誰也無法想到，在這一輪AIGC浪潮中，一些AI公司還沒來得及顛覆行業(yè)，自己卻快被顛覆了。7月12日，美國AIGC獨角獸Jasper聯(lián)合創(chuàng)始人Dave Rogenmoser在職場社交網(wǎng)站LinkedIn發(fā)布公告，“鑒于行業(yè)的巨大變化，為了集中精力并調(diào)整資源，團隊將開啟裁員”。Jasper的產(chǎn)品主管Jeremy Crane也在本月初離職，任職不到一年。這家成立于2021年的獨角獸在去年10月剛剛完成價值1.25億美元的融資，是AIGC領(lǐng)域成長最快的公司之一。同樣傳出裁員消息的還有無代碼AI營銷平臺Mutiny，曾獲得紅杉資本、老虎全球基金的投資。前員工在LinkedIn發(fā)帖稱，Mutiny上月底裁員約30%。AIGC的人才爭奪戰(zhàn)仿佛還在昨日。這兩家獲得巨頭青睞，發(fā)展勢頭正盛的公司為何在此時裁員？答案與ChatGPT有關(guān)。2022年11月30日，OpenAI發(fā)布ChatGPT，在推出僅兩個月后，其月活用戶就已經(jīng)突破1億人，給這些在大語言模型（LLM）基礎(chǔ)上開發(fā)應用的初創(chuàng)公司帶來了沉重一擊。金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金主管合伙人朱嘯虎就曾表示，“ChatGPT太強大了，對創(chuàng)業(yè)公司很不友好”。從歷史的脈絡(luò)來看，在技術(shù)發(fā)生重大變革的時期，初創(chuàng)公司往往是機會的掌握者。在當下的生成式AI浪潮中，相較于需要大量投入的大模型，創(chuàng)業(yè)者在應用層有更多的創(chuàng)業(yè)機會。但是當大模型公司開始推出自己的應用，應用層的初創(chuàng)公司該怎么應對與前者的關(guān)系，又該如何構(gòu)建屬于自己的護城河？近期著名創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator在一場討論中，直接提出了靈魂拷問：“OpenAI會殺死所有創(chuàng)業(yè)公司嗎（Will OpenAI Kill All Startups）？”這個問題的答案不僅決定了中小創(chuàng)業(yè)公司的命運，也關(guān)乎著更大的、也更重要的AI生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建。
AI開放海洋中的“鯨與䲟魚”ChatGPT之前，Jasper無疑是AIGC領(lǐng)域最受矚目的明星獨角獸。
2020年，OpenAI發(fā)布GPT-3——ChatGPT底層大模型的上一個版本，在人工智能領(lǐng)域引起了不小的震動。Jasper創(chuàng)始人Dave Rogenmoser敏銳地察覺到了GPT-3所蘊藏的商機，憑借著上一次創(chuàng)業(yè)項目的投資人Y Combinator的關(guān)系，Jasper在2020年12月就獲得了GPT-3訪問權(quán)限。GPT-3早期具有學習成本高、調(diào)用不便等問題，不能同用戶直接對話。Jasper在GPT-3的基礎(chǔ)上進行高精度的前端提示和交互界面設(shè)計，再利用團隊營銷經(jīng)驗對模型精調(diào)。Jasper提供AI生成文本功能，并為營銷人員提供定制化模板，自動生成博客文章、新聞稿件、廣告文案等文本內(nèi)容，在媒體工作者、營銷人員中大受歡迎。2021年Jasper一經(jīng)推出便迅速獲得成功。同年10月，Jasper就獲得了8500萬美元的A輪融資。2022年Jasper年營收預計達到6000萬美元，成立僅18個月后就達到了15億美元的估值！八麄兊玫搅艘粋巨大的機會！盋oatue資本的聯(lián)合創(chuàng)始人兼高級董事總經(jīng)理Thomas Laffont說，“Jasper 處于領(lǐng)先地位，產(chǎn)品與市場明顯契合。他們還敲定了一批擁有各種專業(yè)知識的優(yōu)秀投資者！比欢，ChatGPT的橫空出世，改變了這一切。GPT-3是Jasper的業(yè)務支柱。在GPT開發(fā)早期，Jasper和OpenAI是良好的合作伙伴，一方給技術(shù)，一方給反饋，雙方各取所需。但核心技術(shù)在對方手中，Jasper終究是基于GPT的二次開發(fā)。對于沒有自研大模型的Jasper來說，不管取得的成績多么輝煌，這場交易注定是危險的！爱擜ltman已經(jīng)成為AI開放海洋中的鯨時，Rogenmoser更像是一條䲟魚（remora），這是一種附著在鯨類動物身上并以殘骸為食的鰭狀魚。OpenAI需要像Jasper這樣的合作伙伴來支付賬單，但對后者的需要程度，遠不如Jasper對OpenAI的依賴！盩he Information作者Arielle Pardes評價道。ChatGPT的推出就將這種風險展露無遺。經(jīng)過兩年的迭代和RLHF技術(shù)支持，ChatGPT不僅能夠聽懂用戶指令，而且可以利用自然語言與用戶直接對話。簡單來說，大語言模型和用戶之間不再需要“中間商”促成交易了。同時，ChatGPT的免費發(fā)布也讓Jasper面臨更大的窘境。盡管Sam Altman已經(jīng)強調(diào)“不會試圖與我們的合作伙伴競爭” ，但當用戶可以免費獲得ChatGPT 時，誰會為Jasper每月支付49美元？受到ChatGPT沖擊的不止是Jasper一家公司，所有做文本相關(guān)產(chǎn)品的公司，都會面臨類似的風險。比如，Grammarly是一家估值超百億美元的AI寫作助手公司。ChatGPT發(fā)布之后不久，很多用戶就意識到，ChatGPT強大的文本生成功能，或?qū)⒏采wGrammarly引以為傲的核心競爭力——優(yōu)秀的拼寫、語法審校能力。再加上懸殊的價格差距，Grammarly不再是一個高性價比的選擇！斑@么多年我一直用Grammarly幫我修改英文，但ChatGPT實在是太厲害了，比Grammarly實在好太多了。ChatGPT知道我在講什么，但是Grammarly并不知道。”一位留學生這樣說。OctoML公司首席執(zhí)行官Luis Ceze也表示“如果像Grammarly這樣的公司不盡快找到自己獨特的競爭模式，那么他們很快就會被其他整合了LLM的文本界面所取代”。為了應對生成式AI的沖擊，今年4月Grammarly也推出大語言模型工具GrammarlyGO，已經(jīng)開放了快速生成文稿、修改文本長度、回復郵件等功能。Grammarly首席執(zhí)行官Rahul Roy-Chowdhury也表示“Grammarly正在超越修改和更正文本的傳統(tǒng)業(yè)務，轉(zhuǎn)向撰寫內(nèi)容”。
“套殼產(chǎn)品”失去市場很難有明確的數(shù)據(jù)說明，現(xiàn)在究竟有多少基于GPT系列或其他大模型開發(fā)的產(chǎn)品。和Jasper一樣，這些產(chǎn)品背后的一些初創(chuàng)公司也岌岌可危。其中大多數(shù)直接調(diào)用大模型的公司往往沒有過于復雜的商業(yè)邏輯——用戶輸入信息，調(diào)用微調(diào)后的大模型進行處理，向用戶輸出信息，很快就完成了一個閉環(huán)。印證到Jesper上便是，用戶輸入需求，接著處理出一篇文章完成輸出。大模型公司在進行模型迭代或推出類似產(chǎn)品時，很有可能輕易地覆蓋甚至超越了這些產(chǎn)品的功能和價值。因為，在本質(zhì)上它們只是大模型的“套殼產(chǎn)品”。硅谷知名風投機構(gòu)A16Z描繪了目前生成式AI技術(shù)棧的圖景，相較于自身擁有模型的應用，沒有模型的應用需要緊緊依靠大模型公司的支撐！癑asper們”和OpenAI的競爭，本質(zhì)上是應用層與模型層的競爭。出門問問創(chuàng)始人李志飛曾在朋友圈表示，“ChatGPT的發(fā)布把很多淺層用戶從Jasper那里吸走了”。
在發(fā)展初期，依靠大模型供應商是應用層公司起步甚至發(fā)展業(yè)務的好辦法。但在初具規(guī)模之后，如何處理模型與應用之間的關(guān)系，成為了生成式AI應用公司不得不面臨的重大問題。
一種看法是，模型即服務（Model as a Service），這足以讓一個小型的開發(fā)團隊快速迭代，并隨著技術(shù)的進步及時更換模型供應商。Jasper確實也這么做了，除了OpenAI的模型之外，Jasper在其產(chǎn)品中還納入了其他開源模型，例如GPT-J、GPT-NeoX、T5和BLOOM。另一種看法是，對專有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行重新訓練，自研大模型。李志飛也提到，“面對專業(yè)用戶，Jasper原本存在一種可能的路徑，那就是自建大模型、開發(fā)出獨特的滿足專業(yè)用戶的產(chǎn)品feature，從而留住專業(yè)用戶”。但同時他也認為，這并不是一條樂觀的道路。自研大模型對團隊的資金和人才有更高的要求，初創(chuàng)公司很難具備科技巨頭的財力、物力、人力。況且，在美國以O(shè)penAI為代表的幾家頭部大模型公司已經(jīng)逐漸占據(jù)主導地位，部分開源大模型也基本完成了生態(tài)建設(shè)。這也是為什么，做AIGC應用領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司這么多，大模型卻還是巨頭們的游戲。越來越多的開發(fā)者正在提出同一個擔憂，如果繼續(xù)使用OpenAI的API進行應用層開發(fā)，OpenAI最終是不是可能會發(fā)布和他們競爭的產(chǎn)品？除了聊天機器人ChatGPT，OpenAI還曾發(fā)布過三款產(chǎn)品，文字生成圖像工具DALL-E、自然語言轉(zhuǎn)代碼系統(tǒng)Codex、自動語音識別系統(tǒng)Whisper：2021年1月，DALL·E發(fā)布，可以從自然語言的文本描述中生成圖像。一年后，有更高性能的二代DALL·E 2亮相，目前已面向所有人開放。Codex是AI代碼補全工具Github Copilot的技術(shù)支撐，可以實現(xiàn)將簡單的英語指令轉(zhuǎn)化為十幾種流行的編碼語言，于2021年8月通過OpenAI的API發(fā)布。Whisper是一種自動語音識別系統(tǒng)，可以實現(xiàn)99種語言的識別和轉(zhuǎn)錄。OpenAI在2022年9月開源了Whisper，并在2023年3月與ChatGPT API一起發(fā)布了Whisper的API版本。不過，現(xiàn)在可以確定的是，OpenAI已經(jīng)暫停了推出更多產(chǎn)品的步伐。
在今年5月，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Sam Altman在Humanloop CEO組織的閉門討論中表示，OpenAI不會在ChatGPT之外發(fā)布更多的產(chǎn)品。Sam Altman表示，歷史上偉大的平臺公司都有一個殺手級應用。ChatGPT的愿景是成為一個超級智能的工作助手，而許多其他GPT的用例OpenAI將不會觸及。在Y Combinator組織的名為“OpenAI將殺死所有創(chuàng)業(yè)公司？”的討論中，Y Combinator董事總經(jīng)理Michael Seibel認為，“OpenAI和Anthropic等公司實際上是在努力構(gòu)建AGI，他們不是在努力構(gòu)建AI驅(qū)動的CRM（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)）或更好的搜索之類的東西”。OpenAI和人工智能對初創(chuàng)公司的影響有待觀察，但歷史表明，每一次技術(shù)產(chǎn)生重大變革的時期，技術(shù)革新通常會給初創(chuàng)企業(yè)帶來更大的機會，而不是壓制。瀏覽器時代，網(wǎng)景的發(fā)布阻止不了之后微軟IE、Google的發(fā)展；移動互聯(lián)網(wǎng)時代，iPhone的誕生揭開了Meta、Uber等一眾移動應用廠商崛起的序幕。目前來看，ChatGPT所沖擊的只是基于GPT二次開發(fā)的“套殼產(chǎn)品”，OpenAI帶來的AI技術(shù)變革，將催生出新的令人驚嘆的初創(chuàng)公司。
AI應用路在何方？據(jù)不完全統(tǒng)計，ChatGPT爆火后的七個月內(nèi)，全球大模型數(shù)量已多達數(shù)百個，僅cn就至少有80個。今天，基礎(chǔ)大模型已經(jīng)初步形成互聯(lián)網(wǎng)大廠、AI科技公司、明星初創(chuàng)公司、學界科研機構(gòu)等多方勢力“百模大戰(zhàn)”的格局。
大量的資金、人才、技術(shù)涌入了基礎(chǔ)大模型，而對于應用層的討論聲音要小很多。大模型是基礎(chǔ)設(shè)施，需要通過應用才能和用戶產(chǎn)生關(guān)系。這是一個更大的生態(tài)。百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏認為生成式AI將催生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)，會有很多創(chuàng)業(yè)和投資，大模型時代最大的機會在于應用層。他曾表示，“在應用層，將會出現(xiàn)全新的、十倍于現(xiàn)在wei_xin和抖音的創(chuàng)業(yè)機遇”。AI應用層的變革主要分為兩類，一種是常見的基于大模型做既有產(chǎn)品的升級，代表公司為微軟、Salesforce、阿里巴巴等科技巨頭，以及大量的中小軟件公司。微軟已經(jīng)將OpenAI的大模型能力，引入其全系產(chǎn)品中，包括New Bing搜索引擎、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot，國內(nèi)阿里巴巴旗下的釘釘，也基于旗下通義千問模型進行了改造。傳統(tǒng)SaaS公司正在快速接入AI。在細分行業(yè)領(lǐng)域，AI產(chǎn)品多應用在銷售、咨詢、管理等產(chǎn)業(yè)場景中，幫助企業(yè)打造競爭壁壘。以全球排名第一的CRM廠商Salesforce為例，Salesforce堅持AI+數(shù)據(jù)+CRM戰(zhàn)略，在2023年推出兩個AI產(chǎn)品EinsteinGPT、SlackGPT。另外一種，則是基于AI大模型的原生應用，但目前尚未爆發(fā)。以最近爆火的Agent為例，Agent作為人與LLM的中介，可能會挑戰(zhàn)原有平臺的分發(fā)機制，用戶不再依賴平臺使用軟件，而是直接與Agent互動獲取服務，過去SaaS也可能會變成AaaS（Agent as a Service）。新的產(chǎn)品邏輯將進一步降低用戶使用技術(shù)的門檻，并滲透到新的使用場景。無論是既有的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品還是正在成長的AI原生應用，在大模型時代都有可能經(jīng)歷新一輪洗牌。金山辦公技術(shù)總監(jiān)熊龍飛告訴「甲子光年」：“關(guān)鍵在于，要構(gòu)建自己的技術(shù)壁壘。”過去的積累與面向未來的投入都很重要。比如，金山辦公除了大模型的功能模塊之外，還積累了35年的文檔處理底層技術(shù)，以及從2017年開始投入研發(fā)的AI能力。此外，為了結(jié)合大模型，金山辦公還特地開發(fā)了向量化系統(tǒng)、提示詞管理器、各類AI能力和大模型的外掛系統(tǒng)等基礎(chǔ)技術(shù)。應用層公司的核心壁壘不僅僅在于模型能力，產(chǎn)品設(shè)計、數(shù)據(jù)管理、服務網(wǎng)絡(luò)等方面同樣重要。以Grammarly為例，有用戶告訴「甲子光年」，“Grammarly主要應用場景有鍵盤輸入法、瀏覽器插件和各個終端應用。ChatGPT在論文寫作或者滿分作文上興許能用到，但日常溝通還是Grammarly更方便” 。隨著模型能力的發(fā)展，算力價值在應用層可能被抹平，數(shù)據(jù)才是長期的壁壘所在。真格基金管理合伙人戴雨森在之前的一次演講中表示，“當數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量增加時，模型的性能和效果會提升，同時也會增加用戶壁壘”。以wei_xin為例，最早期的wei_xin其實沒有壁壘，后來通過與眾多用戶之間的特有關(guān)系形成了網(wǎng)絡(luò)效應，從而產(chǎn)生壁壘。在大模型可以覆蓋的通用場景之外，創(chuàng)業(yè)者在垂直領(lǐng)域積累深厚獨特的行業(yè)數(shù)據(jù)，或者做冷門領(lǐng)域的先行者，或許更有可能獲得成功。新一輪的AI浪潮無異于大浪淘沙，只有擁有核心本領(lǐng)才能立于不敗之地。
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