文 | 白熊觀察員
Kimi 智能助手已成現象級産品。作爲一款 AI 大模型産品，本周它直接影響了中國 A 股市場。
推出 Kimi 的 AI 大模型創業公司月之暗面，目前剛剛融到 A 輪。不過，一批 A 股上市公司已經先漲爲敬了。它們都是與 Kimi 有千絲萬縷合作關系（很多隻是傳言有合作）。這在 A 股形成了 "Kimi 概念股 " 闆塊。
（Kimi 幫我整理了一些所謂 "Kimi 概念股 " 及相關邏輯，有不少信息爲傳聞。）
Kimi 之所以能引發概念炒作，正是因爲它 " 出圈 " 了。從賣方機構到微信群流傳的小作文，有一種觀念開始被鼓吹：AI 大模型應用會很快成爲大衆化應用，類似抖音、微信、淘寶那樣裝進大街小巷的智能手機中？
如果說去年 AI 大模型已經出現了 "iPhone 時刻 " 的話，如今 AI 大模型的 "iPhone4 時刻 " 是否已經到來了？
對此我想潑點冷水：Kimi 确實很不錯，其它不少 AI 大模型企業推出的産品也不錯，但以 AI 大模型的對話機器人（Chatbot）爲代表的生成式 AI 産品出現 "iPhone4 時刻 " 的條件尚未出現。
打通 AI 大模型應用走向大衆之路，至少還有兩對矛盾需要解決：
一是以 Chatbots 工具爲代表的 AI 大模型産品，需要用戶主動提問、善于提問，這本質上是 " 反人性 " 的，這和過去計算機應用 " 迎合人性 " 之間存在矛盾。
二是 AI 大模型生成内容存在 " 不确定性 "，和用戶對于傳統計算機應用提供内容的 " 确定性 " 之間的矛盾。
AI 大模型與用戶的 " 預期差 "
Open AI 有一位知名女性高管米拉•穆拉蒂（Mira Murati），官方的職位是 CTO，首席技術官，她并非工程師出身，而是特斯拉公司的産品經理，參與過 Model X 車型的産品研發工作。
以這樣的人員配置來看，山姆奧特曼和馬斯克等 OpenAI 早期創始人已經意識到未來趨勢：
AI 大模型即産品。
AI 大模型天然就可以成爲産品，因爲它最核心的能力就是直接提供信息。評價大模型能力的主要标準也就是它的泛化能力，以及輸出信息時能否出現 " 湧現 " 現象。
據自媒體 "AI 産品榜 " 公布的國内 AI 産品訪問量排行榜（截至 2 月）來看，目前訪問量最大的産品主要都是 AI 對話機器人（AI Chatbots），這也是百度、阿裏等、字節等大廠所力推的産品。2 月份 Kimi 訪問量已經爬至第三，但以近期 Kimi 因爲訪問量過大幾次擴容的現象看，它的訪問量很可能在 2 月基礎上增長數倍。
作爲一款 AI 模型産品，Kimi 在産品化易用性方面做出了諸多努力，并且率先把長文本作爲産品的核心賣點。目前包括通義千問等産品已經開始跟進了。這些做法奠定了 Kimi 在 3 月份的成功，但這并不意味着 Kimi 接下去可以持續出圈。目前對于 AI 大模型産品而言，有兩大矛盾需要時間去解決。
矛盾之一：Chatbots 類型的 AI 大模型産品，需要用戶主動提問、善于提問，這本質上是 " 反人性 " 的，這和過去十餘年計算機應用 " 迎合人性 " 之間存在矛盾。
過去十多年的移動互聯網時代，大衆對于計算機應用本身的認知已經被各類手機 App 所重塑了。在以用戶規模爲絕對導向的時代，所有的手機 App 都在盡量迎合人性，最終發展到通過單列信息流的方式盡量減少用戶需要做出選擇。同時，通過算法推薦的方式，平台又試圖精準匹配個人用戶的喜好，給每個人推送能快速提升快感的内容。
即使沒有這樣極緻，多數和 App 的産品邏輯也是盡可能多的提供建議，讓用戶輕松點擊，一次使用閉環後，用戶不需要主動輸入任何内容。
這種對人性逢迎到極緻的用戶策略，或許會讓不少人覺得，自己手機裏安裝的 App，天然就會猜測自己需要什麽。像搜索引擎那樣需要主動輸入一些關鍵詞對信息進行搜索的工具，市場也在萎縮。（從某種意義上講，小紅書 " 拯救 " 了搜索引擎。）
AI 大模型産品最需要的卻是用戶主動告知 " 我要什麽 "，并且由于模型能力的局限，用戶最好可以盡可能詳細、準确地說清自己的需求。
目前 Kimi 等 AI 對話機器人程序，已經廣泛被一些有明确工具需求的用戶所采用，他們明确需要 AI 大模型産品幫忙整理文檔、分析材料等。
但不管是文心一言、通義千問還是 Kimi，現階段甚至不能像 " 小愛同學 " 那樣直接給人播放一段視頻或音樂時，會有更多的用戶面對他們的對話框感覺到兩眼一抹眼，産生 " 這個 AI 到底能幹啥 " 的疑問。
其實提問一直是一種很高級的能力。著名數學家丘成桐也多次指出，中國頂尖高校的學生缺乏 " 提問 " 能力，如他曾撰文《一流人才始自學 " 問 "》，認爲好的科研人才必須會善于提問，能提出好的問題。
如果連頂尖高校的學生尚且在提問能力上有欠缺的話，這對普通人而言更是一大挑戰。
以 Kimi 爲例，在産品設計上，Kimi 超長文本能力受到很多人的好評，其實 Kimi 還設計了一個功能，就是在所有的對話中都嵌入提問的 " 提示 "，幫助用戶發現有哪些問題可以追問。不過目前看來這個功能還有待提升。我個人在使用過程中也感覺到，這個功能有時比較雞肋，并不能精準地預測用戶接下去需要問啥，還是需要我自己想問題。
除了 " 提問 " 這個門檻對于 C 端用戶而言很高，還有一個矛盾：
AI 大模型生成内容存在 " 不确定性 "，和用戶對于傳統計算機應用提供内容的 " 确定性 " 之間的矛盾。
AI 大模型最重要的能力是 " 湧現 "，這也意味着它可以生成超出人們預期的内容，特别是當它被深度使用時。最近黃仁勳在 GTC2024 的 " 兩萬字演講 " 中，他就列舉了生成式 AI 最重要的一些應用案例，其中在藥物發現領域，通過使用 AI 進行蛋白質結構預測和分子對接，可以加速新藥的發現過程。這個過程，正是需要 AI 生成一些不确定性較強的新信息，爲研究人員提供參考。
目前社交平台的用戶反饋來看，這類問題尚不構成問題，這與用戶基數有關，也與用戶使用頻次有關。但過去若幹年，各類應用最主要的目标是盡量向用戶提供确定性信息，如天氣信息、商品購買、O2O 服務等，包括搜索引擎類應用，也同樣以提供準确信息作爲賣點（雖然事實并非如此）。
此外，從用戶反饋來看，另有一類問題，那就是不同的用戶基于不同需求使用 AI 大模型産品時，會産生截然不同的評價——有些人認爲文心一言較好，有些人認爲通義千問較好，還有一些人則支持 Kimi。這除了因爲 AI 大模型特長的不同産生的差距之外，同樣存在評價标準的不确定性，和應生成内容的不确定性。
産品很重要，C 端用戶運營也很重要
行業的先行者有機會提前搶占用戶心智，但同時也需要承擔用戶培育的責任，這兩者往往是一體的、同步進行的。
目前對于 C 端用戶而言，除了 ChatGPT 知名度較高外，其餘品牌無論在知名度還是好感度都較爲一般，原因在于絕大多數用戶對于所有 AI 大模型都還沒有體感，對 GPT 的認知也僅體現在新聞資訊層面。
對用戶心智的搶占，一靠産品本身，二靠用戶培育。
當年 iPhone4 教育了一大批用戶，在交互邏輯上，它栩栩如生的拟物化 UI 設計，也成爲了普通用戶認知智能手機的開始。從 ChatGPT 的幾次叠代來看，做了很多加減法，但也踩下了 GPT Store 這樣的坑。目前國産産品的交互邏輯基本與 GPT 一緻，Kimi 在追問層面上進行了思考，但是否需要有更符合中國用戶的改進，需要大膽探索。短時間内，海外的 AI 大模型對話機器人類産品肯定不會進入中國市場，那麽産品層面中國化的可行性驗證，就必須由中國企業自行承擔。
此前文心一言發布時曾大量買量引流，如今 Kimi、豆包、通義千問等産品也開啓了買量以用戶拉新之路。在這個階段，已經有一批用戶開始成爲行業的嘗鮮者。針對這批用戶開始用戶運營，是搶占用戶心智的第一步。這也是當年國産智能手機廠商的成功路徑。
目前一些大模型廠商都已經用了 B 端付費用戶，這些用戶也有針對性的服務和運營。但是，AI 大模型産品最廣闊的市場仍然在 C 端，提前布局十分重要。
爲什麽要強調 C 端用戶？讓 C 端用戶真正地跑起來，才能形成行業的正向循環。
所有 AI 大模型創業者還需要考慮一點，目前在社交平台，C 端用戶的自傳播是産品口碑真正最重要的傳播方式，C 端産生的輿情，可以反向對 B 端、G 端産生深刻的影響。在大模型創業爆發階段，搶占 C 端口碑是企業品牌打造最重要的一環。
（OpenAI 爲 GPT 在 Discord 平台建了一個用戶群組，專門發布提示詞範例）
在 C 端用戶運營上，培育一批種子用戶至關重要，這一路徑在智能手機領域已經得到驗證：建立用戶社區，爲活躍用戶提供一定的激勵機制，與用戶的意見形成正反饋。這些種子活躍用戶對外将具有 " 以一當百 " 的輻射能力。
此外，針對 C 端用戶，讓大量的提問示範案例觸達用戶，這很重要。這讓更多的用戶能夠習慣産品、接受品牌，即使未來的 AI 大模型産品不再是對話機器人，用戶的品牌忠誠度仍然是企業巨大的财富。
反人性的産品，也是最不貴的産品
在 iPhone 手機最火爆的那幾年，有人評論說，iPhone 實際上是一個打破階層壁壘，承認衆生平等的産品。因爲那個時期，無論是高官巨富還是平民，都隻能使用幾乎一樣的産品。
當前，AI 工具可能也是一個拉平社會階層差距的産品。因爲它能讓你花最小的成本獲得最大的智力支持。
在移動互聯網時代，網遊、短視頻等各類應用總是瘋狂地迎合人性，以獲得盡可能多的用戶。這類應用的特點是對大腦進行短平快的高強度刺激，這可能會導緻注意力障礙、記憶力下降、睡眠障礙、情緒問題等。
其實，這種副作用完全應該計算進它們的使用成本中。
或許随着 AI 大模型能力的持續提升，它也會被包裝出一系列這樣的産品。它可能會讓使用非常便捷，但也會塞進大量的副産品，包裝成 " 巧克力味的屎 " 推送給用戶。
現在的 AI 大模型産品，特别是對話機器人類産品，還是一種溫和的智能産品。
要想獲得高質量的助力，它更需要人們具備兩點能力：一是思考如何提問（包括不斷追問），二是學會如何判斷篩選信息。
近期有人提出，AI 大模型的訓練和推理都需要消耗大量的資源，最終導緻 AI 大模型類工具不斷漲價。但在我看來，除個别産品，行業整體不可能整體漲價。原因在于，AI 大模型行業存在着激烈的競争，隻要這種競争沒有終結，大模型廠商都需要通過各種方式獲取用戶，而價格手段是最有效的手段。所以在相當一段時間内，AI 大模型産品都将由企業和投資人對市場進行補貼。
從使用成本角度看，這種反人性的産品，至少是最不貴的産品。
