隨著時間的推進，不少從業(yè)者發(fā)現(xiàn)，或許相較于單純的大模型來說，AI應用這個領(lǐng)域，會隱藏著更多機會等待挖掘。那么，目前AI應用發(fā)展得怎么樣了？國內(nèi)企業(yè)的AI應用做得怎么樣？一起來看看本文的解讀。

2022年底，ChatGPT推出后迅速在社交媒體上走紅，很快，月活用戶突破1億，成為史上增長最快的消費者應用。

不久后，國內(nèi)也掀起了一場轟轟烈烈的大模型競賽，下場的企業(yè)越來越多，都在揚言要趕超ChatGPT。

一年過去，大模型沒讓參賽者看到盈利的曙光，資本市場也在變冷，弄潮兒們發(fā)現(xiàn)：AI應用或許比大模型更有機會。

普遍認為，大模型是一個底層技術(shù)底座，并不直接創(chuàng)造商業(yè)收益。現(xiàn)在的大模型更像是移動互聯(lián)網(wǎng)時代的操作系統(tǒng)，有兩三個就足夠了，真正能在商業(yè)世界里叱咤風云、創(chuàng)造價值的是微信、抖音、滴滴等等應用。

李彥宏曾說，“卷大模型沒有意義，卷應用機會更大”。

SensorTower數(shù)據(jù)顯示，2023年上半年，全球AI應用下載量同比增長114%，突破3億次，收入同比增長175%。

近日，抖音新也成立一個AI部門，是由大模型團隊負責人領(lǐng)導，主要做AI應用層面的產(chǎn)品。

那么，AI應用發(fā)展得怎么樣？中國企業(yè)AI應用做得怎么樣？國內(nèi)企業(yè)如何抓住AI應用的機會？

一、海內(nèi)外AI應用，差距有多大？

AI應用市場最熱門的應用有三類，分別能自動生成文字的AI+Chatbot（AI聊天機器人）和能自動生成圖像的AI生成自拍應用，還有能自動生成視頻的AI應用。

生成文、生成圖、生成視頻，難度系數(shù)逐漸增加，成熟度逐漸降低。

第一，最先火的AI應用是聊天機器人，截至2023年6月，此類AI聊天機器人應用占據(jù)了榜單總流量的68.7%，排行榜前五名的應用里有四個是聊天機器人。

不出意外，下載量第一名是ChatGPT，它的流量占了前50大生成式AI產(chǎn)品總量的60%，谷歌的Bard、Facebook前員工創(chuàng)辦的Quora旗下Poe兩款LLM聊天機器人應用，分別占據(jù)第三名和第四名。

排名第二的聊天機器人CharacterAI，可以扮演數(shù)百名虛擬人物，既可以滿足用戶的情感類需求，也可以滿足用戶的工具型需求。

比如AI可以扮演拿破侖、馬斯克、居里夫人等，與用戶聊天，也可以扮演心理咨詢師、圖書管理員、英文老師等角色，提供健身指導、知識傳授等服務。

門檻最低，也意味著競爭更激烈。上半年，移動應用市場中聊天機器人應用多達200余款，下載量突破1.7億次。

第二，難度更高的圖文、視頻自動生成——內(nèi)容生成類。

截至今年6月數(shù)據(jù)，內(nèi)容生成類應用占前50大應用總流量的9.7%，其中圖像生成類應用占比最大為41%，其次是寫作工具類應用占比26%，視頻生成類占比8%。

文字類，如排名第五的QuillBot，是一款AI寫作工具，可以提供句子改寫、文章重寫和AI生成文字等功能，相較于對話，這樣的應用對于邏輯、語言結(jié)構(gòu)的要求要更高一些。

圖片生成在Stable Diffusion開源之后迎來了較快的發(fā)展，頭部的應用有Midjourney、Leonardo AI，還有移動端生自拍照的Lensa AI，它們相比過去的PhotoShop等應用，降低了用戶的操作門檻，更容易將用戶心中所想變成現(xiàn)實。

視頻生成的難度就更高了，一方面是因為描述視頻需要更復雜的語言，模型對于文字描述的理解，會影響生成，另一方面，文字生成視頻需要大量數(shù)據(jù)學習字幕相關(guān)性、幀照片寫實感和時間動，而且，視頻數(shù)據(jù)在樣式、數(shù)量和質(zhì)量方面也會受到更多限制。

近期，生成視頻領(lǐng)域也有突破。

Pika因為一個預告片火出圈，預告中，Pika即將上線的產(chǎn)品，在延長視頻長度、拓展視頻畫布和轉(zhuǎn)換視頻、更換局部細節(jié)等方面都有所突破。

與流浪地球?qū)а莨暮献?，也讓Pika受到了極大的關(guān)注。

視頻生成領(lǐng)域還有一個應用Runway，它的技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用于電影、電視和廣告領(lǐng)域，可以實現(xiàn)AI工具去除背景、放慢視頻、制作無限延伸的圖片等等。

這輪AI應用的涌現(xiàn)，我們屬于追隨者。國內(nèi)AI應用占全球AI應用的下載量和收入規(guī)模比較小。

由于政策監(jiān)管等原因，國內(nèi)尚未推出較為完善的陪伴型AI聊天機器人。

小冰公司曾經(jīng)推出X Eva App，與Character.AI相似，用戶可以與網(wǎng)紅明星的克隆人進行交流，也可以使用APP的撰寫文案、寫代碼等功能。這個APP曾經(jīng)被熱烈討論，現(xiàn)在也幾乎沒什么存在感了

在文生文和文生圖方面，文心一言（文生圖文心一格）、星火等大廠的產(chǎn)品還算拿得出手，其他的或者是聲量比較小，比如萬興愛畫，或者是不具備持續(xù)性，比如妙鴨相機。

整體來看，我們文生圖和文生視頻的AI應用，都落后一大截，更別提變現(xiàn)了。

二、AI應用如何變現(xiàn)？

硅谷知名創(chuàng)投機構(gòu)a16z，9月發(fā)布的分析報告顯示，截至2023年6月，訪問量排前50名的AI應用（網(wǎng)站與App合計）中，有90％的開發(fā)者實現(xiàn)盈利。

SensorTower數(shù)據(jù)顯示，2023年上半年，移動端（僅包括App Store和Google PLay），美國是AI應用內(nèi)購收入最高的市場，歐洲市場的吸金能力也同樣亮眼，他們分別占全球頭部AI應用總收入的55%和20%。

實現(xiàn)盈利的AI應用以C端付費為主，這和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的經(jīng)驗是相似的。

參照移動互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展經(jīng)驗，占據(jù)用戶時間越長、信息匹配越難、學習壁壘越高、重復性操作越多的領(lǐng)域，更有可能率先出現(xiàn)爆款應用，也更容易變現(xiàn)。

先來看國外商業(yè)化兩個案例。

第一個是Character.AI，以訂閱制收費，付費和AI扮演的角色聊天，10月份又推出了付費群聊功能。

Character.AI的模式是非常好的C端產(chǎn)品，可以交互、可以定做，如前面提到的，既能滿足情感需求，也能滿足工具需求。

不過，此前有報道稱，Character.AI目前還處在燒錢換規(guī)模階段，商業(yè)模式仍在探索中，未來團隊規(guī)模擴大后考慮開拓TOB業(yè)務。

第二個是生成圖片類的應用Midjourney。

這是一個針對專業(yè)繪圖人士的AI應用，同樣采用SaaS訂閱制模式，月付費情況下，每月基礎套餐、標準套餐和專業(yè)套餐的價格分別為10、30、60美元，研報顯示，Midjourney在公測版上線的第二個月就實現(xiàn)了盈利，盈利模式已經(jīng)跑通。

這意味著在目前階段，需求不等于付費，剛需才等于付費。而在習慣免費、付費意識更差的國內(nèi)，純to C的產(chǎn)品在變現(xiàn)上會面臨比Character.AI更大的難題。

AI應用屬于技術(shù)驅(qū)動型的產(chǎn)品，屬于供給創(chuàng)造需求。那么，什么樣的供給才能創(chuàng)造出需求呢？

新型的AI應用，好的產(chǎn)品變現(xiàn)有五個步驟，分別是吸引用戶、初次體驗（用戶激活）、用戶留存（回頭客）、轉(zhuǎn)化收益、實現(xiàn)口碑傳播。

比如在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，微信抓住了用戶的社交需求，并且通過培養(yǎng)用戶在微信上的使用習慣，不斷優(yōu)化社交體驗，不斷實現(xiàn)裂變，形成網(wǎng)絡效應，成為騰訊現(xiàn)在重要的變現(xiàn)產(chǎn)品。

目前，國內(nèi)的AI應用供給端，一方面沒有足夠優(yōu)秀的大模型基座；另一方面，基于大模型的產(chǎn)品，也無法通過產(chǎn)品的創(chuàng)新和微調(diào)的方法，做出足夠吸引用戶留存的產(chǎn)品。

第一，目前大模型基座方面，國內(nèi)還比較落后。

比如，在AI聊天機器人領(lǐng)域，也許大家的印象，還停留在ChatGPT爆火，下載量也大漲，收入也能排到第一。但事實上，最賺錢的產(chǎn)品，卻是基于ChatGPT API的對話機器人應用“Chat with Ask AI”，憑借智能的問答功能和流暢的體驗，上半年下載量突破2500萬次，收入超過1600萬美元。

因為擁有很好的大模型基座。不僅今年5月，OpenAI在移動端上線ChatGPT，此后下載量和收入不斷增長，而且基于OpenAI的API產(chǎn)品Chat with Ask AI收入也在不斷增長。Appfigures數(shù)據(jù)顯示，今年9月，Chat with Ask AI的收入為551萬美元，ChatGPT的收入是458萬美元。

而國內(nèi)的文心一言上文提到才剛剛開始變現(xiàn)，基于其API的AI應用，仍未看到爆火、且能持續(xù)變現(xiàn)的產(chǎn)品。

第二，基于大模型微調(diào)的產(chǎn)品，國內(nèi)企業(yè)AI技術(shù)積累不足。

比如Lensa AI，其內(nèi)置推出的Magic Avatar功能，用戶可以上傳10-20張自拍照，然后生成奇幻、動漫、時尚等10種不同風格頭像，當然這一功能需要付費使用。

Lensa AI、Waifu Diffusion，Stablediffusion Infinity，還有上文提到的Midjourney的一些功能都是基于開源的Stable Diffusion開發(fā)的。所以，在技術(shù)層面上，Lensa AI與同類產(chǎn)品相比并沒有明顯的壁壘。

但是，Lensa AI通過對Stable Diffusion的微調(diào)，同時基于此前在AI領(lǐng)域“藝術(shù)風格的神經(jīng)算法”（NAAS）的研究，優(yōu)化了對算力的需求、提高了計算效率，使其能夠在手機上快速運行、生成圖片。

因此，在Magic Avatar功能上線后，此前的技術(shù)積累與同類產(chǎn)品形成差異化，才廣泛受到用戶關(guān)注。

而國內(nèi)模仿Lensa AI的妙鴨相機微信小程序，其也是用戶上傳20張照片，然后需要付9.9元，便可以生成不同風格的高清照片。技術(shù)愛好者們普遍猜測，妙鴨相機底層模型也是用的Stable Diffusion開源模型，再使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 插件進行微調(diào)。

一些技術(shù)愛好者，完全可以通過免費教程，利用開源模型，在短時間內(nèi)也能實現(xiàn)照片的生成。在沒有自研AI技術(shù)加持的前提下，妙鴨相機在爆火后，很快就冷了下來。

參考文獻：

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