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今日關(guān)注:36氪專訪Nolibox:AIGC應(yīng)用層迎來發(fā)展機(jī)遇,但尚在“摸著石頭過河”|Chat AI 2023-04-03 08:54:55  來源:36氪

文|沈筱

編輯|王與桐

毋庸置疑,通往AGI時(shí)代的大門正在開啟。OpenAI在GPT-4宣傳片中提到,其與微軟的合作正致力于將生成式AI技術(shù)塑造成對(duì)世界真正有用的東西。


(資料圖片)

OpenAI所謂的“有用”,是通過實(shí)現(xiàn)生成式AI技術(shù)在各行各業(yè)中的大規(guī)模落地應(yīng)用,來提升生產(chǎn)力,并最終提高人類生活質(zhì)量。這也是谷歌、百度等一眾企業(yè)期望達(dá)成的目標(biāo)。

而這些企業(yè)近期的一系列動(dòng)作表明,他們正試圖搶先塑造行業(yè)未來格局——在尋求構(gòu)建模型層技術(shù)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,致力于成為未來AGI生態(tài)中基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)者;同時(shí),以引領(lǐng)新技術(shù)的應(yīng)用落地方向、吸納更多合作伙伴的方式,推動(dòng)中間層和應(yīng)用層發(fā)展。

3月3日,OpenAI開放基于GPT-3.5的ChatGPT模型接口;

3月15日,谷歌推出PaLM模型API和Generative AI App Builder平臺(tái);Anthropic發(fā)布類ChatGPT產(chǎn)品Claude;OpenAI緊隨其后發(fā)布GPT-4;

3月16日,百度發(fā)布文心一言;

3月24日,OpenAI推出ChatGPT插件,允許ChatGPT通過授權(quán)訪問外部信息源,調(diào)用開發(fā)者自有API,實(shí)現(xiàn)與第三方應(yīng)用程序的連接;

3月27日,百度智能云在線下舉辦閉門交流會(huì),推出大語言模型服務(wù)平臺(tái)文心千帆 。

上述行動(dòng),也無不指向生成式AI技術(shù)的初探期或已結(jié)束。OpenAI領(lǐng)跑,大廠爭鋒,其他創(chuàng)業(yè)公司也不甘示弱,模型層混戰(zhàn)已然開啟。接下來將迎來技術(shù)落地應(yīng)用的集中探索期

百度CEO李彥宏在此前接受36氪專訪時(shí)也表示,未來行業(yè)生態(tài)中,最大的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)產(chǎn)生于應(yīng)用層。但是,當(dāng)前生成式AI技術(shù)突破對(duì)各行各業(yè)的顛覆性僅初現(xiàn)端倪,行業(yè)最終形態(tài)尚無定論,最終能否呈現(xiàn)出模型層、中間層、應(yīng)用層分而治之的格局仍未可知。

在模型層混戰(zhàn)的情況下,應(yīng)用層企業(yè)將面臨何種機(jī)遇和挑戰(zhàn)?又該如何摸索發(fā)展路徑?企業(yè)可以在哪些方面構(gòu)建差異化,基于當(dāng)前的行業(yè)生態(tài)定位形成一定優(yōu)勢(shì)?這些問題的答案還需進(jìn)一步探索。

當(dāng)前,與OpenAI深度綁定的微軟,除了基于Azure云計(jì)算平臺(tái),承擔(dān)部分基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商的角色,也正在嘗試加速新技術(shù)商業(yè)化的探索。3月16日,微軟宣布推出Microsoft 365 Copilot,將GPT-4接入Office全家桶,并于近日推出網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品Security Copilot。同時(shí),在應(yīng)用層,已經(jīng)有Shopify、Duolingo等開始利用生成式AI技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品、服務(wù)創(chuàng)新的企業(yè);還有諸如JasperAI、Character.AI,直接基于生成式AI技術(shù)打造產(chǎn)品、服務(wù),試圖占據(jù)應(yīng)用層風(fēng)口的創(chuàng)業(yè)公司。

同樣,在國內(nèi),也有較早布局AIGC領(lǐng)域的企業(yè)。為了了解他們的看法和做法,帶著上述問題,36氪采訪了Nolibox創(chuàng)始人兼CEO徐作彪、CTO 何宇健。

Nolibox是國內(nèi)最早一批探索生成式AI技術(shù)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域中應(yīng)用的企業(yè)之一,聚焦于將美學(xué)原理、設(shè)計(jì)模型與人工智能技術(shù)進(jìn)行深度融合。36氪此前報(bào)道了Nolibox的Pre-A輪融資新聞。

目前,Nolibox已經(jīng)接入了StableDiffusion、GPT、百度文心等多個(gè)大型語言模型,并在對(duì)相關(guān)模型進(jìn)行二次開發(fā)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了畫宇宙、圖宇宙兩大核心產(chǎn)品,服務(wù)于服裝、電商、游戲、教育等多個(gè)有智能設(shè)計(jì)需求的應(yīng)用場(chǎng)景。

以下是專訪內(nèi)容,經(jīng)36氪編輯:

01 模型層混戰(zhàn)開啟,應(yīng)用層迎接機(jī)遇

隨著市面上可用的大模型涌現(xiàn),應(yīng)用層企業(yè)迎來了發(fā)展機(jī)遇。

一方面,企業(yè)可以綜合對(duì)比不同模型,選擇與業(yè)務(wù)契合的最優(yōu)解。另一方面,通過接入不同模型能力,企業(yè)可以進(jìn)一步豐富產(chǎn)品形態(tài)?,F(xiàn)階段,應(yīng)用層企業(yè)可以與模型層企業(yè)達(dá)成合作,發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì),以挖掘特定領(lǐng)域和場(chǎng)景的機(jī)會(huì)。

36氪:近期,OpenAI動(dòng)作頻頻,在開放基于GPT-3.5的ChatGPT模型API之后又推出了GPT-4。OpenAI一系列動(dòng)作對(duì)行業(yè)內(nèi)自研大模型的企業(yè)有什么影響?

Nolibox:作為技術(shù)領(lǐng)先者,OpenAI開放更優(yōu)性能的模型接口,對(duì)自研大模型的企業(yè)會(huì)是很大的挑戰(zhàn)。

目前OpenAI基于GPT-3.5的ChatGPT模型API成本已經(jīng)被壓得很低,也壓縮了其他廠商的實(shí)際利益空間,甚至是生存空間。另一方面,這些企業(yè)的投資回報(bào)周期可能會(huì)被拉長,因?yàn)樯婕芭c更優(yōu)性能模型的對(duì)比、競(jìng)爭。從資方角度來講,會(huì)關(guān)注這些廠商自研的大模型與GPT差距有多大,是否可靠,是否能夠投入到應(yīng)用層面。

對(duì)試圖進(jìn)入該領(lǐng)域的初創(chuàng)公司來說,做大模型需要有相關(guān)背景。企圖平地而起制作大模型,是很困難的。

36氪:谷歌的PaLM、百度文心一言近期也紛紛官宣。對(duì)應(yīng)用層企業(yè)來講,大模型混戰(zhàn)會(huì)帶來什么影響?

Nolibox:對(duì)我們做應(yīng)用層的企業(yè)來說更多是機(jī)遇。

首先,市面上可用的大語言模型越多,我們的選擇就更多。企業(yè)能在對(duì)比模型表現(xiàn)、效果、速度、成本等因素的基礎(chǔ)上找到契合業(yè)務(wù)的大模型。從價(jià)格的角度來講,我們調(diào)用第三方大語言模型API的成本降低了,相應(yīng)產(chǎn)品和服務(wù)給到市場(chǎng)的價(jià)格也會(huì)變低。

其次,在接入不同模型能力后,我們能夠服務(wù)的企業(yè)也變多了。一是能進(jìn)一步豐富產(chǎn)品形態(tài),二是能夠基于相關(guān)模型進(jìn)行二創(chuàng),提供相應(yīng)的API。

另外,我們一直標(biāo)榜自己是多模態(tài)畫板產(chǎn)品,無論是GPT-4,還是百度文心一言,新的多模態(tài)模型出現(xiàn),給了我們驗(yàn)證多模態(tài)產(chǎn)品形態(tài)的好機(jī)會(huì)。

36氪:Nolibox目前也使用了多個(gè)不同的底層模型,是如何布局的?

Nolibox:我們已經(jīng)接入了Stable Diffusion、百度文心、GPT,以及其他一些開源的大模型。目前我們的API二創(chuàng)主要是在Stable Diffusion的基礎(chǔ)上,底層的buildingblock則融入了一些我們積累下來的技術(shù),比如bettertransformer和模型的dynamic loading,使得部署成本、推理速度都得到了較大的優(yōu)化。

我們首先接入的圖像生成類大模型,文本生成類的大模型是后來陸續(xù)接入的。GPT是今年剛接入的,一開始使用的是GPT-3davinci接口,GPT-3.5API開放后,我們也正在測(cè)試看哪款的效果會(huì)更好。另外,我們內(nèi)部也會(huì)對(duì)GPT-4進(jìn)行評(píng)估,本質(zhì)上還是看業(yè)務(wù)邏輯,有沒有鏈路能夠和GPT-4契合。

36氪:會(huì)產(chǎn)生新的挑戰(zhàn)嗎?比如,從市場(chǎng)層面來說,未來可能有更多競(jìng)爭對(duì)手涌入。

Nolibox:首先,和大部分做應(yīng)用的友商不太一樣,我們基本不做C端。雖然我們?cè)贑端有相應(yīng)的產(chǎn)品,但它更像是一個(gè)廣告位,起到“招商引資”的作用。我們主要的目標(biāo)客戶是B端。在B端,我們自認(rèn)為做得不錯(cuò),產(chǎn)品形態(tài)比較獨(dú)特。很多B端客戶也看重我們的能力,而且客戶在對(duì)比了多家之后選擇了我們,所以目前我們不會(huì)過于擔(dān)心競(jìng)爭的問題。

其次,市面上的競(jìng)爭對(duì)手越來越多,反而是督促著我們把自己的產(chǎn)品做得更好。

另外,我們和國內(nèi)友商也在持續(xù)交流,包括做大模型的和做產(chǎn)品的,大家都愿意開展合作。所以對(duì)我們來說,可能并沒有太多的直接競(jìng)爭對(duì)手,算是競(jìng)合關(guān)系。

36氪:自研大模型的企業(yè)在商業(yè)化時(shí),可能也會(huì)開放API調(diào)用,或推出應(yīng)用程序。盡管剛剛提到大家傾向于合作,但會(huì)不會(huì)也存在競(jìng)爭關(guān)系?Nolibox如何看待?

Nolibox:我們一直秉承分工的理念,大家都發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì),才能最高效地把這件事情做大、做好。當(dāng)然會(huì)有一些做大模型的企業(yè)也想做自己的產(chǎn)品,最后也能做出來,但可能沒有我們做得好,或者沒我們做得快,兩者兼顧的可能性較小。因此我們還是很希望和他們多合作。我們提供產(chǎn)品側(cè)能力,對(duì)方提供大模型,雙方合作后一起服務(wù)于B端。這也是我們與大廠談的合作方式。

另外,API對(duì)我們是附加價(jià)值,我們最重要的還是服務(wù)好特定的客戶。開放API這件事,更多是因?yàn)槲覀冇羞@個(gè)能力,順手開出來的,不會(huì)像一些大模型公司用userintheloop的思想去收集用戶數(shù)據(jù)和反饋。我們自己的數(shù)據(jù)、反饋的收集更多體現(xiàn)在各種產(chǎn)品上(包括畫宇宙和一些SaaS),因?yàn)槲覀兘o到各方的畫板的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是統(tǒng)一的,可以很方便地回流、利用。

36氪:自研大模型的企業(yè)有沒有可能未來通過并購應(yīng)用層企業(yè)來構(gòu)建生態(tài)?

Nolibox:這是有可能的,但大模型企業(yè)也不會(huì)因?yàn)椴①従湍軌蛲耆紦?jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。應(yīng)用層只是把大模型作為水電站一樣的基礎(chǔ)設(shè)施,各有各的發(fā)展方向。在應(yīng)用層,也可能產(chǎn)生像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的抖音、美團(tuán)這樣的企業(yè)。

AIGC確實(shí)是大的趨勢(shì),但基礎(chǔ)層、模型層、應(yīng)用層都有機(jī)會(huì),總需要有企業(yè)專心做應(yīng)用?;蛘哒f,一個(gè)公司不太可能既把通用大模型做好,又能把足夠精力分配到應(yīng)用層,所以做產(chǎn)品應(yīng)用還是有空間、有價(jià)值的。而且我們認(rèn)為,再過3-4年,可能全球做得好的超級(jí)大模型有2-3個(gè)就足夠了。但是應(yīng)用層,每個(gè)領(lǐng)域、每個(gè)場(chǎng)景都有自己的機(jī)會(huì)和價(jià)值,本身也是可以建立壁壘的。

02 摸著石頭過河

目前,無論是自研大模型企業(yè),還是應(yīng)用層企業(yè),都尚在摸索過程中。

Nolibox形容,對(duì)應(yīng)用層企業(yè)而言,這一摸索的過程像是“摸著石頭過河”——從可以做橫向增量的場(chǎng)景切入,基于自身的技術(shù)能力,以小成本快速做出最小可行產(chǎn)品,并在得到市場(chǎng)驗(yàn)證后逐步加大投入。同時(shí),判斷是否進(jìn)入AIGC賽道的關(guān)鍵在于,企業(yè)能否基于生成式AI技術(shù)進(jìn)行差異化,以及差異化能否創(chuàng)造超額收益。

36氪:應(yīng)用層企業(yè)如何構(gòu)建壁壘?有觀點(diǎn)認(rèn)為應(yīng)用層難以實(shí)現(xiàn)差異化,Nolibox怎么看?

Nolibox:首先,我們說的應(yīng)用層壁壘,主要是模型側(cè)、產(chǎn)品側(cè)和應(yīng)用側(cè)的壁壘。具體來講,包括企業(yè)能否比競(jìng)品,更快速切進(jìn)某一個(gè)場(chǎng)景,先抓住行業(yè)know how,打磨出符合場(chǎng)景特定需求的模型和產(chǎn)品;或者能否快速整合行業(yè)資源,形成數(shù)據(jù)壁壘等。

其次,一般說難做差異化其實(shí)更主要體現(xiàn)在通用大模型端。比如文本生成圖片方面,大家可能都會(huì)基于Stable Diffusion做,如果要做一個(gè)大而全、所謂完全自研的大模型,確實(shí)很難做出顛覆性的或者顯著的差異化。所以我們主打的還是垂直場(chǎng)景大模型和產(chǎn)品上的差異。

我們一直致力于在模型端做出和場(chǎng)景結(jié)合的、有價(jià)值的差異化,同時(shí)我們也將開源代碼全部重寫,也就是之前提到的二創(chuàng),包括嵌入定制的功能、降低模型的部署成本和硬件要求、提高運(yùn)行速度。

一般開源模型會(huì)開放代碼和模型權(quán)重兩個(gè)層面的信息。但由于開源的代碼不夠好,后續(xù)加入其他功能就比較困難,所以我們并不會(huì)直接使用開源代碼。

比如在我們重寫的過程中發(fā)現(xiàn)的生成四方連續(xù)圖功能,處理完成后,使用起來會(huì)很巧妙,但據(jù)我們了解目前應(yīng)該沒有其他友商做出來。還有一些很細(xì)節(jié)的技術(shù),友商還處于以很靜態(tài)的模式部署服務(wù),只能調(diào)用數(shù)量有限的固定小模型,而我們可以動(dòng)態(tài)地通過接口激活小模型。

再比如最近很火的ControlNet,在我們改寫過后,不僅降低了對(duì)硬件的要求,速度上也至少比官方開源版本快了1.5-2.5倍。這些細(xì)節(jié)還挺多的,就不逐個(gè)舉例了,落實(shí)到服務(wù)層面時(shí)就會(huì)變成我們的差異化優(yōu)勢(shì)。

36氪:產(chǎn)品端的差異化主要是體現(xiàn)在功能方面?

Nolibox:對(duì),比如在模型端通過代碼改寫后能夠支持四方連續(xù)生成等,單獨(dú)這一個(gè)改動(dòng)就能切入一些行業(yè)。

比如,友商的類似產(chǎn)品可能更多是對(duì)單圖的編輯器。雖然這個(gè)可能已經(jīng)夠用了,但對(duì)于一些專業(yè)的設(shè)計(jì)師或插畫師等對(duì)產(chǎn)品要求更高的客戶,我們的產(chǎn)品就有了一定的優(yōu)勢(shì)。我們本質(zhì)上是無限畫板,但可以向下兼容成單圖編輯器。同時(shí),我們能夠更快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品交付。例如,我們與百度的合作案例,其他服務(wù)商可能需要2-3個(gè)月完成,但是我們的無限畫板一周就可以交付。

36氪:在做之前,怎么去確認(rèn)這個(gè)事情未來可能會(huì)成為壁壘?

Nolibox:這個(gè)確實(shí)無法事先知道,或者說我們尚未找到事先知悉的辦法,相當(dāng)于“廣撒網(wǎng)”。因?yàn)?strong>行業(yè)完全沒有先例,甚至很多和我們合作的友商也明確表明他們也還在摸索,為未來投資。所以基本上沒有所謂的標(biāo)準(zhǔn),大家都在摸索,只是我們剛好撒的網(wǎng)多些,運(yùn)氣好一些,知道了一些目前只有我們能做的需求。

比如最開始的時(shí)候,我們認(rèn)為只要把產(chǎn)品做好,就能吸引到目標(biāo)客戶。我們第一版產(chǎn)品發(fā)布時(shí),計(jì)劃面向的是專業(yè)的設(shè)計(jì)師或者插畫師。后來發(fā)現(xiàn)真正對(duì)我們產(chǎn)品感興趣的,并且樂意為此付費(fèi)的客戶是另外一個(gè)群體。

所以這也告訴我們,需要不斷地去嘗試,不能拍腦袋說客戶一定是誰。比如現(xiàn)在不論是電商、服裝還是游戲、教育,他們都有這樣的需求。但核心還是我們要把產(chǎn)品做好,后面的PMF都是水到渠成的事情。

當(dāng)時(shí)在內(nèi)測(cè)的過程中,就有客戶表示很喜歡我們的產(chǎn)品。所以我們也嘗試站在這些客戶的角度,去嘗試,去思考我們的目標(biāo)群體是哪一部分。但是長期來看,我們還是要切入專業(yè)設(shè)計(jì)師群體,算是B2B2C的模式。同時(shí),我們希望「設(shè)計(jì)創(chuàng)意群體的利益」和「AI的利益」可以是一致的,而不是割裂的、對(duì)立的。

36氪:可以理解為Nolibox早期其實(shí)想做PLG(ProductLeadGrowth,產(chǎn)品引導(dǎo)增長)嗎?

Nolibox:剛開始有一些這樣的考慮,通過C端帶動(dòng)B端,免費(fèi)帶動(dòng)付費(fèi),然后再到口碑裂變的傳播。但當(dāng)初我們做AI繪畫時(shí),國內(nèi)有成百上千人也在做同樣的事,當(dāng)幾乎所有人都在做這件事,這時(shí)候PLG是很困難的。

所以我們更多的是定點(diǎn)爆破,利用專業(yè)的渠道或者直播的方式進(jìn)行曝光,這樣才能幫助我們更快地拿到第一批業(yè)務(wù),而不僅僅是PLG的路線。這很容易劣幣驅(qū)逐良幣,有渠道有流量的同行會(huì)搶占市場(chǎng)心智。對(duì)用戶來講,就算我們做出了差異化,但也無濟(jì)于事。當(dāng)然我一直都認(rèn)為PLG是一個(gè)很好的方式,但不能只采用PLG的方式。

我們認(rèn)為,等大眾對(duì)于AIGC的熱情褪去之后,誰能真正把客戶服務(wù)好,真正賺到錢,這些才是最本質(zhì)的問題。

36氪:Nolibox如何切入市場(chǎng)的?是先有了技術(shù),再通過客戶調(diào)研尋找痛點(diǎn)嗎?

Nolibox:這是同步進(jìn)行的。我們會(huì)事先判斷做AIGC這條賽道,產(chǎn)品的差異化能否給我們帶來超額收益。如果這件事大家都能做,意味著產(chǎn)生超額收益的幾率很小,那么我們并不適合去做這件事。如果產(chǎn)品或功能不能切中某個(gè)痛點(diǎn),那么這條線也不值得我們?nèi)プ觥?/p>

目前,我們有點(diǎn)摸著石頭過河的感覺,或者我們判斷它是有用的。但至少目前看來,我們算是摸到了不少石頭,因?yàn)榇_實(shí)挺多人愿意為此付費(fèi)。

36氪:在摸索過程中,可能發(fā)現(xiàn)對(duì)某些人群來說痛點(diǎn)的確存在,但如何判斷這個(gè)市場(chǎng)是值得投入的?

Nolibox:首先,我們的第一步就是不卷C端,而是去驗(yàn)證產(chǎn)品最核心的那一部分邏輯。

一開始我們并沒有全力推產(chǎn)品,而是隨著聊的客戶越來越多,才逐步投入更多人力。舉個(gè)例子,我們現(xiàn)在畫宇宙產(chǎn)品的MVP(Minimum Viable Product,最小化可行產(chǎn)品),是CTO一個(gè)人用一個(gè)星期寫出來的。所以,一開始我們會(huì)以小成本,小規(guī)模地嘗試,當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)它足以撐起足夠大的市場(chǎng)時(shí),才會(huì)進(jìn)一步投入。因?yàn)榇藭r(shí)已經(jīng)有很大的單子等著我們,而不是一開始就選擇allin。

其次,在這個(gè)過程中,我們也收集到了客戶反饋,并不是發(fā)現(xiàn)一兩個(gè)小的痛點(diǎn)就決定去做,而是關(guān)注可以橫向做增量的場(chǎng)景。

比如四方連續(xù),可以做印花或者服裝面料生成,雖然這是一個(gè)很小的點(diǎn),但它可以橫向地拓展出多個(gè)場(chǎng)景,還可以做背景等等。一個(gè)點(diǎn)能上量,解決的痛點(diǎn)雖然是個(gè)小點(diǎn),但是市場(chǎng)層面的需求量卻不少。

03 成為顛覆者而非被顛覆

不同于上一代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層企業(yè)的發(fā)展邏輯,AIGC表現(xiàn)為技術(shù)突破。

創(chuàng)業(yè)公司可能難以從填補(bǔ)市場(chǎng)或產(chǎn)品空缺的角度尋找發(fā)展方向,而更多需要將生成式AI技術(shù)與其他技術(shù)、產(chǎn)品結(jié)合。同時(shí),對(duì)現(xiàn)有企業(yè)而言,在新技術(shù)已經(jīng)顯現(xiàn)顛覆性能力但尚未大規(guī)模應(yīng)用時(shí),或許正是進(jìn)行產(chǎn)品、模式創(chuàng)新的好時(shí)機(jī),但需考慮新技術(shù)與業(yè)務(wù)邏輯的耦合。

36氪:中國AIGC應(yīng)用層的發(fā)展是否需要經(jīng)歷慢慢地找到行業(yè)落地場(chǎng)景和市場(chǎng)痛點(diǎn)的過程?

Nolibox:我們認(rèn)為是的。因?yàn)槊绹髽I(yè)也一樣,比如Figma也花了十年的時(shí)間成長,要一步一步走。開始的時(shí)候總要經(jīng)歷一個(gè)相對(duì)摸索的過程,如果走得太快,做出來的產(chǎn)品可能是很虛的,或者說容易踏空。

包括美國SaaS發(fā)展的第一個(gè)階段,主流也是定制化。SaaS很講方法論,如果美國有這種經(jīng)歷,那中國大概率也會(huì)有這樣的過程。定制化可能是一個(gè)正常的、自然的必經(jīng)之路。但再過幾年,這種情況會(huì)好很多,但目前也不能完全依賴定制化。

就我們而言,如果定制化只需要很小的改動(dòng),那么不會(huì)占用過多精力,毛利不錯(cuò),或者分成也比較好,這種情況下,我們就會(huì)去做。

36氪:國內(nèi)在應(yīng)用落地方面會(huì)不會(huì)參考美國同類企業(yè)的做法?

Nolibox:是會(huì)參考的。我們會(huì)關(guān)注美國這類AIGC的創(chuàng)業(yè)公司,看他們?cè)谧鍪裁错?xiàng)目。比如外國做游戲做得還可以,我們就聯(lián)系游戲公司,看他們有沒有類似的興趣。

美國的企業(yè)一般會(huì)針對(duì)一個(gè)比較具體的痛點(diǎn),解決相對(duì)比較垂直的問題,先解決得很好,然后再逐步做大,這也是目前我們想走的路。

36氪:像之前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),涌現(xiàn)出一批由中國企業(yè)引領(lǐng)的模式創(chuàng)新和應(yīng)用層市場(chǎng)增長。AIGC能否有類似的情況出現(xiàn)?

Nolibox:之前提到比如說可能受益于人口紅利的企業(yè),他們實(shí)際上是做了一個(gè)很好的C端產(chǎn)品,填補(bǔ)了市場(chǎng)空缺。但是AIGC其實(shí)是技術(shù)突破,可能很難說填補(bǔ)產(chǎn)品空缺。要么就是找到一個(gè)產(chǎn)品空缺,剛好AIGC能做。

但是,單用AIGC去做產(chǎn)品,成功的機(jī)會(huì)可能并不大。

如果通過AIGC與其他技術(shù)/產(chǎn)品結(jié)合,做出一個(gè)更綜合性的產(chǎn)品去推廣,成功的可能性就會(huì)大很多,甚至?xí)虼祟嵏铂F(xiàn)有市場(chǎng)格局。比如,把AIGC與設(shè)計(jì)相結(jié)合。技術(shù)只是一個(gè)手段,重要的是能解決哪些客戶的需求,產(chǎn)品是否真的有價(jià)值,以及是否充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)閉環(huán)、規(guī)模效應(yīng)的壁壘。

36氪:能否結(jié)合Nolibox的情況,闡釋“技術(shù)只是一個(gè)手段......”這句話?

Nolibox:從2021年到現(xiàn)在,我們的業(yè)務(wù)主線并沒有很大的變化,仍然關(guān)注智能設(shè)計(jì)或者智能創(chuàng)意這件事本身。但是因?yàn)锳I技術(shù)一直在發(fā)展,變得更加強(qiáng)大,所以能夠和我們的技術(shù)、產(chǎn)品有更好的結(jié)合。

我們成立之后一直是基于自己的一些技術(shù)能力,來探索創(chuàng)意、設(shè)計(jì)方面的人機(jī)協(xié)創(chuàng)方式。圍繞主線,我們做了很多積累。然后隨著生成式AI技術(shù)的發(fā)展,比如StableDiffusion、GPT模型API的開放,我們可以將新的技術(shù)用在新的板塊里,實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用,把原有的產(chǎn)品做得更好。比如,我們的無限生成能力,就要優(yōu)于之前。

2021年時(shí),幾乎沒有人提AIGC這個(gè)概念。那個(gè)時(shí)候我們利用AI技術(shù)解決的是比較實(shí)際的問題,比如一些檢索技術(shù),像文搜圖、圖搜文或者圖搜圖,包括營銷內(nèi)容生成,不需要GPT也能做。當(dāng)然,我們當(dāng)時(shí)也用到了一些AIGC技術(shù),比如智能海報(bào)生成,而且我們下一步要做的事情就是——融合「AI設(shè)計(jì)」和「AI創(chuàng)意」,打造更加強(qiáng)大的「AI設(shè)計(jì)創(chuàng)意生成工具」。

36氪:之前提到PLG模式在AIGC有大量應(yīng)用層企業(yè)涌入時(shí),可能并不適用。也有觀點(diǎn)認(rèn)為AIGC和ChatGPT的爆火,會(huì)對(duì)Grammarly或者其他效率提升工具,甚至PLG模式產(chǎn)生沖擊。能否談?wù)勀銈兊囊娊猓?/p>

Nolibox:影響是會(huì)有的,但不會(huì)所有產(chǎn)品都會(huì)被顛覆。需要關(guān)注產(chǎn)品主要解決的需求能否利用新技術(shù)得到更好滿足。從技術(shù)層面來講,也許新技術(shù)的爆火會(huì)對(duì)之前的技術(shù)帶來沖擊,但新技術(shù)并不能壟斷所有功能。

比如Grammarly是做英文語法矯正的,可能會(huì)有人認(rèn)為未來不需要矯正了,直接用AI寫。包括有一些企業(yè)會(huì)用AI生成UI設(shè)計(jì),可能會(huì)對(duì)現(xiàn)有的相關(guān)效率工具產(chǎn)生影響。

其次,PLG只是一個(gè)概念或方式,好比去羅馬能通過汽車、飛機(jī)在內(nèi)的多種選擇,而不是只會(huì)有一種。

但同時(shí),理論上,作為PLG公司,當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí),首先應(yīng)該考慮的是能否以及如何將新技術(shù)運(yùn)用到提升自己的產(chǎn)品上,以實(shí)現(xiàn)更快的增長,而不是等著被新技術(shù)顛覆。

Grammarly完全可以選擇ChatGPT接口來降本增效。這個(gè)其實(shí)是選擇被顛覆,還是跟上潮流來做自己的二次增長曲線的問題。如果企業(yè)選擇抵觸,就類似于馬車夫不去學(xué)開車,對(duì)自己是沒有幫助的。不如懷著更開放的心態(tài),又或是抱著對(duì)未來世界的憧憬,加入到這一波AIGC帶來的變化中,與模型層、應(yīng)用層的公司共創(chuàng),邁向下一個(gè)時(shí)代。

WISE 2023 顛覆AIGC

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