AI基礎技術突破之下，如何擁抱千年一次的時代機會，創造性開發出賺錢的應用，是每個企業、每個投資人在焦急思考的問題。既要避免成為先烈，又不能猶豫太久。

自去年夏天Stable Diffusion在Text2Image突破開始，我就在研究國內外AI相關的項目。

(相關資料圖)

這篇文章從項目實例、樂觀和不樂觀兩個層面說一下AI應用型企業，特別是AI初創公司的“錢景”和未來成功的關鍵。

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先說不樂觀的方面。

首先，AI技術迭代極快，遠超摩爾定律，提供“智力”的平臺大公司，會像秋風掃落葉般，吃掉絕大部分價值。他們的“錢景”一片大好。

OpenAI一個用戶收幾塊錢，總數都是天文數字。想進入AI應用領域的小公司，沒有海量資金和人才密度，不要踩技術平臺的坑。全球范圍內的數家大公司會把通用人工智能模型做到“打開水龍頭就能喝”。

其次，小公司也不要想在大公司開發的版本上，做小修小補、精修的事情。去年11月份，筆者就聊過幾個AI畫畫的公司，要融資把模型訓練得能更好地表達東方元素、增加修圖功能。

但結果是，大概率他們現在還在融錢，百度AI畫東方人已經相當好，Stable Diffusion和其他新的模型已經可以改變人的姿勢，新一代image2image，極大便利了修圖。

這說明，當小公司在為開發一點小功能融一點可憐的錢的時候，大公司和開源社區已經把他們想做的東西做完了。跟在后面的，永遠追不上。

再次，微軟神速推出Copilot，宣告了在AI文字處理和創作領域做任何事情都極其便利。Copilot已經把所有能想到的“大功能”，都放進去了，其他公司只能撿一些邊角料。在線文本和協作領域，Notion推出了Notion AI。阿里的釘釘收購了“我來wolai”，后面肯定要把AI加進去。

有家公司叫Copy.ai，它做了很多AI工具，比如寫產品說明、寫銷售推介郵件，給HR部門做模板、句子重寫等。Copilot 之后，copy.ai 的未來在哪里？

最近幾年，硅谷的風投確實投了一些類似Copy.ai的AI應用公司，其他還有character.ai，mutinyhq.com等，領域包括文本、圖片、代碼等。這些公司的創新，如果沒有走出大廠布局的范疇，沒有快速積累起用戶，當大廠下水后，只有死路一條。

打工人用的最多的PowerPoint，是微軟收購來的，可否做個AI小項目將來賣給大公司？事實是，大公司會留下一些它不想做的“垃圾”領域，讓角斗士們廝殺，有人殺出來了，它把這個人再打一遍。實在打不倒的，才考慮收購。很多公司在廝殺中就死了。

在一般人直覺就能想到的普通應用領域，必將是慘烈的紅海。無數家小公司正在找細分小行業做2B，做插畫設計、家具設計、廣告文案、智能辦公、流程優化。中國的2B行業，本來就不是產品和技術優先，而是價格和關系優先。小公司在這個領域賺點小錢可以，但別想著拿到風投的大錢和走到上市那一步。

大公司引領AI基礎設施和在既有領域的效率提升，會帶動相關配套產業的繁榮。這種繁榮和效率提升，在社會層面是有意義的，對小公司則是不友好的。有遠大志向的初創公司，要意識到頭上的大山和身邊的競爭，不要頭腦發熱，要另辟蹊徑。

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剛才的不樂觀，我們所討論的應用，還是在現有的、舊的互聯網體系中。

我愿意做“先烈”最重要的原因是，AI在應用端，會誕生完全嶄新的、與現有互聯網截然不同的下一代互聯網。創業者和投資者要挖掘全新的、從來沒有過的應用場景。

當計算機發明的時候，沒人能看到現在互聯網的應用形態。如果只在當時的視角看，計算機只不過是一個更好用的算盤。

算盤能有什么前景？囿于舊體系，人工智能也就是個算盤。我們能清楚看到AI提升老產品效率的部分，這些老應用領域的價值，是可以算得出來的，競爭會是白熱化的，所以，利潤率將會極低。

AI的最大價值，誕生新巨頭的地方，是它產生的未來的東西，是我們沒看到的和看不清的。

在上世紀80年代計算性能提升后，誰能看到90年代PC時代的到來？在2008年之前，看到初代智能手機后，誰能看到現在互聯網的形態和現在的這些巨頭？

AI技術突破后，10年后的互聯網，肯定和現在的互聯網完全不同，是現在的人難以想象的美麗新世界。AI技術具備了創造互聯網新物種、新形態的潛力。

為了說明這個問題，我舉三個方面的可能創新。

1.個性化AI

想象下面幾個場景：

a.我在寫這篇文章的時候，需要回顧我之前看過的大量資料。這些資料被保存在微信收藏、瀏覽器收藏、有道筆記、視頻直播、參會筆記等各個地方。我需要花時間尋找這些零散的資料。

b.生活中，經常需要回憶以前看過的文章、說過的話、分享過的觀點，再把這些記憶中的碎片，整理成語言或文字，寫報告、輸出觀點給別人。

c.春節去三亞玩了一趟，好朋友在微信上問三亞的攻略和感受，我需要找出來攜程訂單、價錢、相冊中拍的美景，一條一條打字回復給朋友。

以上三種任務都費時費力。大腦在完成這些工作的時候，主要基于過往數據、知識和總結。這些數據是私人的，如果有數據源，GPT模型可以勝任這些任務。

有個項目叫personal.ai，做的是屬于你自己的個性化機器人，你的第二記憶和第二大腦。它把手機上所有的動作，把接收的所有信息，保存為它的“記憶”，略去了你親自動手收藏、整理的步驟。

這些記憶，成為了算法的數據源，只要輸入提示語，算法就可以按照你過去的所見所聞，生成文章、觀點和聊天回復等。

personal.ai也在開發基于歷史推特信息，撰寫新推特的模塊。馬斯克接手推特后的大動作就是推特開源。推特開源后，會有基于推特內容的大量AI機器人誕生。AI可以根據每個人看過的推特，生成新的推特。

字節跳動是一家算法公司，它的算法是平臺公司的，算法讓用戶被投喂，用戶接受的信息是千人千面的。當每個人都有了自己的算法機器人之后，每個人都可以根據自己的需求，在海量信息中獲得精準個性化信息。從被平臺投喂，到主動覓食。

如果personal.ai產品開發成功，人類大腦的記憶功能、總結功能將被優化。更近一步，如果腦機接口開發成功，電腦可以直接讀取大腦的想法，這個AI助手就變成了第二個你，成了“你肚子里的蛔蟲”。它能接受、消化新信息，所想所說都是按你的風格和思維模式而生成的。

再想象一下，如果可以基于你的微信聊天記錄，加上基于公開信息的GPT模型，開發出一個聊天機器人，會有怎樣的神奇用途。對生活、工作全在微信上的人而言，完全可以復制出一個和他說話辦事一模一樣的“人”出來。

2.新入口

如果個性化AI的場景過于科幻，建議使用一個叫“微信鍵盤”的成熟APP找點靈感。

在開放你的隱私權限后，微信鍵盤可以更好地訓練輸入法。它的語音轉文字功能，基本上一次成文，不會有錯誤。

這極大地提高了把人類語言轉為硅基語言的效率。

在人類文明史和科技史上，ChatGPT的地位在于它打通了人類語言和機器語言的鴻溝，人和機器可以自由對話。這個意義可能不亞于人類語言的發明。

此外，微信鍵盤還有自動關聯表情包、拼寫檢查等功能。微信鍵盤也類似一個個性化的機器人，只是它的作用還只是與輸入相關。

如果它的功能擴大到其他領域，比如根據你在微信上的聊天方式，自動和你的朋友聊天，它就是個性化機器人助手的入口。

你在游泳，而你的微信聊天機器人自動應付你客戶的問題，并把生意談成了。多么神奇的事情啊。

在BAT中，微信是最有可能做到2C的個性化機器人助手的巨頭。如果微信不做這件事，早晚會有其他人做這件事，而它將是新的互聯網巨頭。

3.新的內容盈利模式

互聯網的發展由內容驅動。沒有內容，誰會上網？誰會抱著手機不放？先是傳統信息上網，從文字、圖片到視頻，從門戶網站、博客到微博、公眾號、今日頭條、抖音，內容和內容的組織方式的演變，誕生了一代代互聯網的進化。

AIGC，也就是AI產生的內容，會尋找出截然不同的互聯網形態。這里面包括了元宇宙世界的內容和新的內容盈利模式。AI生產內容的快速高效和特殊形態，需要全新的玩法，才能創造新價值。

至于說什么是全新的內容盈利模式，現在誰都不知道。我可以舉一個有點端倪的例子。

有個AI繪畫項目叫botto。它由一位德國數字藝術家發起設立，使命是建設一個由社區訓練的、去中心化的自治AI藝術家。

項目用Stable Diffusion等最好的模型，每周產生300多幅繪畫作品。持有botto token的DAO（去中心化的自治組織）社區每周投票一次，選出票數最多的一張作品，到NFT市場SuperRare拍賣。拍賣的所得，并不歸項目公司，而是分配給投票的社區成員。

社區成員在投票過程，可以訓練出一個符合成員們審美口味的人工智能模型，這個模型希望學習到人類的喜好，創作更好的AI作品。現在，botto的每個作品可以拍賣到幾萬美元，最多的時候拍賣到十幾萬美元，非常驚人。

藝術并非遙不可及，人對美的喜歡是天生的。偉大的藝術是對它所處時代的畫像。這個項目就是對AI時代的畫像。

這個創新項目，結合了區塊鏈、DAO、token經濟學，反映了AIGC的創新玩法。它有現金流收入，甚至可以像給一個傳統公司估值一樣給它估值。在chatGPT出來之后，它有了新玩法。

當社區選出一幅作品后，botto會讓AI生成多個關于這個作品的描述，再讓大家投票決定哪個描述，是對這幅作品內涵的最好詮釋。

可以看出，AIGC結合其他工具后，可以把人的創作過程結構化。創作可以由人類和機器分工完成，人類負責審美部分，機器負責技術部分。

移動互聯網時代，很多人希望用自媒體工具，創作一篇文章或一個微博，吸引關注成為大V。

在AIGC時代，技術可以讓一篇文章、一個作品本身就是由100萬人、1000萬人一起創作，那不就是自帶千萬粉絲嗎？這樣的作品是天價的。

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所以，擁抱下一代互聯網，需要腦洞大開的想象。經常被討論的web3，也就是下一代互聯網是什么的問題，正在變得越來越清晰。

我個人觀點認為，web3不是單一的區塊鏈或元宇宙，或單一的AI；而是由AI、個人信息經濟、區塊鏈和DAO形成的全新革命。AI是生產力、個人信息經濟，是增長點，區塊鏈和DAO是生產關系的基礎設施。

AI是智能，智能就是生產力，AI極大地解放了生產力。基于個人數據的個人信息經濟，將誕生大量的新形態、新創業機會和新公司。其產業格局不會如基于公開信息的人工智能算法那樣，只有數家獨大。

為了更好理解個人信息經濟，我再舉個例子。試想一個場景，還是準備去三亞旅游。以前為了旅游，我們需要花很多時間搜集攻略、設計行程、比價。如果有了自己的個人機器人，流程是這樣的：

1. 你只需發出一個prompt（指引或指令）：三亞旅游5天，三口之家，上午出發，晚上回，親子游，預算3萬。然后你就去打游戲了，剩下的事，個人機器人自動完成。

2. 個人機器人根據你歷史旅游的偏好生成旅游算法和你的需求，發布一個需求廣播到某個網絡上。數十萬個旅游服務機器人收到廣播后，會把他們的方案和報價發給你的個人機器人。個人機器人根據個性化算法，從成千上萬個方案中，選出你最可能滿意的三個提議，讓你去挑就可以了。

沒有個人機器人，人不可能把信息范圍擴大到成千上萬級別，在浩瀚的信息中篩選出最優的信息排序。信息時代，信息就是價值，排序就是價值。大數據說了很多年，個人信息是死的，大公司通過分析這些數據，賺取了巨額廣告費和其他形式的利潤。有了AI，個人機器人會完成終極去中介化和選擇最優化，從而誕生個人信息經濟時代。

那么，AI為什么需要區塊鏈? 區塊鏈解決了數字時代的數據確權、經濟模型和成千上萬的用戶構成的社區去中心化自治組織的治理問題。

以personal.ai為例，personal.ai涉及大量跨app的隱私個人數據，personal.ai開發的產品基于一個叫oasis的隱私區塊鏈。任何一個中心化平臺都不愿意免費分享自己平臺的數據，用戶對中心化平臺不信任。

區塊鏈的去中心化技術可以解決隱私保護、隱私數據的確權和授權使用的問題。你的數據就是你的。

最后，再補充一點關于通用人工智能的個人看法。

我本來對通用人工智能，持不那么樂觀的態度，認為和人腦類似的通用人工智能需要很多年后才可以產生。

一般而言，通用人工智能指的是一種智能可以解決不同類型的問題。人的通用智能基于常識、推理、邏輯、遷移學習、創造性思維等。AlphaGo只會下圍棋，不會下象棋，而人的大腦可以什么都會，且能融會貫通。

通用人工智能希望找到一種像人的大腦一樣的萬能智能模型。

現在，人類需要調整通用人工智能的定義。計算機的硅基智能，應該和人類的生物智能相似卻又不同。計算機擅長暴力窮舉，如果不同的AI模型分別學會了下棋、寫書、畫畫，學會了主要的常識和邏輯，它可以用暴力美學，用無限多個模型，分別無限逼近人類所有的智力范疇。

這樣，計算機作為一個整體，就獲得了幾乎和人類同樣的智能。人類將被永遠改變。

面對如此的時代大機遇，在我的腦海中，做先烈，是比只做看客更榮耀的事。想擁抱AI的企業和創業者，只有把自己的腦洞打得更開、更創新，才可以駕馭好這個無限逼近人類的智能體。

第一財經獲授權轉載自微信公眾號“秦朔朋友圈”。

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