洞察力，永遠是商業的底層邏輯

就在幾個月以前，ChatGPT還被稱為「史上增長最快的消費者應用」。而現在，熱度正在肉眼可見的下降。

一些業內人士認為，這是ChatGPT熱度迅速攀升後的正常回調現象。原因可能包括這幾個方面。

首先是大眾的新鮮感在消退。嘗鮮過後，該幹啥幹啥。這在其他大模型產品上，也存在相似的情況。

其次是OpenAI把著力點，放在了B端和企業服務上。8月29日，OpenAI發布了ChatGPT 企業版。

企業版不僅可以無限制地快速訪問強大的 GPT-4 模型，還可以進行更深入的數據分析，幫助企業快速理解信息，並且可以向 ChatGPT 提出更複雜的問題。OpenAI 表示，將在未來幾周內儘可能多地接納企業用戶。

並且OpenAI面臨很大的成本壓力。

前不久，騰訊新聞《深網》報道，OpenAI CEO山姆·奧特曼下半年奔赴阿聯等地尋求不低於1000億美元的融資。

因為太燒錢了。據美媒報道，因開發ChatGPT，OpenAI 2022年的虧損大約翻了一番，達到5.4億美元，收入卻只有300萬美元。OpenAI 之所以眼下還在正常運轉，得益於上一輪103億美元的融資。

而且，很多用戶抱著很高的期望去體驗，但只問了幾個簡單問題後發現ChatGPT並非無所不能，而且有些套路和呆板，就放棄了。

同時，ChatGPT不再是獨一份。隨著國內外大量大模型產品的發布，分走了ChatGPT的很多流量。後來者也各有特色，能滿足用戶的不同需求。

舉例來說，SimilarWeb的數據顯示，大模型產品Character AI的訪問量在5月達到2.8億，增長率高達62.55%。Character AI擁有自己的預訓練大語言模型，成本遠低於ChatGPT，並被認為在對話質量上優於GPT-3。

最關鍵的是，市場焦點正在轉變。經歷了過去大半年的探索，市場共識逐漸形成：通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產業的模型才是大模型價值的引爆點。

一個通用的大模型，並不意味著可以解決所有問題。B 端客戶的很多場景，通用大模型放上去並不奏效。

用更豐富的、更多種類的大模型具體到客戶場景里去產生價值，而不只是一個大模型無限泛化能力去解決所有問題，這是一種必然的趨勢。

模型起到的，可能只是任務分發的作用。用戶需要的，是只要能完成任務就行。

二、能留下來的，才是金子

從過往時代浪潮的變遷之路來看，往往會經歷4個階段，一窩蜂、大亂斗、三國殺、巨無霸。

浪潮初期，大眾情緒被迅速引爆，所有人都達成了一種共識：這件事代表未來。然後，大批企業跨界湧入賽道，大批創業公司拔地而起，各路資本紛紛進入。

大家一窩蜂地湧入，導致賽道在短時間內就變得熱火朝天。

初期過後，行業進入大亂斗階段。眾多拿到融資的公司，開始短兵相接、搶占市場。隨著競爭的白熱化，很多實力較弱的公司或被併購、或退出，市場格局逐漸清晰。

但能留下來的，都是實力強悍、資源豐富的公司，在市場上有幾處「根據地」，牢牢占據著自己的市場份額。彼此之間，能排出名次。但互有長短，實力相差不多，想打倒其他人，也很不容易，只能持續上演「三國演義」。

最終，巨無霸企業出現，一覽眾山小，成為行業龍頭，占據行業最大的優勢和地位。

從成本角度來看，當前算力成本依然很貴，制約著行業的發展。說白了，就是太燒錢了。

與以往對比來看，沒有手機價格的下降和網絡帶寬資費的下降，不可能跑出抖音、快手這樣的「國民級應用」。

同時，AIGC依然在持續進化。舉個例子，Midjourney最近可以支持用戶修改畫面內容了，還可以生成連續的動畫楨。

所謂的「冷靜期」，實際上是成熟的產品在更完美地疊代。也就是說，很多公司嘴上說的少了，手上乾的多了。

眾多國產大模型，也正在快馬加鞭進入我們的生活。

8月31日，首批通過《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》備案的大模型產品正式面向社會開放使用。包括百度（文心一言）、抖音（雲雀大模型）、智譜 AI（GLM 大模型）、中科院（紫東太初大模型）、百川智能（百川大模型）、商湯（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智慧實驗室（書生通用大模型），涵蓋了搜尋引擎、社交媒體、科研機構等多個領域。

但是，不論怎樣的技術，找商業化的落地場景是最重要的。無法商業化，可持續性就會很差。而趨勢一旦出現，就很難逆轉。這個時候，正是創業的好時候。誰能做好商業化，誰就有未來。

AI，將會迅速進入大浪淘沙的時刻。能留下來的，才是金子。

三、能當好「一座橋」，

就已經很厲害了

對創業者來說，AI的冷靜期或許是很好的機會。你能洞察到怎樣的需求，你的未來就有多大的空間。

舉個例子。紫輝創投創始合伙人兼CEO鄭剛講過滴滴的創業起因，大部分人都不知道。

有一次，他跟一位滴滴早期的創始合伙人吃飯，那位合伙人說了一句話：「沒有陌陌就沒有滴滴。」為什麼呢？

當時，程維還有另外幾個人剛從阿里辭職，想創業做點事情，就考察了很多項目，其中包括陌陌。陌陌是基於LBS的產品，他們幾個人下載試用後，發現還有美女給他們回復。他們覺得這個東西好。

經過後續的考察，他們認為打車是剛需，也是LBS。因為司機經常找不到客戶在哪裡，客戶也找不到車主在哪裡。這幫人認為，這個能幹。

他們曾經都是阿里的P9、P10，整合項目、整合資源的能力很強，滴滴就這麼開始做了。瞄著用戶的痛點，研究出解決方案，發揮好自己的優勢，再加上一些錢，就能做起來了。

所以，對有志於在AI領域創業的人來說，機會或許還有很多。

另外，這一次的AIGC革命，跟以前全都不一樣。為什麼？

你想想看，無論是網際網路還是移動網際網路，其實給創業者帶來的東西都是一樣的。什麼東西？

更多的用戶，更多的使用時長，以及消費升級。

而這一次，我們面對的問題在於，用戶還是那麼多，時長還是那麼多，無法再增多了。用戶憑什麼要把時間和精力用在你的產品上？

而且，以前每一次的技術升級，你會發現大廠都在拚命招人，但這次技術升級之後，大廠都在拚命裁員。這是一次全新的革命。

你需要做的，可能是先參與進去，再調整方向。

比如，前段時間比較火的一款產品，妙鴨相機。其產品負責人張月光認為，妙鴨作為率先出圈的應用，最重要的是解決了可控性。

「我們在應用層特別關注怎麼才能讓模型更可控，就發現在圖像賽道上，已經有一些相對可控的技術了。可能語言賽道上，如果出現這樣的東西，會對上層應用創業者是一個質變時刻。」

再比如Dify.ai 創始人&CEO 張路宇。他說，在開發者視角，拿到模型是不夠的。

他分享了一個數據，在對六萬多個應用的樣本做分析後，發現現在投產或者接近投產的，這個比例差不多是 5%。有對模型技術不是很滿意的，也有團隊工作流還沒有適應 AI 應用開發的。

相應地，張路宇團隊針對現在投產可能性更高的應用，去做一些專項能力。比如他們有一個指標叫消費者摩擦度的改進，看 AI 在這件事上能提供多大的價值，提供相應的能力。

技術趨勢改變的，往往是商業經營的底層邏輯。但在底層邏輯到實際行為之間，需要有「一座橋」，來把兩者連接起來。

作為創業者，要做的不一定是進入底層，能當好「這座橋」，就已經很厲害了。

四、從業務的本質去看，

才能找到機會

正如360創始人周鴻禕所說，大模型應當成為基礎設施，成為工業革命級的生產工具，而不僅僅是一時的熱點。

隨著使用門檻的降低、功能的完善以及落地場景的增多，AI仍然有廣闊的市場空間。在這個過程中，AI一定會成為創業者縱馬馳騁的疆場，湧現出諸多引領風騷的企業。

空間很大，機會很多，時機剛好。但是，AI爆發迄今也有接近一年了，為何沒有出現殺手級應用呢？

一句話來說，如果舊的體驗已經很好了，再顛覆會很難。

我們可以從日本身上看到一點啟示。日本這個國家，在移動網際網路時代是掉隊的。但是大模型出來之後，日本出現了大量的AI創業公司。

而中國的移動網際網路做得太好了，體驗本身就已經很高了。新的殺手級應用出現，需要新的體驗減去舊的體驗，再減去成本。差值足夠大，爆發才足夠快足夠好。舊體驗太好，就很難拿出超預期的新產品。

日本之前做得太差了，有大量老齡化人群，還是低慾望社會，大量的東西還處在平成時代甚至更古老的狀態。比如軟盤，很多日本政府機構還在使用軟盤交易，流程裡面還有印章。整個網際網路的數據化，做得非常差。

因為對自然語言的理解能力，大模型能極大改善這種人機互動的局面。所以，日本可能會爆發新的產品。

我們的移動網際網路起點很高，但正因如此，超越很難。所以，可能需要一段時間，行業才會徹底引爆。

總之，熱度的下降只是表象，更深層次、更有顛覆性的變革正在醞釀。你要做的，就是擁抱、就是融入。

現在，我們的想法都出奇地一致，認為AI就是未來，大模型就是基礎設施。

那我們就按照這個趨勢去預測一下，接下來會發生的幾件事。

1.大模型會越來越便宜。一個事物錨定基礎設施，將會供給到大量B端和C端的需求，當它有了現金流賺錢的時候，一定會越來越便宜，而且競爭會很激烈。

2.算力緊張、硬體貴，這些一定會過去。因為行業的公司會想方設法實現大規模化，把價格降下來。

3.從業務的本質去尋找，才能看到機會。

假設說，現在是2026年，大模型已經很便宜了，甚至成為了雲廠商的標配，我們租得起，質量還不錯。那我們能做些什麼事來解決市場上的問題、用戶的需求和痛點？你的業務應該如何轉變？AI能幫你降本增效嗎？

在你不知道該做些什麼、該如何做的時候，你需要的可能就是打開自己的認知和思想邊界，去挖掘更多的可能性。

阿里雲董事長張勇認為，「中間層」公司的出現，一定是有可能的，也是雲計算企業樂見其成的。但這些公司要解決的還是一個核心問題——定義清楚要解決誰的什麼問題.

定義越清晰，能力越到位，做的東西就能真正「收斂」，真正有商業「穿透力」。

對於AI，當前我們依然處於摸索階段。本身的技術實現，反而只是時間的問題。找到匹配的用戶真實需求，定義清楚產品能力，才是關鍵中的關鍵。

比如瀾舟科技 CEO 周明就認為，很多原先想做「最好大模型」的企業，其實需要重新思考創業的生態位，選擇擁抱開源，在開源的底座上做「為我所用」的東西。

AI的冷靜期，或許是兩極分化的開始。湊熱鬧的人，逐漸散去。有初心有毅力的創業者，將會練好內功，踏踏實實去尋找用戶需求的解決方案。

9月16日，「AI新視野、增長新勢能」筆記俠第二屆智能新商業大會將在杭州舉辦，眾多AI賽道的投資人、企業家、創業者齊聚一堂，共同探討AI的機會。

如果你想對接行業資源，如果你想借鑑頭部AI創業者的經驗，如果你想挖掘AI創業的機會，這次大會一定可以幫到你。

比如，出門問問創始人李志飛的分享主題是《為什麼AGI的路上，非大模型不可？》；

比如，百姓AI創始人&CEO王建碩的分享主題《沒有AI技術能力的企業，如何借力AI？》；

比如，錦秋基金執行董事臧天宇的分享主題《AI創業進入冷靜期？解決痛點就能創造價值》。

同時，在大會上，筆記俠《2023企業數智化轉型TOP50》榜單將會正式啟動在線招募。

數字化可以劃分為3個階段，信息化（業務數據化）、數字化（數據業務化）、數智化（「數據+業務」智能化）。但並不是說，企業的發展一定要經歷這3個階段。

最根本的目的，還是提高運營效率、優化業務流程、提升決策能力和創新能力。

很多企業、創業者在數智化上走在了最前沿，榜單就是要梳理出中國當前在數智化轉型上做得最好的一批頂尖企業。這不僅是對當下數智化的觀照，也能幫助創業者看到差距、向高手學習取經。

而數字化的最高階段，就是智能化，就是與AI的結合。數字化與AI，本為一體。擁抱數字化，就是擁抱AI。

什麼樣的企業可以成為數智化轉型標杆企業？什麼樣的數智化是當前最先進的？創業者應該如何與數智化結合共生？歡迎關注此次大會。

如果你是數智化轉型的服務者，如果你已經取得了數智化轉型的經驗，如果你對數智化有深度的思考和實踐，歡迎參與榜單評選。

AI新視野，增長新勢能。關於AI，你想知道的，在這裡都能找到答案。

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