在人工智能的浪潮中，AIGC正逐漸成為創(chuàng)新的前沿。然而，AI創(chuàng)業(yè)者在追求技術突破的同時，如何確保他們的產品能夠滿足市場需求，實現(xiàn)商業(yè)成功？本文深入探討了AIGC的PMF產品市場契合度，分析了當前AI大模型的商業(yè)化現(xiàn)狀，并提出了評估AI大模型PMF的標準和策略，為AI創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的指導。

在知乎有個關于AI的問題：AI創(chuàng)業(yè)者是追求遙遠卻璀璨的通用人工智能（AGI）理想，還是腳踏實地，產品向市場“妥協(xié)”（PMF）？

資本時代，答案可想而知。所以，我們今天要聊的話題正是：AIGC的PMF。

一、什么是PMF？

PMF一般是”Product-Market Fit”的縮寫，意為”產品市場契合度”。這是一個關鍵的商業(yè)概念，由風險投資家Marc Andreessen在2007年提出，并成為許多創(chuàng)業(yè)企業(yè)追求的目標，指的是產品能夠滿足目標市場的需求并且具有吸引力，從而實現(xiàn)銷售和市場接受度的理想狀態(tài)。當一個產品與市場契合時，它就能夠吸引并保留用戶，實現(xiàn)增長和盈利。

在甲子光年最新發(fā)布的《中國AIGC行業(yè)應用價值研究報告》中，對PMF又做了另一種視角的理解，將Market（市場）變成Model（模型），無疑非常契合AIGC當前的應用和發(fā)展，先有Model然后才有Market。

二、國內AI大模型商業(yè)化現(xiàn)狀

據(jù)華金證券研報統(tǒng)計，截至今年5月，國內已經推出超過300個大模型。10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型在今年3月也已經超過100個。不過這些模型都普遍面臨一個問題：盈利模式尚不清晰，落地應用仍待破局。

換句話說，絕大部分AI大模型還處于研發(fā)打磨階段，離商業(yè)化應用還有一段距離。主要的原因是：

• AI大模型在實際解決問題中仍存在許多不足之處，同時高昂的費用讓許多傳統(tǒng)企業(yè)不敢輕易入局；
• 缺乏落地的應用場景和真實有效的數(shù)據(jù)訓練又導致了AI大模型無法有效匹配市場需求。

這兩點形成了一個惡性的循環(huán)，成為當下AI大模型難以打破的商業(yè)化困境。

從用戶側或許更能說明白當前AI大模型商業(yè)化的現(xiàn)狀：難用、貴。

三、什么樣的AI大模型更符合當前市場？

當前，關于AI商業(yè)化主要有兩種主流的形式，一種是TO B，將AI技術集成到傳統(tǒng)產品中并提供垂直定制服務；一種是TO C，向個人用戶提供生產力解放工具，并以付費訂閱模式變現(xiàn)。

在TO B市場，各大企業(yè)級系統(tǒng)服務商如BAT均已紛紛入局；在TO C市場，國內還沒有一家能夠超越Open AI。不過ToB和ToC并沒有完全的界限，在最近落幕的2024世界人工智能大會上李彥宏就講到：“我們要避免掉入超級應用陷阱，覺得一定要出一個DAU10億的App才叫成功?！边@也反映了百度大模型現(xiàn)階段的重心或許更偏向于B端。同時，月之暗面創(chuàng)始人楊植麟曾也表示：“我們To B倒也不是說完全不做，但是我們可能最主要的肯定還是會去聚焦和發(fā)力這個C端?！?，也沒有否定月之暗面未來To B的可能。

無論是TO B 還是TO C，大模型都是趨向于更有市場的地方，但最重要的是AI應用的產品體驗與市場契合度永遠是打動用戶的關鍵因素，也是AI產品商業(yè)化的核心。

因此，對AI大模型而言，Model的適配更為重要！垂直、專業(yè)、與場景更加匹配的模型更適合大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)者/企業(yè)。

四、如何評估AI大模型的PMF？

參考甲子光年《中國AIGC行業(yè)應用價值研究報告》可以從以下幾個維度和標準展開：

• 持續(xù)學習：AIGC模型應具備自我學習和適應新數(shù)據(jù)的能力，以應對不斷變化的市場和用戶需求。
• 集成性：AIGC需要能夠無縫集成到現(xiàn)有的工作流程中。
• 定制化：不同行業(yè)和場景對AIGC的需求各異，因此模型需要能夠根據(jù)特定需求進行定制和適配。
• 合規(guī)性和安全性：在處理敏感數(shù)據(jù)和特定行業(yè)內容時，AIGC需要符合相關的法律法規(guī)和安全標準。
• 數(shù)據(jù)驅動：AIGC模型需要能夠處理和學習大量行業(yè)特定的數(shù)據(jù)，以提高生成內容的相關性和準確性。
• 可解釋性：在復雜場景中，AIGC的決策過程需要是可解釋的，以便用戶和監(jiān)管機構理解和信任。
• 多模態(tài)能力：AIGC不僅要處理文本數(shù)據(jù)，還可能需要處理圖像、聲音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，這要求模型具備多模態(tài)處理能力。
• 用戶交互：在復雜場景中，AIGC應能夠理解并適應用戶的交互方式和偏好，提供個性化的內容。
• 反饋循環(huán)：建立有效的反饋機制，以便從用戶和業(yè)務流程中收集反饋，不斷優(yōu)化AIGC模型。
• 流程優(yōu)化：AIGC應幫助優(yōu)化業(yè)務流程，提高效率，減少人工干預，實現(xiàn)自動化的端到端流程。

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