隨著AI技術的不斷進步，大模型的應用前景廣闊，但企業(yè)在獲客、留存和技術發(fā)展上面臨諸多挑戰(zhàn)。本文將分析這些問題，并探索如何突破困境，創(chuàng)造AIGC的殺手級應用。
一、獲客成本
無論是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)還是AIGC獲取新客戶的成本都很高。
而獲客成本是評價企業(yè)是否長期可持續(xù)增長的關鍵指標之一。需要注意的是，獲客成本不僅僅是廣告開支，還包括營銷和銷售人員的人工成本，創(chuàng)意、內容產(chǎn)出方面的額外成本等以及一些其他運營成本等，所有這些因素都應該算進獲客成本里。
筆者統(tǒng)計了古早互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)2021年各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的獲客成本：
一個明顯的趨勢是，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的獲客成本都在不斷攀升。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所面臨的增量空間也逐步收窄，無論對于互聯(lián)網(wǎng)巨頭還是中小企業(yè)，新增流量都已然成為了稀缺資源。
獲客成本貴，誰能留住用戶，誰贏！
二、字節(jié)跳動自身獲客運營成本
時下說字節(jié)跳動為流量之王應該沒有爭議，但是字節(jié)跳動抖音自身的獲客成本極其昂貴，且新用戶增長放緩。
2020年3月25日 字節(jié)跳動通過傳統(tǒng)渠道的獲客成本已經(jīng)高達60元，獲客成本已經(jīng)高于同期的微博，繼續(xù)擴張需要支付更高昂的獲客成本和推廣費。
如今花旗、高盛和摩根大通是字節(jié)跳動尋求95億美元貸款融資的協(xié)調銀行，貸款期限三年，最多可延長至五年。
這些資金也將用作營運資金。
字節(jié)跳動APP全球月活超過25億，但是依然再缺流量的狀態(tài)。
對字節(jié)跳動來說靠娛樂內容圈進來的用戶，能夠每個環(huán)節(jié)將流量變現(xiàn)才能贏！
三、國產(chǎn)AI大模型產(chǎn)品30日留趨0
國產(chǎn)大語言模型產(chǎn)品用戶30日留存幾乎為零。
這樣的用戶留存不僅讓人發(fā)問中國AIGC大模型會不會是曇花一現(xiàn)？30日后，國產(chǎn)AI大模型用戶流失嚴重，從字節(jié)的豆包，到百度的文心一言（現(xiàn)在改名文小言），用戶下載之后的30日內，使用率就都低于1%。
為何大語言模型幾乎沒2C的用戶，再怎么猛推就不行？
因為真正生產(chǎn)力場景，大家還是首選國外ChatGPT和Claude的。
因為國產(chǎn)AI大模型先天營養(yǎng)不良之外，投資枯竭也是中國AI落后的原因之一。
從整體AI融資頻次看，2024年，歐洲的AI初創(chuàng)公司進行了超過1700輪融資，其中超1億美元的融資高達14筆，僅次于美國。今年上半年，中國Al領域的融資總共只有265起。大模型炙手可熱，但AI訓練是需要海量資金和素材的。
我有個網(wǎng)友是開餐廳的，從2019年在老靜安一條弄堂深處做餐飲，第一年虧損過幾百萬，第二年繼續(xù)虧損，直到2023年餐廳才開始盈利，一開始虧損但堅持高規(guī)格，就是按照米其林黑珍珠的標準做飯，最后到如今算是虧損出來了，可能大語言模型產(chǎn)品需要像這家餐廳一樣需要資本堅持到太陽升起的那一刻。
但是這家餐廳在不停的迭代菜品、升級服務體驗和淘汰不合格的工作人員，不知道國產(chǎn)大語言模型有沒有這么迭代產(chǎn)品。
大語言模型產(chǎn)品一方面花費巨額營銷成本引流、另外一方面技術產(chǎn)品運營又在流失所有用戶。一根火柴兩頭燒，很快會燒疼肉！運營、產(chǎn)品、技術再不破局國產(chǎn)大語言模型將迎來破產(chǎn)潮！
四、技術差距真有這么大？
技術差距縮短到半年，集體進化到Turbo水平
2023年大模型領域，爭吵的最大話題，是國產(chǎn)大模型到底距離OpenAI，還有多遠的差距。
百度創(chuàng)始人李彥宏說只差兩個月，王小川說怎么可能，如今這一答案基本明了。
ChatGPT-4 Turbo是在2023年11月7日的OpenAI開發(fā)者大會上發(fā)布，讓當時的大模型界振聾發(fā)聵。但距離GPT上次更新已遙遙8個月，國產(chǎn)大模型在這期間分秒必爭，如今基本宣布自己已經(jīng)達到或超過ChatGPT-4 Turbo，也即意味著差距至少在半年之久。
但也有個別領域差異化領先，OpenAI宣布封禁國內地區(qū)的API調用的第二天，全球著名開源平臺huggingface（笑臉）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Clem在社交平臺宣布，阿里最新開源的Qwen2-72B指令微調版本，成為開源模型排行榜第一名。智譜開源了其第四代的GLM模型GLM-4-9B。GLM-4-9B開源模型綜合能力相比 ChatGLM3-6B 提升 40% ，中文學科能力提升 50%，最高支持達 1 百萬 tokens 長文本，支持 26 種語言。
技術上有錨點，可以學習對方的長處，去從開源LLM中借鑒預訓練的架構，層、和工程配置。
但是將技術制成產(chǎn)品確實差距比較明顯。微軟小冰做TTS（文本轉語音）歷史時間沒有10年也有8年了，這個技術本身貌似很成熟，但是等到2017年Transformers架構出來之后微軟小冰的TTS再也不香了。
一個技術上看似差別不大，從技術產(chǎn)品架構到制成產(chǎn)品上，其給用戶的體驗結果會差別非常大。
“比行業(yè)同類產(chǎn)品便宜90%”“兩款產(chǎn)品免費”“全線降價”近2個月，字節(jié)、百度、阿里云、智譜AI等國內大模型領軍企業(yè)紛紛宣布調降生成式人工智能大模型（以下簡稱“大模型”）產(chǎn)品和服務使用價格，不少大模型產(chǎn)品價格降幅達50%以上，有的產(chǎn)品價格降幅甚至超過90%。
阿里云宣布通義千問GPT4級主力模型QwenTurbo、QwenPlus等9款主力AI大模型全面降價。其中，QwenLong API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，最高直降97%。估算，降價后1元錢大約可以買到200萬字符，相當于5本《新華字典》的文字量。
字節(jié)跳動旗下火山引擎推出的豆包大模型以“更強模型，更低價格，更易落地”為服務特色，降價后豆包大模型最強版本的主力模型推理輸入定價只有0.0008元/千tokens。
降價就是內卷，且不算技高一籌的競爭，勉強適合大廠，不適合大語言模型創(chuàng)業(yè)公司也不適合六小龍。
2. 2B還是2C
這是大語言模型產(chǎn)品團隊是否有智慧的問題。
2B是考驗產(chǎn)品穩(wěn)定性，運營的推廣力，針對大語言模型LLM的功能是否能夠賦能B端企業(yè)用戶的需求，是否能夠在LLM技術上持續(xù)的引領技術潮流。
2B的大語言模型產(chǎn)品需要團隊相對穩(wěn)定，技術相對領先、運維能力卓越、有持續(xù)的虧錢能力也很關鍵。
2C就是產(chǎn)品技術運營體系流暢，技術的新穎性吸引用戶，產(chǎn)品流暢度激發(fā)用戶分享，產(chǎn)品粘性運營留住用戶。
2B適合血戰(zhàn)、2C適合有創(chuàng)意的產(chǎn)品，前者適合大廠資本儲備雄厚，后者適合小廠創(chuàng)新能力卓越！
六、沒有應用，大語言模型一切歸0
2B是將大語言模型的API接口吐給B端企業(yè)，這類企業(yè)很多是2C、2B都有在做，假如大語言模型的應用沒有創(chuàng)意，那么后面的企業(yè)不會再接接口對接。
開源和閉源，沒有王牌應用無論開源還是閉源都會死翹翹。谷歌的Android之所以開源非常成功，是因為移動手機上Ios閉源能夠做非常成功的應用，谷歌順水推舟將這一個項目開源給無需驗證結果是否有用的企業(yè)用戶。
大語言模型無論閉源還是開源都沒有見證過Killer APP的價值點在哪。
大語言模型是否沒有應用價值？我認為大語言模型有非常高的應用價值，只是目前的大語言模型公式?jīng)]有做出殺手級應用而已。
七、什么樣的大語言模型應用應該算好應用？
今日頭條在2012年8月上線后，運營90天就獲得了1000萬用戶。不到半年，在加入字節(jié)跳動全面負責商業(yè)化的張利東的操盤下，以國美北太平莊店的一條促銷廣告，跑通了個性化推薦的信息流廣告模式。
到2016年，字節(jié)跳動的廣告收入飆升到80億左右。
抖音的賺錢速度與規(guī)模，比今日頭條更快。2019年，字節(jié)跳動整體收入在1200－1400億元量級，其中廣告收入占比超85％，抖音貢獻了約一半。
AIGC的殺手級應用會比字節(jié)跳動的用戶增長更快，商業(yè)模式更棒，因為AIGC的數(shù)據(jù)更精準，AIGC的效率也就更高。
AIGC具有天然的全球屬性，AIGC對自然語言的理解能力能夠通過各種跨語種的考驗，所以殺手級應用的出現(xiàn)不會局限于某一個地域，一出生就會全球化。
3. 產(chǎn)品技術誰更重要
筆者本人是讀軟件工程專業(yè)的，特別了解很多同學的作風，每個工程師都覺得自己很牛，有的工程師還不好意思承認自己的弱點，例如有的工程師認為做市場就是丟人，自己工程能力這么牛，不愿意去了解市常導致工程師閉門造車。
這里借用喬布斯的一句名言：“光有技術是不夠的。技術只有與人文相結合，才會帶來讓我們心靈歌唱的結果。”
AIGC上半場是算法工程人員引領團隊做數(shù)據(jù)清洗、做數(shù)據(jù)集、做預訓練，做調優(yōu)，做基礎模型。當這些做完一輪之后。AIGC的下半場是要挖掘AIGC的應用場景，塑造AIGC的案例，打造AIGC的工具，然后總結出AIGC的方法。
所以AIGC接下來需要AI產(chǎn)品帶領AIGC團隊像上半場AIGC算法工程帶領團隊一樣突破！
AIGC的殺手級應用不再局限于手機、不再局限于智能家居、不再局限于智能汽車，AIGC的殺手級應用是可以貫穿手機、機器人、汽車和萬物互聯(lián)！AIGC殺手級應用將在2026年前展現(xiàn)于市場�。�！
專欄作家
連詩路AI產(chǎn)品，公眾號：連詩路AI產(chǎn)品。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，《產(chǎn)品進化論：AI+時代產(chǎn)品經(jīng)理的思維方法》一書作者，前阿里產(chǎn)品專家，希望與創(chuàng)業(yè)者多多交流。
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
