文|娛樂資本論 付夢珍
“海馬體一覺醒來，腰子被AI噶了?！?/p>
7月19日起，人臉識別妙鴨相機(jī)火爆全網(wǎng)，用戶可以一鍵生成古風(fēng)、港風(fēng)、民族風(fēng)、證件照等20多種風(fēng)格的照片。去年，海馬體全國600多家門店營收20多億。如今AI一鏟子下去，主打?qū)懻娴恼障囵^祖墳要飛了，背后的創(chuàng)業(yè)者卻賺得盆滿缽滿。
但在許多AI創(chuàng)業(yè)者看來，妙鴨并無高門檻。因此小智在不少AI創(chuàng)業(yè)群里，看到各個大拿捶胸頓足，遺憾自己為何沒用推出類似產(chǎn)品，也有創(chuàng)業(yè)者生氣自己也有此類創(chuàng)意，但產(chǎn)品還在打磨沒法趕上這波熱潮。
事實上，大模型之下，諸多創(chuàng)業(yè)者正在殫精竭慮的打磨產(chǎn)品，試圖推出下一個“妙鴨”。不久前，娛樂資本論采訪了6位轉(zhuǎn)行AI或進(jìn)行AI創(chuàng)業(yè)的職場人他們的故事也引發(fā)了很多人的共鳴。如今，也有新的職場人和娛樂資本論講述了他們的AI職業(yè)故事。
這其中，有清華畢業(yè)生用一個月的業(yè)余時間，完成了無代碼AI工作流產(chǎn)品的創(chuàng)建；有人從內(nèi)容行業(yè)轉(zhuǎn)行Prompt工程師，笑言正在革自己的命；有人致力于開發(fā)面向C端的產(chǎn)品，要用流量變現(xiàn)；有人在為企業(yè)打造私有化數(shù)據(jù)庫；有日本留學(xué)生積累了大量英偉達(dá)顯卡，稱要在國際局勢動蕩的情況下做算力生意，讓我們聽聽他們的故事。
01 在應(yīng)用層，創(chuàng)業(yè)公司沒什么技術(shù)壁壘
我叫畢瀅，2016年從清華研究生畢業(yè)，學(xué)的專業(yè)是精密儀器。畢業(yè)后我創(chuàng)業(yè)做了一款教育產(chǎn)品，之后被有道收購。去年，我在做TikTok直播數(shù)據(jù)分析SaaS產(chǎn)品時，會用GPT3幫生成產(chǎn)品的介紹文案等。
GPT3的文案應(yīng)用能力很強(qiáng)，現(xiàn)在寫代碼的能力越來越強(qiáng)。寫文案沒有對錯，但代碼是確定性的能力。所以，如果要做自動化流程，AI寫代碼的能力非常重要。
純靠大模型很難生成確定性結(jié)果，但通過工作流引導(dǎo)的方式，就能達(dá)到相對確定性的效果。工作提效需要準(zhǔn)確性。
比如，我想把一篇文章總結(jié)成音頻導(dǎo)出思維導(dǎo)圖。如果純用聊天需要很多步，但我們可以通過設(shè)計工作流的形式固定步驟。
我用了一個月的業(yè)余時間做了這款產(chǎn)品。最近也用這款產(chǎn)品給一家公司設(shè)計了了一套智能客服的回復(fù)工作流系統(tǒng)?，F(xiàn)在AI能替我節(jié)省30%的工作量。
我的產(chǎn)品是無代碼的AI工作流，用戶可以通過拖拽的方式，把不同節(jié)點像連線一樣連起來，實現(xiàn)一套自動化的工作流。
下一個階段是用戶設(shè)計好工作流后，可以把它發(fā)布為網(wǎng)頁應(yīng)用。其他人可以接入使用這套工作流，實現(xiàn)多人協(xié)作。
我發(fā)布了兩個版本，一個是在線SaaS 版，一個是開源版，能在本地跑。
目前主要是C端客戶在用，我需要他們的反饋進(jìn)行產(chǎn)品完善，再推給B端。這個平臺會支持不同的人創(chuàng)建不同的工作流。坦白說，目前還沒到用戶能自己設(shè)計的階段，后期我會出講解視頻。
盈利主要是B端和海外。很多創(chuàng)業(yè)者在給B端做私有化部署，但很多中小型企業(yè)只需要公有云版本的AI工作流就行。
你問我技術(shù)壁壘在哪里？我只能說除了大模型公司在數(shù)據(jù)和訓(xùn)練上有壁壘，做應(yīng)用的公司技術(shù)上沒什么壁壘。
AI產(chǎn)品目前主要是兩波，第一波是ChatGPT剛出來的套殼模型。第二波是結(jié)合企業(yè)痛點做的垂直行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用。你了解行業(yè)，知道行業(yè)痛點，有獨(dú)家數(shù)據(jù)都是優(yōu)勢。當(dāng)然，也要比誰的產(chǎn)品想法更新奇，推廣力度更大，獲客能力強(qiáng)。AI是近十年最大的機(jī)遇點，現(xiàn)在國內(nèi)有很多垂直行業(yè)的需求沒被滿足，比如政府現(xiàn)在不能用OpenAI的產(chǎn)品。妙鴨這款產(chǎn)品找到了非常巧妙的切入角度，排隊生成的機(jī)制只需要一臺機(jī)子工作即可，節(jié)省了成本。
目前我的產(chǎn)品不太需要大規(guī)模的推廣和研發(fā)投入，沒那么需要融資。我打算到9月份左右功能完善后，再向B端推這款產(chǎn)品。
02 Prompt工程師：我在革自己的命運(yùn)
我之前是內(nèi)容編輯，現(xiàn)在做Prompt工程師，相當(dāng)于用GPT顛覆曾經(jīng)的行業(yè)，革自己的飯碗。
我的日常工作是通過修改Prompt生成長文，個人修改的幅度基本不到10%，發(fā)在某平臺上測試流量，檢查AI生成的內(nèi)容數(shù)據(jù)如何。
我每天要總結(jié)內(nèi)容的數(shù)據(jù)情況。未來，我打算做100個賬號集中測試。
GPT出現(xiàn)了之后才叫自媒體時代，每個人都是主編，不需要記者和編輯，給AI改Prompt就可以產(chǎn)出內(nèi)容。很多人說AI產(chǎn)出的內(nèi)容太程式化，其實是你不會用Prompt。優(yōu)秀的Prompt，需要你具備計算機(jī)知識的相關(guān)背景，用寫代碼的方式提示AI。
人類科技產(chǎn)品是黑箱，沒人知道能產(chǎn)出什么內(nèi)容。未來3-6月內(nèi)，GPT的能力還會有大幅度提升。
大模型公司發(fā)展的方向之一，是讓AI自動產(chǎn)出內(nèi)容，代替原本的大V。平臺和用戶要的是好內(nèi)容，不管這個內(nèi)容是不是AI產(chǎn)出的。
妙鴨很火，但如果妙鴨不提供更多場景的Lora，用戶很快會膩。上傳用戶圖片煉專屬Lora很吃算力，大公司看不上，小團(tuán)隊玩不起。不知道妙鴨團(tuán)隊部署了多少顯卡，但如今看他們有點像ofo的思路，即租車費(fèi)不重要，數(shù)據(jù)才重要。以后妙鴨可以用這些數(shù)據(jù)生成數(shù)字演員各種模型，前景廣闊。
03 AI的潛力和輿論的水分一樣大
我本碩都是普通學(xué)校，很難進(jìn)入知名融資圈，一直做技術(shù)。2016年創(chuàng)業(yè)做公司，業(yè)務(wù)主要是網(wǎng)站和小程序開發(fā)?，F(xiàn)在，我們接MJ、SD，再加上PS做文生圖和視頻的小程序，用戶可以上傳素材生成內(nèi)容。其他的產(chǎn)品還在保密階段，怕你寫了發(fā)了別人搶掉了。
我們不擅長搞關(guān)系，接不到B和G端的單子，主做C端。很多人說C端不好盈利，我不擔(dān)心這個，有流量就可以有盈利。我們現(xiàn)在有幾千個用戶，信息差很大，用戶新奇感還在。
現(xiàn)在很多AI創(chuàng)業(yè)公司在做私有化知識庫，這是大趨勢。7月18日，國家出臺了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，它的大邏輯是公有AI需要合規(guī)，但私有AI不受限制。出于這個角度，公司也需要建自己的私有化知識庫。
現(xiàn)在AI的潛力和輿論的水分一樣大，大公司為了股價吹曝AI，互聯(lián)網(wǎng)是戲子在表演，傻子在付錢。像百度的繪畫大模型文心一言只是套殼，國內(nèi)有一家算一家。投資人也知道水分大，但是有人買單就行。用戶試用之后發(fā)現(xiàn)了差距，輿論回落。但毫無疑問，AI屬于未來。
04 你的專業(yè)背景才是你的壁壘
我今年40歲，由傳統(tǒng)行業(yè)的管理人員，轉(zhuǎn)為AI浪潮下的創(chuàng)業(yè)人員。去年，我在處理文字的時候用了GPT3，效果不太好，GPT3.5的效果提升了很多，GPT4則有了質(zhì)的飛躍，非常強(qiáng)大。
我們公司之前做音樂，今年三月份成立了AI公司，叫MBM OpenAI GPT。核心成員七個人，其中四個技術(shù)人員。
普通GPT4每個對話只能處理幾千字，但32K模型能處理超過2萬字的文稿。我們拿到了AzureGPT套模型商業(yè)授權(quán)，其中Gpt4-32K我認(rèn)為是最有價值的。目前國內(nèi)只有三十家左右的公司，擁有該模型的商業(yè)授權(quán)。
目前業(yè)務(wù)主要有以下幾塊。一是智能客服產(chǎn)品，讓客服在交流上更加智能化，同時集成后端的各類工作流程。比如，用戶反饋空調(diào)問題，客服可以自動記錄并查詢之前的維修記錄，派發(fā)維修師傅，后續(xù)反饋信息，定期回訪復(fù)查等。我們希望通過與行業(yè)頭部的合作，做行業(yè)專屬的垂類AI產(chǎn)品，向整個行業(yè)推廣。
二是垂類的行業(yè)應(yīng)用，現(xiàn)在很多AI產(chǎn)品屬于消費(fèi)級，ToB專業(yè)性不夠。比如MJ生成的中式建筑設(shè)計圖，像但不夠規(guī)范，需要垂類數(shù)據(jù)才能出標(biāo)準(zhǔn)模型。我們在和國內(nèi)知名的地產(chǎn)集團(tuán)研發(fā)模型，預(yù)計八九月份可以發(fā)布。
三是AI應(yīng)用平臺，我們做了一個AI的產(chǎn)品網(wǎng)站，用戶可以生文、生圖，4月上線。這個平臺主要給ToB、G的企業(yè)應(yīng)用，相當(dāng)于展示能力的名片。之后，我們打算部署開發(fā)者平臺，提供大語言模型應(yīng)用市場，讓開發(fā)者把產(chǎn)品放在平臺上，讓客戶看到，搭建雙方合作的平臺。
開發(fā)者上傳的應(yīng)用，我們會做審核以及申報，這也是我們的優(yōu)勢之一。你現(xiàn)在去百度上搜GPT，其實大部分是翻墻不合規(guī)的，但我們沒有這個困擾。我們和官方下轄的數(shù)據(jù)服務(wù)中心深度合作，產(chǎn)品申報上有優(yōu)勢。
我們和上海的創(chuàng)業(yè)者公共實訓(xùn)基地合作，在創(chuàng)業(yè)基地提供AI技術(shù)，為廣大創(chuàng)業(yè)者服務(wù)。也在摸索如何將AI植入工作流中，和商業(yè)場景深度結(jié)合。
很多人會說現(xiàn)在大模型不能生成優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，這其實和提示詞還有預(yù)訓(xùn)練有關(guān)。比如，你用 Zero shot方式。寫之前我不給你案例，只說目標(biāo)文章的結(jié)構(gòu)性特點，大模型會照貓畫虎出內(nèi)容，質(zhì)量比較水。但是如果能提前在大模型中訓(xùn)練你過去的文章，文本效果會很好。
現(xiàn)在做AI，還是需要你結(jié)合自己的專業(yè)背景，形成護(hù)城河。如果你在自己的行業(yè)做了十幾年也沒有清晰的認(rèn)知，妄圖在AI的風(fēng)口里飛起來，很難。
05 通用AI用戶少，我們轉(zhuǎn)做垂類細(xì)分場景應(yīng)用
我們公司成立于2007年，之前主要給企業(yè)軟件開發(fā)，包括小程序和企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用，客戶超過一千多家企業(yè)。
從3月份開始，我們有部分員工轉(zhuǎn)做AI應(yīng)用研發(fā)，以算法工程師為主。我們產(chǎn)品主要有三方面，一是開源模型LLAMA、ChatGLM等模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練和語料整理等。二是結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)，為企業(yè)提供文案創(chuàng)作。三是開發(fā)運(yùn)營AI應(yīng)用C端產(chǎn)品，包括：JEEMOO AI工具集，虛擬人小程序。其中虛擬人小程序，是一款基于AI開發(fā)了一款虛擬角色的產(chǎn)品，包括廚師、心理醫(yī)生、英語老師等，用戶可以設(shè)置自己感興趣的對話角色。目前，這款產(chǎn)品是我們開拓C端用戶的一個嘗試。
其實最開始我們做了一款對話產(chǎn)品推給B端用戶?；卦L的時候發(fā)現(xiàn)，很多用戶不知道能用這款產(chǎn)品做什么。針對這個問題，我們決定做垂類細(xì)分場景。比如醫(yī)生、律師可以直接用自然語言和AI交互。
企業(yè)部署方面，我們最成熟的業(yè)務(wù)是文案創(chuàng)作、智能客服機(jī)器人，其他產(chǎn)品都在摸索中。今后我們會結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)，綁定更多的深度應(yīng)用場景，為給企業(yè)提供AI業(yè)務(wù)私有化或SaaS的解決方案。
我認(rèn)為AI的發(fā)展方向之一，是結(jié)合特定業(yè)務(wù)流程，設(shè)置不同AI代理角色。由AI自動拆分任務(wù)，反饋和評估結(jié)果，并自動優(yōu)化流程。比如，你告訴AI要去成都出差，AI可以自動告訴你需要穿什么衣服，訂購哪一個航班。
國內(nèi)一些大模型是開源的，可以給企業(yè)部署到本地的服務(wù)器，保證了數(shù)據(jù)的隱私性。而且很多開源模型對算力的要求逐步降低，不需要太高端的顯卡，訓(xùn)練成本控制可以控制在幾十萬之內(nèi)甚至幾萬以內(nèi)。未來每個企業(yè)都有機(jī)會擁有私有AI模型，適合企業(yè)內(nèi)部和外部的各種業(yè)務(wù)場景。
06 算力沒有技術(shù)門檻，就是秀肌肉
我20年前在日本留學(xué)，學(xué)機(jī)器人專業(yè)，這些年創(chuàng)業(yè)做IT技術(shù)服務(wù)公司。之前我們主要做云渲染、元宇宙。去年12月份，我關(guān)注到AI。
我們是一家在日本做分布式數(shù)據(jù)存儲的公司，從前年開始，屯了大概200張RTX 3090顯卡。今年2月，我們迅速轉(zhuǎn)型成為了算力提供的平臺，在日本建算力中心，未來半年內(nèi)，初步計劃是用1000張H100GPU和3000張使用RTX3090和RTX4090的GPU打造算力云，創(chuàng)建全球首個算力期貨交易中心，為企業(yè)提供API格式的StableDiffusion云服務(wù)。預(yù)計10月份可以提供服務(wù)。
因為中美關(guān)系，英偉達(dá)最高級的顯卡H100和A100都已經(jīng)禁止向華售賣，而且交貨期要一兩年。
算力上沒技術(shù)差異，只講誰的顯卡多，我沒有競品公司。等我建成3000張的H100的顯卡云的話，在亞洲我們是最好的算力供應(yīng)商。
AI最大的表現(xiàn)在這個元宇宙上，離開了數(shù)字世界，它只是降本增效的工具而已。VR、AR、XR沒發(fā)展起來的核心問題，是內(nèi)容輸出的成本太高，AI解決了這個問題。我覺得這一波的AI機(jī)會是VR眼鏡。此外，AI也會有很多細(xì)分產(chǎn)品。比如對普通人來說，他的數(shù)字人其實就是他的照片、聲音、行為體態(tài)。普通人沒有太多的影音數(shù)據(jù)，以后AI產(chǎn)品如何留下人的數(shù)據(jù)，進(jìn)行下沉領(lǐng)域的開發(fā)很重要。