2024大模型的“搞錢”之道:先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent
從2022年11月發(fā)布到現(xiàn)在,大模型已經(jīng)火了一年多了,怎么搞錢成為了大家最頭疼的問題。前段時間OpenAI的開發(fā)者大會給出了一個思路:教人玩大模型。但如何實現(xiàn),還是個問題。
大模型火了快一年,怎么賺錢成為了業(yè)內(nèi)廠商頭疼的事情。
或許,這場由OpenAI旗下ChatGPT引爆的大模型熱潮,還得繼續(xù)聚焦OpenAI來尋求答案。
前不久,OpenAI“煞有其事”地像谷歌、蘋果那樣辦了第一場較為正式的“開發(fā)者大會”。從大會透露的信息來看,大模型的下一站很明確——想搞錢,得教人“玩”大模型了,拉更多的人來做大大模型市場的蛋糕。
具體的,OpenAI開始提供示例GPT給Plus和企業(yè)版用戶試用,包括AI圖像生成工具Canva 和AI自動化集成Zapier AI Actions。同時,晚些時候,OpenAI還會上線GPT商店,而經(jīng)過驗證的創(chuàng)作者可以上架自己創(chuàng)建的聊天機器人供其他用戶下載使用,其中的收入由平臺和創(chuàng)作者分配。
兩條路徑,既有To B,也To C。OpenAI想教會普羅大眾“玩轉(zhuǎn)”大模型應(yīng)用的方法很全面,而其想要靠大模型搞錢的心情也很迫切。
以O(shè)penAI為代表,大模型廠商們都在深入思考“搞錢”的事情,而關(guān)鍵的問題則在于如何搞錢?教人做大模型應(yīng)用真的能拯救每天入不敷出的大模型廠商嗎?
一、大模型廠商的“搞錢”之道:教人“玩轉(zhuǎn)”大模型
年末,在 WAVE SUMMIT+ 2023 深度學習開發(fā)者大會上,百度展示了最新的大模型開發(fā)模式——基于星河社區(qū)大模型工具中心「多工具智能編排」開發(fā)工具,用戶不需要寫任何一行代碼,就可以從頭開發(fā)完成一款集成圖文識別、問答、翻譯、播報等多模態(tài)全功能的「旅行助手」應(yīng)用。
這樣的場景是否熟悉?是的,在更早前OpenAI的首屆開發(fā)者大會上,Sam Altma也展示過類似的操作——在 GPT Builder上,Sam Altma只是打上一段對這個 GPT 的定義:他希望有一款應(yīng)用能幫助初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人思考他們的業(yè)務(wù)創(chuàng)意并獲得建議。緊接著,GPT Builder就自動生成了這款應(yīng)用的名字、圖標以及功能設(shè)置。
大模型行業(yè)向市場釋放了信號:人人都能玩轉(zhuǎn)大模型的時代已經(jīng)到來,不需要重新學習,只要有想法,零基礎(chǔ)也能開發(fā)自己的大模型應(yīng)用。
而人人都能玩轉(zhuǎn)大模型的背后,實際上是大模型應(yīng)用普及所帶來的另一個表現(xiàn),從開發(fā)到應(yīng)用,繼續(xù)聚焦市場,不難發(fā)現(xiàn),人人都有智能助理的時代正在到來。
毋庸置疑,智能助理必然是大模型行業(yè)發(fā)展的一個重要趨勢,從Copilot到AI Agent,業(yè)內(nèi)廠商們正不余遺力地推動大模型應(yīng)用往智能助理的方向發(fā)展,并走向成熟。
在年末的Ignite 2023 開發(fā)者大會上,微軟CEO 納德拉直言,微軟成為了一家「Copilot 公司」,并同時把Copilot獨立化了——微軟在 Google Play 悄悄上架了 Copilot 獨立 App,Android 用戶不需要使用 Bing App 就能直接使用 Copilot 對話機器人。
微軟不斷加碼Copilot的獨立權(quán)重,從而加速其走向市場,以進入用戶的日常場景中。由此來看,大模型應(yīng)用注定要把智能助理的模式給走通,從企業(yè)打造到個人開發(fā),多管齊下共同推進。
在這樣的趨勢下,大模型廠商的“搞錢”之路就清晰了。類似于今天的App生態(tài),大模型行業(yè)必然會形成一個全新的商業(yè)生態(tài)。OpenAI在不久后上線的GPT商店對應(yīng)的正是這一趨勢。
而App的開發(fā)本身還存在著門檻,當大模型廠商們不斷完善大模型開發(fā)流程,推行零代碼開發(fā),想來這個新生態(tài)的蛋糕還能做得更大。
二、理想的實踐,先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent
微軟作為智能助理時代的擁躉,其創(chuàng)始人比爾·蓋茨也曾直言,“誰能主宰個人助理Agent,那才是大事。因為你將永遠不去搜索網(wǎng)站,不去生產(chǎn)力網(wǎng)站,不去亞馬遜?!?/p>
主宰個人助理Agent,談何容易。盡管大模型廠商們的預判是可行的,但是距離真正實現(xiàn)的目標還有很長的路要走,至少在主宰個人助理Agent之前,大模型廠商們就得學會先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent。
技術(shù)的應(yīng)用路徑歷來如此,先產(chǎn)業(yè)后個人。如果個人助理Agent想要為用戶提供財務(wù)建議,那么首先它就得先熟知金融領(lǐng)域的專業(yè)知識;如果個人助理Agent需要為用戶提供醫(yī)養(yǎng)方面的建議,那么它就得先熟知醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)知識。
大模型行業(yè),終究得從產(chǎn)業(yè)出發(fā),先深耕產(chǎn)業(yè)。目前,這一階段屬于大模型行業(yè)的產(chǎn)業(yè)導入期,大模型的垂直領(lǐng)域應(yīng)用是主線。
在國內(nèi),大模型廠商們的動作是更側(cè)重于To B做大模型的產(chǎn)業(yè)解決方案。比如,商談針對醫(yī)療場景推出的醫(yī)療健康大模型「大醫(yī)」便是一個例子,其主要功能領(lǐng)域分別為智能自診、診后隨訪管理、智慧病歷、影像報告結(jié)構(gòu)化,能落地的場景還是以醫(yī)院為目標的醫(yī)生診療和患者服務(wù)。
像科大訊飛的星火認知大模型在教育領(lǐng)域,主要服務(wù)的對象也是教師群體,落地的方向則在于教案設(shè)計、作業(yè)批改、口語練習等,或輔助課堂教學之類的。
業(yè)界有觀點認為,2023是大模型元年,2024將會是Agent元年,屆時將有大量的Agent產(chǎn)品涌向。而從目前的趨勢來看,在國內(nèi),即便是到了Agent元年,主要的爆發(fā)還是來自產(chǎn)業(yè)端。
業(yè)界人士曾告訴「智能相對論」,盡管當前大模型很火,但是他們在推廣大模型的過程中還需要不斷地去向企業(yè)普及有關(guān)大模型的概念,以及大模型應(yīng)用能為其做什么。換句話說,大模型走向市場,在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)之間還存在一段接洽磨合的過程。
當前的市場情況處在大模型很熱,但是產(chǎn)業(yè)場景的從業(yè)者不太熟知大模型,大模型不夠了解產(chǎn)業(yè)場景的階段。
在今年早期大模型剛火的階段,本土廠商對自家大模型的展示往往會采用很讓人匪夷所思的能力,比如作詩、作圖、回答腦筋急轉(zhuǎn)彎等等。但是,經(jīng)過近一年的迭代,大模型廠商們的心態(tài)顯然要成熟很多,聚焦產(chǎn)業(yè)To B落地做實事成為了更多人談?wù)摰慕裹c。
三、切忌重蹈云計算的覆轍
先To B主宰產(chǎn)業(yè),后To C主宰個人——無論是泛談大模型應(yīng)用還是聚焦AI Agent的未來,這一路徑或許都將是大模型走向市場的一個必然趨勢。
但是,在國內(nèi),大模型行業(yè)需要警惕的是重蹈云計算的覆轍?!霸啤钡恼Q生,是為了以統(tǒng)一的計算資源池來幫助市場和企業(yè)進行降本增效,實現(xiàn)“學生在宿舍里就能使用與世界上最大的公司一樣的基礎(chǔ)設(shè)施”的目標。
在To B過程中,云廠商們?yōu)榱丝焖僮龃驜端市場,搶占大企業(yè)客戶,力推各種高度個性化的解決方案,一個大客戶“挖”一個“大坑”,一度讓云計算的市場重心從公有云轉(zhuǎn)向了私有云,甚至背離了云計算該有的標準化模式。
結(jié)果可想而知,云廠商累,企業(yè)也累,市場更是陷入了迷茫。實際上,為企業(yè)或組織做“云服務(wù)器”的私有云,某種程度上只能算是一種能力更深入的IT服務(wù),只是冠上了云計算的帽子罷了。
那么,在以AI Agent為代表的大模型應(yīng)用即將爆發(fā)的階段,大模型行業(yè)最需要注意的也是這一問題,切忌把大模型應(yīng)用等同于IT服務(wù),否則只會把路越走越窄。
在國內(nèi),這樣的現(xiàn)象很值得警惕。從廠商本身的經(jīng)歷來說,國內(nèi)的大模型廠商們長期致力于服務(wù)政企客戶,源于國內(nèi)特殊的產(chǎn)業(yè)需求,其服務(wù)邏輯大多更傾向于企業(yè)客戶,很容易就會陷入云服務(wù)的產(chǎn)業(yè)怪圈。
有業(yè)內(nèi)人士也表示,“Agent 未來落地,真正有話語權(quán)是那些業(yè)務(wù)場景的用戶。”——這一思維或許將導致大模型應(yīng)用的發(fā)展將過度地盯著政企客戶的需求來看,而非客觀地遵循技術(shù)發(fā)展的邏輯。
如果是遵循技術(shù)發(fā)展的客觀邏輯,那么接下來大模型廠商們該面向市場完善大模型開發(fā)的標準化服務(wù)和流程了,把更多的空間交由市場上的從業(yè)者來補充和拓展。
如果是按照服務(wù)政企客戶的過度反應(yīng),則大模型廠商們或許會“包辦”一切有關(guān)企業(yè)大模型開發(fā)到應(yīng)用的各種事項,把大模型當作是另一種更深度、更聚焦的IT服務(wù),幫企業(yè)把路給走了。
誠然,第二條路徑最先賺到錢,但也比較累。兩條路徑,孰輕孰重,或許大模型廠商們都有自己的判斷,無論是走哪一條,Agent的爆發(fā)都是大勢所趨,只是以何種形態(tài)呈現(xiàn)罷了。
*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)
作者:沈浪
來源公眾號:智能相對論(ID:aixdlun),深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出深淺。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體 @智能相對論 授權(quán)發(fā)布,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議
該文觀點僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)。
- 目前還沒評論,等你發(fā)揮!