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文/撑迟

来源/银杏科技（ID:yinxingcj）

“下一件大事一开始看起来会像个大玩具。”

这句话出自知名风投公司a16z的激进合伙人Chris Dixon。技术带来的缺少革命不是瞬间降临，引发兴趣、激进广泛使用、缺少深度参与生产生活，激进新技术从玩具到工具再到成为基础设施是缺少一个市场教育的过程，谁领导了这个过程，激进话语权便会倾斜到他头上。缺少

2022年AIGC风头正劲，激进概念的缺少普及已经基本到位，却始终没有一个产品进入到受众的激进日常消费选择中。大厂的缺少研发成果展示应接不暇，所有信号都表明，激进AIGC若想进入C端市场不仅需要先进的缺少技术力，还得有场景化的应用开发。

棋局开始，总是先手优势，新市场的进入必须动作迅速且目的明确。

ChatGPT出道即巅峰的样本，也是对业内的警示。科技巨头如谷歌、Meta深耕AI多年，却是新秀企业后发先至。这项变革技术的代表产品名额已经被占去，后来者要想冒头将会面对更大的压力与挑战。

同样的情形正在国内上演，已经有创业公司嗅到AIGC的机会，意图利用独创产品抢摊登陆市场。大厂如百度在AI领域动作频发，又迟迟未见产品落地层面的规划。

谋定而后动能够规避风险，过分踌躇，则有可能错失良机。

先行者尝试

盯上AIGC机遇的并非只有头部企业，专注垂类技术的科技公司抢先实行商业化尝试，揭开了市场需求的一角，也暴露出潜在问题。

2022年12月，一款形似ChatGPT的国产AI虚拟聊天软件Glow，上架应用市场，并且迅速登上微博热搜。

应用介绍显示，Glow的主打功能是让用户与基于AI技术创造的“智能体”之间实时沟通、互动并建立情感连接。

用户可以持续与AI对话尝试让对方变成你所期待的模式，或者体验其他用户所创造分享的智能体并开启不同的话题，在社区中找到具有共同爱好的现实伙伴。

没有大公司背景，缺少营销推广，这款产品还是在短时间内累积起不小的热度。尤其在B站和小红书这类以兴趣作为社群聚合动力的平台上，涌现了不少讨论使用攻略与体验心得的内容。这类聊天机器人产品并非首创，Glow的亮点在于赋予了AIGC实用一点商业层面上的巧思。

首先是抓住了情感需求这一痛点。虽然应用宣传泛领域聊天交互，但实际鼓励和用户偏好的是进行情感互动，把智能体作为有求必应的情感对象。从这一角度出发，用户消费的人工智能生产文本有明确内容特征。重情景、重叙事，拟人化的AI根据用户输入的信息模拟交流现场。

这侧面体现出国内社交应用这一赛道仍然有开发空间，AIGC可以作为“数字个体”入场，为原子化的现代消费者提供情感社交服务。

其次是定制化。Glow提供的特色功能是AI智能体的名字、性别、人设、职业等都能自定义，并且支持输入现实中存在的人物角色作为参考。自由定制内容是AIGC自带的技术特点，Glow对这一特点进行了发散与包装，鼓励用户“创作”智能体。这种定制消费既满足了多元需求，又能收集用户偏好，优化AI表现。

Glow的好坏都很分明。该产品并没有在核心技术上有明显突破，自然语言处理效果只能说中规中矩，商业包装的外壳下缺少技术层面的关键竞争力。

此外，这类玩具式的AIGC应用普遍存在玩法单一的问题，用户一时兴趣消失后便会弃用。Glow找到了一点玩法开发的长期思路，但还远不够成熟。

Glow算是给行业打了一次样，AIGC可以有更灵活的应用路径，且市场需要新鲜思路来释放对应的消费者需求。然而小型科技公司根基尚浅，即便闯出门路也多是货与头部。

行业巨头们怎么做，谁来抢先占领市场，将直接决定AIGC的未来格局。

大厂布局，缺一个关键应用

备受关注之下，整个AIGC行业迟迟未能出现具有足够知名度的标准化C端产品，打开市场局面。

国内大厂对这一领域都有或多或少的投入，各家也在尝试开发AIGC产品。比如腾讯打造的写稿机器人“梦幻写手”，阿里巴巴为运营图文需求提供的AI在线设计平台Lubanner。甚至包括抖音快手这类平台联动的剪映、云剪，也引入了AI技术协助视频创作。

这类产品的共同特点是更适应B端需求。虽然开发本意是使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容，为个人创作提供方便，但实际只有B端用户有稳定的付费意愿。个人的一时新奇不能支撑起结构化的商业模式，只有在B端规模化应用后带来效率提升和成本下降，才能证明其价值。

目前AIGC在B端的应用深度是有限的，轻度创作绰绰有余，而要真正作为一种生产工具，替代一些人工创作，还要等待技术突破。

百度的情况最为典型。作为国内AIGC领域发力最早，投入最多，研发成果最丰富的企业，百度的强项是技术，但又欠缺一些把技术变成产品的策划能力。

文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型，得益于其领先的数据知识融合方法，文心大模型相较于其他大模型，学习效率更高、可解释性更好。

在此扎实的技术基础上，百度推出的AIGC创意辅助平台“文心一格”被寄予了很高期待。用户只需要输入一段自定义文字，即可生成形似原创的画作，且数据模型充足，支持多样风格。文心一格也有配套的商业化构思，其付费版本采用积分制，用户可以通过消耗积分生成不同品质的图片，也开放合理范围内的商业使用。

文心一格的问题如前文所述，作为一款AIGC应用，产品形态较为原始，目标市场不明确。单纯图文生成工具的生命周期有限，很实现可持续盈利。

在去年底的内部讲话中，李彦宏提出了一些关于百度技术研发现状的反思，“离市场很远，很多时候是自嗨”，“过一两年之后发现这东西没有人用。”

百度当下最需要的是分析广阔C端用户与AIGC的交集，尽快找到一个长远的消费场景，发掘一款能最大程度发挥其技术优势的应用。

为长远谋

时间差意味着经验差，对于AIGC行业而言，先行者的经验积累能带来最宝贵的长远优势。

一方面，数据反馈对于人工智能而言意义非凡。

“训练”是让算法变得智能的关键。以NLP（自然语言处理）为例，AI会经过层层递进的训练，“学会”处理人类输入的信息并生成对话。训练一个成熟的AI，需要喂给它大量的数据养料。

这类数据的来源部分出自各类UGC平台，所有公开的网页、博客、百科，用户在社交平台的各类图文视频创作都可以被爬取，并编入AI的学习教材。这类资源易于获得，可以作为AI的基础知识储备。

不过，从商业化的角度看，更关键的数据出自实际投入使用后，真实用户的反馈信息。

模仿人类标准是AI自我学习与进化过程中的核心指令。在应用开发前期，多是启用高水平的人类老师来编写一些常见问答，将这些资料交给AI学习巩固，并在后续与人类老师交互中获得肯定或否定的回应，从而生成奖惩机制。

随着AI学习的深入，更精确丰富的内容生成会需要更大的样本范围与样本量。这也正是将其尽快投入市场使用的优势所在。真实用户数据反馈是训练AI的最佳素材，能最好的刺激其内容生成与涌现。此外，数据反馈有利于开发者观察市场需求，及时调适AIGC的功能与应用，找到最贴合使用场景的商业化思路。

另一方面，AIGC之于元宇宙的战略意义至关重要，作为未来发展的重头戏，在AIGC领域抢得先手，也是为元宇宙竞争拿下首城。

人工智能（AI）与交互性沉浸技术（AR、VR、MR）、区块链一起构成元宇宙的三大核心技术。交互技术模糊现实与虚拟的边界，将用户引入沉浸式的元宇宙世界。区块链揭示新的生产力关系，创造专属货币系统，AIGC则为元宇宙提供大规模、永续性的内容生产。

相比之下，AIGC是最“亲民”的概念，也是广大受众接触元宇宙，融入元宇宙最为现实的路径。若能把握这个切口，对实现长远规划多有助益，也能成为与竞争对手拉开差距的机会。

整体来看，以百度为代表的科技型企业在AIGC业务推进上都显得略为保守。只对公众保持技术创新的资讯同步，开发产品都还只是浅尝辄止，没有撬动C端大规模参与。

“抢占用户心智”，一直是营销战争中最重要的行动准则。在人们对新事物知之甚少的时期，谁先说明用法，引导使用，解决问题，谁就会自动成为规则的制定者。

时机正在眼前，就差一点必要的激进。

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