01
今天，我继续跟大家聊聊最近AIGC行业最热的新闻：
就在5月6日，科大讯飞在合肥发布了旗下首款AIGC应用产品——星火认知大模型。
自从百度发布文心以来，我们已经多次探讨人工智能大模型，这个领域进步的速度实在是太快了，就跟2016年的楼市一样，一周一个价。
各种新产品层出不穷，每一个都能引发我们对于人工智能的无限畅想。
同时，我们也可以借助于不同的产品，来观察这些企业对于人工智能的商业化探索和发展逻辑。
02
科大讯飞的AI大模型叫“星火”，意思就是星星之火可以燎原，当然，这也意味着不能燎原就会很快熄灭。
但从整场发布会，以及后续用户的反馈来看，科大讯飞确实做出了点不一样的东西。
他和百度发布文心一言使用的“录播”不同，科大讯飞董事长刘庆峰现场展示了“星火认知大模型”所具备的多项功能。
比如说多风格的长文生成、多语种的语言理解、多领域的开放式知识问答、情景式思维链的逻辑推理、多题型的数学解析能力。
这些能力全部在现场进行了演示，还额外临时抽题测试，星火大模型也很给力，都顺利的做出了回答。
从整个表现来看，星火大模型已经展现出了不输于ChatGPT的能力，后续也会推出虚拟人合成、图文理解、图片生成的功能。
所以，这场发布会结束后，科大讯飞不仅赚足了眼球，股价也直接涨停。
当然，人怕出名猪怕壮，我们特别去针对星火大模型“提问找茬”，横向对比了文心和ChatGPT的回答。
结论是从整体输出效果来看，星火大模型基本做到跟ChatGPT持平，回答的逻辑很相似，在中文语境的理解上会明显优于ChatGPT。
但是，星火大模型又明显弱于GPT-4。
比如说在一些比较复杂的MBA逻辑推理问题上，表现不太好，GPT-4能回答90%的问题，星火大模型大概能回答50%-60%。
当然，我们也没必要过分责怪它，能赶上ChatGPT已经非常不容易了。
我们从另一个角度也能看到目前AIGC产品的一个特点：
它们特别像当年的安卓系统。
GPT模型和基础训练集就像是安卓的原生系统，走出了这么一条路线，打下了基础。
各家公司是沿着这个基础之上添砖加瓦，把它改造成符合需求，具备自身特色的产品，重点不是在于技术原理比你好，而是结合具体场景，进行商业落地的能力。
所谓“技术无所谓颠覆，市场无所谓颠覆，技术和市场的组合才具有颠覆性”。
只要一项发明和技术还没有得到实际上的应用，那么在经济上就是不起作用的，因为它没有创造出新的价值，它不叫颠覆式创新。
创新，必须要产生出新的经济价值，必须要跟应用场景相结合，解决实际的问题。
在这一点上，我总体觉得科大讯飞很聪明。
我们知道AI大模型靠的是算力、算法、数据。
一个好的大模型就是靠海量的数据喂出来的，从这方面来看，科大讯飞跟国内的那些大厂相比，有明显的劣势。
毕竟在国内，谁都难和百度、腾讯、阿里比数据量。
但是，科大讯飞精准的找到了自己的优势。
什么优势？
科大讯飞在教育、医疗、办公、汽车多个场景化属性很强的领域，针对性积累了相对垂直和细分的数据和算法。
大家都知道，越是垂直，商业化落地的方向就越明确，投资者就很容易看见你的未来。
所以，这场发布会，真正“图穷匕见”的地方并不是在大模型本身。
科大讯飞并不是展现自己有多智能，而是汇报自己对于大模型的商业化落地进度。
就像科大讯飞的五个具体应用场景：
1、大模型+AI学习机：Al像老师一样批改作文，改错别字，再批改语义和内容，生成评价与学习建议；
2、大模型+讯飞听见：录音一键成稿，一分钟输出完整会议文案。
3、大模型+智能办公本：根据手写要点自动生成会议纪要。可以语音转文字，也可以根据文字同步匹配录音内容。
4、大模型+智慧驾舱：车内跨业务，跨场景人车自由交流。
5、大模型+数字员工：基于自然语言生成业务流程和RPA(机器人流程自动化)，帮助企业员工完成大量重复性工作。
总结以上5点，我们会发现一点，星火模型的每一个功能，都有一个具体的场景，一个具体的需求，一个现成的产品进行搭配。
所以，明确的商业化路线，比在发布会上单纯的炫技要好得多。
你未来有没有GPT-4厉害，我不确定，但是我知道你有明确的盈利能力和模式，这才是重要的。
03
其实，科大讯飞的星火大模型，并没有带给我们多大的震撼，但他们在商业化探索的成熟度，着实是让人眼前一亮。
这也引出了我想和各位探讨的一个问题：
对于市场和投资者，我们究竟用什么来展示我这家企业的未来？
是靠玩命砸钱，一路狂奔，创造出超越同时代的技术？还是靠稳扎稳打，选择好盈利模式，一步一个脚印的发展？
这两个模式都有成功的例子，但我更认为，在AI智能时代，对中小企业来说：
选定自己的盈利模式，一步步走好商业化路线，稳扎稳打，站在巨人的肩膀上前进，才是持续稳健发展的方向。
我给各位介绍两个公司：
一个叫midjourney，一个叫Stable Diffusion。
这两家公司，都是AI绘图的顶级企业，可以说是目前的天花板，但这两家公司面临的境遇却大不相同。
主打开源的Stable Diffusion面临严重的财务危机，而Midjourney仅仅靠着11个人（整个公司就11个人）实现了每年1亿美元营收，1000多万用户的成绩。
差别在哪呢？
在商业模式。
Stable Difussion采用开源模式，直接给你一个模型，自己拿回去安装，它对用户的硬件有一定要求，但胜在免费和速度快。
缺点也比较明显，产品有一定的门槛，对配置有要求，上手难度比较高。
Midjourney采用了闭源系统，利用订阅付费模式，为消费者提供了一个可以持续订阅的大众化产品。
订阅模式带来的是稳定的现金流，以及一条可以持续维护和更新的商业化道路。
这一方面保证了公司的稳定运行，另一方面是拉投资的时候有足够的底气。
就像Midjourney的创始人，把自己的订阅模式介绍给了云计算公司，免费的拿到了对方提供的算力资源。
这也说明了在AIGC的浪潮中，能够脱颖而出的，并不只是财大气粗的头部大厂。
而是创意，是人才，是执行力，更是已经走通的商业模式，是未来可持续的现金流收入。
我相信，科技的进步不只是给企业减少了重复性劳动和人力成本，更是可以让少数人利用杠杆撬动大项目。
对企业来说，未来发展的逻辑也多了两条：
第一、我不一定需要很多人，但是招的人一定要有实力，要有创意，会利用工具。
第二、企业不一定要做大而全的科技创新，但是要聚焦在自己专精的那个细分领域，找到具体的应用场景，在场景之下跑通盈利模式，向用户提供持续、循环的解决方案，做长期的生意。
这才是AI时代、全面数字化时代的企业发展逻辑。
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责任编辑 | 罗英凡
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