給了客戶更大的選擇和想象空間。

黃峻介紹說：“我們用A100的云服務(wù)器訓(xùn)練AI，單個項目迭代500張圖大概需要1天的時間?！币驗锳I模型是開源的，所以AI繪圖外包的成本不高，目前AI繪圖工作室的主要成本在于人類畫師對AI的訓(xùn)練，以及訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的云服務(wù)成本。老李則認為，AI繪圖的關(guān)鍵在于節(jié)約用戶的前期開發(fā)時間跟人力成本，把這部分轉(zhuǎn)移到AI繪圖的服務(wù)商。

除了時間和人力成本，云服務(wù)的成本也是AIGC的大頭。不論是B端還是C端市場，不論服務(wù)掙不掙錢，提供服務(wù)肯定是要花錢的。筆者從多個提供AI繪圖服務(wù)的供應(yīng)商了解到，AIGC服務(wù)對GPU算力需求很大，有條件的供應(yīng)商會選擇用來NVIDIA A100 GPU的云服務(wù)器，這款服務(wù)器端價格相當(dāng)高，而即便不用A100，云服務(wù)也并不便宜。

目前國內(nèi)市場96G顯存的單顆A100GPU服務(wù)器，算力報價大約是每小時28元，包年月費在13000元左右。史業(yè)民介紹說，智源研究院開發(fā)的Flag Studio繪圖AI目前采用的是智源研究院自建的云服務(wù)器，算力需求大概是2-3臺4核A100 GPU服務(wù)器，每月開支大概是50000元左右。

對于創(chuàng)業(yè)AI繪圖公司來說，如果要維持一個可拓展，高性能，并且有一定顯卡保有量的GPU集群，服務(wù)器的運營開支每月至少要5-10萬元左右，然而在這樣的開支規(guī)模下直接的回報卻微乎其微。王登科對筆者表示，目前多數(shù)AIGC公司都是在C端引流階段，未來用什么樣的商業(yè)模式去賺錢，大家都在摸索。

有開銷，沒進項，這或許正是前面提到過的StockAI關(guān)停服務(wù)的重要原因。不過王登科認為，在都采用開源模型的同質(zhì)化競爭環(huán)境下，壓縮云計算成本是AIGC創(chuàng)業(yè)公司的核心競爭力之一，目前6penAI在技術(shù)上改進了模型精度，并持續(xù)優(yōu)化迭代時間，同時不斷尋找低價服務(wù)器，已經(jīng)可以將單張圖片等成本壓縮到1分錢以內(nèi)了。

但不管是文生文還是文生圖領(lǐng)域，這些基于GPT模型生長出來的應(yīng)用層公司都在核心競爭力和商業(yè)模式上苦苦探索。

OpenAI的模式難以復(fù)制

“ChatGPT是一次產(chǎn)品和市場上的突破，而不是AI基礎(chǔ)理論的突破?！币晃恍袠I(yè)資深投資人對筆者表示，AIGC的大規(guī)模商用，需要三個條件，首先是基于技術(shù)積累而設(shè)計出超級模型，其次是有足夠的數(shù)據(jù)去支持訓(xùn)練，第三，是要有算力和流量充足的平臺來落地可持續(xù)的商業(yè)模式。對于背靠微軟的OpenAI來說，有技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力的優(yōu)勢，而微軟旗下的Bing，也是一個自帶流量的商業(yè)化平臺。

正如iPhone的核心是供應(yīng)鏈，如果類比到通用大模型上也是這樣的道理，微軟和谷歌這樣的平臺型公司就具有技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力、流量的產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢。

上述投資人表示，AIGC產(chǎn)品一定迭代很快，ChatGPT是第一個出圈的產(chǎn)品，但不一定是商業(yè)上最成功的。

對于這一點，OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman在接受美國著名風(fēng)投基金Greylock合伙人Reid Hoffman采訪時也表示：“將來應(yīng)該會出現(xiàn)幾個大型的基礎(chǔ)模型，開發(fā)人員都將基于這些基礎(chǔ)模型研發(fā)AI應(yīng)用。但目前的情況依然是某一家公司開發(fā)出一個大型語言模型，然后開放API供他人使用?！?/span>

ChatGPT上線之后，一周之內(nèi)就吸引了100萬注冊用戶。甚至有大量開發(fā)者通過模擬瀏覽器代碼的方式破解了ChatGPT的API（OpenAI并沒有開放ChatGPT的API），一時間大量破解版的ChatGPT“二次開發(fā)”涌入GitHub。而近日OpenAI推出了名為ChatGPT Plus的20美元/月訂閱版，給ChatGPT找了一條最快捷直接的變現(xiàn)道路。ChatGPT Plus的增值服務(wù)包括：高峰時段免排隊、快速響應(yīng)以及優(yōu)先獲得新功能和改進，OpenAI也表示會保留免費服務(wù)。

“AIGC在各個領(lǐng)域的應(yīng)用都還處在極早期，這個行業(yè)爆火的最大好處應(yīng)該是把大模型徹底帶出圈了?！笔窐I(yè)民認為，AIGC讓公眾了解到AI真的能做一些事情，在此之前AI行業(yè)花費了很大力氣去教育市場了解AI，但很多企業(yè)對AI都持存疑態(tài)度。因為沒有實際場景應(yīng)用，就很難了解AI的上限到底有多高。

向其奇認為，大模型產(chǎn)業(yè)化和移動互聯(lián)網(wǎng)有相似之處，最終都需要通過做應(yīng)用來形成用戶體驗。而AIGC和移動互聯(lián)網(wǎng)又有所不同，AIGC架構(gòu)在大模型的能力之上，但國外大模型的API不一定給國內(nèi)開放，國內(nèi)的大模型還需要進一步優(yōu)化升級，并且當(dāng)前的商業(yè)模式也不是很清晰，所以短期熱度雖高但很難長期吸引投資人關(guān)注，可能只有明星創(chuàng)業(yè)團隊和行業(yè)老兵能持續(xù)融到錢。不過，他也認為，中國市場大、用戶多，具有更多的可能性，在應(yīng)用上來說，可能比美國市場更具優(yōu)勢?！昂芏鄳?yīng)用體驗在國內(nèi)能打磨到極致，但在國外并不一定?！?/span>

從現(xiàn)在的AIGC技術(shù)和商業(yè)路徑來看，未來AIGC賽道的參與者可能會有三種，底層模型研發(fā)公司，封裝應(yīng)用的開發(fā)者，以及利用應(yīng)用給用戶天提供專業(yè)化AIGC服務(wù)的供應(yīng)商。

目前封裝應(yīng)用市場明顯處在同質(zhì)化競爭的階段。例如AI繪圖，各種應(yīng)用都是基于Stable Diffusion的開源模型形成的產(chǎn)品。而調(diào)參服務(wù)則主要是基于行業(yè)經(jīng)驗提供服務(wù)。這兩種業(yè)務(wù)都很容易被復(fù)制，且增長空間非常有限。

“AIGC只是一種應(yīng)用形態(tài)，是個表象的技術(shù)。它背后的大模型才是核心?！笔窐I(yè)民認為，OpenAI之所以會在ChatGPT推出之后迎來一波爆發(fā)式增長，就是因為ChatGPT以AIGC的形式向行業(yè)展現(xiàn)了他的大模型能力。

目前國內(nèi)各家大廠、研究機構(gòu)也都在生成式大模型上重點發(fā)力，相繼發(fā)布了悟道、ERNIE、盤古等大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。在AIGC領(lǐng)域，智源研究院的Flag Studio，百度文心一格等都是基于自研模型推出的AIGC產(chǎn)品。

“整個AI行業(yè)未來的趨勢可能就是幾家大模型公司‘一統(tǒng)天下’?！笔窐I(yè)民表示，從技術(shù)層面來說，構(gòu)建大模型的數(shù)據(jù)和Feedback（反饋）會形成一個閉環(huán)，用的人越多，F(xiàn)eedback越多，模型也就有更多的數(shù)據(jù)支持迭代?！白詈驠eedback也會成為模型的一部分。這樣早期玩家就會積累巨大的前期優(yōu)勢，導(dǎo)致新的選手完全沒辦法入局。”

這恐怕也正是微軟、谷歌、百度等巨頭都對AIGC、AI大模型領(lǐng)域如此看好的原因。然而國內(nèi)在大模型的研究方面卻走了幾年彎路，由于AI“生成”內(nèi)容的質(zhì)量一直不理想，且理解類任務(wù)和多數(shù)大廠的現(xiàn)有業(yè)務(wù)息息相關(guān)，直接導(dǎo)致國內(nèi)很多廠商都是從近幾年才開始重視AIGC業(yè)務(wù)。

“AI大模型實際上已經(jīng)算是信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)（自主可控的信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)）了。國內(nèi)很多場景都要求保護數(shù)據(jù)，不太可能把數(shù)據(jù)放到美國的服務(wù)器上。同時，在大量政府、國央企應(yīng)用場景中，文本的處理會涉及到很多機密?！币患褹IGC創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人認為，即便OpenAI對中國全面開放API接口，在很多場景中仍然無法使用，“AI大模型一旦落后，追趕的成本會很高。雖然我國AI技術(shù)整體上發(fā)展不晚、也不慢，但在大模型領(lǐng)域同樣面臨‘卡脖子’的危機。”

不管怎么說，又一個AI行業(yè)的燈泡被點亮，真正的技術(shù)競爭剛剛開始。擁有數(shù)據(jù)的平臺公司擁有生態(tài)優(yōu)勢，初創(chuàng)公司則專注差異化和互補性，而無論是在底層的大模型，還是AIGC的落地方面，各家企業(yè)都還要在熱潮之下，冷靜判斷，看清前路，找到屬于自己的賽道，跑下去。

*本內(nèi)容為作者獨立觀點，不代表長江商學(xué)院EMBA立場。