這份榜單,揭示了中外AI應用的“差距”

2023-09-22 18:40:06    編輯: robot
導讀 相比於國內的AI企業,海外的這些同行們,大部分都已經在AI的應用層,尤其是C端應用上實現了盈利。國內絕大部分應用,卻仍集中在B端。 a16z是一家美國硅谷的風險投資公司,成立於2009年,在科技界有...

相比於國內的AI企業,海外的這些同行們,大部分都已經在AI的應用層,尤其是C端應用上實現了盈利。國內絕大部分應用,卻仍集中在B端。

a16z是一家美國硅谷的風險投資公司,成立於2009年,在科技界有着深厚的背景。

由於其優秀的投資業績和行業影響力,a16z 已成爲全球最有聲望的風險投資公司之一。

最近,a16z發布了一份月流量TOP 50的AI產品榜單,經過分析對比之後,一個有趣的現象浮出了水面。

相比於國內的AI企業,海外的這些同行們,大部分都已經在AI的應用層,尤其是C端應用上實現了盈利。國內絕大部分應用,卻仍集中在B端。

01 分野

從榜單來看,目前實現盈利的海外AI應用,大致有如下特點:

1、大部分國外的AI應用都是以C端爲主,商業模式是以訂閱制爲主。

2、應用的類型中有相當多是情感陪伴、AI繪畫這類偏向於泛娛樂的應用。

3、即使是在這些產品缺乏核心技術壁壘的情況下,仍然有大量用戶愿意付費。

舉例來說,榜單上提到的Character.Ai就是一款面向C端的情感陪伴類AI,迄今爲止,用戶已經創建了超過1000萬個自定義AI角色。使用者既可以與虛構人物或名人聊天,也可以自創一個自定義角色。

而榜單上提到的Leonardo.ai,也是一個訂閱制爲商業模式的AI繪畫應用,從功能上來說,幾乎與之前大火的Midjourney別無二致。

然而,即使在同類競品頗多,且無核心技術壁壘的情況下,這類以繪畫爲主的C端應用卻仍然實現了盈利。

而相較之下,目前國內市場上較爲亮眼的C端AI應用,只湧現出了妙鴨相機一個爆款案例。

除此之外,國內的AI應用主要陣地仍在B端,無論是智能客服、辦公助理還是文字生成,大多都是面向企業提供的服務。

例如,百度智能雲推出的“Comate”代碼助手,借助文心一言大模型的能力,旨在幫助企業實現代碼的快速補齊,自動查找代碼錯誤等功能。

而金山辦公通過接入文心一言,快速推出了智能辦公助手WPS AI,同樣是一款基於辦公領域的,面向B端的應用。

同樣的,釘釘的斜槓,360接入了自身全家桶的360智腦,都紛紛將焦點聚集在了B端。

從產業的角度來說,這種應用方向上的“偏科”,這未必是一種樂觀的局面。

爲什么在有着如此龐大用戶基數,以及廣闊市場的前提下,中國AI應用仍然難以在C端湧現出繁茂的生態呢?

02 三大枷鎖

就目前來看,制約國內AI企業在C端發展的因素,主要有“三大枷鎖”。

1、缺乏活躍的應用生態。

相較於國內而言,有着先發優勢的美國,AI應用市場更加成熟和开放,有更多的平台和社區供AI應用开發者和用戶交流和互動。

舉例來說,國外的AI應用开發者可以利用各種在线平台和工具來快速構建和部署AI應用。

以Hugging Face爲例,該社區擁有超過30萬個預訓練的模型,覆蓋了100多種語言,目前,有超過50萬個組織和個人在使用Hugging Face,他們可以通過各種渠道和方式來分享和評價模型、數據集和應用。

這些平台和工具可以爲AI應用提供豐富的數據資源、技術支持、用戶反饋、社區交流等,降低了AI應用的开發成本和難度,也讓开發者能直接了解到用戶的聲音,知道他們想要什么。

2、“合規性”制約

這是套在目前中國大模型C端應用上的又一大枷鎖。

其實在數個月的大模型競爭中,國內也曾湧現過一些較有靈氣的C端應用,但在整體大環境下,這些沒活躍多久的社區或網站,就很快因法律或合規性原因而下架、關閉。

就在9月月初,國內多家採用AIGC技術建立的中小型AI繪畫網站如四必三(4B3.com),某某.com),某art.com)等紛紛在無預警情況下被關停,或轉移到境外域名,同時在國內無法訪問。

而這現象的原因主要是“在未經評估的情況下調用境外的ChatGPT產品接口,提供智能對話問答等功能,存在較大的安全風險隱患”。

雖然一些AI繪畫社區的用戶和开發者喜歡分享自己用AI生成的作品,比如使用Stable Diffusion模型或LoRA等。但是,由於“合規性”的制約,如果想要繼續分享自己的作品,开發者就可能需要使用一些技術手段來繞過監管,這無疑會增加他們的成本和難度,從而降低他們的分享意愿。

3、“跟隨策略”的思路

早在互聯網興起的時代,國內的各大企業,就產生了一種“拿來主義”的策略,衆人今天所熟知的各種互聯網產品,當初無一不是“照抄”、“照搬”的產物。

例如qq模仿Icq、淘寶模仿ebay、百度模仿谷歌。

這樣的思路,對於在產業上處於明顯後發地位的國家、企業來說無可厚非,畢竟在一個未知的新領域,後發者想做一個全新的產品,但市場上沒有任何案例,在這種情況下,降低風險、節約成本的最優解,就是跟隨。

否則的話,如果要求在算力、數據方面不佔優的國產AI應用去打頭陣,去爲整個AI產業蹚路,這顯然是不合理,也不符合商業邏輯的。

從這點上來說,“拿來主義”需要做的是微創新,說白了,就是低風險的創新,既保持了原來的商業模式內核,又適應了國內的用戶。

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