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来源: 张无常

作者:张海庚

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

图片来源:由无界 AI生成

最近和大模型研发同学聊,提到一个很有价值的问题:

你觉得现在应用还没有人探索出来的原因是什么?是因为还没有一个DAU达到ChatGPT规模的产品?还是什么其他原因?

试着写了下我目前的理解,应该还会迭代:

一、从技术周期角度看,模型层中间层尚未成熟,应用层尚需时日

首先从技术周期上看,举个例子,Garner技术成熟度曲线,LLM远没有到比较成熟的生态繁荣期,现在底层模型技术还在疯狂演进,投资都集中在模型层和中间层,应用层普遍被认为还比较早(比如拾象就是这个观点,)——我个人也比较认可:下半年甚至明年才是应用层冲出来 killer app 的时机 ,比如某个AI Native的应用快速实现千万级别活跃用户。

2022年9月份 Garner 发布的新兴技术成熟度曲线,基础模型还在技术膨胀期,这是整个周期的愚昧之巅,马上就要进入泡沫破灭期,之后才是爬升复苏期——我理解那才是应用蓬勃发展的时期。

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

顺便说一句,也有研究者比如拾象会认为,这波AI虽然应用层声势浩大,但最终收益会是:模型层60%、中间层20%、应用层大概也就20%。

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

三月份的时候拾象对大厂和独角兽公司产品应用的盘点:

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

二、从开发者角度看——创业公司、新产品

首先,应用层其实已经有一小部分跑出来了,比如 Notion.ai 去年底第一波接入 ChatGPT 实现AI智能写作,一个月内的ARR(Annual Recurring Revenue, 年度经常性收入)达到1000万美金。

另外 character.ai 是一个相对成熟的AI Native应用的例子——但几乎肉眼可见这是个过渡态,而且随时可能被底层模型的能力进化而吃掉,比如 ChatGPT 刚出来的时候国内就有插件将 ChatGPT 的搜索结果放在google结果页右侧,肯定会有一波流量,但似乎很难商业化,等到出了bing和webcopilot,这些套壳应用可能就要被吃掉了。

当然 character.ai 大概率不会,他们是自己做大模型的公司。

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

这类插件最有名的应该是国内开发者开发的 ChatGPT for Google,好像最近被另一个创业者收购并做成了更好用的插件Monica了,了解详情的同学麻烦留言告知下。

另外,这两天的最新消息,估值达到15亿美元的营销文案写作工具 Jasper 宣布裁员了,最近几个月的流量也一直在跌,另外,竞品Copy.ai也在跌,所以我猜大概率不是竞品抢流量,而是被底层模型ChatGPT们吃掉了。

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

除了ChatGPT,大模型杀手级应用还没有跑出来的原因是什么?

——综上,这是我理解,从创业者和新产品的角度看**,killer app没跑出来的原因,因为壁垒不够强,边跑边被吃掉了。**

三、再从开发者角度看——大厂和有成熟产品的公司

第一,需要配合监管,众所周知,不赘述。

第二,想做自己的模型,精力就牵扯住了,顾不上应用,应用反过来也得等自家大模型——比如钉钉得等通义前问(这还算快的),而wps就直接接了Minimax、智谱AI和文心一言三种大模型,产品很快出来。

第三,做了产品的,其实大家都还没想明白基于LLM的应用应该怎么做才是够创新的 ,很多只是简单加了一个AI Feature,并没有多少AI native的能力。

我理解背后其实反映的是大厂尤其是产品经理缺少对AI的独到、深刻认知 ——以我的观察来看,绝大部分产品经理的认知并不比关注各种AI营销公众号的普通用户强多少——就算是在大厂。

这也是我最近深入研究AI以后最大的体会,大家就是焦虑,由于现有业务太忙等种种原因,并没有太多时间和心思深入思考。

用一位大厂某产品方向业务负责人向我描述的感受就是:

虽然没有专门研究,但通过各种渠道比如战略研究报告,该看的也差不多看了,大概理解了LLM应用的可能性,将LLM当成一个黑盒来调用,发现除了效率提升方向,好像也没有太多可以挖掘的空间了。

我怀疑这可能是国内大部分产品经理的真实感受,因为他是非常优秀的产品经理。

从另一个角度看,我一直觉得,还没想好怎么做的大产品,与其跟风瞎做,不如忍住不做 ,想清楚再做,虽然这需要更强的定力。

为什么呢?

因为 1)做了新功能,维护成本很高;2)更重要的:做了这个,不做那个的机会成本很高,AI变化太快了。没人知道一觉醒来世界会不会又被新模型颠覆。

另外,大厂还有一些大公司病的顽疾,此处省略数百字——不过,这倒是创业公司一直有机会的原因。

四、AI带来的信息爆炸,所有人都需要时间消化

昆仑万维CEO方汉说,他和中国最顶尖的产品经理交流后发现,对方还处在很懵的状态,「这一波大模型远超产品进展」。

猎豹CEO傅盛反驳了这一判断:产品经理并不懵,很多已经在行动。

但显而易见的是,至今还没有令人满意的杀手级产品出现。

我的感受是,整体上,无论是大厂还是小厂、还是创业者,大家还在消化底层模型的能力 ,一边提升认知,一边想着怎么跟业务深度融合。也许半年或者一年后,会是应用集中爆发的时间,万一有一个 killer app 跑出来了,所有人的感受都会不一样,当然,这个角色也可能是旧世界的霸主微软Copilot。

因此,作为明显对 LLM 过分上头的人,我倒不担心最近很多人说 GPT 流量热度下降了,反而觉得这是真正做事的人蓄力的时间和机会。

与其汲汲于AI怎么替代我、如何应用到业务上、信息太多看不过来,更好的心态似乎是:战略上不着急,战术上废寝忘食 。保持对底层技术和应用的理解和观察,努力形成独特的深刻认知,等风来。

The best is yet to come.

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