AI個體戶的崛起:普通人“屁胡”的機會、模式和風險
大模型的發展如火如荼,那么在這股浪潮下,沒學過模型的人有沒有可能、可以找到和AI相關的機會呢?這篇文章里,作者嘗試對這樣的機會進行了解讀,一起來看一下。
前幾篇文章寫的是大模型本身以及垂域中的系統型超級應用(AI Agent類),這些機會很大,不管你是真的做得來大模型,還是能做得了某個行業的系統型超級應用,成功者最終都會是這個時代的成功者。
一、是什么樣子的時代性成功呢?
如果大模型持續上行,那在AI通用大模型上的成功者估計規模會超過我們過去總說的BAT,甚至大10倍。因為它覆蓋的深度和廣度都更大,所以中心節點的價值注定更大。而對于基于垂域大模型解決行業問題的人,如果在企業上真的抗住了就是SAP,在國防上抗住了就是Palantir,每個大行業中都有類似的機會。
當年在互聯網行至中局的時候,創業者中有個隱晦的共識:你不要講你能做成BAT了,因為沒人信,大家會覺得你都是扯淡。但在這個時間點如果人工智能真的在技術上能持續上行,那事情就正相反,這是個一切都會重來的原點。
主要的壞消息是這和絕大多數人不想干,AI越發展,相關度越差。騰訊有大概10萬人,100個騰訊也才要1000萬人,AI上再造個騰訊規模的公司可能只要十分之一的人。
那對沒學過模型的人有沒有和AI相關的機會呢?
還真有。
AI基礎設施的成熟其實打開了一個可以稱之為“AI個體戶”的窗口。一句話總結就是:做大領域更像是干抖音的,但不要忘記了抖音崛起的同時,MCN和某些主播也是同步崛起的。技術上這也可以看成面向小領域的AI Agent。
那AI浪潮下,到底什么會扮演抖音的角色(不是OpenAI)?MCN和主播類的AI個體戶又潛在會是什么樣的形態呢?
回答這個問題,我們需要先考慮下AI的終局(現在基本可以看成互聯網的終局)。
二、AI最終生態會和互聯網一樣么?
假如人工智能的技術能夠再往下順利迭代幾次,GPT5和GPT6每往下再走一步都有3.5到4的提高,那整個生態會變成什么樣?
這問題很關鍵,有終局,過程就大致可以猜測。
到現在為止的互聯網生態是這樣的:
先是切分系統方和應用方。正常的模式是應用方要向系統方“納稅”,比如蘋果收30%。系統方需要再細分成產品方、供應鏈等,這些和這次要說的主題比較遠,不展開。
在應用方里面有兩種看著類似本質不同的“作物”。
極少一部分應用進行平臺模式的套娃式發展。在淘寶上就是商家和用戶,抖音則是主播用戶等。有的還可以往下套,比如MCN和主播。盈利模式還是和納稅差不多,但形式會更多樣化,比如買廣告或者流量等。可以講從套娃模式的角度看生態就是分成比例。
絕大多數應用做不成平臺,就是單純工具,比如剪輯工具、會議工具、文檔工具等。這些工具沒法以一種“稅”的形式構建收入。它們要收服務費或者授權費,這在國內跑的并不順利。我們經常說的SaaS在這里,國內SaaS領域并不比AI好到那去。
AI生態會和這個一樣么?
肯定不完全一樣,但可以參照。
在智能的價值密度中我們提到,互聯網基本上是對產業進行橫切,所以才總有互聯網+,總有雙邊平臺模式(橫切必然產生雙邊)。
AI則是打深井式縱向挖掘,不管多大場景,AI需要把那個場景從頭到尾整合完才能創造價值。比如做招聘的數字員工,如果不能把招聘全場景完全覆蓋,這個數字員工就不創造超于正常員工的價值。這是一條指數曲線,產品的價值在跨過某個閾值才會一下子翻上去。
(這是我觀察得來,但基本意思就是AI類系統應用有一個拐點,跨過去它的應用價值會指數翻翻,跨不過去就會在那兒爬著,chatGPT就這樣,這點沒怎么見人說,先做個猜想放這兒)
對互聯網,我們會說互聯網+,因為互聯網相對各個行業是個外在的東西。所以要加,但AI不行,除了極特殊的領域,沒有AI+。AI生下來大多時候必須是領域本身的一部分,否則相當于打井不出水,會渴死做對應產品的人。
所以AI除了通用大模型等極少數提供方有共通性,剩下的就是一口一口井,大多不是收稅的模式,而更像互聯網生態下的工具的超級化。系統型超級應用也會有兩邊,可以看成是平臺,但關鍵的是生態整體上不是,系統、應用這一層被弱化了(后面說為什么)。
這些井縱著看是:有的地兒地下水多,有的地兒少,有的地兒好開采,有的地兒不好開采。價值密度不同。
(那層多厚會碰到多少砂石全和選的在那兒打井有關。)
那這橫著看是什么?
橫著看是井的長尾曲線,但比原來的應用商店更長,因為AI覆蓋的范圍更廣。
長尾曲線最頭部是通用大模型以及配套的生態,次一級是垂直領域(教育、稅務、國防等)的系統型超級應用,尾部會甩開大量人工智能的新應用(剪輯、數字寵物等)。
總結下,這種生態與互聯網不同的是因為必須是考慮智能價值密度的縱向切割。AI應用會打穿虛擬、物理和現實,沒有統治性的應用商店,回歸一種更為開放的生態。不是說APP形式會變沒,而是說這只是一部分,對于Midjourney來說APP也有用,但顯然不如抖音那么關鍵。抖音沒了APP就死了,chatGPT可是在成立很多年后才推出的APP。對于互聯網時代的應用APP是本體,但對于AI應用,APP是殼。
三、屁胡的機會
上圖中甩出的更長的尾巴就是屁胡的機會。
那這里具體對應什么呢?
首先是在AI新應用因為通用性,會長的哪哪兒都是。
大的如法律、稅務、這些還是需要垂域大模型,需要較大團隊作戰,會在長尾曲線的中部的就不說了。
小的通常來講就是個人和企業需要新智能注入的工具。這就是長尾曲線里的東西,上圖里的NicheMarket。它可以很小比如視頻圖像工具、比如教育生活類工具等(《人工智能》電影里那會說話的小熊其實也是這類)。
多大不關鍵,關鍵是:
第一要真的解決沒人解決的也切實存在的問題。
真看這些點還是要回到個人的需求。人的需求理論上AI可以新滿足很多也創造很多,但不可能就給個chatGPT,然后就什么都滿足了。
前兩天看到篇文章叫:那些你不知道的AI產品,正在海外悶聲賺大錢,里面列的個人視頻剪輯類工具正好跨越了AI到最后場景的價值壁壘。這本質就是面向企業做了好多年沒好使的SaaS,但注入了AI的要素,變成面向企業和個人了。他們的點小,礦不深??禳c挖,在這個時間點還是有機會的。
這種情況歷史上曾經發生過。
在Windows剛出來互聯網剛剛興起的歲月里,曾經出現過一個名為共享軟件的產品品類。張小龍在微信之前做的Foxmail細說起來就是共享軟件的一員。但那個時代最有名的還不是他,而是一個叫周亦的哥們,這哥們之所以有名是因為它做了一個特別小的產品,名叫MP3 CD Maker。這產品就是把CD轉成MP3,然后每個月賺幾萬美金,買了寶馬車,這可是20多年前。
現在還活下來仍然被很多人使用的是壓縮工具WinRAR等有限幾個,很多都已經消失無蹤跡了。
現在AI讓這事換了個樣子重來了。
沒有應用商店,沒有操作系統的束縛,互聯網就是你的核心渠道,你要做的東西,是包含了算法、系統的AI應用。
這就是屁胡的機會。
四、為什么可以這樣
首先要感謝開源。否則為了干出一個現在這種應用,幾個人不可能干動。井打這么深,其實是相當費錢的。
開源相當于把打井工具給免費了。一共需要5米的井。它給你先打出3米。你剩下的是整好你的眼光,看那里容易出水,然后使勁磕下。
為了寫這篇文章,也為了體驗現在的模型在端上到底能跑成什么樣子。我試了StableDiffusion。我架構思路還可以,操練細節實在不是我擅長的,但即使這樣花了半天就跑起來了,雖然因為電腦比較破,跑的慢,但還是給我畫了一張還行的貓出來。
這意味著什么?
這意味著通用的文生圖這個級別的功能已經被大幅折疊,變成積木塊,成本變成一個人一天了。類似的功能從網站后臺管理到運維服務器管理在開源上還有很多。真正做好一個小的產品,核心技能變成很好的粘合技能。
其次就是通用大模型提供的機會。一共五米的井,開源給干了三米,剩下兩米里你還不要完全自己整。編程這活它能給你干個大半。非常多的基礎編程工作,你真不需要自己做了,但要有底子能看明白,讓人工智能幫你干活,你至少得能說清楚到底需要它干啥吧。
最后是整個互聯網讓流量、支付等一系列基礎設施變的更成熟使用成本更低。
整合成本降低后,剩下考驗的都是眼光,不要干大而全的,而是在某個點上有著切實的剛需。不管有什么機會,產品打不準,沙漠里打井也是白費。
這是產品經理的真機會也是大考。
否則在流量成本很貴的今天,是算不過來賬的。這事的峰值,現在看是Midjourney,它們自己做模型,再有特色,商業規模就做的很大,更多的人未必能如此,但機會一樣有的。
回到我們最頭上和抖音的對比,你會發現在這種模式下,上面說的幾個:開源、通用大模型、互聯網基礎設施扮演了抖音的角色,每個這類產品開發商就是MCN或者主播。基于公共基礎設施來構建極其長尾的產品,而不需要平臺方,這是個有趣的事。
五、新組織模式
這類事,人力資本比現金資本重要。純粹算算也就需要2~3個人已經可以撬動一個小產品。有產品有研發別的可以都折疊掉,正經的合伙模式。可以按照過去的融資模式找個天使,占個比例然后大家一起分錢。
過去的投資目的很多時候是賺股份出讓的錢,在這個上不行了?;蛘呔蚈penAI那樣約定個退出的優先權,賺錢的時候大比例優先給投資方,然后到一定額度投資方就退了。剩下的人繼續賺后面的錢。從組織的穩定性上這種小團隊最適合的是郭德綱于謙模式,賺錢就平分。
更關鍵的是這時候對人的要求發生了變化。
過去大分工體系下,需要的切塊后的專業,現在則需要綜合上的專業。
現在是每個方塊都有了,需要能基于方塊的原材料干出最后的圓或者其它什么形狀。
這個轉換是Midjourney一共才十幾個人年收入近億美金背后最應該被挖掘的啟示。此前干成這樣的是Instgram。
在AI崛起的時候的打井的模式忌諱人多。
六、潛在風險
長尾區域的高頻抖動導致這類產品未必能作為長久的事業。當年成功的共享軟件很多,但一直留下來的其實并不多。典型的我們還記得的是什么呢?除了上面提到的Winrar.rar。
這是什么情況呢?
第一個很多長尾上的點會被相關的給吞掉,過去pdf轉換是個很賺錢的獨立工具后來很多工具都提供了這個功能。這是吞噬。
其次是同一個位置很多時候不會有那么多。每個點太小,數字空間里很難并立很多產品。有個小的軟件叫Notepad++比較成功,但類似的其它的估計就沒剩下什么了。
這反向決定了策略。
要極為靈活,快速行動,差不多了能賣就賣了。不要在不能貪婪的時候貪婪。
個體上機會會波動,但整體上持續周期可能比想的長。
這條高頻波動的長尾,會在漫長的時間里不停的歸并重組,但要到穩態還需要較長時間,主要是因為AI的影響更為深遠。可見的范圍里不就還有區塊鏈和元宇宙呢么?那部分和AI的連接會給這個領域注入持續的動力。
七、小結
把這條路走通的人很像當年的個體戶,一個人或者很少幾個人就完成了商業閉環。我以前提過一個說法叫宏觀問題微觀求解,大意是說宏觀困境往往需要在微觀做出新的突破并逐漸改變。如果這種屁胡真的足夠多,那就會改變就業的形態,也許就可以在底層培養一種昂揚向上的種子吧。
最后要說的是:我這是做自上往下看,做趨勢說明,真做的話你賺錢不會給我,賠了也不要罵我…(哈哈哈)
專欄作家
琢磨事,微信公眾號:琢磨事,人人都是產品經理專欄作家。聲智科技副總裁。著有《終極復制:人工智能將如何推動社會巨變》、《完美軟件開發:方法與邏輯》、《互聯網+時代的7個引爆點》等書。
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一、先賣關子。二、再買關子。三、普通人想要在AI上有所發展核心在于解決用戶的一些垂直需求。四、開源打通了絕大部分技術壁壘,真正意義上讓人人都是產品經理成為可能。五、AI時代更傾向于小團隊撬動大收益,杠桿無限放大。六、由于技術上的來源,最終所有終端都會被卷的進入紅海??焖偾腥耄嵧昃妥?。
怎么感覺你這文章也不夠“琢磨”啊,好幾處錯別字看得很難受,句讀也沒有加好,看不下去了。