来源:，作者:熬夜
“下一个大东西一开始看起来会像一个大玩具。”
这句话出自知名wind公司a16z的合伙人克里斯·狄克逊。技术带来的革命不是瞬间到来的，引起兴趣，广泛应用，深入参与生产生活。新技术是一个市场教育的过程，从玩具到工具到基础设施。谁主导这个过程，谁就有头上的话语权。
2022年，AIGC如火如荼，概念基本到位，但从未有产品进入观众的日常消费选择。各大厂商的R&D成果展示铺天盖地，种种信号都表明，AIGC要想进入C端市场，不仅需要先进的技术实力，还需要场景化的应用开发。
在游戏开始的时候，总是有第一手的优势，新市场的进入必须迅速而明确。
ChatGPT的出道是巅峰的样本，也是对行业的警示。谷歌、Meta等科技巨头在AI领域深耕多年，但都是新人。这一革命性技术的代表性产品名额已经被占领，后来者要想领先将面临更大的压力和挑战。
同样的情况正在中国上演，已经有创业公司嗅到了AIGC的机会，打算用原创产品抢市场。百度等大厂在AI领域动作频频，未见产品落地层面的规划。
搬家前做好规划可以规避风险，犹豫太多可能会错失良机。
先行者尝试过。
盯上AIGC机会的不仅仅是头部企业，专注于垂直技术的科技公司率先尝试商业化，打开了市场需求的一角，也暴露了潜在的问题。
2022年12月，类似ChatGPT的国产AI虚拟聊天软件Glow投放应用市场，迅速登上微博热搜。
应用介绍显示，Glow的主要功能是让用户与基于AI技术创建的“智能体”实时交流、互动并建立情感联系。
用户可以继续与AI对话，并试图让对方成为你所期待的模型，或者体验其他用户创建和分享的代理，打开不同的话题，在社区中寻找有共同爱好的现实伙伴。
没有大公司背景，缺乏营销推广，这款产品在短时间内积累了大量热度。尤其是在哔哩哔哩和这类以兴趣为社区聚合驱动力的平台，涌现出了大量讨论攻略和经验使用的内容。这种聊天机器人产品并不是首创，Glow的亮点是给了AIGC一点实用的商业匠心。
首先是抓住了情感需求的痛点。虽然应用促进了跨域的聊天交互，但实际的鼓励和用户偏好是情感交互，将代理人视为响应的情感对象。从这一点来看，用户消费的人工智能生产文本具有明确的内容特征。强调场景，叙事，拟人AI根据用户输入的信息模拟交流场景。
这一方面说明国内社交应用赛道还在发展中空，AIGC可以作为“数字化个体”进入，为原子化的现代消费者提供情感社交服务。
二是定制。Glow提供了AI智能体的姓名、性别、人员设置、职业可以自定义的独特功能，并且支持输入现实中存在的人物作为参考。内容自由定制是AIGC的技术特色。Glow对这一点进行了发散和包装，鼓励用户“创造”代理。这种定制化的消费，既满足了多样化的需求，又收集了用户喜好，优化了AI性能。
发光有好有坏。该产品核心技术没有明显突破，自然语言处理效果只能说中规中矩，在商业包装的外壳下缺乏技术层面的关键竞争力。
此外，这类类似玩具的AIGC应用普遍存在玩法单一的问题，用户兴趣消失就会弃用。Glow找到了一个长期的游戏性开发思路，但还远未成熟。
Glow是行业的样本，AIGC可以有更灵活的应用路径，市场需要新鲜的创意来释放相应的消费需求。而科技小公司底子还浅，就算破门而入，也多是货和头。
行业巨头怎么做，谁先占领市场，将直接决定AIGC未来的格局。
大型工厂的布局缺少一个关键应用。
在担忧之下，整个AIGC行业并没有能够生产出标准化的具有足够知名度的C端产品来打开市场局面。
国内厂商在这一领域都有或多或少的投入，各公司也在尝试开发AIGC产品。比如腾讯的写作机器人“梦想写手”，阿里巴巴的AI在线设计平台Lubanner，用于操作图文需求。甚至像Tik Tok和Aauto Quicker这样的平台的交互编辑和云编辑也引入了人工智能技术来辅助视频创作。
这类产品的共同特点是更适合B端需求。虽然开发的初衷是让C端用户使用AI以更低的门槛生成内容，为个人创作提供便利，但实际上只有B端用户有稳定的付费意愿。个人的新奇无法支撑一个结构化的商业模式，只有在B端大规模应用后带来效率提升和成本降低，才能证明其价值。
目前AIGC在B端的应用深度有限，轻创作绰绰有余。但如果要作为制作工具来替代一些手工创作，还是需要技术上的突破。
百度的情况最典型。作为中国AIGC领域最早有实力、投入最多、研发成果最丰富的企业，百度的实力是技术，但缺乏一些将技术转化为产品的策划能力。
文心大模型是百度自主研发的工业级知识增强模型。由于其领先的数据知识融合方法，文心大模型比其他大模型具有更高的学习效率和更好的可解释性。
在这一坚实的技术基础上，百度的AIGC创意辅助平台“文易欣阁”被寄予厚望。用户只需要输入一段自定义文本就可以生成一幅原画，数据模型足以支持多样的风格。文心一格也有配套的商业化思路。其付费版采用积分制，用户可以通过消费积分生成不同质量的图片，在合理范围内也开放商业使用。
文心一格的问题如上所述。作为一款AIGC应用，产品形态比较原始，目标市场不明确。简单的图形生成工具的生命周期是有限的，它是非常可持续的。
在去年年底的内部讲话中，李彦宏对百度的技术研发现状提出了一些反思。“远离市场，常常自鸣得意。”“过了一两年，发现这个东西没用了。”
百度现在最需要的是分析广大C端用户与AIGC的交集，尽快找到长期消费场景，探索出一种能最大限度发挥技术优势的应用。
制定长期计划
时差意味着体验差。对于AIGC工业来说，先行者的经验积累可以带来最宝贵的长期优势。
一方面，数据反馈对人工智能意义重大。
“训练”是让算法智能化的关键。以NLP(自然语言处理)为例，AI会“学会”处理人类输入的信息，并通过渐进式训练生成对话。训练一个成熟的AI需要喂给它大量的数据和养分。
这类数据的来源一部分来自各种UGC平台。所有的公共网页、博客和百科，以及用户在社交平台上的各种图文视频创作，都可以被抓取并编译成AI学习资料。这样的资源容易获得，可以作为AI的基础知识储备。
但从商业化的角度来看，更关键的数据来自真实用户实际投入使用后的反馈信息。
模仿人类标准是人工智能自学习和进化过程中的核心指令。在应用开发初期，往往会使用高水平的人类老师来编写一些常见的问题和答案，并将这些材料交给AI进行学习和巩固，并在后续与人类老师的交互中获得正面或负面的回应，从而产生奖惩机制。
随着AI学习的深入，更精准、更丰富的内容生成将需要更大的样本范围和样本量。这也是尽早投入市场的好处。真实的用户数据反馈是训练AI的最佳素材，最能激发其内容生成和涌现。此外，数据反馈有助于开发者观察市场需求，及时调整AIGC的功能和应用，找到最契合使用场景的商业化思路。
另一方面，AIGC对超宇宙具有重要的战略意义。作为未来发展的亮点，它将在AIGC领域抢占先机，赢得元宇宙竞赛第一城。
人工智能(AI)、交互沉浸技术(AR、VR、MR)和区块链共同构成了元宇宙的三大核心技术。交互技术模糊了现实与虚拟的界限，将用户引入身临其境的元宇宙。区块链揭示了新的生产力关系，创造了专属的货币体系，而AIGC为元宇宙提供了大规模、可持续的内容生产。
相比之下，AIGC是最“亲民”的概念，也是广大观众接触和融入元宇宙最现实的路径。如果能把握住这个切口，有助于实现长远规划，也是拉开与竞争对手差距的契机。
整体来看，以百度为代表的科技型企业在推广AIGC业务上略显保守。只是保持技术创新的信息与大众同步，产品的开发仍然只是一点点，没有C端大规模参与的躁动。
“抓住用户心智”一直是营销大战中最重要的行动原则。在人们对新事物知之甚少的时期，谁先解释用法，指导使用，解决问题，谁就自动成为规则的制定者。
时间就在眼前，激进一点几乎是必须的。
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