AI技術(shù)越發(fā)展，AI應用越保守 | 焦點(diǎn)分析
文 | 周鑫雨
編輯 | 蘇建勛
2023 WAIC，參觀(guān)者臉盲大模型；2024 WAIC，大家開(kāi)始臉盲AI應用。
WAIC，世界人工智能大會(huì )，也是每年最重要的一場(chǎng)中國AI廠(chǎng)商“秀肌肉”T臺。2023年，大模型還是WAIC的絕對C位。展區的30多個(gè)大模型，一下子搬來(lái)了中國AI行業(yè)的半壁江山，惹得大家直呼“如果有哪家AI公司不做大模型，都不好意思露面了”。
那么到了2024年，若是不拿出點(diǎn)AI落地成果，AI公司恐怕也羞于露面。
WAIC 2024展覽。圖源：WAIC官方
但競走完500多家廠(chǎng)商的展位就會(huì )發(fā)現，除了被技術(shù)桎梏多年的具身智能終于迎來(lái)了落地的黎明，本該快跑一步的AI軟件應用，在落地場(chǎng)景上卻出奇的一致：
要么是附加搜索、創(chuàng )作、文檔總結等功能的生產(chǎn)力工具，要么是帶有AI角色扮演功能的社交應用。
“這會(huì )顛覆很多人對技術(shù)發(fā)展進(jìn)程的認知，”WPS的一名AI產(chǎn)品經(jīng)理告訴《智能涌現》，“越是走到技術(shù)發(fā)展的深水區，大家對AI應用的探索就會(huì )更保守。”
不確定的技術(shù)，保守的選擇
比起AI能做到什么，這屆AI廠(chǎng)商，更關(guān)心AI不能做到什么。
WPS的AI產(chǎn)品經(jīng)理告訴《智能涌現》，光表格一個(gè)場(chǎng)景，一年來(lái)WPS做了20多個(gè)功能，但在在內部評審會(huì )上又淘汰了十幾個(gè)。究其原因，一方面，大模型對于不少場(chǎng)景而言又宛如大炮打蚊子，成本高不說(shuō)，還多了不少復雜的工程問(wèn)題；另一方面則更為關(guān)鍵，外界對AI的預期太高，但實(shí)際能力又無(wú)法滿(mǎn)足需求。
生產(chǎn)和社交，經(jīng)過(guò)一年多的探索，是行業(yè)公認的大模型能快速落地，且產(chǎn)生更多玩法的兩個(gè)場(chǎng)景。
比如國內少數實(shí)現盈利的AI公司“出門(mén)問(wèn)問(wèn)”，工作人員告訴《智能涌現》，推出的四款AI產(chǎn)品中，商業(yè)化最為成功的是AI數字分身“奇妙元”。這款面向小B用戶(hù)的數字人制作工具定價(jià)還并不便宜，形象和聲音單獨收費，數字資產(chǎn)定制在8000元-50000元/分身不等，但由于瞄準了商家降本增效的剛需，續費率頗高。
出門(mén)問(wèn)問(wèn)的AI數字人動(dòng)捕生成。圖源：作者拍攝
這兩個(gè)場(chǎng)景，也幾乎成了國內大模型獨角獸的應用標配。新晉獨角獸的階躍星辰，推出了AI對話(huà)應用“躍問(wèn)”和AI角色扮演應用“冒泡鴨”，更注重To B的智譜AI，則在主打生產(chǎn)力工具“智譜清言”中，推出了不同角色Agent的定制功能。
而同樣兩手抓的MiniMax，其AI角色扮演應用“星野（Talkie）”在海外已經(jīng)取得了不錯的商業(yè)化成績(jì)，據《智能涌現》了解，自2023年6月上線(xiàn)以來(lái)，其總營(yíng)收規模已達到百萬(wàn)美元。
除了“可行”，生產(chǎn)和社交，又是放置仍和技術(shù)發(fā)展進(jìn)程下，都難以被顛覆的剛需場(chǎng)景。
“現在A(yíng)I的技術(shù)路線(xiàn)還沒(méi)完全收斂。”這是《智能涌現》在展會(huì )上聽(tīng)到的最具有共識的一句反饋。所謂的“技術(shù)路線(xiàn)不收斂”，可以簡(jiǎn)單理解為技術(shù)不夠成熟，當下無(wú)論是主流訓練架構Transformer，還是用于多模態(tài)探索的DiT（Sora底層架構），都尚未被證明是通往AGI的最佳解法。
技術(shù)還在快速迭代，這對應用探索而言，就意味著(zhù)時(shí)刻有被新技術(shù)顛覆和吞并的風(fēng)險。
“技術(shù)還沒(méi)有完全收斂，所以完全聚焦到應用上肯定是危險的。”面壁智能CEO李大海在WAIC的采訪(fǎng)中直言，“所以我覺(jué)得當前階段對大模型公司的技術(shù)要求其實(shí)是很高的。”他透露，當前面壁用于探索基礎模型迭代和應用創(chuàng )新落地的人力，各占了50%。
選擇在生產(chǎn)和社交場(chǎng)景落地，又成了AI廠(chǎng)商們最為保守的選擇。
階躍星辰的一名產(chǎn)品經(jīng)理告訴36氪，現階段的生產(chǎn)和社交AI應用，更準確而言是通用的“AI應用平臺”，“廠(chǎng)商們都在上面試水瞄準更細分場(chǎng)景的單點(diǎn)功能，能夠跑通的未來(lái)可能會(huì )被孵化為獨立應用”。
做好產(chǎn)品定義，管理用戶(hù)預期
展會(huì )上，若是問(wèn)廠(chǎng)商：“這些大同小異的AI應用，核心競爭力到底在哪里？”
除了“自研底層模型更穩定可控”“原始產(chǎn)品積累了大量用戶(hù)數據”之外，你很難聽(tīng)到有關(guān)新AI應用本身的描述。
“現階段大家都還在‘摸著(zhù)石頭過(guò)河’。沒(méi)有找到好場(chǎng)景，產(chǎn)品就很難談核心競爭力和壁壘。”一名看展的投資人告訴《智能涌現》。
MiniMax一名產(chǎn)品經(jīng)理同樣表示：“對于MiniMax而言，目前底層技術(shù)突破的優(yōu)先級會(huì )高于產(chǎn)品，模型底層有一定突破之后，才有可能根據產(chǎn)品定義去做相應數據的收集和模型的定向訓練。”
“重復造輪子”是技術(shù)落地初期的常態(tài)，不過(guò)即便如此，不少廠(chǎng)商都認為，初期的產(chǎn)品定義對于獲客、積累特定領(lǐng)域的用戶(hù)數據、尋找細分場(chǎng)景而言，依然有著(zhù)關(guān)鍵作用。
比如MiniMax將“海螺AI”定義為一個(gè)人格化的效率工具，上線(xiàn)了語(yǔ)音通話(huà)功能。MiniMax產(chǎn)品經(jīng)理告訴《智能涌現》，這一產(chǎn)品定義來(lái)源于內測期間對用戶(hù)需求的洞察：
“本質(zhì)上大模型是沒(méi)有形象的，但不少用戶(hù)好奇海螺AI的性別和外貌，我們覺(jué)得可以在這塊上做一個(gè)延伸。相較于文本，聲音的可用性會(huì )更多，比如口語(yǔ)練習也是一個(gè)剛需。”
相較于MiniMax的“人味”和月之暗面Kimi的“長(cháng)文本”，不少廠(chǎng)商推出的AI問(wèn)答助手形態(tài)的產(chǎn)品，則更加聚焦于行業(yè)，比如百川智能推出了聚焦醫療行業(yè)的AI健康顧問(wèn)，WPS AI又推出了政務(wù)版，螞蟻集團基于自身數據優(yōu)勢，推出了AI金融助理。
不過(guò)，也有廠(chǎng)商并不想一開(kāi)始就將落地場(chǎng)景定義得太有邊界。階躍星辰發(fā)布的AI效率助手“躍問(wèn)”，一口氣吃下了搜索、文件處理、創(chuàng )作、多模態(tài)理解等幾乎所有主流功能。
“躍問(wèn)”產(chǎn)品經(jīng)理對《智能涌現》表示，現階段的AI應用，更多地帶有收集數據，迭代底層模型的考量，而不把場(chǎng)景限定得太清晰，也是為了收集到更通用的用戶(hù)數據。
階躍星辰“躍問(wèn)”的多模態(tài)理解功能。圖源：作者拍攝
無(wú)論如何定義產(chǎn)品，AI產(chǎn)品經(jīng)理在意的，是管理好現階段用戶(hù)的預期。360的員工告訴《智能涌現》：“去年大模型把用戶(hù)的預期都拔高了，但應用落地和技術(shù)發(fā)展之間是有時(shí)差的，這就導致很多用戶(hù)對現在的AI應用不太滿(mǎn)意。”
照顧好剛需場(chǎng)景，將用戶(hù)從AI中所能得到的收益擺到明面上，是現階段AI廠(chǎng)商做產(chǎn)品的方法論。正如美圖CEO吳欣鴻所總結的：“告訴用戶(hù)，AI是來(lái)幫你們賺錢(qián)的！”
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