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生成式AI的價值究竟如何？這篇文章里，作者對當(dāng)下一些行業(yè)和AIGC的結(jié)合進行了解讀，并嘗試分析這類“AIGC+”的商業(yè)模式是否成立，一起來看看，或許會給你一些思考。

繼Web3、元宇宙后，人工智能——尤其是生成式人工智能（Generative AI，或國內(nèi)稱之為“AIGC”）成為當(dāng)下大火的投資領(lǐng)域——火到很多沾了一點點AI概念的股票在今年上半年都享受了多次“10厘米”、“20厘米”漲停，市值翻倍的也不在少數(shù)。

生成式AI、AIGC到底應(yīng)該什么樣，價值到底在哪里，這是一個值得討論的話題。本文以一個一級市場投資經(jīng)理的視角，對當(dāng)下一些行業(yè)和AIGC的結(jié)合進行分析，嘗試回答一些關(guān)于商業(yè)模式是否成立的問題。

Disclaimer：本文是個人視角，其中必然充斥著偏頗、信息繭房，因此觀點僅供參考交流，請勿作為投資指導(dǎo)。

一、AIGC+腳本/文案

文案、腳本，這幾乎是ChatGPT出現(xiàn)后，最早一波創(chuàng)業(yè)機會，最經(jīng)典的案例就是國外的Jasper，其估值已經(jīng)達(dá)到15億美元，不過，目前也正在裁員。

其實原因很簡單，你不就是個調(diào)用API的嗎，只不過做了一些針對特定社交媒體的微調(diào)（Fine Tuning）嗎？

是的，這就是最大問題，你幾乎沒有技術(shù)上的護城河，甚至這完全可以是幾個程序員小伙伴的業(yè)余副業(yè)，可以是幾個程序員直接給自己企業(yè)的市場部/宣傳部搭建的小服務(wù)而已。

本周，OpenAI宣布開放 GPT-3.5 Turbo微調(diào)，OpenAI聲稱最終的定制模型可以趕上甚至超過 GPT-4 執(zhí)行某些任務(wù)的能力。而且，OpenAI將于今年秋天開放更先進的GPT-4。換句話說，微調(diào)這件事正在變得更加“簡單”。

與此同時，項目實際落地的時候，此類項目的本質(zhì)是運營驅(qū)動：看你如何快速獲客，讓用戶愿意付費，并且讓用戶能長期留存。所以你會發(fā)現(xiàn)，這個領(lǐng)域非常需要創(chuàng)業(yè)者的“隱性資產(chǎn)”變現(xiàn)，也就是說，如果你是私域大佬，那么這類項目早期的種子用戶就不用擔(dān)心了。

此外，大部分AIGC助力寫腳本、文案的企業(yè)聲稱通過SaaS服務(wù)幫助用戶降本增效，問題是，降本這件事也許可以在早期獲得用戶青睞，甚至額外付費，但是長期看，這種額外的付費、抽成幾乎是不存在的；

至于增效，確實可以增加效率，但是本質(zhì)是可能是幫助運營、市場人員海量出文案，去鋪社交媒體，其實是一種hack平臺算法的邏輯，無論平臺是否最后會分配流量（某些平臺可能直接對這類內(nèi)容限流），但是有一條是明確的，獲得的額外收益，你一分錢都不可能抽到。

再多說一句，這類項目在落地還要考慮合規(guī)的問題，也就是不要直接調(diào)用Open AI的API。

所以，僅從我個人觀點看，AIGC幫助寫文案這條路，能賺到錢，甚至可以有不錯的現(xiàn)金流，但是合規(guī)是首當(dāng)其沖的問題（當(dāng)然，你可以通過調(diào)用ChatGLM、文心一言的API來規(guī)避這個問題），至于能否值錢，那就是個更麻煩的問題了。

二、AIGC+設(shè)計

MidJourney的橫空出世讓我們意識到原來可以通過這么“傻瓜”的方式就讓AI幫我們畫出好看的圖——打開瀏覽器就可以，無需什么顯卡、畫筆，你最大的限制是想象力不足。

相比Midjourney，Stable Diffusion（一般簡稱為SD）走向另一個極端，你通常需要配置設(shè)備來讓它更快出圖，不過效果也是更好。和Midjourney比起來，其操作復(fù)雜度大約就是Photoshop對美圖秀秀的差距。

所以，AIGC結(jié)合設(shè)計領(lǐng)域進行創(chuàng)作，就成了熱點。

AIGC賦能的領(lǐng)域非常多樣，從服裝設(shè)計、首飾設(shè)計，到家裝、家居設(shè)計，從真實圖片到效果圖片，看起來設(shè)計師都要下崗了。而且由于明確的所見即所得，AIGC+設(shè)計可以說是火的一沓糊涂。

這個領(lǐng)域的底層架構(gòu)本質(zhì)上是對SD的微調(diào)——是的，如果你說寫文案你不用Open AI的API，你可以用文心一言、用ChatGLM，但是設(shè)計方面幾乎無法越過SD。

問題又來了，壁壘在哪里？

目前看到的優(yōu)質(zhì)項目中，最基本的壁壘是提示詞（Prompt）。是的，一切你都可以跟著教程學(xué)，但是為什么就是不如人家做的好看？

這就是提示詞的差距，包括正向提示詞、負(fù)向提示詞，以及和設(shè)備相關(guān)的提示詞——需要的不是幾個，而是幾十個，所以這個在短期內(nèi)可以形成小壁壘，但是，從長期看，和服裝的布料、顏色一樣，只要你能做出來，我拿到后2-3周就可以仿制。當(dāng)然，我說的是一款，如果是幾十款，這個工作量確實不小。

第二個壁壘是技術(shù)，的確，有一些項目可以做出自己的模型，還有一些對于輪廓精準(zhǔn)識別等方面的大大小小的技術(shù)，這些確實是需要一些研發(fā)的。

第三個壁壘是數(shù)據(jù)，你訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是哪里來的？是否是獨家的？比如，你是做建筑的，你的數(shù)據(jù)是某頂尖開發(fā)商的；你是做珠寶設(shè)計的，你的數(shù)據(jù)來自某知名珠寶品牌，這些確實是壁壘，甚至可以幫助你做到更深的地方，也就是說，AIGC+設(shè)計很可能是一個切入點。

AI設(shè)計作為切入點，其實也正是我們對AI的幻想，那就是AI可以幫助產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)10倍、100倍的變革；如果不是整個行業(yè)，那么我們也可以去找某個可以被10倍、100倍顛覆的節(jié)點切進去。

恰巧，設(shè)計就是這個切入點，至少可以從兩個角度提升產(chǎn)業(yè)效率：

第一個是可以在生產(chǎn)前海量生成相關(guān)設(shè)計，然后投放到社交媒體，看消費者真實反饋，實現(xiàn)測款、種草；

第二個是提升企業(yè)內(nèi)部溝通效率，以服裝企業(yè)為例，企劃人員和設(shè)計師之間是有溝通鴻溝的，先把設(shè)計師腦海中的想法以AI快速生圖，和企劃人員快速溝通。

切入行業(yè)后呢？AIGC+設(shè)計可以提升效率，但是能幫企業(yè)提升多少收入？幾乎無法衡量吧，而且這個領(lǐng)域的天花板是相當(dāng)一般的，所以切入行業(yè)后是否應(yīng)該切入供應(yīng)鏈？如果是，應(yīng)該如何切入？切入供應(yīng)鏈的哪一部分？這些可能是非常值得思考的。

這些可能也正是AIGC+設(shè)計企業(yè)必須要回答的問題。

三、結(jié)語

整體而言，AIGC確實帶來了降本增效的潛力，但是從商業(yè)來看，以下三條商業(yè)邏輯我認(rèn)為依然沒有變化，在AIGC的熱潮下也依然需要考慮：

第一，降低成本這件事很難收到長期的收入，但是給企業(yè)做增量，且可以被明確分清楚的增長，是可以獲得長期收入的，這本質(zhì)是類CPS的邏輯，按收入增量來付費；

第二，天花板是AIGC必須考慮的問題，你所切入的領(lǐng)域如果天花板一般，那你必須切入更深層，無論是供應(yīng)鏈還是更多的工具（比如類似Shopify）還是其他的；

第三，項目制可以在早期幫你維持企業(yè)的運轉(zhuǎn)，但是長期看資本化價值極低。