一、是什么样子的时代性成功呢?
如果大模型持续上行,那在AI通用大模型上的成功者估计规模会超过我们过去总说的BAT,甚至大10倍。因为它覆盖的深度和广度都更大,所以中心节点的价值注定更大。而对于基于垂域大模型解决行业问题的人,如果在企业上真的抗住了就是SAP,在国防上抗住了就是Palantir,每个大行业中都有类似的机会。
当年在互联网行至中局的时候,创业者中有个隐晦的共识:你不要讲你能做成BAT了,因为没人信,大家会觉得你都是瞎扯。但在这个时间点如果人工智能真的在技术上能持续上行,那事情就正相反,这是个一切都会重来的原点。
主要的坏消息是这和绝大多数人不想干,AI越发展,相关度越差。腾讯有大概10万人,100个腾讯也才要1000万人,AI上再造个腾讯规模的公司可能只要十分之一的人。
那对没学过模型的人有没有和AI相关的机会呢?
还真有。
AI基础设施的成熟其实打开了一个可以称之为“AI个体户”的窗口。一句话总结就是:做大领域更像是干抖音的,但不要忘记了抖音崛起的同时,MCN和某些主播也是同步崛起的。技术上这也可以看成面向小领域的AI Agent。
那AI浪潮下,到底什么会扮演抖音的角色(不是OpenAI)?MCN和主播类的AI个体户又潜在会是什么样的形态呢?
回答这个问题,我们需要先考虑下AI的终局(现在基本可以看成互联网的终局)。
二、AI最终生态会和互联网一样么?
假如人工智能的技术能够再往下顺利迭代几次,GPT5和GPT6每往下再走一步都有3.5到4的提高,那整个生态会变成什么样?
这问题很关键,有终局,过程就大致可以猜测。
到现在为止的互联网生态是这样的:
先是切分系统方和应用方。正常的模式是应用方要向系统方“纳税”,比如苹果收30%。系统方需要再细分成产品方、供应链等,这些和这次要说的主题比较远,不展开。
在应用方里面有两种看着类似本质不同的“作物”。
极少一部分应用进行平台模式的套娃式发展。在淘宝上就是商家和用户,抖音则是主播用户等。有的还可以往下套,比如MCN和主播。盈利模式还是和纳税差不多,但形式会更多样化,比如买广告或者流量等。可以讲从套娃模式的角度看生态就是分成比例。
绝大多数应用做不成平台,就是单纯工具,比如剪辑工具、会议工具、文档工具等。这些工具没法以一种“税”的形式构建收入。它们要收服务费或者授权费,这在国内跑得并不顺利。我们经常说的SaaS在这里,国内SaaS领域并不比AI好到哪儿去。
AI生态会和这个一样么?
肯定不完全一样,但可以参照。
在智能的价值密度中我们提到,互联网基本上是对产业进行横切,所以才总有互联网+,总有双边平台模式(横切必然产生双边)。
AI则是打深井式纵向挖掘,不管多大场景,AI需要把那个场景从头到尾整合完才能创造价值。比如做招聘的数字员工,如果不能把招聘全场景完全覆盖,这个数字员工就不能创造超于正常员工的价值。这是一条指数曲线,产品的价值在跨过某个阈值才会一下子翻上去。
这是我观察得来,但基本意思就是AI类系统应用有一个拐点,跨过去它的应用价值会指数翻翻,跨不过去就会在那儿爬着,ChatGPT就这样,这点没怎么见人说,先做个猜想放这儿
对互联网,我们会说互联网+,因为互联网相对各个行业是个外在的东西。所以要加,但AI不行,除了极特殊的领域,没有AI+。AI生下来大多时候必须是领域本身的一部分,否则相当于打井不出水,会渴死做对应产品的人。
所以AI除了通用大模型等极少数提供方有共通性,剩下的就是一口一口井,大多不是收税的模式,而更像互联网生态下的工具的超级化。系统型超级应用也会有两边,可以看成是平台,但关键的是生态整体上不是,系统、应用这一层被弱化了(后面说为什么)。
这些井纵着看是:有的地儿地下水多,有的地儿少,有的地儿好开采,有的地儿不好开采。价值密度不同。
那层多厚会碰到多少砂石全和选的在哪儿打井有关。
那这横着看是什么?
横着看是井的长尾曲线,但比原来的应用商店更长,因为AI覆盖的范围更广。
长尾曲线最头部是通用大模型以及配套的生态,次一级是垂直领域(教育、税务、国防等)的系统型超级应用,尾部会甩开大量人工智能的新应用(剪辑、数字宠物等)。
总结下,这种生态与互联网不同的是因为必须考虑智能价值密度的纵向切割。AI应用会打穿虚拟、物理和现实,没有统治性的应用商店,回归一种更为开放的生态。不是说APP形式会变没,而是说这只是一部分,对于Midjourney来说APP也有用,但显然不如抖音那么关键。抖音没了APP就死了,ChatGPT可是在成立很多年后才推出的APP。对于互联网时代的应用APP是本体,但对于AI应用,APP是壳。
三、“屁胡”的机会
上图中甩出的更长的尾巴就是“屁胡”(编者注:麻将术语中胡牌的一种,意思是此次胡牌是胡的最小的牌,没有任何倍数,即赢钱最少的牌)的机会。
那这里具体对应什么呢?
首先是在AI新应用因为通用性,会长的哪哪都是。
大的如法律、税务、这些还是需要垂域大模型,需要较大团队作战,会在长尾曲线的中部的就不说了。
小的通常来讲就是个人和企业需要新智能注入的工具。这就是长尾曲线里的东西,上图里的NicheMarket。它可以很小比如视频图像工具、比如教育生活类工具等(《人工智能》电影里那会说话的小熊其实也是这类)。
多大不关键,关键是:第一要真的解决没人解决的也切实存在的问题。
真看这些点还是要回到个人的需求。人的需求理论上AI可以新满足很多也创造很多,但不可能就给个ChatGPT,然后就什么都满足了。
前两天看到篇文章叫:《那些你不知道的AI产品,正在海外闷声赚大钱》,里面列的个人视频剪辑类工具正好跨越了AI到最后场景的价值壁垒。这本质就是面向企业做了好多年没好使的SaaS,但注入了AI的要素,变成面向企业和个人了。他们的点小,矿不深。快点挖,在这个时间点还是有机会的。
这种情况历史上曾经发生过。
在Windows刚出来互联网刚刚兴起的岁月里,曾经出现过一个名为共享软件的产品品类。张小龙在微信之前做的Foxmail细说起来就是共享软件的一员。但那个时代最有名的还不是他,而是一个叫周亦的哥们,这哥们之所以有名是因为他做了一个特别小的产品,名叫MP3 CD Maker。这产品就是把CD转成MP3,然后每个月赚几万美金,买了宝马车,这可是20多年前。
现在还活下来仍然被很多人使用的是压缩工具WinRAR等有限几个,很多都已经消失无踪迹了。
现在AI让这事换了个样子重来了。
没有应用商店,没有操作系统的束缚,互联网就是你的核心渠道,你要做的东西,是包含了算法、系统的AI应用。
这就是“屁胡”的机会。
四、为什么可以这样?
首先要感谢开源。否则为了干出一个现在这种应用,几个人不可能干动。井打这么深,其实是相当费钱的。
开源相当于把打井工具给免费了。一共需要5米的井。它给你先打出3米。你剩下的是整好你的眼光,看哪里容易出水,然后使劲磕下。
为了写这篇文章,也为了体验现在的模型在端上到底能跑成什么样子。我试了StableDiffusion。我架构思路还可以,操练细节实在不是我擅长的,但即使这样花了半天就跑起来了,虽然因为电脑比较破,跑得慢,但还是给我画了一张还行的猫出来。
这意味着什么?
这意味着通用的文生图这个级别的功能已经被大幅折叠,变成积木块,成本变成一个人一天了。类似的功能从网站后台管理到运维服务器管理在开源上还有很多。真正做好一个小的产品,核心技能变成很好的粘合技能。
其次就是通用大模型提供的机会。一共五米的井,开源给干了三米,剩下两米里你还不要完全自己整。编程这活它能给你干个大半。非常多的基础编程工作,你真不需要自己做,但要有底子能看明白,让人工智能帮你干活,你至少得能说清楚到底需要它干啥吧。
最后是整个互联网让流量、支付等一系列基础设施变得更成熟使用成本更低。
整合成本降低后,剩下考验的都是眼光,不要干大而全的,而是在某个点上有着切实的刚需。不管有什么机会,产品打不准,沙漠里打井也是白费。
这是产品经理的真机会也是大考。
否则在流量成本很贵的今天,是算不过来账的。这事的峰值,现在看是Midjourney,它们自己做模型,再有特色,商业规模就做得很大,更多的人未必能如此,但机会一样有的。
回到我们最头上和抖音的对比,你会发现在这种模式下,上面说的几个:开源、通用大模型、互联网基础设施扮演了抖音的角色,每个这类产品开发商就是MCN或者主播。基于公共基础设施来构建极其长尾的产品,而不需要平台方,这是个有趣的事。
1. 新组织模式
这类事,人力资本比现金资本重要。纯粹算算也就需要2~3个人已经可以撬动一个小产品。有产品有研发别的可以都折叠掉,正经的合伙模式。可以按照过去的融资模式找个天使,占个比例然后大家一起分钱。过去的投资目的很多时候是赚股份出让的钱,在这个上不行了。或者就像OpenAI那样约定个退出的优先权,赚钱的时候大比例优先给投资方,然后到一定额度投资方就退了。剩下的人继续赚后面的钱。从组织的稳定性上这种小团队最适合的是郭德纲于谦模式,赚钱就平分。
更关键的是这时候对人的要求发生了变化。
过去大分工体系下,需要的切块后的专业,现在则需要综合上的专业。
现在是每个方块都有了,需要能基于方块的原材料干出最后的圆或者其它什么形状。
这个转换是Midjourney一共才十几个人年收入近亿美金背后最应该被挖掘的启示。此前干成这样的是Instgram。
在AI崛起的时候的打井的模式忌讳人多。
2. 潜在风险
长尾区域的高频抖动导致这类产品未必能作为长久的事业。当年成功的共享软件很多,但一直留下来的其实并不多。典型的我们还记得的是什么呢?除了上面提到的Winrar.rar。
这是什么情况呢?
第一个很多长尾上的点会被相关的给吞掉,过去pdf转换是个很赚钱的独立工具后来很多工具都提供了这个功能。这是吞噬。
其次是同一个位置很多时候不会有那么多。每个点太小,数字空间里很难并立很多产品。有个小的软件叫Notepad++比较成功,但类似的其它的估计就没剩下什么了。
这反向决定了策略。
要极为灵活,快速行动,差不多了能卖就卖了。不要在不能贪婪的时候贪婪。
个体上机会会波动,但整体上持续周期可能比想得长。
这条高频波动的长尾,会在漫长的时间里不停地归并重组,但要到稳态还需要较长时间,主要是因为AI的影响更为深远。可见的范围里不就还有区块链和元宇宙呢么?那部分和AI的连接会给这个领域注入持续的动力。
五、小结
把这条路走通的人很像当年的个体户,一个人或者很少几个人就完成了商业闭环。我以前提过一个说法叫宏观问题微观求解,大意是说宏观困境往往需要在微观做出新的突破并逐渐改变。如果这种“屁胡”真的足够多,那就会改变就业的形态,也许就可以在底层培养一种昂扬向上的种子吧。
最后要说的是:我这是做自上往下看,做趋势说明,真做的话你赚钱不会给我,赔了也不要骂我......
这篇说的是长尾尾部的情况,往上回溯相关部分的文章参见:《AI Agent:大模型与场景间的价值之桥,但不适合当纯技术看》。
本文来自微信公众号:琢磨事(ID:zuomoshi),作者:老李话一三
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