生成式AI浪潮所带来的产业热潮仍在延续,但与此同时,一些变化也正在悄然发生。
今年以来,大模型公司的发布会风向,已经从去年强调参数规模、算力规模、Token数,变成强调大模型赋能产业、场景结合、行业结合。一些AI公司开始集中为自家的AI产品投放广告。
中国人工智能生成内容(AIGC)应用市场正迎来快速发展期。根据最新的《中国AIGC应用全景报告》(下称《报告》)数据显示,预计2024年中国AIGC应用市场规模将达到200亿人民币,到2030年将达到万亿规模,成为全球AI领域的重要增长点。(文末附报告领取方式)
在这百亿市场里,一些特征开始显现。B端产品成为主力,占据了整个大模型市场中八成的营收,但C端产品半数还是以免费为主。AI原生应用越来越被重视,占比近六成。多模态技术作为AIGC的大趋势,其应用产品占比已接近50%,预示着未来人机交互将更加自然和多元。
生成式AI浪潮所带来的产业热潮仍在延续,但与此同时,一些变化也正在悄然发生。
找场景、积累优质数据
如果注意观察,可以看到,今年大模型公司们的发布会,风向已经从去年强调参数规模、算力规模、Token数,变成强调大模型赋能产业、场景结合、行业结合。
与场景结合成为了今年的核心议题。而与此同时,这一轮大模型浪潮,又是一个高度资源密集型的“游戏”。要想在这个浪潮中先让自己活下来,就必须率先实现自我造血,B端客户有直接的业务需求,是率先能看到营收的一个市场。
因此,在找场景的过程中,先服务B端市场也是多数大模型企业会选择的路径。也正如《报告》所示,当前,B端产品占据了大模型产品市场80%的营收。
梦饷科技是率先用上大模型产品的电商企业。梦饷科技所处的电商赛道,也是目前业界普遍认可的AI最适用的行业之一。公司CTO曹均涛说,梦饷科技已经使用了百度、阿里等公司的大模型产品,但是公司没有固定唯一的选择,而是根据不同的大模型特点,在业务侧不同流程选择适用的产品,针对不同的大模型梦饷科技都做了审核流程,客观评价大模型生成的质量。
尽管B端有明确的业务使用,但当下的AIGC应用产品使用效果还不能达到优秀。AIGC应用产品落地的首要因素是场景与技术的匹配,技术成熟度决定落地速度,而这离不开海量优质数据的支撑。
曹均涛表示,一些厂商则经常去往梦饷科技沟通使用效果,今年厂商们确实都还在寻找如何更好适配场景。对于大模型产品而言,更多的沟通、反馈,意味着更多的优质数据,这是产品适配场景的重要因素。
魔珐科技在今年上线了一款AIGC一键生成3D视频的产品“有言”。公司CEO柴金祥也告诉《科创板日报》记者,今年做的最多的事情就是叮嘱客户多用公司的产品,多反馈。
这一方面是市场教育,另一方面,就是积累数据。在柴金祥看来,业务数据是稀缺资源。特别是高质量的有业务属性归类的业务数据会极具价值。大模型产品要更好适配,还是需要在不同行业深入企业,频繁使用,多次反馈,积累尽量多的优质数据,形成数据的雪球效应,来优化模型和产品。
AI公司们开始集中投广告
在大模型行业,今年另一个显著变化就是,一些AI公司开始集中为自家的AI产品投放广告。
以B站为例,用户可以看到不少关于智谱AI、文心一言、Kimi Chat、通义千问等产品的广告,与之相关的使用教程、案例分享等也不胜枚举,不少内容看上去也是AI公司和UP主的营销合作。这也在侧面反映厂商们让AIGC应用走向市场的决心。
国内现阶段,在B端市场,多数企业还是以包括按照时间段收费、按API接口调用量收费以及各种包含硬件的交付项目。C端市场AIGC应用的收费模式,主要则是围绕产出内容收费、订阅/会员制付费等,但成熟的产品少之又少,多数C端产品还是免费模式。
如此一来相应的问题也随之产生,大模型技术应用和商业化是否已经成熟到可以烧钱抢用户的阶段?当越多的用户涌入,意味着越大的算力成本,此时巨大成本投入,企业能否持续支撑?
一个更残酷的事实是,目前C端的AIGC产品市场里,前期各大应用上线不久,在迎来快速大规模增长后,现在的日活跃用户与月活跃用户的比例以及留存率,并不理想。
QuestMobile数据显示,头部AIGC APP运营数据活跃率低,均在20%以下;忠诚度方面,3日留存均在50%以下;流失风险高,部分APP的卸载率在50%以上。
一名互联网行业分析师向《科创板日报》记者表示,尽管到目前为止,大模型产品的商业化仍处在初级阶段,还没有看到成熟的商业模式跑通。但是当下节点,占领用户心智,扩大用户基数和积累数据做训练,更会是企业的考量。
无论如何,商业化仍然是摆在这些大模型企业面前的核心问题。
在魔珐科技CEO柴金祥看来,对于科技企业而言,商业化最重要的还是PMF(Product Market Fit,产品市场匹配度),产品和市场匹配,增长就会很快。而能否匹配,用半年一年时间就能验证。
魔珐科技主要是做3D虚拟人和3D内容。柴金祥坦言,在以前,公司其实一直实在做项目,这意味着交付周期长且利润低,并且很难规模化。因此,魔珐科技两年前开始了产品化,去形成规模化的能力。