为什么我对AI的商业化悲观

AI赛道目前几种细分:

1、做LLM基座大模型,训练贵、服务器算力贵、大厂红海竞争激烈,商业化还很难无论2C卖会员还是2B卖token。大厂专属,属于战略性投入,包括chatgpt都不挣钱,其他公司也别想了。

2、做垂直大模型,先不说商业化的问题了,高质量的垂直领域大数据都搞不来。IBM搞沃森都失败了,谁家公司真有信心能商业化成功?基于transformer的确对预训练阶段的数据结构化、打标要求低了,但同样的,训练出来的模型也很难用于严肃情景。

3、做workflow和agent的低代码saas平台,类似dify和coze。但这种平台技术含量不高,没太大壁垒,更重要的是,它的目标用户是谁?C端消费者不会用,门槛高了。B端公司也不会用,小B没人懂,大B自己基于LangChain开发个系统就好了。有一定基础的开发者可能更感兴趣,但这种人在公司基本人微言轻,要不了多少预算。而且dify建的agent能干嘛呢?快速搭个RAG,以及自动化一些体力活?这就注定了dify的价格高不起来。低价saas,有成功的商业案例吗?看看有赞股价跌成什么样了,港币几分钱一股。。。

4、非LLM的AIGC,比如midjourney,sora之类。midjourney商业化是非常成功的,可能是因为公司人少,而他们又是AI生图第一个出圈的。但未来怎么样,真不好说了,一方面开源模型越来越多,另一方面基于开源模型做saas服务的公司也有了不少,比如网易就基于stable diffusion搭了个saas出来。竞品会越来越多,未来利润怎么样不好说。算力、存储、开发团队算下来,成本不低的,如果用户付费率下降,还是不是个好生意呢?反正我是自己电脑做的本地部署,一台6000多的游戏本就搞定了,图片完全免费生成。

5、AI行业应用。目前看下来,只有基于RAG做个私有化知识库比较热闹,但这玩意儿没太多应用场景,更没有什么门槛。和有asp之后,出现cms一样,是个入门级的应用,和商业化八杆子打不着。现在800块建站多了去了。RAG未来也就这待遇,用chatGPT或dify 甚至几分钟就可以搭一个了[黑线],你说怎么卖钱吧?

AI agent,特别是垂直行业的AI agent似乎是众望所归,但agent能做到的事情,现在的程序多写几个if else真的也都能做到。没有什么是agent能做但传统编程做不到的。除了交互体验上支持多模交互,以及更好的nlp能力,agent暂时并未让我看到太多惊喜。这也是为什么open ai说他们不期待更优秀的大模型,而是更期待有创意的agent的原因。关于agent在行业的深度应用,大家都在等有创意的团队给出好的实践,那种传统编程做不到的产品。真的很难。

这轮AI感觉很热闹,但往商业化上一想,又感觉哪哪都堵着。12345都有机会,但又都不容易。

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