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反對(duì)意見:AIGC很難顛覆原有商業(yè)模式

2023/09/25 22:07      微信公眾號(hào)見實(shí) 見實(shí)


  本文來自于微信公眾號(hào)見實(shí)(ID:jianshishijie),作者:見實(shí)。

  對(duì)To B企業(yè)來說,有了AIGC加持后,會(huì)對(duì)原有商業(yè)模式進(jìn)行顛覆嗎?

  答案是:很難。

  尤其對(duì)于To B企業(yè)來說,AIGC的介入主要強(qiáng)化和優(yōu)化了現(xiàn)有的商業(yè)模式,更多的是商業(yè)模式的重啟和重構(gòu),而不是對(duì)其進(jìn)行本質(zhì)性的顛覆。

  AIGC的價(jià)值體現(xiàn)在提升現(xiàn)有流程的效率,而非創(chuàng)造新的需求或場(chǎng)景。它可以幫企業(yè)更高效地利用和配置現(xiàn)有資源,而不是尋找全新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。

  因此,AIGC很難重新找出一塊新蛋糕,但很有可能會(huì)把原來的舊蛋糕做重新切分。

  比如以一家基于招投標(biāo)數(shù)據(jù)做營(yíng)銷自動(dòng)化的企業(yè)「千里馬」為例,過去他們主要做To B 服務(wù),累計(jì)服務(wù)了包括阿里、騰訊、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信等10萬家企業(yè)。

  他們通過把各個(gè)地方的招投標(biāo)信息匯聚在一起,進(jìn)行大數(shù)據(jù)清洗后,生成商機(jī)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)分析報(bào)告等提供給企業(yè),讓企業(yè)在招標(biāo)前做好準(zhǔn)備工作,提升成功率。

  過去,一個(gè)大客戶可能會(huì)花100萬購(gòu)買招投標(biāo)數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析報(bào)告,但很多中腰部企業(yè)、小型企業(yè)則由于費(fèi)用問題會(huì)被排除在服務(wù)對(duì)象之外。現(xiàn)在有了AIGC加持后,制作成本急劇降低,這就給千里馬帶來了商業(yè)模式重構(gòu)的可能性,他們未來可以服務(wù)更多腰部企業(yè)和小型企業(yè)。

  在千里馬董事長(zhǎng)王劍波看來,AIGC可以讓他們做的非標(biāo)事情變得更標(biāo)準(zhǔn)化。不過,由于To B服務(wù)對(duì)準(zhǔn)確性等各方面要求較高,且目前大模型成本還很高,因此規(guī);a(chǎn)的時(shí)機(jī)還尚未到來。

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  圖源備注:圖片由AI生成,圖片授權(quán)服務(wù)商Midjourney

  和王劍波的本次對(duì)話契機(jī),來自于前幾天由見實(shí)和行行AI、梅花創(chuàng)投聯(lián)合舉辦的AI強(qiáng)應(yīng)用大會(huì),當(dāng)天圓桌后,我們還和他聊了更多關(guān)于AIGC未來的新機(jī)會(huì)等話題。如下,enjoy:

  01

  AIGC對(duì)商業(yè)模式的重構(gòu)

  見實(shí):你們目前和AIGC的結(jié)合點(diǎn)在哪?

  王劍波:我們本身是家數(shù)據(jù)公司,核心是數(shù)據(jù)治理,即把數(shù)據(jù)清洗完以后,變成對(duì)企業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

  原來也通過自己的模型去做數(shù)據(jù)處理,比如做數(shù)據(jù)的歸類、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化等。OpenAI的大模型出來以后,我們就深度結(jié)合了大模型在做,包括字段的格式化、分類等,現(xiàn)在的思路和原來也會(huì)有很大差別。

  見實(shí):只是思路的不同?AIGC對(duì)千里馬在做的事,有發(fā)生商業(yè)模式上的根本變化嗎?

  王劍波:我認(rèn)為AIGC很難創(chuàng)造一種新場(chǎng)景,它還是在老場(chǎng)景上提高效率。

  所以我們不會(huì)去做一個(gè)新場(chǎng)景,比如投標(biāo)時(shí)的「標(biāo)書代寫」,我們?cè)瓉頉]做過這個(gè)場(chǎng)景,也不知道是用戶的真需求還是偽需求。

  所以并不是有AIGC后,我們就要去研究這個(gè)市場(chǎng)需求,而是在沒AIGC之前,我們就應(yīng)該研究透這件事了。如果只是有了AIGC后再找這樣的新需求,成功率還挺低。

  我們更想去做的,是在原來已經(jīng)驗(yàn)證過的場(chǎng)景上做效能的提升。比如我們?cè)瓉斫o客戶提供市場(chǎng)分析的數(shù)據(jù),一個(gè)大客戶可能一年花100萬去購(gòu)買招投標(biāo)數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析報(bào)告。

  這時(shí)我們的生產(chǎn)成本可能是20萬,只有頭部企業(yè)能付得起這些錢,但很多腰部企業(yè)和小企業(yè)也有需求,卻只能支付得起10萬元,因此我們之前都把這些客戶都排除在外了,因?yàn)檫@個(gè)費(fèi)用可能還不夠我們的生產(chǎn)成本。

  有了AIGC之后,我們的成本可能從原來的20萬變成1000元,就可以給之前排除掉的這些客戶提供服務(wù)。這就是由于AIGC指數(shù)級(jí)的降本增效,給我們帶來商業(yè)模式重構(gòu)的可能性。在成熟商業(yè)模式下,有AIGC加持后,可以急劇降低成本。

  見實(shí):成本從原來的20萬,突然就變成幾千塊錢,會(huì)降低這么多?

  王劍波:舉個(gè)例子,我們?cè)谧鍪袌?chǎng)分析時(shí),需要把某個(gè)標(biāo),去歸到某個(gè)分類去,比如要把電梯歸到一個(gè)電梯的分類里去,這個(gè)工作原來是在用自己的一些模型去做,但發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率挺低,在50%、60%左右,無法在商業(yè)中應(yīng)用,所以我們要做到準(zhǔn)確率95%以上,就要用大量人工去做這件事。

  但標(biāo)的分類非常有挑戰(zhàn),很多人根本不理解這是個(gè)什么東西。比如說空氣閥是哪個(gè)分類,大家可能根本不知道空氣閥是什么東西。我們當(dāng)時(shí)估算成本至少要幾個(gè)億,所以肯定做不了,只接部分頭部客戶的這些需求。

  有了AIGC后,最厲害的地方在于,它對(duì)通識(shí)知識(shí)的掌握非常厲害,它會(huì)知道空氣閥是什么東西。所以原來處理一個(gè)標(biāo)的需要5元,現(xiàn)在可能就需要幾分錢,更多中小客戶的需求我們現(xiàn)在也可以去接了。

  甚至針對(duì)小微企業(yè),我們也可以提供免費(fèi)的市場(chǎng)分析數(shù)據(jù)報(bào)告,因?yàn)檫@件事標(biāo)準(zhǔn)化之后,我們的處理成本很低。

  見實(shí):那么現(xiàn)在中腰部客戶數(shù)有沒有明顯的增長(zhǎng)?

  王劍波:做To B服務(wù)對(duì)準(zhǔn)確性等各方面要求挺高,達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)就很難做商業(yè)應(yīng)用,比如在市場(chǎng)分析中,假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)了誤差,就會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)決策出現(xiàn)問題,客戶會(huì)很難接受。

  所以我們現(xiàn)在還沒真正面向腰部和小微企業(yè)去做服務(wù),它的精確度等還達(dá)不到要求。目前我們還在不停測(cè)試,等大模型的成本降下去了,就可以做大量商業(yè)應(yīng)用。我們目前在用外邊的大模型結(jié)合自己的小模型,將性價(jià)比控制到了一個(gè)能接受的范圍。

  見實(shí):大模型成本降低的時(shí)間節(jié)點(diǎn)會(huì)是什么時(shí)候?

  王劍波:我覺得很快,可能一年以后就會(huì)有一個(gè)翻天覆地的變化,可能是現(xiàn)在價(jià)格的1%都有可能。

  02

  現(xiàn)在速度很關(guān)鍵

  見實(shí):AIGC加持后,對(duì)你們整個(gè)崗位變化、生產(chǎn)關(guān)系、工作流程的變化有明顯改變嗎?

  王劍波:當(dāng)然有巨大變化,倒不是說原來人數(shù)從100降到多少,而是需要全面轉(zhuǎn)型去擁抱AIGC,在人數(shù)結(jié)構(gòu)上有調(diào)整。

  我們內(nèi)部有個(gè)部門叫「數(shù)據(jù)研究院」,原來自己在做小模型、研究算法、做一些工程性的東西,去提升準(zhǔn)確率等。

  今年1月時(shí),我跟團(tuán)隊(duì)說要停掉原來所有工作,所有人都要去擁抱大模型去做應(yīng)用,要放棄原來的工作模式,去擁抱新的工作模式,和AIGC進(jìn)行結(jié)合。

  所以結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了變化,這些人原來干的事,和現(xiàn)在干的事完全不一樣。就像工業(yè)革命后,機(jī)器紡織比人的紡織效率更高很多,邏輯上紡織工人的人數(shù)下降了很多,但它在另外一個(gè)領(lǐng)域上,比如設(shè)計(jì)這塊,人數(shù)就要變多了。

  見實(shí):你們整個(gè)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在有多少人?

  王劍波:差不多小1000人,和AIGC相關(guān)的研究上面,大概有30人,F(xiàn)在還不是規(guī);a(chǎn)的時(shí)候,尤其是我們這種B端的活,需要準(zhǔn)確率達(dá)到很高,才能去做規(guī);a(chǎn)。

  見實(shí):目前你們投入的資金是什么級(jí)別的?

  王劍波:目前主要還是在人力成本,比如30個(gè)人,一年投入成本可能是1500萬。目前我們是小步快跑去做,如果能突破某些技術(shù)點(diǎn),也許很快就可以量化生產(chǎn)。

  現(xiàn)在速度很關(guān)鍵,時(shí)間窗口也就一年之內(nèi)。我估計(jì)一年后,大模型成本會(huì)有一個(gè)指數(shù)級(jí)的下降,不是說下降10%、20%,真的有可能下降90%以上。

  見實(shí):有些行業(yè)會(huì)擔(dān)心,AIGC對(duì)他們?cè)械姆⻊?wù)模式會(huì)有一些摧毀,您是否也有這種擔(dān)憂?

  王劍波:這是必然的,所以就看誰能轉(zhuǎn)型成功。如果我們不往上面去走,競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比我們?cè)缱咭徊剑锌赡芫瓦b遙領(lǐng)先了。

  AIGC把技術(shù)門檻拉低了,比如原來做客服系統(tǒng)的人,其實(shí)背后有一堆人員,做了很多工程性的事情來讓回答更準(zhǔn)確,F(xiàn)在有了AIGC后,之前做的所有東西都?xì)w零了,別人直接用AI、用微調(diào)模型就能做得更好。

  這的確是很可怕的事,你不擁抱它,你就會(huì)被別人替代。

  見實(shí):有了AIGC之后,可以讓非標(biāo)行業(yè)找到標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案嗎?

  王劍波:所謂不標(biāo)準(zhǔn)化,就是每個(gè)人都有自己的一個(gè)處理方式,這些最后都會(huì)被AIGC拉平和標(biāo)準(zhǔn)化,整個(gè)工作流程也會(huì)被標(biāo)準(zhǔn)化。

  但在輸入這端,在輸入這個(gè)層面的人才培養(yǎng)和要求也會(huì)越來越高。

  03

  不能拿著“AIGC榔頭”到處找釘子

  見實(shí):你們最早什么時(shí)候開始去和AIGC相關(guān)能力進(jìn)行結(jié)合的?

  王劍波:原來我們自己也在做模型,去年11、12月份開始,OpenAI起來后,我們就把算法調(diào)整了,現(xiàn)在的算法是基于GPT模型去做,所以原來也一直在做,只不過效果沒那么好。

  OpenAI 的路線其實(shí)并不是主流路線,去年第四季度開始有重大突破后,我們就有關(guān)注和結(jié)合。

  見實(shí):當(dāng)時(shí)做了什么?

  王劍波:主要圍繞數(shù)據(jù)的清洗去做,一是打標(biāo)簽,包括分類等。二是格式化,比如一篇標(biāo)文是非結(jié)構(gòu)化的,要把里面的中標(biāo)單位、招標(biāo)單位標(biāo)的物等數(shù)據(jù)格式化出來。

  當(dāng)時(shí)我們用AIGC結(jié)合自己的小模型在做。大模型的好處,是它的泛化知識(shí)能力非常強(qiáng),我們會(huì)利用到它的泛化能力,但它回答問題有時(shí)“不收斂”,所以我們后面疊加了一個(gè)小模型來處理。

  見實(shí):你們自己的小模型?

  王劍波:對(duì),我們現(xiàn)有的短期挑戰(zhàn)就是成本,用GPT4的大模型去做微調(diào),硬件成本太高,所以會(huì)用“大模型+小模型”組合來解決這個(gè)問題,結(jié)合起來做性價(jià)比的平衡。

  OpenAI 本身的大模型由兩部分組成,一部分是它的基座、算法結(jié)構(gòu),一部分是它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們會(huì)用到它的第一部分,也就是基座和算法結(jié)構(gòu),因?yàn)樵谝粋(gè)專業(yè)領(lǐng)域里,不需要那么大的模型,但需要很多專業(yè)數(shù)據(jù)給它做訓(xùn)練,這樣就能夠控制好性價(jià)比。

  但我估計(jì)最后的大方向可能是,所謂的小模型也沒有多大的價(jià)值。我們這個(gè)工作也只是階段性有效,有可能它的成本下降會(huì)很快,那時(shí)候我們做的這個(gè)工作其實(shí)也沒太大意義。

  見實(shí):當(dāng)成本降低,是否意味著企業(yè)付費(fèi)價(jià)格也會(huì)降低?

  王劍波:企業(yè)付費(fèi)價(jià)格也許并不會(huì)下降太多。總體來說,客戶認(rèn)可這個(gè)價(jià)值是關(guān)鍵,生產(chǎn)成本其實(shí)并不是那么核心。

  當(dāng)然競(jìng)爭(zhēng)很激烈的時(shí)候,我們的定價(jià)有可能會(huì)被擠壓,但在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi),我們還是行業(yè)領(lǐng)先的,還是有定價(jià)權(quán)。

  見實(shí):是否還有其他可能的商業(yè)模式?

  王劍波:我們還是聚焦在現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)。用戶的價(jià)值需求我們是知道的,所以很難重新找一塊新蛋糕,還是原來的舊蛋糕重新做切分。

  大家還是在做成熟的場(chǎng)景,這里邊跑出來的機(jī)會(huì)更大,在這里能用AIGC把商業(yè)模式進(jìn)行重構(gòu),這是一個(gè)大趨勢(shì)。

  我感覺并沒有那么多新機(jī)會(huì)和新場(chǎng)景出來。我們也不可能拿著AIGC這個(gè)榔頭到處找釘子,這樣會(huì)有很多局限性,而且很容易找到偽需求,我們之前也跌到這個(gè)坑里無數(shù)次了。

  見實(shí):這波機(jī)會(huì)還可能是哪些公司的?是像你們這樣的大數(shù)據(jù)公司嗎?

  王劍波:我覺得做大數(shù)據(jù)還不是關(guān)鍵,因?yàn)锳IGC出來后,反而把我們這種大數(shù)據(jù)公司的技術(shù)門檻和能力給拉平了一些。

  所以還是那些原來在老跑道里的團(tuán)隊(duì)會(huì)更有優(yōu)勢(shì),尤其是本身對(duì)行業(yè)和用戶有很強(qiáng)認(rèn)知,開放性也很高,又積極擁抱AIGC的公司。

  另外,如果一個(gè)新的“外來者”要切入,還是切入C端產(chǎn)品和服務(wù)的可能性較高,切入B端的可能性很低。

  見實(shí):大廠有可能去做這件事嗎?你們未來還有哪些規(guī)劃?

  王劍波:大廠不會(huì)去做這種模型微調(diào),因?yàn)椴煌袠I(yè)有自己的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù),以及對(duì)業(yè)務(wù)的獨(dú)特理解,這件事大廠永遠(yuǎn)做不了。

  我們比較典型的應(yīng)用產(chǎn)品是做市場(chǎng)分析,所以未來也主要做這一件事的突破,就是通過AIGC新技術(shù)把準(zhǔn)確率等數(shù)據(jù)達(dá)到一個(gè)能商業(yè)級(jí)應(yīng)用的級(jí)別。

  見實(shí):在這個(gè)行業(yè)跑贏其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,確定性的東西有哪些?不確定性的東西有哪些?

  王劍波:確定性的東西,是我們對(duì)行業(yè)的認(rèn)知積累和數(shù)據(jù)積累,比如近十幾年的招投標(biāo)數(shù)據(jù),這個(gè)確定性還是比一般的公司要強(qiáng)。

  所謂不確定性,因?yàn)檫@是條新的路,大家都要提高創(chuàng)新性,尤其是對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用,F(xiàn)在行業(yè)還處于很早期階段,我們非常重視AI,但要真正到商業(yè)應(yīng)用層面,還有很多事要做。

  當(dāng)然,除了重視AI,更重要的是重視用戶需求和用戶價(jià)值創(chuàng)造。

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