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金郁欣等:微软看好的AI显性化能赚钱吗?
来源:中新经纬2023-02-01 09:59:07

  中新经纬1月31日电 题:微软看好的AI显性化能赚钱吗?

  作者 金郁欣 国盛证券区块链研究院分析师

  宋嘉吉 国盛证券分析师

  1月23日,微软官方宣布在与OpenAI将进一步深入合作,将在未来数年内追加投资数十亿美元以加速AI技术推向大众。微软正在迅速推进OpenAI的商业化,将目前的ChatGPT、DALL-E等AI工具整合进微软旗下的全部软件,例如Bing、Office等。

  由此可见,OpenAI作为AIGC(人工智能创作内容)行业龙头,已开始商业化之路,一方面自己作为模型基础设施,赋能搜索引擎、办公软件提高效率和用户黏性;另一方面借助合作伙伴的算力基础设施,为后续底层硬件拓展打牢基础。

  我们认为2023年将是AIGC的商业化加速之年,AIGC有望走近大众的生活、工作中。

  AI的显性化:AIGC带来的商业模式变革

  AI虽已发展多年,但在诸多领域的应用更像经过专业学习的“专科生”,而今基于大模型的AIGC更像接受过通识教育的“研究生”,虽然发展初期在特定专业领域功能有限,却有着更强的可拓展性。

  因此,我们预计,当2023年GPT4(生成型预训练转换器)模型发布之后,“AIGC+”将成为全球性的趋势。

  AI具有通过自动执行各种任务、提高效率和启用新的经营方式来转变商业模式的潜力。以下是人工智能如何改变商业模式的一些方式:

  自动化:AI可以自动执行各种任务,例如数据输入、客户服务和供应链管理。这可以减少对人力的需求并提高效率,从而完成降低成本并增加利润的目的。

  改进决策制定:AI可以分析大量数据并提供有助于企业做出更好决策的见解。例如,人工智能可用于优化定价、识别新机会和预测客户行为。

  个性化:AI可用于为个人客户提供个性化的产品和服务。这可以帮助企业更好地瞄准他们的营销工作并提高客户满意度。

  新商业模式:AI可以实现以前不可能实现的新商业模式,如,AI驱动的聊天机器人可以让企业提供24/7全天候客户支持,即使在他们关闭时也是如此。

  在此之前,我们关注到的AI主要集中于安防、网络监测等领域。

  2020年,AI+安防领域达到了453亿元人民币的市场规模,是商业落地速度最快且容量最大的赛道之一。预计这一规模将在2025年达到900亿元。但这一领域,基本都是同硬件和系统一起打包提供。

  而随着自然语言技术(NLP)进一步降低AI的使用和触达门槛,以及伴随着AIGC生成算法的优化与改进,我们发现AIGC的商业化落地速度和效果表现都很好,一些如Jasper这样的初创企业已经开始产生了营收。这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式。

  To B仍是AIGC的主要商业模式

  虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容,但目前来看,To B仍然是核心商业模式。对于C端用户来说,缺乏长期持久的需求,大多数只是一时兴起的好奇体验。

  而对于B端客户来说,他们的需求和付费意愿是较为稳定和长久的,这主要有以下两个核心原因:

  降低成本。AIGC替代了部分原本应该由原创人员承担的工作,例如网站内容编辑、美工等,假设人工成本在100万,而AIGC能够降低50%以上,那么企业将有充足的动力进行机器替代,其实这一过程正在发生,尤其在一些垂直领域,例如体育、金融、汽车等。

  跨越B端需求鸿沟。部分To B应用具有项目制的特点而难以被满足,我们称之为需求鸿沟。例如,IP矩阵的构建,当需要对大IP构筑包括电影、电视、游戏、动漫、手办等周边产品时,需要大量各类原创作者对IP矩阵进行丰富,这是一个费钱且费力的漫长过程。内容供给方因工作量巨大而无法提供大量原创稿件,而需求方因看不到内容而无法买单。

  未来基于AIGC,原创内容方可以以少量手稿,借助模型的帮助,大量生成内容,由于扩散模型的存在,这种“白盒+黑盒”式的内容生成甚至带有“二创”的意味。若能在AIGC的帮助下跨越需求鸿沟,则大型B端项目更容易实现。

  我们以二次元市场为例,该产业已经步入爆发期,产业链趋于成熟。2020年中国国内整体市场规模达突破了千亿人民币,泛二次元用户预计2023年达到5亿。围绕着二次元IP形成的包括潮玩、虚拟偶像、服装和线下娱乐等新型衍生产品矩阵拥有巨大市场,也是当下发展的重点。

  在潮玩、虚拟偶像和服装的设计生产过程中,必不可少会涉及选择设计师、完成设计这一过程。有了AIGC的帮助,可以大幅提升这一过程的效率。

  在原先的情况下,需要安排一批设计师尝试设计一个初稿并给IP方审核沟通,产生的沟通成本和前期初稿设计费用相对较高。而在AIGC的情况下,设计师可以先训练出自己风格的生成模型迅速根据IP方的要求设计出多个初稿供选择。

  这一点能够快速帮助确定设计师并减少沟通成本。在后续的设计生产过程中,也可以通过AIGC高效生成多种类似风格或IP的内容,这将大幅提升效率和降低成本。

  因此,即使由于技术的发展使得AIGC变得普及,我们依旧认为当下阶段,To B端才是主要的商业模式方向,核心原因在于对于B端带来的效率提升是切实的,也能够填补原本很难完成的需求对接,因此客户付费意愿较强。

  面向C端的AIGC,以SaaS订阅为主

  随着AI模型与算力的发展突破了可用的临界点,AIGC对个人的赋能也是值得关注的方向。在极小的边际成本下,AIGC应用能够大幅度提高个人的信息处理效率以及内容输出质量,而这类技术又可能反作用于生产关系的演变。

  因此,面向C端的AIGC应用,可从两个角度来探讨其商业价值:

  第一是作为效率工具,诸如传统的笔记、日程管理等工具,AIGC应用能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率,并且AI模型作为基础设施能够集成到现有的工作流程中;第二是作为创作工具,像剪辑、修图软件一样,AIGC能够在UGC内容流行的今天,大幅度降低大众用户的创作门槛,强化个人媒体的IP价值。

  从商业角度而言,将AIGC作为底层基础设施的SaaS(软件运营服务)订阅将成为中长期趋势,目前Midjourney等企业已有类似尝试。(中新经纬APP)

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责任编辑:孙庆阳

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