AIGC的中场战事

数科星球 2023-08-08 14:43:48

ChatGPT爆火，惹得众羡。

以Meta为首的企业，发起了对ChatGPT的“围剿”。日前，扎克伯格推出LLaMA“Meta人工智能大型语言模型”（Large Language Model Meta AI）后，更是将这轮竞争的焦点推至高潮。

ChatGPT的背后，亦趋者甚多：有微软、谷歌、Notion AI等。

在国内，项目方们跃跃欲试，开始了新的征程。在一系列沟通中，有人希望重拾移动互联网时代辉煌、有人押宝风口、有人向AIGC敞开怀抱，也有人陷入极度悲观。

虽然极尽可能，但眼下仍没人能以尺规般丈量出AIGC的发展轮廓。在一切没有答案的时刻，AIGC无疑处在竞争的中场之中。

这场竞争以迷雾展开，在迷雾中进行。唯一不变的是：“一切都在变化”。资本、劳动力、技术、政策和市场，任何细微的变动都会引起蝴蝶振翅般的波动。也正是在这样的中场游戏中，暗自发展的项目希冀了解更多，而已经明牌了的参与者，则未必会笑道最后。

01 三种可能的未来

一，AGI。

这可能是最让人欣喜或最让人悲哀的一种路线。所谓AGI，可称为通用人工智能（Artifical General Intelligence）。和人类大脑一样，AGI同样可以因不确定因素做出推理并制定决策甚至解决问题。它将拥有对常识的认知能力、工作的规划能力、自我学习能力以及用自然语言交流沟通的能力。

ChatGPT的出现让各行各业十分震惊，主要原因在于其初步体现了AGI的苗头。不过，大多数人将这样的未来划归至中远期，当下，机器对环境的适应、强化学习、智能体的交互都有待论证。

人们可以对ChatGPT的“一本正经的胡说八道”嗤之以鼻，但内心的深层次不安已油然而生——我们离它一本正经的正确做事还有多远？一位调研过300余家主流投资机构的从业者这样说：“大模型AGI会把所有东西吃掉，这种能力的背后是纯粹的规模效应，是有可能出现的”。

在这种情况下，除底层AGI供应者外，所有的应用层都会被“糖纸”化。而随着最高级别的垄断出现，创新机会将被极大压缩，不同的项目被“接口化”，所有能力被集合在大模型上。

二，API长尾化。

这是一种建立在没有“终极垄断”基础上的逻辑。不同的项目依据自身优势提供底层和API，不同垂类行业依据专家训练取得垂直应用，较之通用型智慧体，垂类智慧体的效益更高、成本更低。

乐观地说，在未来，垂类智慧体可能有几十万个，扎堆在各自擅长的领域，并有相互通讯功能。在解决问题的层面上，不同的API将互相协作，“垂类智慧体相互之间的关系有点像现在的人类社会”，一位投资人表示。

三，操作系统化。

这是一种国内大部分人喜闻乐见的状态，它的产品形态更接近于一种“透明层”。在这种业态下，AIGC以操作系统的方式存在，留足了APP的生存空间。在这种思路下，AIGC可被看成是原有互联网产品的一次产业升级，AIGC作为底层技术被加入到各类APP的迭代版本中，但不会侵蚀原有产品的市场空间。“如若是苹果或者安卓生态来主导，那么操作系统仍然扮演分发角色”，在闭门讨论会中我们了解到。

在一些人看来，依据底层大模型的操作系统路线终将是大厂的“菜”。不过，好消息有可能是大厂为了稳定性，会将部分利益让渡给开发者，从而建立一个新的移动互联网或PC的生态系统。

值得一提的是，目前以上三种发展方向尚未形成定论，我们所接触的大多数从业者更倾向于第二、第三种假设。

02 盲目的乐观

在AIGC中场战事中，一个十分显眼的问题是，新晋公司迟迟找不到落地场景。在与市面上的明星企业沟通后，一些投资人也仍未找到具有十足说服力的变现场景。对此，有的人提出了自己的看法：“我觉得，可能要在替代工作流上找到答案”。

替代和优化工作流，一直是数字经济得以长久发展的不二法门，简单点说，在当下五花八门的降本增效产品中，这一点已被体现地淋漓尽致。在投资领域，投资人们也将这个经验运用于判断项目好坏的实践之中。

AIGC行业的替代工作流是如何体现的？可以以Jasper.ai为例一探究竟。

纵览Jasper.ai和GPT-3的联系，可以看到，二者处在相辅相成的关系之中。前者并没有完全按照OpenAI所提供的结果生产内容，而在Jasper.ai所专精的营销文案行业，也优化了GPT所提供的结果。这样一来，AIGC行业项目的判断标准就出现了三点：其一是替代工作流；其二是和大模型的结合；其三是有用户需求。

但在目前，国内的Jasper.ai并不好找。

“我觉得国内的很多项目并没理解，你不要说技术多好才去做应用，而是做应用之前要基于用户需求”，一位早期投资者抱怨。在他看来，很多企业的想法有点过于想当然，“比如我认为AIGC+剧本杀、AIGC+游戏等具体场景，其用户需求的真实性往往是值得商榷的”。

“现在有点像云原生刚出来那会，那会人们想的都是云原生能替代所有人、颠覆掉所有工具”，后来，云原生行业纷纷走向了赋能，在颠覆的逻辑中，并未出现过多亮点。在这位投资者的眼中，目前的AIGC行业情绪是乐观的，但又充满了盲目性。

实际上，为了让AIGC快速落地，还有另外一种变量——即本土开源社区的发展。不过，客观地说，对比国外，国内的开源行业仍旧发展不及预期，以至于一些从业者形容这个行业“一直以来不是那么健康”。

总结而言：开源社区可加快AIGC产品的生产效率，初创公司生态位在与将训练好的模型加以调教。在用户侧，AIGC所能提供的效益产出比或将成为落地后的关键一环，而这也是数字化本身的核心要义所在。

03 文生文与文生图

在AIGC行业中，文生文和文生图是两大技术方向。我们在文生图系列文章中对此曾有过描写。在与行业从业者的系列对话中，我们找到了文生图行业未来发展的新路径。

宅男场景。

“我们看到宅男场景的增长是十分可怕的”，一位投资人这样说。在底层技术上，这名投资人看到图片生成的速度正在快速提升。“这解锁了新的可能性，目前每天图片的生产量已经是之前的千倍，并且已经在细分场景中有所展现了”。

（有趣的是，文生图加速了渲染行业的进一步迭代——为了拥有颗粒度更加细致、分辨率更高的图片，AIGC产品的参数量会变得越来越大，但客观上这对渲染的算力和内存提出了更多要求）。

最让从业者感到振奋的是，逻辑上，图片的生成速度和定制化呈正相关关系。这意味着，文生图行业的“超级定制化”时代即将到来。有内部人士称，当内容量被放大到现在的10万倍后，个人对图片的审美的需求将被进一步满足，而这种图片需要将被快速地填充至设计、建筑、时装或替代模特场景之中。

对比文生文，图的赛道的使用场景更容易找到。而在文生文，其使用场景仍然被锁定在剧本协作、故事创作等，有些投资人认为，文生文的场景“过于小、过于碎片化”。

并且，未来的文生文行业会走向专业化，各类文生文产品需要证明其在各自领域内的专业性，而这又需要企业在其投入更多的研发资源。

“另外，文生文在大家调用GPT-3时的使用场景和付费意愿是有待商榷的”，在一名投资人看来，国内小公司倾向于调用API，但这种“换皮”式的ChatGPT产品并未展现太好的盈利性。在未拥有底层产品的情况下，“换皮”型产品的逻辑更像是取得授权后的代理，在一般意义上，代理商的商业价值远小于原创性公司。