大模型的發(fā)展如火如荼，那么在這股浪潮下，沒學(xué)過模型的人有沒有可能、可以找到和AI相關(guān)的機(jī)會(huì)呢？這篇文章里，作者嘗試對(duì)這樣的機(jī)會(huì)進(jìn)行了解讀，一起來看一下。

前幾篇文章寫的是大模型本身以及垂域中的系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用（AI Agent類），這些機(jī)會(huì)很大，不管你是真的做得來大模型，還是能做得了某個(gè)行業(yè)的系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用，成功者最終都會(huì)是這個(gè)時(shí)代的成功者。

一、是什么樣子的時(shí)代性成功呢？

如果大模型持續(xù)上行，那在AI通用大模型上的成功者估計(jì)規(guī)模會(huì)超過我們過去總說的BAT，甚至大10倍。因?yàn)樗采w的深度和廣度都更大，所以中心節(jié)點(diǎn)的價(jià)值注定更大。而對(duì)于基于垂域大模型解決行業(yè)問題的人，如果在企業(yè)上真的抗住了就是SAP，在國(guó)防上抗住了就是Palantir，每個(gè)大行業(yè)中都有類似的機(jī)會(huì)。

當(dāng)年在互聯(lián)網(wǎng)行至中局的時(shí)候，創(chuàng)業(yè)者中有個(gè)隱晦的共識(shí)：你不要講你能做成BAT了，因?yàn)闆]人信，大家會(huì)覺得你都是扯淡。但在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)如果人工智能真的在技術(shù)上能持續(xù)上行，那事情就正相反，這是個(gè)一切都會(huì)重來的原點(diǎn)。

主要的壞消息是這和絕大多數(shù)人不想干，AI越發(fā)展，相關(guān)度越差。騰訊有大概10萬人，100個(gè)騰訊也才要1000萬人，AI上再造個(gè)騰訊規(guī)模的公司可能只要十分之一的人。

那對(duì)沒學(xué)過模型的人有沒有和AI相關(guān)的機(jī)會(huì)呢？

還真有。

AI基礎(chǔ)設(shè)施的成熟其實(shí)打開了一個(gè)可以稱之為“AI個(gè)體戶”的窗口。一句話總結(jié)就是：做大領(lǐng)域更像是干抖音的，但不要忘記了抖音崛起的同時(shí)，MCN和某些主播也是同步崛起的。技術(shù)上這也可以看成面向小領(lǐng)域的AI Agent。

那AI浪潮下，到底什么會(huì)扮演抖音的角色（不是OpenAI）？MCN和主播類的AI個(gè)體戶又潛在會(huì)是什么樣的形態(tài)呢？

回答這個(gè)問題，我們需要先考慮下AI的終局（現(xiàn)在基本可以看成互聯(lián)網(wǎng)的終局）。

二、AI最終生態(tài)會(huì)和互聯(lián)網(wǎng)一樣么？

假如人工智能的技術(shù)能夠再往下順利迭代幾次，GPT5和GPT6每往下再走一步都有3.5到4的提高，那整個(gè)生態(tài)會(huì)變成什么樣？

這問題很關(guān)鍵，有終局，過程就大致可以猜測(cè)。

到現(xiàn)在為止的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)是這樣的：

先是切分系統(tǒng)方和應(yīng)用方。正常的模式是應(yīng)用方要向系統(tǒng)方“納稅”，比如蘋果收30%。系統(tǒng)方需要再細(xì)分成產(chǎn)品方、供應(yīng)鏈等，這些和這次要說的主題比較遠(yuǎn)，不展開。

在應(yīng)用方里面有兩種看著類似本質(zhì)不同的“作物”。

極少一部分應(yīng)用進(jìn)行平臺(tái)模式的套娃式發(fā)展。在淘寶上就是商家和用戶，抖音則是主播用戶等。有的還可以往下套，比如MCN和主播。盈利模式還是和納稅差不多，但形式會(huì)更多樣化，比如買廣告或者流量等。可以講從套娃模式的角度看生態(tài)就是分成比例。

絕大多數(shù)應(yīng)用做不成平臺(tái)，就是單純工具，比如剪輯工具、會(huì)議工具、文檔工具等。這些工具沒法以一種“稅”的形式構(gòu)建收入。它們要收服務(wù)費(fèi)或者授權(quán)費(fèi)，這在國(guó)內(nèi)跑的并不順利。我們經(jīng)常說的SaaS在這里，國(guó)內(nèi)SaaS領(lǐng)域并不比AI好到那去。

AI生態(tài)會(huì)和這個(gè)一樣么？

肯定不完全一樣，但可以參照。

在智能的價(jià)值密度中我們提到，互聯(lián)網(wǎng)基本上是對(duì)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行橫切，所以才總有互聯(lián)網(wǎng)+，總有雙邊平臺(tái)模式（橫切必然產(chǎn)生雙邊）。

AI則是打深井式縱向挖掘，不管多大場(chǎng)景，AI需要把那個(gè)場(chǎng)景從頭到尾整合完才能創(chuàng)造價(jià)值。比如做招聘的數(shù)字員工，如果不能把招聘全場(chǎng)景完全覆蓋，這個(gè)數(shù)字員工就不創(chuàng)造超于正常員工的價(jià)值。這是一條指數(shù)曲線，產(chǎn)品的價(jià)值在跨過某個(gè)閾值才會(huì)一下子翻上去。

（這是我觀察得來，但基本意思就是AI類系統(tǒng)應(yīng)用有一個(gè)拐點(diǎn)，跨過去它的應(yīng)用價(jià)值會(huì)指數(shù)翻翻，跨不過去就會(huì)在那兒爬著，chatGPT就這樣，這點(diǎn)沒怎么見人說，先做個(gè)猜想放這兒）

對(duì)互聯(lián)網(wǎng)，我們會(huì)說互聯(lián)網(wǎng)+，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)相對(duì)各個(gè)行業(yè)是個(gè)外在的東西。所以要加，但AI不行，除了極特殊的領(lǐng)域，沒有AI+。AI生下來大多時(shí)候必須是領(lǐng)域本身的一部分，否則相當(dāng)于打井不出水，會(huì)渴死做對(duì)應(yīng)產(chǎn)品的人。

所以AI除了通用大模型等極少數(shù)提供方有共通性，剩下的就是一口一口井，大多不是收稅的模式，而更像互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)下的工具的超級(jí)化。系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用也會(huì)有兩邊，可以看成是平臺(tái)，但關(guān)鍵的是生態(tài)整體上不是，系統(tǒng)、應(yīng)用這一層被弱化了（后面說為什么）。

這些井縱著看是：有的地兒地下水多，有的地兒少，有的地兒好開采，有的地兒不好開采。價(jià)值密度不同。

（那層多厚會(huì)碰到多少砂石全和選的在那兒打井有關(guān)。）

那這橫著看是什么？

橫著看是井的長(zhǎng)尾曲線，但比原來的應(yīng)用商店更長(zhǎng)，因?yàn)锳I覆蓋的范圍更廣。

長(zhǎng)尾曲線最頭部是通用大模型以及配套的生態(tài)，次一級(jí)是垂直領(lǐng)域（教育、稅務(wù)、國(guó)防等）的系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用，尾部會(huì)甩開大量人工智能的新應(yīng)用（剪輯、數(shù)字寵物等）。

總結(jié)下，這種生態(tài)與互聯(lián)網(wǎng)不同的是因?yàn)楸仨毷强紤]智能價(jià)值密度的縱向切割。AI應(yīng)用會(huì)打穿虛擬、物理和現(xiàn)實(shí)，沒有統(tǒng)治性的應(yīng)用商店，回歸一種更為開放的生態(tài)。不是說APP形式會(huì)變沒，而是說這只是一部分，對(duì)于Midjourney來說APP也有用，但顯然不如抖音那么關(guān)鍵。抖音沒了APP就死了，chatGPT可是在成立很多年后才推出的APP。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的應(yīng)用APP是本體，但對(duì)于AI應(yīng)用，APP是殼。

三、屁胡的機(jī)會(huì)

上圖中甩出的更長(zhǎng)的尾巴就是屁胡的機(jī)會(huì)。

那這里具體對(duì)應(yīng)什么呢？

首先是在AI新應(yīng)用因?yàn)橥ㄓ眯?，?huì)長(zhǎng)的哪哪兒都是。

大的如法律、稅務(wù)、這些還是需要垂域大模型，需要較大團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)，會(huì)在長(zhǎng)尾曲線的中部的就不說了。

小的通常來講就是個(gè)人和企業(yè)需要新智能注入的工具。這就是長(zhǎng)尾曲線里的東西，上圖里的NicheMarket。它可以很小比如視頻圖像工具、比如教育生活類工具等（《人工智能》電影里那會(huì)說話的小熊其實(shí)也是這類）。

多大不關(guān)鍵，關(guān)鍵是：

第一要真的解決沒人解決的也切實(shí)存在的問題。

真看這些點(diǎn)還是要回到個(gè)人的需求。人的需求理論上AI可以新滿足很多也創(chuàng)造很多，但不可能就給個(gè)chatGPT，然后就什么都滿足了。

前兩天看到篇文章叫：那些你不知道的AI產(chǎn)品，正在海外悶聲賺大錢，里面列的個(gè)人視頻剪輯類工具正好跨越了AI到最后場(chǎng)景的價(jià)值壁壘。這本質(zhì)就是面向企業(yè)做了好多年沒好使的SaaS，但注入了AI的要素，變成面向企業(yè)和個(gè)人了。他們的點(diǎn)小，礦不深?？禳c(diǎn)挖，在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)還是有機(jī)會(huì)的。

這種情況歷史上曾經(jīng)發(fā)生過。

在Windows剛出來互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的歲月里，曾經(jīng)出現(xiàn)過一個(gè)名為共享軟件的產(chǎn)品品類。張小龍?jiān)谖⑿胖白龅腇oxmail細(xì)說起來就是共享軟件的一員。但那個(gè)時(shí)代最有名的還不是他，而是一個(gè)叫周亦的哥們，這哥們之所以有名是因?yàn)樗隽艘粋€(gè)特別小的產(chǎn)品，名叫MP3 CD Maker。這產(chǎn)品就是把CD轉(zhuǎn)成MP3，然后每個(gè)月賺幾萬美金，買了寶馬車，這可是20多年前。

現(xiàn)在還活下來仍然被很多人使用的是壓縮工具WinRAR等有限幾個(gè)，很多都已經(jīng)消失無蹤跡了。

現(xiàn)在AI讓這事?lián)Q了個(gè)樣子重來了。

沒有應(yīng)用商店，沒有操作系統(tǒng)的束縛，互聯(lián)網(wǎng)就是你的核心渠道，你要做的東西，是包含了算法、系統(tǒng)的AI應(yīng)用。

這就是屁胡的機(jī)會(huì)。

四、為什么可以這樣

首先要感謝開源。否則為了干出一個(gè)現(xiàn)在這種應(yīng)用，幾個(gè)人不可能干動(dòng)。井打這么深，其實(shí)是相當(dāng)費(fèi)錢的。

開源相當(dāng)于把打井工具給免費(fèi)了。一共需要5米的井。它給你先打出3米。你剩下的是整好你的眼光，看那里容易出水，然后使勁磕下。

為了寫這篇文章，也為了體驗(yàn)現(xiàn)在的模型在端上到底能跑成什么樣子。我試了StableDiffusion。我架構(gòu)思路還可以，操練細(xì)節(jié)實(shí)在不是我擅長(zhǎng)的，但即使這樣花了半天就跑起來了，雖然因?yàn)殡娔X比較破，跑的慢，但還是給我畫了一張還行的貓出來。

這意味著什么？

這意味著通用的文生圖這個(gè)級(jí)別的功能已經(jīng)被大幅折疊，變成積木塊，成本變成一個(gè)人一天了。類似的功能從網(wǎng)站后臺(tái)管理到運(yùn)維服務(wù)器管理在開源上還有很多。真正做好一個(gè)小的產(chǎn)品，核心技能變成很好的粘合技能。

其次就是通用大模型提供的機(jī)會(huì)。一共五米的井，開源給干了三米，剩下兩米里你還不要完全自己整。編程這活它能給你干個(gè)大半。非常多的基礎(chǔ)編程工作，你真不需要自己做了，但要有底子能看明白，讓人工智能幫你干活，你至少得能說清楚到底需要它干啥吧。

最后是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)讓流量、支付等一系列基礎(chǔ)設(shè)施變的更成熟使用成本更低。

整合成本降低后，剩下考驗(yàn)的都是眼光，不要干大而全的，而是在某個(gè)點(diǎn)上有著切實(shí)的剛需。不管有什么機(jī)會(huì)，產(chǎn)品打不準(zhǔn)，沙漠里打井也是白費(fèi)。

這是產(chǎn)品經(jīng)理的真機(jī)會(huì)也是大考。

否則在流量成本很貴的今天，是算不過來賬的。這事的峰值，現(xiàn)在看是Midjourney，它們自己做模型，再有特色，商業(yè)規(guī)模就做的很大，更多的人未必能如此，但機(jī)會(huì)一樣有的。

回到我們最頭上和抖音的對(duì)比，你會(huì)發(fā)現(xiàn)在這種模式下，上面說的幾個(gè)：開源、通用大模型、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施扮演了抖音的角色，每個(gè)這類產(chǎn)品開發(fā)商就是MCN或者主播?；诠不A(chǔ)設(shè)施來構(gòu)建極其長(zhǎng)尾的產(chǎn)品，而不需要平臺(tái)方，這是個(gè)有趣的事。

五、新組織模式

這類事，人力資本比現(xiàn)金資本重要。純粹算算也就需要2~3個(gè)人已經(jīng)可以撬動(dòng)一個(gè)小產(chǎn)品。有產(chǎn)品有研發(fā)別的可以都折疊掉，正經(jīng)的合伙模式?？梢园凑者^去的融資模式找個(gè)天使，占個(gè)比例然后大家一起分錢。

過去的投資目的很多時(shí)候是賺股份出讓的錢，在這個(gè)上不行了?；蛘呔蚈penAI那樣約定個(gè)退出的優(yōu)先權(quán)，賺錢的時(shí)候大比例優(yōu)先給投資方，然后到一定額度投資方就退了。剩下的人繼續(xù)賺后面的錢。從組織的穩(wěn)定性上這種小團(tuán)隊(duì)最適合的是郭德綱于謙模式，賺錢就平分。

更關(guān)鍵的是這時(shí)候?qū)θ说囊蟀l(fā)生了變化。

過去大分工體系下，需要的切塊后的專業(yè)，現(xiàn)在則需要綜合上的專業(yè)。

現(xiàn)在是每個(gè)方塊都有了，需要能基于方塊的原材料干出最后的圓或者其它什么形狀。

這個(gè)轉(zhuǎn)換是Midjourney一共才十幾個(gè)人年收入近億美金背后最應(yīng)該被挖掘的啟示。此前干成這樣的是Instgram。

在AI崛起的時(shí)候的打井的模式忌諱人多。

六、潛在風(fēng)險(xiǎn)

長(zhǎng)尾區(qū)域的高頻抖動(dòng)導(dǎo)致這類產(chǎn)品未必能作為長(zhǎng)久的事業(yè)。當(dāng)年成功的共享軟件很多，但一直留下來的其實(shí)并不多。典型的我們還記得的是什么呢？除了上面提到的Winrar.rar。

這是什么情況呢？

第一個(gè)很多長(zhǎng)尾上的點(diǎn)會(huì)被相關(guān)的給吞掉，過去pdf轉(zhuǎn)換是個(gè)很賺錢的獨(dú)立工具后來很多工具都提供了這個(gè)功能。這是吞噬。

其次是同一個(gè)位置很多時(shí)候不會(huì)有那么多。每個(gè)點(diǎn)太小，數(shù)字空間里很難并立很多產(chǎn)品。有個(gè)小的軟件叫Notepad++比較成功，但類似的其它的估計(jì)就沒剩下什么了。

這反向決定了策略。

要極為靈活，快速行動(dòng)，差不多了能賣就賣了。不要在不能貪婪的時(shí)候貪婪。

個(gè)體上機(jī)會(huì)會(huì)波動(dòng)，但整體上持續(xù)周期可能比想的長(zhǎng)。

這條高頻波動(dòng)的長(zhǎng)尾，會(huì)在漫長(zhǎng)的時(shí)間里不停的歸并重組，但要到穩(wěn)態(tài)還需要較長(zhǎng)時(shí)間，主要是因?yàn)锳I的影響更為深遠(yuǎn)。可見的范圍里不就還有區(qū)塊鏈和元宇宙呢么？那部分和AI的連接會(huì)給這個(gè)領(lǐng)域注入持續(xù)的動(dòng)力。

七、小結(jié)

把這條路走通的人很像當(dāng)年的個(gè)體戶，一個(gè)人或者很少幾個(gè)人就完成了商業(yè)閉環(huán)。我以前提過一個(gè)說法叫宏觀問題微觀求解，大意是說宏觀困境往往需要在微觀做出新的突破并逐漸改變。如果這種屁胡真的足夠多，那就會(huì)改變就業(yè)的形態(tài)，也許就可以在底層培養(yǎng)一種昂揚(yáng)向上的種子吧。

最后要說的是：我這是做自上往下看，做趨勢(shì)說明，真做的話你賺錢不會(huì)給我，賠了也不要罵我…（哈哈哈）