AI應用，一場祛魅進行時

文 | kiki

在AI浪潮里，AI早期深度使用者與中國大模型公司們，對AI應用的理解正在發生改變。

去年此時，在由chatGPT卷起的AI原生應用熱中，人們更多討論的是，擁有場景優勢和擅長做產品的中國大模型企業如何能造出一個殺手級應用？類似的「爆款焦慮」也在行業間彌漫。但現在，談論「價值」的人越來越多了。在剛剛結束的2024年世界人工智能大會上，百度創始人李彥宏就發出了類似的「靈魂之問」：

“今天這個震撼發布，明天那個史詩級更新，但是我要問：應用在哪里？誰從中獲益了？”

不止是大廠，過去關注模型參數和榜單成績的大模型創業公司也開始將聚焦到應用融入具體場景和業務的價值。智譜AI CEO張鵬提到：“今年人們已經從關注大模型本身轉變為思考和討論大模型創造價值、賦能產業、落地應用，行業已形成共識，不再去討論大模型是不是必要，或者大模型好還是小模型好，行業已經轉變成更務實的狀態。”

但盡管態度發生轉變，一些具體的問題也隨之而來。不少投資人和從業者都曾預言，2024年將會是AI應用的爆發元年，同質化的應用爆發潮是否會造成一場新泡沫？當C端用戶和B端企業都開始關注大模型產生的價值，具體的落地之路，又應該怎么走？

比起眼前的熱鬧，一場關于AI應用的祛魅之旅卻在悄悄進行。

1、早期使用者，祛魅AI工具

熱衷于AI工具測評的張帆（化名）本職工作是一位程序員，副業是一名AI類博主，作為AI浪潮里的早期使用者，他的一個明顯感受是，比起此前測評各類AI工具的熱情，今年他覺得「越來越沒勁兒了」。

張帆提到一個細節，去年他的AI工具安利文下，每天都會有很多用戶求分享、求更新，由他組織的社群內，用戶對AI工具討論的熱情也一直很高，但從今年4月開始，氣氛開始轉冷。據他分析，像他這早期使用者很多都開始對AI工具祛魅：“大家目前都有一到兩個已經熟練運用在工作流中的AI工具了，能提高一定的工作效率，嘗鮮的熱情不大了。”

另一位古風AI繪畫博主也向「硅基研究室」表明了類似的觀點，比起去年各類AI繪圖工具在功能上的顛覆性迭代，盡管今年各大AI創意類工具依舊層出不窮，但今年她覺得很多功能都只起到「雕花作用」。

來自瑞典的內容創作音樂平臺Epidemic Sound發布的一份對創作者的調查報告也佐證了部分AI工具的早期使用者們對AI工具的態度，這群大眾印象中的技術狂熱者們，在2024年悄悄降低了某些工具的使用率。

在Epidemic Sound 調查的1500名內容創作者中，盡管有84%的內容創作者表示他們正在利用AI工具和應用輔助內容創作，但他們對頭部AI工具的使用率卻在逐年下降。

數據顯示，有84%的創作者在內容創作過程中積極使用了AI工具和應用程序，但人們對某些工具的使用率在今年卻有所看得見的下降。比如，如Midjourney和Adobe Firefly此類圖像或視頻識別工具，2023年，創作者對其的使用率為64.9%，但今年這一數字僅為46.5%。

這群早期使用者們祛媒AI工具的原因主要有兩點：一是擔憂生成內容的質量，包括準確性、偏見等。二是技術倫理問題，比如數據隱私，甚至有一位創作者直言：“使用AI來生成內容設計實際上比自己想出創意更耗時。”

“高科技產品推廣過程中，最危險的時刻就是從早期市場過渡到主流市場的階段。而能否贏得早期采用者，事關企業開拓任何一個高科技細分市場的成敗。”在《跨越鴻溝》一書中，硅谷著名科技營銷專家杰弗里·摩爾曾這樣寫道。這些早期使用者心態的變化已經釋放出一個關鍵的信號：

大模型和AI應用在觸達更多的早期使用者后，正站在一個接近早期大眾的鴻溝邊緣：如果跨過去，前方就是更廣闊的天地。

2、巨頭忙聚焦，創業派拓邊界

為了成功跨越這道鴻溝，中國大模型公司們已付出了不少的努力。

在剛剛閉幕的2024年世界人工智能大會上，比起去年大模型廠商們爭相講述的底座基礎模型的故事，今年廠商們的策展主題都集中在了對AI應用的展示上，向外界強調大模型「看得見摸得著」的實際價值。

復盤今年上半年中國大模型廠商們的動作，無論是有錢有資源的巨頭，還是包括MiniMax、智譜AI、百川智能、階躍星辰面等目前跑出來的大模型獨角獸，一頭按照進度表繼續卷底座模型參數和性能，另一頭抓緊落地大模型AI應用的落地，成了諸多技術非共識里的統一共識。

但在具體的戰略和動作上，這之中，巨頭與創業派間對AI應用的落地節奏與理解又有明顯的分化。

總結看來，大模型依舊是一門燒錢的生意，巨頭們忙著打散、重構與聚焦，創業派們則在拿到融資后，積極拓展自身的邊界。

巨頭之中，經歷了「打散-重構-聚焦」這一過程的代表案例就是騰訊和字節跳動，它們也是在「百模大戰」里被視為最不著急的兩家中國科技大公司。

今年5月，字節跳動AI大模型「豆包」全家桶終于官宣，月底，依托騰訊混元大模型的C端應用「騰訊元寶」也正式上線，在經歷了一段時間的內部賽馬后，字節與騰訊也不打無準備之仗，一個果斷前期行業價格戰，另一個則借力微信生態，直擊百度等先發大廠的腹地。

從兩家大廠的入局時間點來看，都足以印證對AI應用的重視。一方面，基礎模型層的價格戰，實則直接減少了開發層和應用層玩家們的成本，另一方面，在移動互聯網時代就擅長做應用、有生態的騰訊和字節，還瞄準了AI應用的分發環節，通過旗下的AI智能體創作與分發平臺「扣子」和「騰訊元器」，旨在建立AI應用從「開發-分發-應用」的閉環，這其實比OpenAI們此前做的「GPTs商店」多走了一步。

字節「扣子」和騰訊元器 圖源：截圖

另一邊的MiniMax、智譜AI、百川智能、階躍星辰等創業派則在積極拓展邊界，從效率類到娛樂類，從C端到B端，并不局限在單一場景，為的是探索更多的商業化路徑。比如強調超級大模型和超級應用「雙輪驅動」的百川智能在今年5月發布全新Baichuan 4系列模型時，也同步推出了首款懂搜索的AI助手「百小應」。另一家最新嶄露頭角的大模型創企階躍星辰同樣如此，在發布底座模型的同時，也推出了自研的個人效率助手「躍問」以及AI開放世界平臺 「冒泡鴨」。

某種意義上，兩條腿走路的雙輪驅動，既是一種理想狀態，也是一種無奈之舉。 智譜AI相關負責人曾提到，To B業務保證了公司基礎的規模化收入，To C方面的目標是培育顛覆性的「殺手級」應用。前者有著穩定明確的數字化和商業需求，后者早已在移動互聯網時代被印證為一門可行的生意。

但之所以說是「無奈之舉」則在于，競爭環境變得越發激烈了。一方面，隨著大模型「以價換量」興起， B端賣API的競爭也卷入了價格戰，在大模型在企業端的價值尚在探索時，「價格」這一敏感因素被放在了早期使用者面前。另一方面，C端產品的同質化問題，也逐步凸顯。

MiniMax創始人閆俊杰在被問及「國內有哪些挑戰是需要你們解決的？」這一問題時，就談到：“目前我覺得國內大部分公司還沒有形成差異化，模型水平、產品都差不多，所以就會變成拼價格。”

可以預見的是，無論是大廠，抑或是創業者，隨著未來AI濾鏡的衰退，技術的收斂以及用戶對AI應用的祛魅，更艱難的仗已經開始了。

3、對「超級應用」的重新理解

如《跨越鴻溝》中所提到的，從早期采用者到早期大眾，跨越這道「大模型使用鴻溝」最重要環節之一就是觸及早期大眾。此類人群的特點是，盡管他們也能想象新技術的好處，但是驅動他們最終為產品和應用付費，最終還是建立在強烈的實用主義上。

換言之，關注大模型實際產生的價值幾何，已成了更多人談起大模型落地的一個基礎條件。百度創始人李彥宏就提了一個觀點，今天的大模型廠商，要避免掉入「超級應用陷阱」，他給出的理由是，在AI時代，「超級能干」的應用比只看DAU的「超級應用」更重要。

從對爆款的流量焦慮轉向價值轉化的實用主義，這一定程度上是國內大模型廠商們在熱鬧之中的「冷思考」。一個殺手級應用的誕生，既取決于技術的成熟度，也取決于市場與用戶的接納度，據MiniMax創始人閆俊杰的預測，真正的殺手級應用（Killer App）至少要三年之后。

從當下的競爭環境來看，AI應用走向真正的普惠化與大眾化依舊還有很遠的距離。

首先，是仍需提升的模型能力。 隨著國內大模型能力的整體提升與技術升級，帶動推理成本的下降，同時開閉源共存下，也能滿足不同企業的成本或安全需求，但在一些共性問題上，模型能力依舊有很大的提升空間。

例如，在B端的行業和產業端，阻礙大模型落地的一個關鍵問題就是準確率，金沙江創投主管合伙人朱嘯虎此前就吐槽過：“今天大模型最大的問題是準確率太低。”一位醫療領域行業人士提到，像醫療和健康領域容錯性低的行業，大模型的準確度可能要95%以上才勉強可用，這就要求大模型廠商必須要找到行業與企業的核心痛點，與業務更好地適配，讓大模型從行業通才變成真正的業務專才。

C端也是如此。閆俊杰也說到，短期內MiniMax最明確的目標就是解決大模型的「錯誤率」問題：“比如現在30%的錯誤率，導致用戶大大減少。”

其次，是技術與場景的適配度，這是一個更系統化的問題。 從最先的概念驗證到真正走向商業閉環，并非是「每一個場景都值得用大模型重做一遍」。企業考慮的不僅僅是前期投入的成本問題，還有運維、服務響應等等，這就需要大模型企業和更多ISV和軟件廠商一起培育好、打造好大模型落地的相關服務生態。

除此以外，談應用爆發，無法離開談時代背景。2024年，在各大模型廠商競爭AI應用的同時，一批AI明星企業已經選擇提前退場。此前我們在《硅谷新一輪AI大爆炸后，初創企業們的「殘酷眾生相」》曾梳理這一進程，一場「裁員、出售、轉型」的AI浪潮已經襲來。

而在中國，類似的變革也在醞釀，相比去年「百模大戰」的瘋狂，今年以來，大模型賽道已稍顯冷靜，錢越來越集中在頭部的明星創企，后續在牌桌上繼續出錢的人也趨向于阿里、騰訊等頭部科技大廠。

國投證券在研報中指出，2024至2025年是AI落地應用的時間窗口，各類資源都會集中于對落地應用的攻克上，一個明顯的難點在于，受宏觀經濟影響，AI企業在成功之前有極高的「逆淘汰」風險，在一個收縮的大環境下，更需要準備充足的彈藥。

過去，這里的「彈藥」或許是算力或資金，但現在有了新的標準，比如成本、用戶心智、交互能力以及更多沉淀在具體業務中的應用價值，這對更多的中國大模型企業來說，是一個好的信號，因為應用催生問題，而中國企業總是擅長解題。

參考資料：

1、騰訊科技：《2024WAIC閉幕，我們整理了場內場外的AI辯論“修羅場”》

2、中國企業家雜志：《對話MiniMax創始人：如何打造AI時代最大的APP》

3、財經雜志：《讓企業為大模型買單，目前有四大難》

4、Business Insider：Creators are turning away from some AI tools, new data shows