垂直行业AI模型,大概率是SaaS玩家们的主场
最近一直在思考,为什么从去年开始AIGC(生成式人工智能)迎来了行业爆发期。
其实AI技术在互联网行业早就被运用了,只不过这波AI潮是让每一个普通人,尤其是广告人和自媒体人感受到冲击。
而这些人往往是技术小白,当一个新的生产力工具来临时,第一个反应就是这玩意儿要让我失业了,我要奋力抵抗。
实际上,我们都对AI理解错了。
国外理解的AI会更疯狂一些,比如脑机接口与AI技术的互补、颠覆人机交互方式、通用大模型的技术研发等等。
而现实却是,国内很多企业目前还是把AI看作是一个推动互联网产业升级的工具。
也就是说,国外是真的想用AI改变世界,但我们的文化更多还是偏实用主义,尤其是侧重在各个行业的商业化应用。
原因很简单,我们都是小富即安的现实主义者,很少会去想太宏大的未来。
“不称霸”和“扶贫助农”才是主旋律认可的商业价值观。想赚国家的钱,是顶尖人才研究的方向,跟我们关系不大。
所以,我们不会动不动就谈“人类GG”、“世界被颠覆”这种话语。而且这些话,听上去真的理性吗?
所以你会发现,目前AI在各行各业的商业落地还是非常谨慎的。一种是市场上的大量SaaS公司,在上个互联网时代积累了大量专业人群和垂直行业数据,于是自然而然引入AI接口和产品,让原来的用户体验更好了一点。
注意,只是更好了一点,因为这帮专业人士好不容易习惯使用了原来的SaaS平台,如果现在让他们用新的工具,用户的迁移成本会非常高。所以,定制化开发才是出路。
这也符合市场导向的逻辑:用户的工作使用场景在哪里,AI就可以运用在哪里。任何一个想要切入垂直模型赛道的公司,和SaaS们合作是最省心的技术变现方式。
两个让我深有感触的例子,是“酷家乐”和“即时设计”。
6年前,我用酷家乐自己设计装修过房子,现在它上线了全新的功能,可以随意生成各种家居风格,还可以自己训练模型:
而即时设计也很惊艳,原来只是个在线画产品DEMO的平台,现在推出了“即时AI”,可以一键生成漂亮的网页UI了:
除了体量庞大的SaaS,市场上还充斥着大量个人开发者和工作室。他们通常带着一点自娱自乐的精神,做一些单点突破的小工具,靠信息不对称赚点C端用户的会员费和培训费。
这里面的创业者,有的是工程师,有的是设计师,还有的是自媒体人。本质逻辑还是乘着AI风口,靠个人影响力变现。
对用户来说,个人开发者可以解决我日常的一些小问题,这已经绰绰有余了。但是,如果公司不给报销工具的费用,我充值的动力是什么呢?我为什么要自己来做?为什么不交给专业人士?而且专业人士确实也比非专业人士做得更好,否则专业的溢价怎么体现出来呢?
以训练LORA模型为例。训练需要一定的编程基础,来编写模型代码、定义模型结构、设置训练参数等。同时,也需要了解深度学习、机器学习等相关知识,以便更好地理解和应用。
如果我不懂怎么训练,我的学习成本会很高,有这个成本,可能我宁愿去采购专业人士的训练服务;
如果我发现花钱训练后,解决不了客户和我的问题,我可能就不会对这个技术有过多的依赖,而是暂时选择其他的方式去弥补。
就像每一个需要装修的业主一样,很多人不会选择自己去设计,一是因为没时间,二是因为能力不够,所以才会交给专业的设计机构和装修公司;
同理可得,品牌甲方不会自己去执行整合营销方案,但他需要从不同乙方那里采购不同的服务,搞创意就找创意热店,搞公关就找公关公司,搞投放就找具体要投放的平台。
这才叫术业有专攻,才能促进预算的流动。相比AI,大部分客户可能还是更相信人。
毕竟,AI解决不了的问题,你都没法去投诉,但大部分客户可以选择投诉那个服务TA的人。
AI永远不会帮你抹平专业差距,也永远不可能抹平行业之间的信息差。所以,我现在反而觉得,修炼专业能力更重要了。
所有商业逻辑的原点,是客户对你的基本认知和多年的信任。
现在,在零售、医疗和金融领域,都有一些SaaS平台已经集成了AI功能。
例如,有的平台利用AI技术提供智能问诊、病历分析等功能,帮助医生提高诊断效率和准确性;在零售领域,一些SaaS平台通过AI技术实现智能推荐、库存管理等功能,提升用户体验和运营效率;在金融领域,AI技术也在风险评估、客户管理等方面发挥着重要作用。
这样来看待AI才可能真正“祛魅”。因为这些技术早已在很多互联网公司得到应用,也只有他们,才真正掌握有价值的行业数据,才能降低训练垂直行业模型的成本。
最后,回到市场营销的角度来看,无论技术如何变革,“占据先发优势”永远是企业的护城河。未来技术门槛只会越来越低,企业的竞争落脚点还是会回到品牌心智上。
如同《定位》理论所说,人们只会记住每一个细分领域的龙头品牌。
作者:金鑫YOYO;公众号:一个符号工作室
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