01
今天，我繼續跟大家聊聊最近AIGC行業最熱的新聞：
就在5月6日，科大訊飛在合肥發布了旗下首款AIGC應用產品——星火認知大模型。
自從百度發布文心以來，我們已經多次探討人工智慧大模型，這個領域進步的速度實在是太快了，就跟2016年的樓市一樣，一周一個價。
各種新產品層出不窮，每一個都能引發我們對於人工智慧的無限暢想。
同時，我們也可以藉助於不同的產品，來觀察這些企業對於人工智慧的商業化探索和發展邏輯。
02
科大訊飛的AI大模型叫「星火」，意思就是星星之火可以燎原，當然，這也意味著不能燎原就會很快熄滅。
但從整場發布會，以及後續用戶的反饋來看，科大訊飛確實做出了點不一樣的東西。
他和百度發布文心一言使用的「錄播」不同，科大訊飛董事長劉慶峰現場展示了「星火認知大模型」所具備的多項功能。
比如說多風格的長文生成、多語種的語言理解、多領域的開放式知識問答、情景式思維鏈的邏輯推理、多題型的數學解析能力。
這些能力全部在現場進行了演示，還額外臨時抽題測試，星火大模型也很給力，都順利的做出了回答。
從整個表現來看，星火大模型已經展現出了不輸於ChatGPT的能力，後續也會推出虛擬人合成、圖文理解、圖片生成的功能。
所以，這場發布會結束後，科大訊飛不僅賺足了眼球，股價也直接漲停。
當然，人怕出名豬怕壯，我們特別去針對星火大模型「提問找茬」，橫向對比了文心和ChatGPT的回答。
結論是從整體輸出效果來看，星火大模型基本做到跟ChatGPT持平，回答的邏輯很相似，在中文語境的理解上會明顯優於ChatGPT。
但是，星火大模型又明顯弱於GPT-4。
比如說在一些比較複雜的MBA邏輯推理問題上，表現不太好，GPT-4能回答90%的問題，星火大模型大概能回答50%-60%。
當然，我們也沒必要過分責怪它，能趕上ChatGPT已經非常不容易了。
我們從另一個角度也能看到目前AIGC產品的一個特點：
它們特別像當年的安卓系統。
GPT模型和基礎訓練集就像是安卓的原生系統，走出了這麼一條路線，打下了基礎。
各家公司是沿著這個基礎之上添磚加瓦，把它改造成符合需求，具備自身特色的產品，重點不是在於技術原理比你好，而是結合具體場景，進行商業落地的能力。
所謂「技術無所謂顛覆，市場無所謂顛覆，技術和市場的組合才具有顛覆性」。
只要一項發明和技術還沒有得到實際上的應用，那麼在經濟上就是不起作用的，因為它沒有創造出新的價值，它不叫顛覆式創新。
創新，必須要產生出新的經濟價值，必須要跟應用場景相結合，解決實際的問題。
在這一點上，我總體覺得科大訊飛很聰明。
我們知道AI大模型靠的是算力、算法、數據。
一個好的大模型就是靠海量的數據喂出來的，從這方面來看，科大訊飛跟國內的那些大廠相比，有明顯的劣勢。
畢竟在國內，誰都難和百度、騰訊、阿里比數據量。
但是，科大訊飛精準的找到了自己的優勢。
什麼優勢？
科大訊飛在教育、醫療、辦公、汽車多個場景化屬性很強的領域，針對性積累了相對垂直和細分的數據和算法。
大家都知道，越是垂直，商業化落地的方向就越明確，投資者就很容易看見你的未來。
所以，這場發布會，真正「圖窮匕見」的地方並不是在大模型本身。
科大訊飛並不是展現自己有多智能，而是彙報自己對於大模型的商業化落地進度。
就像科大訊飛的五個具體應用場景：
1、大模型+AI學習機：Al像老師一樣批改作文，改錯別字，再批改語義和內容，生成評價與學習建議；
2、大模型+訊飛聽見：錄音一鍵成稿，一分鐘輸出完整會議文案。
3、大模型+智能辦公本：根據手寫要點自動生成會議紀要。可以語音轉文字，也可以根據文字同步匹配錄音內容。
4、大模型+智慧駕艙：車內跨業務，跨場景人車自由交流。
5、大模型+數字員工：基於自然語言生成業務流程和RPA(機器人流程自動化)，幫助企業員工完成大量重複性工作。
總結以上5點，我們會發現一點，星火模型的每一個功能，都有一個具體的場景，一個具體的需求，一個現成的產品進行搭配。
所以，明確的商業化路線，比在發布會上單純的炫技要好得多。
你未來有沒有GPT-4厲害，我不確定，但是我知道你有明確的盈利能力和模式，這才是重要的。
03
其實，科大訊飛的星火大模型，並沒有帶給我們多大的震撼，但他們在商業化探索的成熟度，著實是讓人眼前一亮。
這也引出了我想和各位探討的一個問題：
對於市場和投資者，我們究竟用什麼來展示我這家企業的未來？
是靠玩命砸錢，一路狂奔，創造出超越同時代的技術？還是靠穩紮穩打，選擇好盈利模式，一步一個腳印的發展？
這兩個模式都有成功的例子，但我更認為，在AI智能時代，對中小企業來說：
選定自己的盈利模式，一步步走好商業化路線，穩紮穩打，站在巨人的肩膀上前進，才是持續穩健發展的方向。
我給各位介紹兩個公司：
一個叫midjourney，一個叫Stable Diffusion。
這兩家公司，都是AI繪圖的頂級企業，可以說是目前的天花板，但這兩家公司面臨的境遇卻大不相同。
主打開源的Stable Diffusion面臨嚴重的財務危機，而Midjourney僅僅靠著11個人（整個公司就11個人）實現了每年1億美元營收，1000多萬用戶的成績。
差別在哪呢？
在商業模式。
Stable Difussion採用開源模式，直接給你一個模型，自己拿回去安裝，它對用戶的硬體有一定要求，但勝在免費和速度快。
缺點也比較明顯，產品有一定的門檻，對配置有要求，上手難度比較高。
Midjourney採用了閉源系統，利用訂閱付費模式，為消費者提供了一個可以持續訂閱的大眾化產品。
訂閱模式帶來的是穩定的現金流，以及一條可以持續維護和更新的商業化道路。
這一方面保證了公司的穩定運行，另一方面是拉投資的時候有足夠的底氣。
就像Midjourney的創始人，把自己的訂閱模式介紹給了雲計算公司，免費的拿到了對方提供的算力資源。
這也說明了在AIGC的浪潮中，能夠脫穎而出的，並不只是財大氣粗的頭部大廠。
而是創意，是人才，是執行力，更是已經走通的商業模式，是未來可持續的現金流收入。
我相信，科技的進步不只是給企業減少了重複性勞動和人力成本，更是可以讓少數人利用槓桿撬動大項目。
對企業來說，未來發展的邏輯也多了兩條：
第一、我不一定需要很多人，但是招的人一定要有實力，要有創意，會利用工具。
第二、企業不一定要做大而全的科技創新，但是要聚焦在自己專精的那個細分領域，找到具體的應用場景，在場景之下跑通盈利模式，向用戶提供持續、循環的解決方案，做長期的生意。
這才是AI時代、全面數字化時代的企業發展邏輯。
—
責任編輯 | 羅英凡
本文圖片均來源於網絡