文|劉曠
近年來，隨著國內AI技術的不斷進步與發(fā)展，AI大模型市場也開始持續(xù)走熱，并呈現(xiàn)出了爆發(fā)增長的趨勢。得益于此，國內各互聯(lián)網大廠、科技巨頭、創(chuàng)業(yè)企業(yè)等也都紛紛組建了大模型團隊，開拓了大模型業(yè)務線，以加速推動大模型的研發(fā)和商業(yè)化進程。
目前來看，大模型的商業(yè)應用前景十分廣闊，并有望為各個領域帶來更多商業(yè)價值。只不過，由于行業(yè)的特殊性，大模型的春風便最先吹拂到了內容創(chuàng)作領域，而以閱文、掌閱等為代表的在線閱讀平臺，也開始爭相搶占大模型落地的先機。
積極擁抱大模型
大模型以其強大的機器學習能力和廣泛的商業(yè)應用前景受到了諸多企業(yè)的青睞，但在在線閱讀這一垂直領域，暫時還沒有成功的先例，因此，作為行業(yè)頭部玩家的掌閱和閱文便也只能摸著石頭過河，開始探索如何在內容創(chuàng)作中有效發(fā)揮AIGC的作用。而在線閱讀平臺之所以積極擁抱AIGC，其中的原因不言而喻。
首先，AIGC能夠改變內容創(chuàng)作方式，推動內容領域創(chuàng)新，從而提升在線閱讀平臺的創(chuàng)作效率。AIGC可以更快地將文字轉變成音頻、圖片、視頻，幫助創(chuàng)作者解決一些重復性、消耗性的工作，使其能夠更好地滿足用戶的需求，提升內容生產的效率。另外，AIGC還能夠為內容創(chuàng)作者提供更多的創(chuàng)作思路和可能性，使其能夠實現(xiàn)創(chuàng)新性、個性化的內容輸出，從而助力在線閱讀平臺實現(xiàn)更精準的市場營銷和用戶服務。
其次，在線閱讀平臺擁有雄厚的多業(yè)態(tài)數(shù)字文化內容，能夠支撐起多模態(tài)AIGC產品的落地應用。由于多年扎根于互聯(lián)網數(shù)字閱讀服務領域，因此，無論是掌閱還是閱文，其業(yè)務枝蔓均已經觸達到了文字、音頻、短劇、動漫、影視等多個層面，可以說是積攢下了十分豐富的數(shù)字內容能力，以及能夠繼續(xù)發(fā)揮創(chuàng)造力的創(chuàng)作者資源。而這一完整的數(shù)字內容生態(tài)，恰好能夠為AIGC產品的落地提供豐富的應用場景。
最后，AIGC能夠重塑在線閱讀平臺生產力，將平臺內容的商業(yè)價值和影響力進一步釋放。從商業(yè)角度來看，AIGC多模態(tài)產品的價值不容小覷。隨著大模型向圖、文、視頻相結合的多模態(tài)數(shù)據(jù)的預訓練進化，大模型可以作為工具來加快漫畫、動畫、電影、游戲的生產，提高IP衍生品的生產效率，這極大地縮短了網文IP的開發(fā)時間和溝通成本。而在多模態(tài)融合的內容生產的新趨勢下，AIGC也將極大拓寬IP變現(xiàn)通道，提高IP變現(xiàn)效率。
掌閱“取長補短”
在數(shù)字化時代的當下，無論是對平臺還是個人而言，內容創(chuàng)作已經成為了最強勁影響力和流量的來源。因此，為了滿足更多用戶需求、獲得更多用戶關注，掌閱也開始積極探索AI技術在內容生成領域的應用，并取得了顯著成果。據(jù)了解，前不久，掌閱宣布正式接入市場上的主流AI大模型，將其運用于內容生成的Prompt Engineering工作，更進一步地提高了內容創(chuàng)作的效率和質量。
一來，掌閱接入的大模型擁有大量高質量的數(shù)據(jù)與計算資源，能助其高效、快速地生成流暢、連貫的內容。通用AI大模型是憑借大量數(shù)據(jù)與計算資源，在長時間的訓練、推理下才達到高精度表現(xiàn)的。因此，AI大模型通過訓練海量的語料庫，能夠幫助掌閱的內容創(chuàng)作者快速生成各類文章、短視頻劇本、廣告文案等。換句話說，掌閱接入AI大模型，能夠為創(chuàng)作者提供豐富的靈感和創(chuàng)作方向，從而加快內容生成的速度，提升內容生成的質量。
?二來，掌閱接入的大模型擁有極強表現(xiàn)力和廣泛適用性，能助其更好、更快地處理多種復雜任務和需求。通用型AI大模型有著超大規(guī)模的模型參數(shù)量以及海量的訓練數(shù)據(jù)，這就使其不僅能夠被運用到更多不同的應用場景中，還具有了更多自主學習和優(yōu)化的能力，可以處理更為復雜的自然語言任務，生成自然流暢的對話與文本。而對掌閱來說，這種創(chuàng)新方法的接入，能夠使創(chuàng)作者更加高效地創(chuàng)作出符合用戶需求的內容，從而提升讀者的閱讀體驗。
三來，掌閱接入的大模型擁有強大的場景復用和優(yōu)化創(chuàng)新能力，能助其不斷提高內容的準確性和泛化能力。隨著大模型的數(shù)據(jù)量不斷飛速膨脹，大模型也可以在不同行業(yè)復用，這不僅可以縮短掌閱的開發(fā)周期，減少所需人力投入，也可以基于大模型的推理、常識和寫作能力，獲得更好的應用效果。而且，通過從海量的、多類型的場景數(shù)據(jù)中學習和總結，大模型也能夠憑借積累的經驗實現(xiàn)持續(xù)迭代，從而幫助掌閱進行內容上的不斷創(chuàng)新與優(yōu)化升級。
閱文“自給自足”
與掌閱接入了市場上的主流AI大模型不同，閱文則在網文這一垂直領域打造了一款專用大模型。根據(jù)相關報道顯示，前不久，閱文正式發(fā)布了國內網絡文學行業(yè)首個大模型“閱文妙筆”和基于這一大模型的應用產品“作家助手妙筆版”。而閱文選擇的這條完全不同于掌閱的大模型之路，也為其自身平臺、內容創(chuàng)作者和讀者帶來了一種全新的體驗。
一是，妙筆大模型更“理解”網文，其在網文內容生產領域的專業(yè)性，能助閱文形成差異化優(yōu)勢。當下各家AI大模型可謂是層出不窮，不同于其他不理解網文、不具備網文知識的大模型，妙筆大模型則被稱為“最懂網文的大模型”，不僅是國內首個網文大模型及其應用，還更了解網文知識，更熟悉各種網文作品的故事、角色、世界觀的設定，可以說是更懂網文梗，也更具網文感，因此也更容易給出更加詳細、準確和有建設性的答案。
二是，妙筆大模型更“懂得”作家，能切中作家痛點，在為閱文的作家提供創(chuàng)作動力的同時也能提升其創(chuàng)作效率。從輔助創(chuàng)作的角度來看，妙筆大模型能夠提供創(chuàng)作輔助、知識服務、多模態(tài)轉化等服務，給作者帶來無限可能性。而對于網文創(chuàng)作者而言，作家助手妙筆版能在世界觀設定、創(chuàng)作靈感、專業(yè)知識等方面為其提供助力，幫其減輕大量在內容創(chuàng)作初始階段冗余、枯燥的搜索整理等事務，使其能夠將寶貴的時間和精力都集中在創(chuàng)意的打磨上。
三是，妙筆大模型更“利于”IP孵化，能打造更高效、敏捷的IP轉化路徑，在IP生態(tài)層面為閱文打開更廣闊的想象空間。據(jù)了解，在IP孵化上，閱文的多模態(tài)大平臺將不再僅是文字層面的IP孵化，還將全面探索和完善包含有聲、漫畫、動畫、衍生品、游戲、影視等在內的立體化IP體系。而除了多元的形式之外，妙筆大模型還將構建新的IP上下游一體化生態(tài)體系，提高IP開發(fā)的產能與效率，為實現(xiàn)多模態(tài)IP體驗、一體化IP運營打開空間。
挑戰(zhàn)“如出一轍”
AIGC為整個在線閱讀行業(yè)按下加速鍵的同時，也帶來了一些挑戰(zhàn)和考驗。雖然積極探索與AIGC的融合，助力掌閱和閱文更大程度地發(fā)揮出了自身的優(yōu)勢，但這二者也少不了要面臨各種各樣的行業(yè)挑戰(zhàn)。因此，無論是對接入主流AI大模型的掌閱而言，還是對首創(chuàng)網文大模型的閱文來說，AIGC既是機遇也存風險。
事實上，從前文不難看出，盡管掌閱和閱文都是利用AIGC為內容創(chuàng)作及其IP開發(fā)賦能，但二者卻選擇了兩條完全不同的路線。不過值得注意的是，即便掌閱和閱文在AIGC方面的布局有所不同，雙方所面臨的挑戰(zhàn)卻是如出一轍的。
一方面，任何大模型的訓練都需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，這就會對平臺的技術和資源產生較高的要求。眾所周知，大模型需要大量的計算資源進行訓練和推理，而隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，大量的參數(shù)又需要大量的存儲空間進行存儲和傳輸。因此，無論是掌閱接入的通用大模型還是閱文開發(fā)的專用大模型，都對算法、算力、數(shù)據(jù)存儲空間有著極大的要求，這也就意味著需要高昂的訓練成本，而在人力、物力、財力上的投入對企業(yè)無疑不是一個巨大的挑戰(zhàn)。
另一方面，AIGC輸出的質量還有很大的提升空間，暫時還不能真正滿足平臺和讀者的精品化需求。結合大量的訓練數(shù)據(jù)和算法模型的AIGC技術，雖然可以幫助創(chuàng)作者提高寫作效率，但在生成小說時也可能會受到數(shù)據(jù)量、模型算法等因素的影響，導致生成的內容質量不穩(wěn)定，而且，AIGC沒有人類的情感和思考能力，也就會缺乏人類作家所具備的創(chuàng)意和靈感，這也可能會導致生成的作品質量較低或缺乏獨特性，也就很難做到真正符合創(chuàng)作者和用戶的需求。
總而言之，大模型市場即便已經十分火熱，但在技術創(chuàng)新、數(shù)據(jù)安全、市場推廣、相關法律法規(guī)健全等方面都還需要進一步的改進和完善。雖然相信未來會隨著大模型市場的不斷擴容，而涌現(xiàn)出更多的獨角獸企業(yè)，推動行業(yè)更快、更好、更穩(wěn)地發(fā)展，但在掌閱和閱文積極擁抱大模型的當下，二者想要實現(xiàn)更大的價值目標，也還需要更加努力才行。