文 | 李智勇

前幾篇文章寫的是大模型本身和垂域中的系統(tǒng)超級(jí)應(yīng)用。（AI Agent 類)，這些機(jī)會(huì)很大。無(wú)論你是真的可以做大模型，還是可以做某個(gè)行業(yè)的系統(tǒng)超級(jí)應(yīng)用，成功人士最終都會(huì)是這個(gè)時(shí)代的成功人士。

什么樣的時(shí)代性成功？

假如大模型繼續(xù)上升，那么 AI 一般大模型中的成功者估計(jì)會(huì)超過(guò)我們過(guò)去所說(shuō)的規(guī)模。 BAT，甚至大 10 倍。由于其覆蓋深度和廣度較大，所以中心節(jié)點(diǎn)的價(jià)值注定更大。而且對(duì)于基于垂域大模型處理行業(yè)問(wèn)題的人來(lái)說(shuō)，如果在公司上的確抵制就是 SAP，抗拒國(guó)防就是這樣 Palantir，每一個(gè)主要行業(yè)都有類似的機(jī)會(huì)。

當(dāng)初，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)走向中局時(shí)，企業(yè)家們有一個(gè)模糊的共識(shí):你不應(yīng)該說(shuō)你能做到。 BAT 是的，因?yàn)闆](méi)有人相信，每個(gè)人都會(huì)認(rèn)為你在胡說(shuō)八道。但是在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，如果人工智能真的能在技術(shù)上持續(xù)上升，那么事情就正好相反，這是一切都會(huì)重新開(kāi)始的起點(diǎn)。

最大的壞消息是，這和大多數(shù)人都不愿意做，AI 發(fā)展越多，相關(guān)性越差。騰訊大概有 10 萬(wàn)人，100 一個(gè)騰訊也是需要的 1000 萬(wàn)人，AI 上面重塑騰訊規(guī)模的企業(yè)也許只有十分之一。

那些沒(méi)學(xué)過(guò)模型的人有沒(méi)有？ AI 有關(guān)機(jī)會(huì)怎么樣？

還真有。

AI 事實(shí)上，基礎(chǔ)設(shè)施的完善打開(kāi)了一個(gè)可稱之為的開(kāi)放。 "AI 個(gè)體戶 " 窗口?？偠灾?，就是：大領(lǐng)域更像是干抖音，但別忘了抖音在崛起的同時(shí)，MCN 與一些主播同步崛起。從技術(shù)上講，這也可以看作是面向小領(lǐng)域的。 AI Agent。

那 AI 到底什么會(huì)在浪潮中扮演抖音的角色(不是 OpenAI）？MCN 和主播類的 AI 個(gè)體工商戶的潛在形式是什么？

要回答這個(gè)問(wèn)題，首先要考慮一下。 AI 最后一局(現(xiàn)在基本可以看作是網(wǎng)絡(luò)的最后一局)。

AI 最終生態(tài)會(huì)不會(huì)和因特網(wǎng)一樣？

假設(shè)人工智能技術(shù)能夠再次順利迭代幾次，GPT5 和 GPT6 每次向下再走一步都有 3.5 到 4 改善，那么整個(gè)生態(tài)會(huì)變成什么樣子？

這個(gè)問(wèn)題至關(guān)重要，有了最后的結(jié)局，過(guò)程大致可以猜測(cè)。

到目前為止，因特網(wǎng)生態(tài)是這樣的：

首先，分割系統(tǒng)方和應(yīng)用方。正常的方法是使用方向系統(tǒng)方 " 繳稅 "，比如蘋果收藏 30%。該系統(tǒng)方需要再次細(xì)分為商品方、供應(yīng)鏈等，這些都離這次要講的主題很遠(yuǎn)，沒(méi)有進(jìn)行。

在應(yīng)用方面，有兩種看起來(lái)相似，實(shí)質(zhì)不同。 " 作物 "。

很少有應(yīng)用程序用于平臺(tái)模式的套娃式發(fā)展。淘寶就是商家和顧客，抖音就是主播顧客等等。有的還可以設(shè)套，比如， MCN 與主持人相比。盈利模式仍然與納稅相似，但是方式會(huì)更加多樣化，比如購(gòu)買廣告或流量等等。從套娃方式的角度來(lái)看，生態(tài)就是分成比例。

大多數(shù)應(yīng)用程序都不能成為平臺(tái)，也就是簡(jiǎn)單的工具，比如編輯工具，會(huì)議工具，文檔工具等等。這些工具不能用一種工具。 " 稅 " 建立收入的方式。他們需要收取服務(wù)費(fèi)或授權(quán)費(fèi)，這在中國(guó)并不順利。我們常說(shuō)的 SaaS 這里，國(guó)內(nèi) SaaS 領(lǐng)域不比 AI 好到那去。

AI 生態(tài)學(xué)會(huì)和這個(gè)一樣嗎？

肯定不完全一樣，但是可以參考。

我們?cè)谥悄芑膬r(jià)值密度中提到，因特網(wǎng)基本上是橫切產(chǎn)業(yè)，所以才總是有因特網(wǎng)。 ，總是有雙邊平臺(tái)模式(橫切必須產(chǎn)生雙邊)。

AI 這是深井式的垂直挖掘，無(wú)論場(chǎng)景有多大，AI 創(chuàng)造財(cái)富需要從頭到尾整合那一幕。比如招聘的數(shù)字員工，如果不能完全覆蓋整個(gè)招聘場(chǎng)景，這個(gè)數(shù)字員工就不會(huì)創(chuàng)造出超越正常員工的價(jià)值。這是一條指數(shù)曲線，產(chǎn)品的價(jià)值只有在超過(guò)一定的閥門價(jià)值時(shí)才會(huì)突然上升。

(這是我觀察到的，但基本意思是說(shuō)， AI 類系應(yīng)用有一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，跨越其實(shí)用價(jià)值將指數(shù)翻轉(zhuǎn)，跨越不了就會(huì)爬到那里，chatGPT 就這樣，這一點(diǎn)沒(méi)怎么見(jiàn)人說(shuō)，先做個(gè)猜測(cè)放在這里)

對(duì)于因特網(wǎng)，我們會(huì)說(shuō)因特網(wǎng)。 ，因?yàn)橐蛱鼐W(wǎng)相對(duì)于各行各業(yè)都是一個(gè)外部物品。所以要加，但是 AI 沒(méi)有，除了非常特殊的領(lǐng)域，沒(méi)有 AI 。AI 大多數(shù)時(shí)候生下來(lái)一定要領(lǐng)域自己的一部分，否則相當(dāng)于鉆井不出水，會(huì)渴死做相應(yīng)商品的人。

因此 AI 除了通用大模型等少數(shù)提供商有共同點(diǎn)外，剩下的就是一口一井，大部分都不是收稅的方式，更像是互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)下工具的超級(jí)化。系統(tǒng)超級(jí)應(yīng)用也有兩面，可以看作是一個(gè)平臺(tái)，但關(guān)鍵是生態(tài)一般不是，系統(tǒng)和應(yīng)用都被削弱了(后面說(shuō)為什么)。

這些井縱向看是：有的地方地下水多，有的地方少，有的地方容易挖，有的地方不容易挖。不同的價(jià)值密度。

(那層的厚度會(huì)遇到多少沙石與那里的鉆井有關(guān)。)

那么這個(gè)橫向看是什么呢？

橫向看是井的長(zhǎng)尾曲線，但是比以前的應(yīng)用商城要長(zhǎng)，因?yàn)?AI 覆蓋范圍很廣。

長(zhǎng)尾曲線的頭部是通用的大模型和配套的生態(tài)，第二層是垂直領(lǐng)域(教育、稅收、國(guó)防等)的系統(tǒng)超級(jí)應(yīng)用。)，而大量的人工智能新應(yīng)用(編輯、數(shù)字寵物等。)會(huì)在尾端被淘汰。

綜上所述，這一生態(tài)不同于因特網(wǎng)，因?yàn)楸仨毧紤]智能價(jià)值密度的縱向切割。AI 應(yīng)用程序可以突破虛擬、物理和現(xiàn)實(shí)，沒(méi)有統(tǒng)治性的應(yīng)用商城，回歸更開(kāi)放的生態(tài)。并不是說(shuō) APP 方法不會(huì)改變，而是說(shuō)這只是一部分，對(duì)于 Midjourney 而言 APP 還是有用的，但是顯然沒(méi)有抖音那么重要。抖音沒(méi)了 APP 就死了，chatGPT 不過(guò)，在成立多年后才推出的 APP。應(yīng)用于因特網(wǎng)時(shí)代。 APP 就是自己，但是對(duì)于 AI 應(yīng)用，APP 是殼。

屁胡的機(jī)會(huì)

上面圖片中甩出的更長(zhǎng)的尾巴就是屁胡的機(jī)會(huì)。

那么這里具體對(duì)應(yīng)什么呢？

首先是在 AI 因?yàn)樾聭?yīng)用的實(shí)用性，會(huì)長(zhǎng)的這個(gè)那個(gè)都是。

法律、稅務(wù)等大型模型仍然需要大型垂域模型，需要更大的團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)，會(huì)到達(dá)長(zhǎng)尾曲線的中部就不說(shuō)了。

一般而言，小的就是個(gè)人和企業(yè)需要新的智能注入工具。那就是長(zhǎng)尾曲線里的東西，上圖中的東西 NicheMarket?？梢院苄?，比如視頻圖像工具，比如教育生活工具等等（在電影《人工智能》中，會(huì)說(shuō)話的小熊也是如此。）。

有多大不重要，關(guān)鍵是：

首先要確實(shí)處理好沒(méi)有人處理的問(wèn)題。

如果你真的看到這些點(diǎn)，你仍然需要回到個(gè)人的需求。理論上，人類的需求 AI 能滿足很多新的東西也能創(chuàng)造很多，但是不可能給一個(gè)。 chatGPT，接著，一切都滿足了。

前幾天看到一篇文章叫：你不知道的 AI 商品，在海外悶聲賺大錢，里面列出的個(gè)人視頻編輯工具正好跨越了 AI 最后一個(gè)場(chǎng)景的價(jià)值堡壘。這個(gè)本質(zhì)就是為企業(yè)做了很多年沒(méi)有好工作的事情。 SaaS，但注入了 AI 這些因素，變成了面向企業(yè)和個(gè)人。它們的點(diǎn)很小，礦井很淺?？焖偻诰颍诖藭r(shí)仍有機(jī)會(huì)。

這是歷史上曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的事情。

在 Windows 在互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的歲月里，曾有一個(gè)產(chǎn)品類別叫做共享軟件。微信之前張小龍做的 Foxmail 詳細(xì)地說(shuō)，它是共享軟件的一員。但是那個(gè)時(shí)代最著名的不是他，而是一個(gè)叫周亦的哥們。這個(gè)哥們之所以出名，是因?yàn)樗隽艘粋€(gè)很小的產(chǎn)品，叫周亦。 MP3 CD Maker。這個(gè)產(chǎn)品就是把它 CD 轉(zhuǎn)成 MP3，然后每月賺幾萬(wàn)美元，買一輛寶馬車，這可是 20 多年前。

如今仍然存活著，許多人仍然使用壓縮工具。 WinRAR 等待有限的幾個(gè)，很多已經(jīng)消失了。

如今 AI 把這件事變成了一個(gè)新的樣子。

沒(méi)有應(yīng)用商城，沒(méi)有操作系統(tǒng)的束縛，互聯(lián)網(wǎng)是你的核心渠道，你想做的項(xiàng)目包括算法和系統(tǒng)。 AI 應(yīng)用。

那就是屁胡的機(jī)會(huì)。

為什么會(huì)這樣呢？

先感謝開(kāi)源。不然為了做出這樣的應(yīng)用，幾個(gè)人就不能干了。井打得這么深，實(shí)際上是相當(dāng)昂貴的。

開(kāi)源相當(dāng)于免費(fèi)給鉆井工具?？偣残枰?5 米井。先給你打電話 3 米。剩下的就是整理一下自己的眼睛，看看那里容易出水的地方，然后使勁敲下去。

為了寫這篇文章，也為了感受現(xiàn)在的模型在終端上能跑什么樣子。我試過(guò)了。 StableDiffusion。我的架構(gòu)思路還可以。我真的不擅長(zhǎng)練習(xí)細(xì)節(jié)，但即便如此，我也花了很長(zhǎng)時(shí)間才跑起來(lái)。雖然電腦破了，跑得慢，但還是給我畫了一只還可以的貓。

這個(gè)意思是什么？

也就是說(shuō)，通用文生圖這一級(jí)別的功能已經(jīng)被大幅折疊，變成了積木塊，成本變成了一天。從網(wǎng)站后臺(tái)管理到運(yùn)維服務(wù)器管理，還有很多類似的功能可以開(kāi)源。真正做好一個(gè)小產(chǎn)品，核心技能就變成了很好的粘合技能。

此外，還提供了通用大模型的機(jī)會(huì)。一共五米井，開(kāi)源三米，剩下的兩米不要自己做。它可以為你做大部分編程工作。有相當(dāng)多的基礎(chǔ)編程工作。你真的不需要自己做，但你需要有基礎(chǔ)才能理解。使人工智能幫助你工作，你至少要能夠說(shuō)清楚到底需要它做什么。

最終，整個(gè)因特網(wǎng)使得流量、支付等一系列基礎(chǔ)設(shè)施的使用成本更加成熟。

整合成本下降后，剩下的考驗(yàn)就是眼睛。不要專業(yè)精致，要有實(shí)際的需求。不管有什么機(jī)會(huì)，如果商品不準(zhǔn)確，沙漠里的鉆井都是徒勞。

這個(gè)機(jī)會(huì)也是產(chǎn)品經(jīng)理的考試。

否則，在流量成本非常昂貴的今天，是無(wú)法計(jì)算的。這件事的高峰，現(xiàn)在看來(lái)是 Midjourney，他們自己做模型，還有特色，商業(yè)規(guī)模做得很大，更多的人可能不會(huì)這樣，但是機(jī)會(huì)也一樣。

回到我們頭上與抖音的對(duì)比，你會(huì)發(fā)現(xiàn)上面提到的幾種模式：開(kāi)源、通用大模型、因特網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施起到了抖音的作用，每一個(gè)這樣的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)商都是 MCN 或者主播。在沒(méi)有平臺(tái)方的情況下，基于公共基礎(chǔ)設(shè)施建造極其長(zhǎng)尾的商品是一件有趣的事情。

新組織模式

這類事，人力資源比現(xiàn)金資本更重要。純粹的計(jì)算也是需要的 2~3 個(gè)人已經(jīng)可以煽動(dòng)一個(gè)小商品了。有正經(jīng)的合伙模式，可以折疊和開(kāi)發(fā)其他產(chǎn)品。你可以根據(jù)過(guò)去的融資方式找到一個(gè)天使，占一個(gè)比例，然后我們可以一起分享錢。過(guò)去的投資目的很多時(shí)候都是為了賺取股權(quán)轉(zhuǎn)讓的錢，在這方面是不行的。?；蚴蔷?OpenAI 這樣就約定了退出的優(yōu)先權(quán)，賺錢的時(shí)候大比例優(yōu)先給投資者，然后在一定金額的投資者身上退出。剩下的繼續(xù)賺錢。從組織的穩(wěn)定性來(lái)看，這個(gè)小團(tuán)隊(duì)最適合郭德綱于謙的方式，賺錢的時(shí)候會(huì)平分。

更為重要的是，此時(shí)對(duì)人的要求發(fā)生了變化。

以往大分工系統(tǒng)下，切塊后需要的專業(yè)，現(xiàn)在需要綜合專業(yè)。

如今每一個(gè)方塊都有了，需要能夠根據(jù)方塊的原料來(lái)做出最后的圓或其它形狀。

這個(gè)轉(zhuǎn)換是 Midjourney 在年收入近億美元的情況下，只有十幾個(gè)人最應(yīng)該被挖掘出來(lái)。以前這樣做的是 Instgram。

在 AI 上升時(shí)的鉆井方式忌諱人多。

潛在風(fēng)險(xiǎn)

長(zhǎng)尾區(qū)域的高頻抖動(dòng)可能不是這個(gè)產(chǎn)品的長(zhǎng)期工作。一開(kāi)始有很多成功的共享軟件，但是留下來(lái)的并不多。典型的我們還記得什么？除了上面提到的， Winrar.rar。(八卦之下，翟欣欣事件的男主實(shí)際上是做這類產(chǎn)品的)

那是什么情況？

首先，很多長(zhǎng)尾上的點(diǎn)都會(huì)被相關(guān)的點(diǎn)吞噬，過(guò)去 pdf 在一個(gè)非常賺錢的獨(dú)立工具之后，很多工具都帶來(lái)了這個(gè)功能。這是吞噬。

第二，同一個(gè)位置往往不會(huì)有那么多。。每一點(diǎn)都太小，很多產(chǎn)品很難在數(shù)字空間中并立。有一個(gè)小軟件叫做 Notepad 比較成功，但是其他類似的估計(jì)也沒(méi)有剩下什么。

這種反向決定了戰(zhàn)略。

要極其靈活，快速行動(dòng)，幾乎可以賣出去。不要貪心，不要貪心。

個(gè)體機(jī)會(huì)會(huì)起起落落，但總體來(lái)說(shuō)，持續(xù)周期可能比想象的要長(zhǎng)。

這種高頻起伏的長(zhǎng)尾，會(huì)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不斷地歸并重組，但是需要很長(zhǎng)時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)。根本原因是 AI 影響更長(zhǎng)遠(yuǎn)。區(qū)塊鏈和元宇宙不在可見(jiàn)范圍內(nèi)嗎？那個(gè)部分和那個(gè)部分？ AI 連接將為這個(gè)領(lǐng)域注入持續(xù)的動(dòng)力。

總結(jié)

走這條路的人和以前的個(gè)體戶很像，一個(gè)人或者幾個(gè)人就完成了商業(yè)閉環(huán)。我之前提到過(guò)一種說(shuō)法，宏觀問(wèn)題是微觀解決。疏忽是指宏觀困境通常需要在微觀上有新的突破，并逐漸改變。如果這個(gè)屁股真的夠多，就會(huì)改變就業(yè)形式，也許你可以在底層培養(yǎng)一顆昂揚(yáng)的種子。最后，我想說(shuō)的是:我這樣做是從上到下看，做趨勢(shì)表明，如果你真的做了，你就不會(huì)給我錢，賠錢也不會(huì)罵我。

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