圖片來源 @視覺中國
文 | 數科星球，作者丨苑晶，編輯丨十裏香
ChatGPT 爆火，惹得衆羨。
以 Meta 爲首的企業，發起了對 ChatGPT 的 " 圍剿 "。日前，紮克伯格推出 LLaMA"Meta 人工智能大型語言模型 "（Large Language Model Meta AI）後，更是将這輪競争的焦點推至高潮。
ChatGPT 的背後，亦趨者甚多：有微軟、谷歌、Notion AI 等。
在國内，項目方們躍躍欲試，開始了新的征程。在一系列溝通中，有人希望重拾移動互聯網時代輝煌、有人押寶風口、有人向 AIGC 敞開懷抱，也有人陷入極度悲觀。
雖然極盡可能，但眼下仍沒人能以尺規般丈量出 AIGC 的發展輪廓。在一切沒有答案的時刻，AIGC 無疑處在競争的中場之中。
這場競争以迷霧展開，在迷霧中進行。唯一不變的是：" 一切都在變化 "。資本、勞動力、技術、政策和市場，任何細微的變動都會引起蝴蝶振翅般的波動。也正是在這樣的中場遊戲中，暗自發展的項目希冀了解更多，而已經明牌了的參與者，則未必會笑道最後。
三種可能的未來
一，AGI。
這可能是最讓人欣喜或最讓人悲哀的一種路線。所謂 AGI，可稱爲通用人工智能（Artifical General Intelligence）。和人類大腦一樣，AGI 同樣可以因不确定因素做出推理并制定決策甚至解決問題。它将擁有對常識的認知能力、工作的規劃能力、自我學習能力以及用自然語言交流溝通的能力。
ChatGPT 的出現讓各行各業十分震驚，主要原因在于其初步體現了 AGI 的苗頭。不過，大多數人将這樣的未來劃歸至中遠期，當下，機器對環境的适應、強化學習、智能體的交互都有待論證。
人們可以對 ChatGPT 的 " 一本正經的胡說八道 " 嗤之以鼻，但内心的深層次不安已油然而生——我們離它一本正經的正确做事還有多遠？一位調研過 300 餘家主流投資機構的從業者這樣說：" 大模型 AGI 會把所有東西吃掉，這種能力的背後是純粹的規模效應，是有可能出現的 "。
在這種情況下，除底層 AGI 供應者外，所有的應用層都會被 " 糖紙 " 化。而随着最高級别的壟斷出現，創新機會将被極大壓縮，不同的項目被 " 接口化 "，所有能力被集合在大模型上。
二，API 長尾化。
這是一種建立在沒有 " 終極壟斷 " 基礎上的邏輯。不同的項目依據自身優勢提供底層和 API，不同垂類行業依據專家訓練取得垂直應用，較之通用型智慧體，垂類智慧體的效益更高、成本更低。
樂觀地說，在未來，垂類智慧體可能有幾十萬個，紮堆在各自擅長的領域，并有相互通訊功能。在解決問題的層面上，不同的 API 将互相協作，" 垂類智慧體相互之間的關系有點像現在的人類社會 "，一位投資人表示。
三，操作系統化。
這是一種國内大部分人喜聞樂見的狀态，它的産品形态更接近于一種 " 透明層 "。在這種業态下，AIGC 以操作系統的方式存在，留足了 APP 的生存空間。在這種思路下，AIGC 可被看成是原有互聯網産品的一次産業升級，AIGC 作爲底層技術被加入到各類 APP 的叠代版本中，但不會侵蝕原有産品的市場空間。" 如若是蘋果或者安卓生态來主導，那麽操作系統仍然扮演分發角色 "，在閉門讨論會中我們了解到。
在一些人看來，依據底層大模型的操作系統路線終将是大廠的 " 菜 "。不過，好消息有可能是大廠爲了穩定性，會将部分利益讓渡給開發者，從而建立一個新的移動互聯網或 PC 的生态系統。
值得一提的是，目前以上三種發展方向尚未形成定論，我們所接觸的大多數從業者更傾向于第二、第三種假設。
盲目的樂觀
在 AIGC 中場戰事中，一個十分顯眼的問題是，新晉公司遲遲找不到落地場景。在與市面上的明星企業溝通後，一些投資人也仍未找到具有十足說服力的變現場景。對此，有的人提出了自己的看法：" 我覺得，可能要在替代工作流上找到答案 "。
替代和優化工作流，一直是數字經濟得以長久發展的不二法門，簡單點說，在當下五花八門的降本增效産品中，這一點已被體現地淋漓盡緻。在投資領域，投資人們也将這個經驗運用于判斷項目好壞的實踐之中。
AIGC 行業的替代工作流是如何體現的？可以以 Jasper.ai 爲例一探究竟。
縱覽 Jasper.ai 和 GPT-3 的聯系，可以看到，二者處在相輔相成的關系之中。前者并沒有完全按照 OpenAI 所提供的結果生産内容，而在 Jasper.ai 所專精的營銷文案行業，也優化了 GPT 所提供的結果。這樣一來，AIGC 行業項目的判斷标準就出現了三點：其一是替代工作流；其二是和大模型的結合；其三是有用戶需求。
但在目前，國内的 Jasper.ai 并不好找。
" 我覺得國内的很多項目并沒理解，你不要說技術多好才去做應用，而是做應用之前要基于用戶需求 "，一位早期投資者抱怨。在他看來，很多企業的想法有點過于想當然，" 比如我認爲 AIGC+ 劇本殺、AIGC+ 遊戲等具體場景，其用戶需求的真實性往往是值得商榷的 "。
" 現在有點像雲原生剛出來那會，那會人們想的都是雲原生能替代所有人、颠覆掉所有工具 "，後來，雲原生行業紛紛走向了賦能，在颠覆的邏輯中，并未出現過多亮點。在這位投資者的眼中，目前的 AIGC 行業情緒是樂觀的，但又充滿了盲目性。
實際上，爲了讓 AIGC 快速落地，還有另外一種變量——即本土開源社區的發展。不過，客觀地說，對比國外，國内的開源行業仍舊發展不及預期，以至于一些從業者形容這個行業" 一直以來不是那麽健康 "。
總結而言：開源社區可加快 AIGC 産品的生産效率，初創公司生态位在與将訓練好的模型加以調教。在用戶側，AIGC 所能提供的效益産出比或将成爲落地後的關鍵一環，而這也是數字化本身的核心要義所在。
文生文與文生圖
在 AIGC 行業中，文生文和文生圖是兩大技術方向。我們在文生圖系列文章中對此曾有過描寫。在與行業從業者的系列對話中，我們找到了文生圖行業未來發展的新路徑。
宅男場景。
" 我們看到宅男場景的增長是十分可怕的 "，一位投資人這樣說。在底層技術上，這名投資人看到圖片生成的速度正在快速提升。" 這解鎖了新的可能性，目前每天圖片的生産量已經是之前的千倍，并且已經在細分場景中有所展現了 "。
（有趣的是，文生圖加速了渲染行業的進一步叠代——爲了擁有顆粒度更加細緻、分辨率更高的圖片，AIGC 産品的參數量會變得越來越大，但客觀上這對渲染的算力和内存提出了更多要求）。
最讓從業者感到振奮的是，邏輯上，圖片的生成速度和定制化呈正相關關系。這意味着，文生圖行業的 " 超級定制化 " 時代即将到來。有内部人士稱，當内容量被放大到現在的 10 萬倍後，個人對圖片的審美的需求将被進一步滿足，而這種圖片需要将被快速地填充至設計、建築、時裝或替代模特場景之中。
對比文生文，圖的賽道的使用場景更容易找到。而在文生文，其使用場景仍然被鎖定在劇本協作、故事創作等，有些投資人認爲，文生文的場景" 過于小、過于碎片化 "。
并且，未來的文生文行業會走向專業化，各類文生文産品需要證明其在各自領域内的專業性，而這又需要企業在其投入更多的研發資源。
" 另外，文生文在大家調用 GPT-3 時的使用場景和付費意願是有待商榷的 "，在一名投資人看來，國内小公司傾向于調用 API，但這種 " 換皮 " 式的 ChatGPT 産品并未展現太好的盈利性。在未擁有底層産品的情況下，" 換皮 " 型産品的邏輯更像是取得授權後的代理，在一般意義上，代理商的商業價值遠小于原創性公司。
結尾：
截至目前。我們似乎找到了 AIGC 企業的發展邏輯：即在搶占流量入口的前提下，在應用場景、數據訓練、數據标注中尋求平衡，并形成以數據爲核心的增長飛輪。随着數據标注越來越仔細、叠代越來越快速，客戶的留存率也将進一步提升，而到那時，AIGC 産品改造原有行業便成爲了可能。
隻不過，在當下人們對于 ChatGPT 關注熱度空前之時，AIGC 産品的精細化、精準性弱點也逐漸被暴露。可以肯定的是，在這種趨勢下，人們對于人工智能産品的興趣已經逐漸從嘗鮮轉移至其在語言流暢度、思維深度、邏輯能力、細節（分辨率）之上的需求。
人們需要更好的 AIGC 産品，技術也正在飛速發展之中，但能吃到這波紅利？現在還不好說。
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