涌入AIGC的创业者，该靠什么活下去

胡の图图

            
            文/大娱乐家
            过去十年的科技产业里，在未来科幻感上唯一能够与VR比肩的概念大概只剩下AI了。两者在现实层面也不乏共同之处，比如它们强烈的周期属性，一阵热潮或是资本炒作之后便会突然消失在公众视野里，但用不了几年一轮新的循环又会悄然启动。
            VR随着扎克伯格去年开启的“元宇宙”征途已经重回主流消费市场和舆论中心，尽管稍微晚了一步，AI的新一轮”出圈“周期显然在今年又缓缓开启，在DALL-E、Stable Diffusion持续引爆全网之后，最近登场的ChatGPT更是为这股AI热潮添了一把新柴。
            不过和2015年DeepMind旗下的AlphaGo攻克围棋，以及之后各家巨头相继开源深度学习框架，再到围绕AI算力的AI芯片竞赛等大量B端商业化的AI实践不同，这一波AI热潮的再次兴起几乎都是直接发源于普通用户，不论是大量AI生成绘画平台还是ChatGPT这类AI聊天机器人，都是终端消费者能够看得见用得着的产品。
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7 D$ N- _% W1 r8 V1 s            ChatGPT 的训练步骤
! ~- U' A7 N: e' Y; j! m            由此引发的一波AI创业以及投资热潮也被称为AIGC（AI生成内容），其对应的自然就是传统意义上的UGC、PGC等内容创作方式。
            尤其如今充斥在国内外各种社交媒体上的海量AI绘图，可以说是当下AIGC行业的当红辣子鸡，而在这背后也逐渐形成了巨头下场与各类初创公司群雄逐鹿的局面。
' |2 l: e, q; K: z' M, ~            当然，不论是科技巨头，还是创业公司，最终目的都是将AI技术成功商业化以实现盈利，想要让这一波热潮不会又像之前那样快速冷却，如何搭建起与终端消费者的良性互动生态，将是这一次AIGC创业的关键。
) f" u7 x' T, B4 v8 Y0 b            AI绘画持续出圈背后，
            创业者与大厂开始交锋
            进入2022年，随着DALL-E、Stable Diffusion等“文本生成图像”AI模型的大火，泛用型的AI技术以及可能衍生的应用再次回归大众视野。
            当然这个过程中，一些标志性事件的出现也起到了关键的推动作用。
) [1 s! P* n# o0 J8 H# c            今年8月，AI绘画已开始在社交媒体上获得大量的关注。
3 o1 o, |, ^" g: _4 u) h+ Z            一幅名为《太空歌剧院》的AIGC绘画作品在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。
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            《太空歌剧院》
! l; v1 u! x! f8 S+ ]            这幅获奖作品由AI绘画软件Midjourney生成，据《纽约时报》的长篇报道，这副作品的创作者将AI自动生成的约100幅图像进行微调，经过约900次迭代，再经过约80小时的PS修饰，最终完成了这幅画作。
            可以说这幅作品的出现，使得先前更多是小打小闹的涂鸦开始向真正的艺术创作转变，同时也开始有越来越多的职业艺术家与创作者加入其中，借助越来越容易上手的AI创作工具，进一步放大自己的创作能力。
            当然，每一轮关于AI热点的创业与投资热潮都有其不同点，今年开始的“文本生成图像”所引领起来的AIGC周期和之前几次相比，核心不同其实放映在两个层面。
            一方面，如今AI的概念或产品原型变得更“有趣”与“亲民”。
            此前，无论是DeepMind的AlphaGo还是围绕机器人的探索或是面向AI场景的芯片热炒，这些AI概念或产品要么过于严肃，要么太烧钱脱离实际，并非普通人甚至初创公司所能快速进入的领域。
            而DALL-E、Stable Diffusion以及ChatGPT则完全不同，这些AI模型的应用场景尽管非常局限却也梗有趣，生成一篇有趣的文章、编写一封有质量的邮件、优化一段清晰可读的代码或生成一副有创意的图像，这些应用场景足够有新奇好玩，也足够实用，能够极大改变用户的工作流程，也能快速让投资人看到价值。
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            ChatGPT生成内容
; ~& G; g; P! B$ j. x0 O( D            另外一方面，相对比过去更多是巨头领衔某一前沿概念，如今开源社区加速了从概念到产品的落地过程。
8 x( a& ?9 [2 U. S0 S, M            像是Stable Diffusion的成功，很大程度上来自于其大胆采用开源的商业模式，利用开源社区（如 Github）的力量，Stable Diffusion快速收获了第一批用户，这些用户不仅通过社交媒体、博客、邮件通讯等方式做了新一轮传播，还在开源社区上分享自己的优化产品，进一步扩大了用户基础。
$ K" f; o% N9 n, G            最典型的莫过于ChatGPT的大热，背后显然离不开超级”网红“伊隆·马斯克在本月初的大力赞美，一夜之间使得众多普通用户知道了这一产品的存在。
            某种意义上说，这是一次由开源社区、社交媒体、订阅newsletter等共同推动的AI发展潮流，同时也是一次AI开源商业模式的探索。
            过往很多AI重要技术突破，几乎都会被商业公司包装为付费产品，普通用户难以触及，但这一次，从Stable Diffusion到OpenAI不断开放的DALL-E，开源开放俨然成了主流，这种新潮流也让AI能否真正转化为流行消费级产品成为了一个新的关注点。
                        
! ~- ^3 U1 `/ n7 z/ h            OpenAI-DALL·E
            当下AIGC绘图领域最火热的公司无疑是推出Stable Diffusion的Stable AI，这家公司并不是最早涉足该领域的企业，但其大胆地将做出开源计划，迅速形成了超出AI领域的影响力，Stable AI最近也完成一笔超过1亿美元融资，估值超过10亿美元。
! d" Q1 |6 v. a' j6 Y: A' {            快速站上风口的不仅仅只是这些为开源AI技术寻找出路的创业公司，大公司同样渴望快速进入这一领域分一杯羹。国外科技巨头Google、Meta，国内也像百度文心一格的产品，同时美图、腾讯、字节等公司也都快速上线了自己的AI绘画工具或是基于现成平台的新功能。
            根据彭博社报道，美图公司股价在过去几周上涨了50%以上，一大原因就是其海外市场推出的AI绘画功能在日本市场大受欢迎，连续进入了苹果App免费下载排行榜和谷歌Play商店免费下载榜前三。原本只是衍生于QQ空间的二次元生成器Different Dimension Me，同样也因为AIGC创作的大热而突然走红，一度因为流量过大而宕机。
                        
4 f6 B, Z# f2 Q- S  ]6 \/ b            美图在日本大获流行
            与此同时，一些AI绘画小程序如意间AI绘画、Style art、滴墨社区、Uni Dream等，以及网站draft.art等也纷纷上线。根据小程序“意间AI绘画”披露的后台数据，其小程序平台自2022年9月30日上线到2022年11月12日，用户由0增长到了117万人，其中，11月11日单日用户增加65.7万人。
            不过有人气是一回事，最终能不能实现真正的商业化转换却又是另外一回事，就像过去两年大热必死的Clubhouse一样，如何保持人气高峰之后的日常商业化运营，依然是摆着AIGC创业者们面前的一座大山。好在如今商业世界的版图已经不再仅仅只有流量变现这些传统思路可以参考，在言必称订阅制和元宇宙的当下，AIGC的出路无疑又比前人多了不少。
& R/ B& k2 l# s" k" ~' I            卖产品还是卖服务，
4 Q% A9 }: Z2 e* e+ n2 k            AIGC的商业化如何谱写？
( d5 Q" {2 _' ]: G            在AIGC的法律版权、创作伦理争论之外，随着越来越多资源和资本的投入，2023年大概率会看到越来越多的相关产品落地，微软Azure已经拥有了类似GPT-3和DALL-E的相关技术，就连一向高傲的苹果也亲自下场，手把手教用户如何直接将Stable Diffusion模型转换为iPhone、iPad和Mac可以运行的版本，本身就是创作工具大厂的Adobe也在积极引入相关技术。
5 e  D! g3 y- E! A4 t            对于更多创业公司，能够利用现成的开源AI模型自然能够让其少走不少弯路，但最终其产品构成依然需要具有足够好的商业模式来吸引终端用户，不论是这些用户是C端还是B端。
: Z- X$ T$ q9 i# a1 g            如果是卖产品，那么AIGC创业者最直接需要面向自然还是内容创作者，基于强大的技术功能，AI 智能图文转视频、AI绘画等工具都大大提高了内容创作者的创作效率。同时，平台自身不断开发推出的智能AI素材也为内容创作者提供更加丰富的素材选择。
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, m4 E: Z+ `" h+ r# C/ z            AIGC生成绘画
, L' v8 M* v5 l5 c            可以说，成为C端创作者的辅助工具是目前AIGC公司最明晰的商业化变现方向。
" Q( V  A/ y* ^5 U1 M1 a            这一收费模式基本上就是Adobe这类公司所趟出来的前路，大概率能够划分为两类，一是基于平台基础功能采取订阅制；二是在不影响基础功能使用体验的情况下，推出部分高阶功能、专属素材等，进行个性化收费，用户按需选择性购买即可。
6 o& \8 k; D9 T2 S6 p            就目前而言，绝大多数AIGC初创平台都还属于快速积累原始用户的阶段，持续打磨好平台功能与产品服务，显然是比如何快速变现更现实的问题，但最终能否实现商业化其实才是判断一家公司产品能力的试金石。
            从这个角度而言，目前AIGC在B端服务方面的变现反而更具有可行性。
$ i' z8 k: @$ S, [+ ?, K) j            AIGC平台其实也可以走上类似gettyimages这类图片素材库的商业化道路。由于其本身依靠技术参与到了内容创作中，那么作为AI模式与创作者的连接者，平台本身处在更有利的位置，只要能够合理制定分成模式以及维护商用版权，AIGC终归也会形成一个足够规范的素材库平台。
                        
            AI生成的图像
( N6 M! [8 N  Z1 o; A            同时不论是AI绘图、文字转视频还是ChatGPT，都有一个显著的特征便是它们非常擅长生成固定格式的内容，尤其是海量存在于如今互联网上的内容，而占据其中相当大份额的便是互联网广告营销，类似具有大量固定套路的内容生成需求，AIGC无疑比人类更容易快速给出成果。
            例如，软件公司Box创始人Aaron Levie就在推特上分享了一份他让ChatGPT撰写的SaaS公司营销策略，不仅让他自己大吃一惊，也让评论区不少人感叹类似的商业策略分析与咨询写作似乎没有太大存在的必要了。
9 s1 Z0 y# x0 ]& U! O7 w. o            事实上，国内已经有看到类似机会的创业公司存在，像ZMO.AI就将其业务细分到了电商展示场景，卖家只需提交产品图，并挑选适合的模特，稍加调整后，就可通过AI模型生成模特穿着自家服饰的展示图，还可以通过这些图片为不同人群调整服装版型、颜色，省去了大量产品展示需要拍图、修图的过程。
: E- T  N/ e% Z$ d; p3 d8 ^            如果一切进展顺利，接下来势必还能看到不同领域关于AIGC的技术组合，诸如“音频+视频”带来的震撼或许比单一的“文本转化图像”更大，这也将进一步改变内容创作领域的游戏规则，尤其是对于YouTuber或TikToker们而言。
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# c: ~: T' j0 y            图源：网络
            当内容生成变得足够简单和高效时，急需高质量内容填充的元宇宙空间，无疑也会成为AIGC角逐的下一个广阔战场，毕竟随着AIGC的到来，NFT市场又难得在虚拟货币熊市中迎来了一波小阳春。
            伴随着大公司与初创企业的快速进入，未来AIGC的相关技术会通过各类产品快速交付到企业或个人用户手里，对于包括文本、图像等领域的创作者、公司甚至程序员来说，接下来一批产品的出现将会带来一次巨大的范式变革，AI的“想象力”和“创造力”大概率会一次次让人类感到恐惧。
            但就像巴菲特的那句名言——“别人恐惧时我贪婪”，真正能够洞察到机会的创业者显然不会放过这个能够成就贪婪的良机。