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剛剛過去的2022年誕生了很多舊詞新用，“寒氣”便是其中一個(gè)，它可不是我們過去所說的體內(nèi)寒氣，而是萬物都被穿透的“涼涼”和不被看好。而上一波倒在“寒氣”中的，好像是數(shù)字藏品，又有多少人記得？多少人賺了，多少人跑了，多少人被割了？

當(dāng)然，疫情暴發(fā)后，無論國內(nèi)外，企業(yè)還是個(gè)人都或主動(dòng)、被動(dòng)地感受和應(yīng)對著全球的“寒氣”，就連一度熱鬧非凡的AIGC（人工智能創(chuàng)作內(nèi)容的生產(chǎn)方式）領(lǐng)域也不例外。

2022年以來，一股AIGC風(fēng)潮席卷全球，繪畫、音樂、新聞創(chuàng)作、主播等諸多行業(yè)有望被重新定義。2022年12月16日，Science雜志發(fā)布了2022年度科學(xué)十大突破，AIGC赫然在列。據(jù)Gartner預(yù)計(jì)，到2025年，AIGC將占所有生成數(shù)據(jù)的10％。更有機(jī)構(gòu)預(yù)測，AIGC有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

圖 ｜ 「Imagen」生成圖像

這一賽道的入局者不僅包括谷歌、Meta 這樣的科技巨頭，還不乏初創(chuàng)公司。資料顯示，2022 年，AI 繪畫捧紅了多個(gè)初創(chuàng)公司。不過，并不是所有的 AI 繪畫公司都能成功站在風(fēng)口起飛，在激烈的競爭下，已有不少公司出局。

2022 年 12 月 28 日，AI 繪畫公司 StockAI 在 Twitter 上發(fā)帖稱，StockAI 平臺(tái)將正式關(guān)閉，用戶訂閱計(jì)劃將被取消，并將根據(jù)賬戶剩余時(shí)間進(jìn)行退款。公開信息顯示，StockAI 成立于 2022 年 9 月，從成立到關(guān)閉僅僅4 個(gè)月。是不是有點(diǎn)國內(nèi)某些數(shù)藏平臺(tái)那味兒了？筆者的幾個(gè)朋友，去年做數(shù)藏平臺(tái)，關(guān)了，玩虛擬幣，賠了，現(xiàn)在已經(jīng)投身做AIGC了。

對于 AI 繪畫公司來說，如何在激烈的競爭中殺出重圍，站上風(fēng)口，是必須思考的事情。

01

商業(yè)化是第一道難題

很多時(shí)候，一項(xiàng)前沿科技走出實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)化為商品時(shí)，往往都需要經(jīng)過市場的驗(yàn)證�，F(xiàn)在擺在從業(yè)者面前的就是無數(shù)道難題：AIGC的價(jià)值究竟要如何實(shí)現(xiàn)？做B端還是做C端？如何開展商業(yè)化？

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，在國內(nèi)的AIGC 賽道中，大廠的參與者就有：阿里、百度、華為、浪潮、騰訊、美圖等企業(yè)。

據(jù)彭博社報(bào)道，美圖公司股價(jià)在過去幾周上漲了50％以上，一大原因就是其海外市場推出的AI繪畫功能在日本市場大受歡迎，連續(xù)進(jìn)入了蘋果App免費(fèi)下載排行榜和谷歌Play商店免費(fèi)下載榜前三名。原本只是衍生于QQ空間的二次元生成器Different Dimension Me，同樣也因?yàn)锳IGC創(chuàng)作的大熱而突然走紅，一度因?yàn)榱髁窟^大而宕機(jī)。

圖 ｜ 蘋果APP日本商城

不過有人氣是一回事，最終能不能實(shí)現(xiàn)真正的商業(yè)化轉(zhuǎn)換卻又是另外一回事，目前，在規(guī)模浩大的聲勢面前，巨頭們仿佛并不敢重注下場。

首先體現(xiàn)在成本方面。

以2022年先后推出 AI Art 賽道明星項(xiàng)目 DALLE2 和對話式 AI 爆款的 chatGPT 的母公司 openAI 來說，其大模型 GPT1 從 2017 年就開始訓(xùn)練，直到 GPT3 出現(xiàn)才逐漸變得易用、好用。而 chatGPT 之所以風(fēng)靡全球，是因?yàn)槠浔澈笫潜?GPT3 更高級(jí)的 GPT3．5。

圖 ｜ 「DALLE2」生成圖像

公開資料顯示，GPT－3 訓(xùn)練的僅硬件和電力成本就高達(dá) 1200 萬美元（約 7500 萬人民幣），GPT3．5 只高不少。

如此高額的支出，一般創(chuàng)業(yè)型企業(yè)很難維系，而對于大廠來說，也同樣如此。這兩年，面對寒氣逼人的市場環(huán)境，大廠也不再高舉高打，任何項(xiàng)目都要考察投入和回報(bào)。

相比于大廠有成熟的產(chǎn)品做載體，創(chuàng)業(yè)公司的路走得似乎更為艱難。具體來看，國內(nèi)應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司，大多都是基于Stability AI或是OpenAI這類底座廠商的模型進(jìn)行二次開發(fā)，很大程度上會(huì)受制于底層模型的性能。

可是這樣一來，壁壘變低，對于客戶和用戶來說，選項(xiàng)也變多了，那么應(yīng)用創(chuàng)新的商業(yè)價(jià)值就會(huì)變低。技術(shù)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值都不夠的情況下，一級(jí)市場自然不會(huì)買單。

其實(shí)在 2022 年，就已經(jīng)出現(xiàn)了此類現(xiàn)象，國內(nèi)在 AIGC領(lǐng)域出現(xiàn)了不少用戶量大的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，但是融資情況并不樂觀。

02

并不樂觀的融資市場

對于資本市場而言，看到方向好、團(tuán)隊(duì)好的項(xiàng)目腦子一熱就掏錢的時(shí)代已然成為歷史，雖然這一波AIGC的創(chuàng)業(yè)熱潮來勢洶洶，但能殺出重圍還是需要真正賺錢的能力。

和海外動(dòng)輒過億美元的融資輪相比，雖然AI繪畫玩家如雨后春筍般涌現(xiàn)，但國內(nèi)只有少數(shù)初創(chuàng)項(xiàng)目拿到融資。

數(shù)據(jù)顯示，今年國內(nèi)在AIGC賽道僅發(fā)生12起融資事件，上半年只有3起。其中，1月超參數(shù)科技宣布完成1億美元B輪融資；2月瀾舟科技完成近億元Pre－A輪融資。

下半年國內(nèi)AIGC領(lǐng)域才相對熱鬧起來。

9月智譜AI宣布獲得數(shù)億元B輪融資，10月虛擬內(nèi)容 AIGC 技術(shù)服務(wù)商慧夜科技完成千萬元人民幣Pre－A＋ 輪融資；生成式AI平臺(tái)TIAMAT宣布完成數(shù)百萬美元天使輪融資；11月小冰公司宣布完成10億元新融資；12月聆心智能完成數(shù)千萬元天使＋輪融資。

圖 ｜ 「TIAMAT」生成圖像

業(yè)內(nèi)人士預(yù)測，2023年或許會(huì)延續(xù)2022年的創(chuàng)投趨勢：創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目層出不窮，但是一級(jí)市場只買單有技術(shù)壁壘和商業(yè)前景的個(gè)別項(xiàng)目；當(dāng)然，總體數(shù)量會(huì)比前些年更多。

03

版權(quán)問題等不確定性隱憂

表面上看，雖然現(xiàn)在AIGC有很多亟待開發(fā)的應(yīng)用場景，但商業(yè)化落地卻遲遲無法推進(jìn)，核心原因在于，真正落地的過程中無法忽視的版權(quán)問題和生成可控性問題。

就拿這段時(shí)間最火的AI繪畫為例，生成的可控性差——玩過AI繪畫的人已經(jīng)見識(shí)過了，市面上大多數(shù)AI繪畫應(yīng)用都是基于底層的預(yù)訓(xùn)練大模型進(jìn)行開發(fā)的，應(yīng)用層的公司想要解決生成可控性問題，底層大模型的迭代和優(yōu)化很關(guān)鍵。

而版權(quán)問題自AI繪畫誕生以來，爭議就從未停止。

像Novel AI這樣基于Stable Diffusion模型做微調(diào)的模型，它微調(diào)用的素材大多都是D站上的圖片，D站上的很多二次元畫師對此意見非常大。不久前，Midjourney的子程序nijijourney無視版權(quán)，大量收集個(gè)人畫師們的圖片用于訓(xùn)練模型的事情也在社交媒體上鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。

圖 ｜ 「Stable Diffusion」生成圖像

在這樣的情況下，如果著急去商用，可能會(huì)產(chǎn)生很多不必要的麻煩，這也就不難理解為什么市場暫時(shí)還不太敢用或者用不起來。在此基礎(chǔ)上，引發(fā)法律概念的模糊和司法裁判的不確定，導(dǎo)致 AIGC作品存在著作權(quán)歸屬不清的現(xiàn)實(shí)困境。

04

突破需求，尋找價(jià)值

2020年初，著名工程與機(jī)器人設(shè)計(jì)公司波士頓動(dòng)力正面臨第三次“賣身”，買家是韓國現(xiàn)代汽車集團(tuán)。短短8年時(shí)間，該公司已從谷歌、軟銀再到現(xiàn)代汽車“三易其主”，頗有種燙手山芋的既視感。

可單論技術(shù)實(shí)力，波士頓動(dòng)力其實(shí)是業(yè)內(nèi)標(biāo)桿：收購前，光機(jī)器人相關(guān)的專利文獻(xiàn)就有至少70篇，從美國國防部獲得了大量訂單，堪稱美國國防部的親兒子。波士頓動(dòng)力曾替美軍研發(fā)了運(yùn)送物資用的LS3機(jī)器人、跳躍式軍事偵察機(jī)器人Sand Flea，以及軍用人形機(jī)器人ATLAS等等。

圖 ｜ 波士頓動(dòng)力旗下機(jī)器人產(chǎn)品

波士頓動(dòng)力的機(jī)器人產(chǎn)品內(nèi)，AI是“靈魂”所在：它能夠使機(jī)器人保持“學(xué)習(xí)”，不斷優(yōu)化其運(yùn)行效率。

AI雖能讓各種多足機(jī)器人的腳法日漸出神入化，卻沒能讓波士頓動(dòng)力賺錢。2019年，波士頓動(dòng)力發(fā)布了首款商用產(chǎn)品——工業(yè)用四足機(jī)器人Spot，希望能有工廠買單�？傻鹊降诙�年業(yè)績一出，外界發(fā)現(xiàn)該公司又凈虧損了1．03億美元，幅度還較往年擴(kuò)大了六成。

波士頓動(dòng)力過去的困境，也是AI產(chǎn)業(yè)的真實(shí)寫照：空有一身功夫，卻沒有太多的用武之地。

當(dāng)前，無論是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)公司，都在循序漸進(jìn)地摸索AIGC方向，但從產(chǎn)品角度，AIGC的早期階段出現(xiàn)的眾多內(nèi)容生成利器，由于使用門檻低，更多還是面向C端的產(chǎn)品，但大部分玩家僅僅是為了娛樂，難以轉(zhuǎn)化成真正的付費(fèi)用戶。而如果將AIGC用在B端讓其輔助工作流程或?qū)嶋H提高工作效率，不管是用來寫營銷文案還是圖片生成，能夠產(chǎn)生價(jià)值，才能成為可持續(xù)的商業(yè)模式。

而對于企業(yè)來說，本質(zhì)永遠(yuǎn)是盈利。階段性的人工智能成果，只有具備大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用，才能給企業(yè)帶來價(jià)值，否則也只能是停留在圈地自嗨的模式。

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END

圖 ｜ 網(wǎng)絡(luò)

       原文標(biāo)題 : 當(dāng)“寒氣”逼向AIGC