低訓(xùn)練成本對(duì)算力的影響？國(guó)產(chǎn)大模型廠商競(jìng)爭(zhēng)格局與梯隊(duì)評(píng)估, 大廠模型商業(yè)化路線, 25年應(yīng)用展望
要點(diǎn)
- 國(guó)內(nèi)大模型競(jìng)爭(zhēng)格局，其實(shí)豆包調(diào)用量一直在環(huán)比往上，能否評(píng)價(jià)下現(xiàn)在整體大模型，國(guó)內(nèi)結(jié)構(gòu)是什么？例如第一梯隊(duì)、第二梯隊(duì)是哪些？
- 今年下半年，個(gè)人觀察到模型加速商品化、模型價(jià)格戰(zhàn)，當(dāng)時(shí)訪談豆包，他們價(jià)格已經(jīng)殺到基本上不賺錢、文本模型虧錢的程度。您剛剛提到，第一、第二、第三梯隊(duì)，內(nèi)容、數(shù)據(jù)有差異化，但從最終用戶使用角度而言，是否有很大的區(qū)別？另外2025年，大模型價(jià)格戰(zhàn)在今年會(huì)以什么方式展開？Deepseek V3入局后，是否加速模型競(jìng)爭(zhēng)？是否對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格有很大壓力？
- 您剛提到，To B部署里，可能模型調(diào)用沒有很貴，但相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)或PaaS層服務(wù)，會(huì)以較高價(jià)格捆綁，但例Deepseek發(fā)布后，它作為開源模型，您說的這些數(shù)據(jù)庫(kù)管理方法、相關(guān)軟件棧，它也有開源solution。對(duì)于一些企業(yè)，是否降低了他們從模型到部署過程中的自建門檻？它可以基于開源參數(shù)、finetune自己模型、部署在自己環(huán)境里。當(dāng)然可能會(huì)做云計(jì)算的算力，但是否把大廠能做的事扁平化，大廠相對(duì)而言做的事更少？
- To C場(chǎng)景還有什么變現(xiàn)手段？策略是什么？如果不靠模型盈利，To C市場(chǎng)會(huì)有哪些？
- 貴司相關(guān)的打法或策略是什么？
- 展望下AI如何賦能百度、騰訊等其他公司？
- 關(guān)于模型，對(duì)于DeepSeek V3這種工作，以后對(duì)于算力需求影響如何看待？有觀點(diǎn)認(rèn)為其顯著下降算力需求，因?yàn)槌杀窘档停钥赡軐?duì)未來算力消耗量下降。第二種觀點(diǎn)，認(rèn)為其降低行業(yè)門檻、成本后，其他可以自己訓(xùn)練模型的玩家數(shù)量會(huì)增加，且推理市場(chǎng)打開后，可能對(duì)算力需求量上升，您如何看待這兩種觀點(diǎn)的矛盾，您更相信哪一個(gè)？
- 展望2025年，在大模型領(lǐng)域或應(yīng)用層，應(yīng)該主要關(guān)注哪些內(nèi)容？
以下是專家觀點(diǎn)：
Patrick：國(guó)內(nèi)大模型競(jìng)爭(zhēng)格局，其實(shí)豆包調(diào)用量一直在環(huán)比往上，能否評(píng)價(jià)下現(xiàn)在整體大模型，國(guó)內(nèi)結(jié)構(gòu)是什么？例如第一梯隊(duì)、第二梯隊(duì)是哪些？
專家：個(gè)人認(rèn)為，這個(gè)賽道里，第一梯隊(duì)是這樣：先從總量上，一是百度、字節(jié)、騰訊、本公司，還有獨(dú)角獸頭部，如Kimi、智譜、百川。第一梯隊(duì)有幾個(gè)特點(diǎn)；第一，模型能力還行，第二是用戶量、商業(yè)化已經(jīng)走到相對(duì)一個(gè)階段。另外Deepseek也算第一梯隊(duì)，V3出來之前，可能是第二梯隊(duì)靠后一點(diǎn)位置，V3出來后，暫時(shí)可以放在前七名里，這里主要拼模型能力。第二梯隊(duì)是獨(dú)角獸里面后面幾家，如MiniMax、零一萬(wàn)物等，包括老牌互聯(lián)網(wǎng)如360、訊飛、商湯等。第三梯隊(duì)，大概10到15名之間，如剛興起的一些新玩家，如天工AI、Scale AI。第一梯隊(duì)幾個(gè)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量、算力、模型能力比較先進(jìn)，后續(xù)在第一梯隊(duì)里面排名往上提升的，可能如字節(jié)，字節(jié)模型能力其實(shí)一般，雖然用戶量很大，但模型不是排第1~2名，而是靠后一點(diǎn)，騰訊模型能力也一般，為什么放在第一梯隊(duì)？因?yàn)樗麄儸F(xiàn)在重投入，在數(shù)據(jù)層面他們較高的壁壘。百度、騰訊和字節(jié)，背后都有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有幾個(gè)特點(diǎn)，例如字節(jié)的數(shù)據(jù)，頭條、新聞、抖音，都是自有生態(tài)數(shù)據(jù)，外部獲取不了。這些廠家，依托于自己強(qiáng)大的數(shù)據(jù)壁壘，再加上不斷追趕的模型能力。字節(jié)雖然模型一般，但模型都已經(jīng)比較全，文本、音頻、視覺都有，再隔一兩個(gè)季度，基本上要看齊更頭部模型能力，所以個(gè)人認(rèn)為，字節(jié)可能會(huì)往上排，基于其用戶量多，數(shù)據(jù)量?jī)r(jià)值凸顯。本公司模型能力較強(qiáng)、技術(shù)上較強(qiáng)，但是弱項(xiàng)是數(shù)據(jù)沒有騰訊、百度、字節(jié)這么多，因?yàn)楣静皇莾?nèi)容大廠，它是做電商、生態(tài)的，所以未來可能在頭部里面排名第3~4，數(shù)據(jù)可能在短期之內(nèi)無(wú)法追趕，只能依托于自己被投企業(yè)的數(shù)據(jù)，包括CSDN、知乎、微博等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在好的數(shù)據(jù)都藏在APP里，并非web端的，也爬不到。所以頭部客戶里，會(huì)出現(xiàn)以大廠核心玩家占據(jù)整個(gè)市場(chǎng)，其他家往后排。包括創(chuàng)業(yè)公司，智譜、Kimi，雖然模型有段時(shí)間領(lǐng)先，但后續(xù)他們可能往后排，因?yàn)榇蠹夷Ｐ驮絹碓浇咏罄m(xù)拼算力、拼數(shù)據(jù)的情況下，他們可能會(huì)相對(duì)弱一點(diǎn)，對(duì)他們而言，可能接下來要去找細(xì)分賽道，做出他們的特點(diǎn)，不要和大廠PK主場(chǎng)景，可能才會(huì)有生還機(jī)會(huì)。
Patrick：今年下半年，個(gè)人觀察到模型加速商品化、模型價(jià)格戰(zhàn)，當(dāng)時(shí)訪談豆包，他們價(jià)格已經(jīng)殺到基本上不賺錢、文本模型虧錢的程度。您剛剛提到，第一、第二、第三梯隊(duì)，內(nèi)容、數(shù)據(jù)有差異化，但從最終用戶使用角度而言，是否有很大的區(qū)別？另外2025年，大模型價(jià)格戰(zhàn)在今年會(huì)以什么方式展開？Deepseek V3入局后，是否加速模型競(jìng)爭(zhēng)？是否對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格有很大壓力？
專家：在模型賽道里，12月31號(hào)時(shí)，本公司已經(jīng)首先表態(tài)，把上一代視覺推理模型兩個(gè)版本都是降價(jià)：一個(gè)是50%+，一個(gè)是80%+。降價(jià)比例較大，從價(jià)格角度，大廠可能會(huì)持續(xù)往這條路走，一方面迫于競(jìng)爭(zhēng)壓力，一方面本身有成本優(yōu)化方式來使成本降低。所以整個(gè)市場(chǎng)上，不要看單獨(dú)靠模型盈利多少。模型調(diào)用方面，無(wú)論是十億還是數(shù)十億、萬(wàn)億級(jí)token，未來只是收入之一，整體還是希望通過低價(jià)牽引行業(yè)快速商業(yè)化。在最近第四季度，雖然公司B端用戶量從十幾萬(wàn)漲至三十幾萬(wàn)，但模型調(diào)用次數(shù)還沒有這么高，基于現(xiàn)在模型還不夠好、生成速度慢、生成質(zhì)量不高，另外價(jià)格也是一部分原因，所以未來通過低價(jià)方式，一是應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，二是把B端客戶迅速融入自家生態(tài)、快速業(yè)務(wù)上線、推送到B端或者C端客戶手上用起來，只有用起來后，大廠未來才有可能賺到錢。基于大廠盈利邏輯不靠模型，其盈利是：第一，如果是B端，要做捆綁式銷售，模型本身成本較低，但客戶用時(shí)要選很多其他東西、周邊產(chǎn)品，例如數(shù)據(jù)庫(kù)、算力、插件，搜索、BI、PaaS、SaaS等，這些依然保持較高利潤(rùn)率，通過低利潤(rùn)模型調(diào)用加上高利潤(rùn)率產(chǎn)品綁在一起，把利潤(rùn)率做起來，這是大廠的策略。Deepseek產(chǎn)品比較單一，畢竟只是一個(gè)模型，雖然降價(jià)，再和大廠PK時(shí)，沒有產(chǎn)品矩陣概念，在競(jìng)爭(zhēng)上無(wú)法去和大廠去正面競(jìng)爭(zhēng)。對(duì)于這些公司，未來除了模型以外，還需要產(chǎn)品化的東西。今年，大家視野要稍微開闊一點(diǎn)。第一，不要盯著模型本身盈利或價(jià)格，而是要看這個(gè)方向有沒有衍生出更多應(yīng)用。只有應(yīng)用落地，被廣泛B端、C端用起來后，整個(gè)市場(chǎng)才真正活躍起來，否則模型只能停留在自己平臺(tái)上自用，沒有生態(tài)在賦能，或還沒遷移過來，這樣量起不來，商業(yè)化也會(huì)受阻。另外競(jìng)爭(zhēng)格局層面，未來，Deepseek技術(shù)畢竟還是一個(gè)文本模型，隨著技術(shù)發(fā)展，可以加速文本模型和海外的差距，甚至局部超過，這種技術(shù)是可行的，但是這種技術(shù)別指望可以復(fù)制到其他模態(tài)，如音頻、圖像、視頻等都是新模型架構(gòu)，不是純transformer，它是diffusion transformer或其他架構(gòu)。大家也在研究哪些可以沿用到其他模型。如果只是停留在文本模型，對(duì)于往后發(fā)展的多模態(tài)模型，沒有構(gòu)成特別的算力需求降低等方式，而是把文本模型加速應(yīng)用創(chuàng)新和落地。
Patrick：您剛提到，To B部署里，可能模型調(diào)用沒有很貴，但相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)或PaaS層服務(wù)，會(huì)以較高價(jià)格捆綁，但例如Deepseek發(fā)布后，它作為開源模型，您說的這些數(shù)據(jù)庫(kù)管理方法、相關(guān)軟件棧，它也有開源solution。對(duì)于一些企業(yè)，是否降低了他們從模型到部署過程中的自建門檻？它可以基于開源參數(shù)、finetune自己模型、部署在自己環(huán)境里。當(dāng)然可能會(huì)做云計(jì)算的算力，但是否把大廠能做的事扁平化，大廠相對(duì)而言做的事更少？
專家：可能性是有的。Deepseek釋放出來的內(nèi)容，行業(yè)這些玩家能否用起來？如果要私有化部署，技術(shù)上是可行的。他完全可以去買一套一體機(jī)，如10臺(tái)、20臺(tái)來本地部署。對(duì)云方面，個(gè)人認(rèn)為，云在整個(gè)生態(tài)大頭，基于特殊行業(yè)會(huì)做一些私有化部署，而大部分行業(yè)是上云。例如生物醫(yī)藥、生命科學(xué)或金融，這些賽道較喜歡私有化部署，其他賽道，如互聯(lián)網(wǎng)、汽車、教育，大部分還是公有云，因?yàn)楣性瞥杀镜汀⑺懔U(kuò)展更彈性，在這個(gè)賽道里，會(huì)有一些玩家喜歡私有化部署，但主流還是上云。
Patrick：To C場(chǎng)景還有什么變現(xiàn)手段？策略是什么？如果不靠模型盈利，To C市場(chǎng)會(huì)有哪些？
專家：關(guān)于字節(jié)，整個(gè)生態(tài)圍繞內(nèi)容、視頻、文字這些信息，是內(nèi)容搬運(yùn)工，內(nèi)容找人的商業(yè)策模式，疊加電商、廣告，背后邏輯都圍繞信息，只是信息是商品、視頻還是文字。背后核心邏輯還是通過信息傳達(dá)、精準(zhǔn)匹配，實(shí)現(xiàn)廣告匹配，從這方面收費(fèi)。所以其發(fā)展方向，是在面向內(nèi)容創(chuàng)作賦能UGC。不管是豆包，還是豆包下面其他產(chǎn)品矩陣，核心邏輯有幾點(diǎn)，第一，賦能生態(tài)創(chuàng)作者，用工具完善創(chuàng)作。創(chuàng)作過程中，衍生出收費(fèi)模式，例如基礎(chǔ)版，每天做低分辨率480p的20個(gè)版本。超過部分收費(fèi)，這是第一種方式，即按量、AIGC、UGC生成次數(shù)來收費(fèi)，基于接下來在社交平臺(tái)會(huì)出現(xiàn)一些AI生成東西，背后要有一套工具，有對(duì)應(yīng)的收費(fèi)模式。第二種，在電商導(dǎo)流部分，字節(jié)為什么要做豆包？其認(rèn)為下一代AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用里，電商流量會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)移，從過去TikTok、抖音上找產(chǎn)品，變成從豆包入口找產(chǎn)品。這就為何其打通整個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)，主要是基于奔著流量遷移。它已經(jīng)感知到字節(jié)可能被新應(yīng)用顛覆，還不如自己做顛覆自己的產(chǎn)品出來。所以其下一個(gè)商業(yè)模式，是從AI搜索當(dāng)作入口，問信息、搜索信息，并連帶廣告模式。現(xiàn)在以文本為主，而下一步可能用多模態(tài)搜索，多模態(tài)搜索可以穿插小廣告來變現(xiàn)。第三種，硬件是應(yīng)用的擴(kuò)展，目前的硬件不是前幾年老技術(shù)做的AI硬件，現(xiàn)在都是生成式、個(gè)性化，可以做出全新體驗(yàn)，這種體驗(yàn)是應(yīng)用延展，從APP延展到耳機(jī)或其他自硬件，背后可以和智能體對(duì)話，也會(huì)長(zhǎng)出商業(yè)模式：第一，可以買硬件，從硬件上賺錢，第二可以買套餐，例如喜歡某個(gè)數(shù)字網(wǎng)紅的智能體，給他充值、送卡，可以出很多玩法，用戶上癮。用現(xiàn)在技術(shù)和智能體聊天，智能體會(huì)很懂你，和他越深入，他會(huì)越來越懂你，會(huì)上癮，而上癮就要付錢，這是一種模式。這是字節(jié)打法。
Patrick：貴司相關(guān)的打法或策略是什么？
專家：本公司，本身目前核心策略還是守住基本盤，用新技術(shù)賦能電商，主要用技術(shù)提效降本，給商家賦能。商家多賣貨，GMV上升后，公司從商家收到的錢就多，這是本公司核心邏輯。第二個(gè)核心邏輯，是用這種技術(shù)把公司云拉升起來。公司的云業(yè)務(wù)，在IaaS時(shí)代，是整個(gè)云算市場(chǎng)number one，全球第三，國(guó)內(nèi)第一，而面向未來，云計(jì)算市場(chǎng)要發(fā)生技術(shù)遷移。所以公司要引領(lǐng)市場(chǎng)。其商業(yè)化是把AI賦能后所有產(chǎn)品重構(gòu)。公司現(xiàn)在50~60%產(chǎn)品，大部分都已經(jīng)完成重構(gòu)，有些正在重構(gòu)、優(yōu)化中。已經(jīng)上線產(chǎn)品，如智能客服、導(dǎo)購(gòu)、內(nèi)容審核、BI、大數(shù)據(jù)、Maxcomputer等，很多背后技術(shù)已經(jīng)發(fā)生重構(gòu)。因此，公司要用AI重構(gòu)產(chǎn)品、賣出新價(jià)值，用新產(chǎn)品來服務(wù)客戶，為客戶創(chuàng)造價(jià)值，客戶買單，這是商業(yè)化邏輯。后續(xù)，公司會(huì)做很多C端產(chǎn)品，AI驅(qū)動(dòng)硬件。過去硬件是補(bǔ)貼式銷售，而現(xiàn)在硬件本身就要產(chǎn)生價(jià)值，不再補(bǔ)貼。例如最近10月份推出的閨蜜機(jī)，貴的要5000多，便宜的要2700多。毛利率很高。疊加硬件背后的OS，也是AI驅(qū)動(dòng)的。例如閨蜜機(jī)有很大的屏，可以買東西，也可以投廣告。所以硬件單獨(dú)是一條線。另外C端方面，如夸克現(xiàn)在變現(xiàn)方式包括：第一，里面有免費(fèi)的教育，但高級(jí)功能也要付費(fèi)，它可以解決大部分功能，但如果要找專線人來指引也要付費(fèi)。另外包括健康教育、健康問答等，基礎(chǔ)的問答可以回答，但高階問答、連真人背后的醫(yī)生，是需要有分成。AI搜索，如果提供基礎(chǔ)事件，他可以解答，但如果有些知識(shí)點(diǎn)要找老師給來講課，他可以賣課，而賣課也有分成。所以這些互聯(lián)網(wǎng)玩法，有了流量以后，會(huì)衍生出很多變現(xiàn)方式。以上只是目前能夠看到，還有很多未來新玩法，隨著這些產(chǎn)品上線會(huì)誕生出來。
Patrick：展望下AI如何賦能百度、騰訊等其他公司？
專家：百度本身是為了搜索，現(xiàn)在也要自我顛覆，只是百度決心還沒這么強(qiáng)，它單獨(dú)做了文小言，其實(shí)就是新一代搜索，現(xiàn)在上線是4.0的收費(fèi)、每個(gè)月59塊，用AI加百度搜索來提供服務(wù)。所以百度這種公司，未來搜索本身要進(jìn)行重構(gòu)，只是現(xiàn)在AI搜索不盈利，還是靠傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)版搜索來廣告和導(dǎo)流。現(xiàn)在還沒有訂閱費(fèi)之外新收費(fèi)方式出來。其他公司，有產(chǎn)品矩陣，圍繞著賦能生產(chǎn)力提升，包括視頻編輯、新推出的秒答等，這些是基礎(chǔ)功能加高級(jí)功能收費(fèi)的商業(yè)模式。騰訊，本身是做C端社交媒體，所以騰訊因?yàn)楝F(xiàn)在還沒有完全像字節(jié)這么猛，產(chǎn)品相對(duì)較少，主要元寶。元寶是做AI搜索定位。AI搜索，個(gè)人認(rèn)為，可能還是持續(xù)走免費(fèi)路線。未來可能在AI搜索里，做高級(jí)功能訂閱或廣告導(dǎo)流方式，其本身不太會(huì)走低端付費(fèi)方式。
Patrick：關(guān)于模型，對(duì)于DeepSeek V3這種工作，以后對(duì)于算力需求影響如何看待？有觀點(diǎn)認(rèn)為其顯著下降算力需求，因?yàn)槌杀窘档停钥赡軐?duì)未來算力消耗量下降。第二種觀點(diǎn)，認(rèn)為其降低行業(yè)門檻、成本后，其他可以自己訓(xùn)練模型的玩家數(shù)量會(huì)增加，且推理市場(chǎng)打開后，可能對(duì)算力需求量上升，您如何看待這兩種觀點(diǎn)的矛盾，您更相信哪一個(gè)？
專家：個(gè)人觀點(diǎn)傾向第二種。第一種視野窄了一些，DeepSeek現(xiàn)在是文本模型，隨著模型分類及未來發(fā)展，一定奔著多模態(tài)走，當(dāng)下技術(shù)并不會(huì)復(fù)制到更先進(jìn)的模型架構(gòu)，所以它偏向于文本模型創(chuàng)新。在短期內(nèi)看似乎是對(duì)訓(xùn)練算力需求下降，但從大盤上看，模型訓(xùn)練玩家就少，就這么十幾家，影響算力需求主場(chǎng)景還是隨著應(yīng)用推廣、上線后，能夠獲取海量C端、B端客戶的拉升的算例需求。個(gè)人觀點(diǎn)，第一，DeepSeek的創(chuàng)新的確能夠降低算力成本，好處是加速自有大語(yǔ)言模型技術(shù)迭代，基于DeepSeek開源，在上面衍生出各種細(xì)分版本出來，在未來一兩個(gè)季度可能會(huì)有DeepSeek V3 - ，這個(gè)“-”是后續(xù)迭代出來的新版本，這可能會(huì)發(fā)生，這迭代本身就拉起算力需求，大家可能會(huì)租云去做深度后訓(xùn)練或微調(diào)，所以加速自身技術(shù)迭代，縮短和海外大模型差距，降低了普通大眾門檻。另外，由于模型本身迭代加速，應(yīng)用也會(huì)加速。因?yàn)锳I應(yīng)用特點(diǎn)，基于通用模型去做應(yīng)用做不出太多特色，這個(gè)功能可能大廠已經(jīng)做過，如果能在較好模型上做出需要的那種應(yīng)用，一定是專屬模型，所以“one product one model”，應(yīng)用背后需要專門模型來支撐，例如MiniMax有自己的音頻文本模型，所以才能做出新意，如果調(diào)用 OpenAI的模型或其他公版模型，做不出那個(gè)能力。例如，MiniMax虛擬社交里有個(gè)重要的功能是個(gè)性化對(duì)話，其特點(diǎn)是每個(gè)角色發(fā)音、聲色、語(yǔ)氣、性格不一樣，因此需要可以調(diào)模型的敏感度，例如哪些話能說、哪些不能說等，這些可以基于開源模型設(shè)置、調(diào)整，才能做出較好產(chǎn)品體驗(yàn)。由于模型門檻降低，加速應(yīng)用創(chuàng)新，進(jìn)而自然拉升算力需求。最后，隨著大模型門檻降低，會(huì)加速基于文本模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用創(chuàng)新，從而驅(qū)動(dòng)算力加速，另外多模態(tài)里，這些技術(shù)無(wú)法復(fù)制，至少現(xiàn)在還沒有辦法復(fù)制，傳統(tǒng)等視覺模型還是需要強(qiáng)大的算力支撐。
Patrick：展望2025年，在大模型領(lǐng)域或應(yīng)用層，應(yīng)該主要關(guān)注哪些內(nèi)容？
專家：應(yīng)用層，在過去一年里，已經(jīng)跑通三個(gè)核心場(chǎng)景。第一個(gè)核心場(chǎng)景是AI搜索。已經(jīng)廣泛影響普通人獲取信息方式。當(dāng)習(xí)慣用了AI搜索時(shí)，基本就不用百度或Google搜索。最好的是海外Perplety AI，國(guó)產(chǎn)的如秘塔AI、360的納米搜索等，這些應(yīng)用滲透越來越高。目前主要滲透在技術(shù)研究、學(xué)生人群，后續(xù)也會(huì)往普通人群遷移。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有10億用戶，而現(xiàn)在AI搜索用戶大概是六七千萬(wàn), 滲透率還是處于早期, 還有20倍上升空間,所以Al搜索是第一個(gè)賽道, 要去關(guān)注,而且可以跑出商業(yè)模式。第二是反復(fù)強(qiáng)調(diào)的Al教育. 該市場(chǎng)上玩家沒那么多 字節(jié)本來做了一個(gè)高斯, 但是是海外版, 國(guó)產(chǎn)例如精準(zhǔn)學(xué), 也開始在慢慢往這方向遷移,有些做成學(xué)習(xí)pad, 有些做成app, 例如Echo英語(yǔ)口語(yǔ).目前A可以做打斷式學(xué)習(xí)和指導(dǎo), 不是以前簡(jiǎn)單把視頻放一下, 用戶跟著學(xué)和看. 而現(xiàn)在可以將一個(gè)知識(shí)點(diǎn)反復(fù)問它, 直到聽懂為止,是交互式教學(xué)。第三是虛擬社交. 已經(jīng)被驗(yàn)證出能走出商業(yè)模式。要看用戶體驗(yàn), 所以虛擬社交也是第三個(gè)要去關(guān)注的賽道。第四個(gè) 賽道, 硬件賽道里很多產(chǎn)品會(huì)出現(xiàn)。會(huì)重構(gòu),基于硬件和之前邏輯發(fā)生重大變化, 變化有幾個(gè)特點(diǎn): 第一,端側(cè)模型變得越來越小, 進(jìn)而可以去植入到端側(cè)來幫助提升軟體驗(yàn), 所以會(huì)產(chǎn)出AI伴侶。例如以前的娃娃機(jī),甚至高端一點(diǎn)的給成人的產(chǎn)品, 例如可以做大一點(diǎn),你可以和它聊天, 情感陪伴. 這個(gè)產(chǎn)品有人在做, 且公司已經(jīng)拿到較不錯(cuò)的融資。另外是機(jī)器人, 有些是玩具式機(jī)器人, 例如把它做成擎天柱, 用語(yǔ)音控制, 做復(fù)雜動(dòng)作, 會(huì)編程可以做一些很多玩法。核心點(diǎn)是在生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的趨勢(shì)下, 很多A|硬件都可以值得再做, 類似吳曉波在年會(huì)上說過,創(chuàng)新用戶體驗(yàn). 為企業(yè)挖掘用戶需求 創(chuàng)造市場(chǎng)提供新方向, 所以AI硬件需要關(guān)注。這個(gè)賽道里, 一是大品類例如PC, 手機(jī) 中小品類, 一是玩具AI眼鏡。為什么Al眼鏡在這個(gè)賽道上可以再做? 以前Al眼鏡有幾個(gè)重要特點(diǎn): 以前A|較傻. 較重, 較貴。現(xiàn)在如海外Meta已經(jīng)推出自己的眼鏡, 貴的才1000多美金, 國(guó)產(chǎn)版,例如雷鳥, 只要一兩干。這種產(chǎn)品是第四代可穿戴設(shè)備, 第一代是普通藍(lán)牙耳機(jī), 第二代是智能手表,第三代是雙耳耳機(jī), 第四代是A|功能智能眼鏡, 這種眼鏡只有49克, 很輕,可以續(xù)航六個(gè)小時(shí)以上,最重要是可以有兩種配置,種帶攝像頭, 一種不帶攝像頭。帶攝像頭的產(chǎn)品, 連接到視覺理解模型, 例如看圖書館、博物館, 觀察藝術(shù)品,游客不知道它是什么, AI可以把看到畫面解讀, 這是全新體驗(yàn)。另外是和人聊天, 如果他說語(yǔ)或法文, 用戶聽不懂, 可以讓Al翻譯, 實(shí)時(shí)對(duì)話 另外包括需要用到藍(lán)牙耳機(jī)的產(chǎn)品, 都可以同步復(fù)制過來,所以這是一種新品類, 通過Al加持帶來新體驗(yàn)、需求。紀(jì)要私享圈
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