AIGC的商业化前景。
本周最热门的话题莫过于AIGC。在朋友圈，你能看到各路创业者晒图，内容均与一款火爆产品有关：聊天机器人ChatGPT。比如你让它写一个10亿美金的商业计划书，它真的可以；你再让它写一份某领域研究报告，它也可以。
ChatGPT现在有多火爆？据瑞银集团数据，在推出2个月内，ChatGPT的月活用户已经突破1亿（截至2023年1月底），是史上用户增速最快的消费级应用。参照移动应用分析机构Sensor Tower的数据，TikTok突破1亿用户花了9个月，而Instagram花了2年。
什么叫AIGC？它实际是一个组合词：AI+GC，意思是用人工智能生产内容（AI generated content）。你应该听过PGC，意思是专业产内容；你也应该听过UGC，意思是用户生产内容。
AIGC让我最惊艳的地方在于：以前为了写一份报告，需要看1000页资料；而今，AIGC把1000页资料的核心内容都整理好了，直接给你成品。就好比你是服装创业者，从供应商采购纽扣、布料等散装部件，以前要设计、打板、制衣，而AIGC直接把你期望款式的衣服成品交给你，拿去卖就行。
AIGC的主要应用领域是“内容”赛道。比如在文字领域，有OpenAI推出的ChatGPT聊天机器人；在图片赛道，有百度推出的“文心一格”AI绘画机器人；在视频赛道，有Meta 推出的Make-A-Video工具。
过往7年在创新创业圈，铅笔道每年都会见证1-2个爆火概念被追捧：少数基业长青了，大部分红不过1年——背后的核心要素，是没有找到赚钱方法，最终退出历史舞台。
那么，AIGC的未来结局又会怎样？（仅指国内）而要探讨这个问题，我们必须以终为始地回答另一个问题：AIGC是否有清晰的变现手段。
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面向企业用户还是个人用户？
首先我认为，to C（个人消费者）是比较难的。
在to C领域，AIGC的*商业化案例发生在2018年。在英国佳士得拍卖行，一副人工智能生成的画作竟以43.25万美元成交，成为*出售的人工智能艺术品。
纵观国内互联网盈利模式20年，盈利*的产品有几个特征：一，与实物商品有关，比如京东、阿里这种电商平台；二，付费软件产品，但多与人性的弱点有关，比如游戏、社交、秀场；三，免费产品，靠广告盈利，但这种商业模式实际是to B（企业客户）的。
因此，根据以上思路，AIGC的商业化路径是很难to C的。
比如把AIGC做成实物商品，比如学习机、音箱等。在这个方向，微软推出的“小冰机器人”倒是有先例，它曾与百度、科大讯飞、搜狗等推出了智能音箱、翻译宝等，但都是和企业收钱。
再比如有没有可能做成付费软件产品？有可能，但我最看好的是游戏赛道——如果能有一款超脱“人为规则”的游戏面世，我认为商业化前景会很好。
其余付费产品，我短期内一律不看好。虽然在理论上，它有探索空间：比如在写作机器人、画图机器人等产品，推出30元-50元的月度会员、几百元的年度会员。
但这条路子一定会很累。我们可以参考视频及音乐平台，它的用户教育周期非常长。在20年前，我们很难想象：听一首歌要付费，看一集电视剧要花钱。
就这一件事，企业教育了国内用户多少年？15年。国内首批视频平台诞生于2004年前后，乐视网、优酷网、土豆网等，而后才是爱奇艺等。
“看剧花钱”这个事到什么时候才被视为“理所当然”？2018年前后。以爱奇艺为例，作为一个视频平台，在2018年前后，会员收入才成为*大收入。
而在2018年以前，爱奇艺本质是一家“to B公司”：它主要靠广告赚钱，而不是向个人用户收费，主流视频内容是免费的。
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类搜索引擎模式？
尽管市场已经教育了很多年，但用户基因的变化是很慢的：AIGC的盈利模式如果要朝着to C走，我认为会相对更慢，而to B会更快。
我观察到的历史规律，多数新兴技术都会先在to B领域应用，比如计算机。*台计算机诞生于1983年，它的用户是“中国官方”，用于地质勘探、卫星图像处理等；而后才出现供普通人使用家庭计算机——Personal Computer，即个人电脑。
AIGC虽然是“软科技”，但商业模式也多半会遵循这个规律：先to B，后to C。
在to B领域，AIGC的盈利模式可能会有哪些？我们可以看到，目前对AIGC最热心的公司之一：在国内有百度，在国外有谷歌、微软
据最新消息，在ChatGPT火爆的当下，谷歌立刻斥资3亿美元投资了它的竞品：由ChatGPT前核心成员创办的AI初创公司——Anthropic。而近期，ChatGPT的母公司OpenAI获得了微软100亿美元投资（约677亿人民币）。而在2019年，微软已经投资了其10亿美元（约67亿）——三年总计投资约744亿元。
参与者已经用行动告诉我们了。因为利益，所以行动。
尽管李彦宏2022年底的内部反思会称：AIGC的机会还不是那么清晰。“技术能做到这一步了，但是它会变成什么样的产品，这个产品能满足什么样的需求，在这个链条上还有很多不确定性。”
我个人认为，参考搜索引擎的盈利模式，AIGC还是很有机会的：比如对个人用户免费，再向企业用户通过流量赚钱。
这里面核心问题是：利用AIGC做出有流量的产品。而这个产品可能是什么？我认为，可能是过去20年互联网上诞生的一切产品，而未来，谁都有机会利用AIGC把它们重做一遍。
我们可以从千禧年历数至今：AIGC+门户、AIGC+搜索引擎、AIGC+社区、AIGC+视频网站……当然，我们要把其中“人属性”太重的产品去除，比如（陌生人）社交等。而内容属性越强的产品，AIGC的应用空间可能就越大。毕竟，AIGC的主攻方向还是与内容有关。
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机器人员工模式？
除去“类搜索引擎”的模式外，AIGC的另一种盈利模式可能是以“机器人员工”的形式，向企业出售解决方案。某些领域，也称其为“数字员工”。
AIGC本质是一种拥有高运算能力的“内容机器人”。根据行业规律，既然是机器人，本质创造的价值还是“辅助现有员工提升效率”——过往机器人的核心价值均是如此。
过往5年在人工智能行业，已经有“机器人员工”的商业化案例。
比如财务机器人，帮助企业自动开票；比如客服机器人，帮助企业完成售后工作；比如人力资源机器人，帮助企业自动筛选简历等。
在这个领域，已经有不少创业企业完成了商业化初探。比如我认识这个赛道的一位创业朋友，公司成立于2018年前后，完成了数亿元融资，收入也到了几亿量级。
这充分说明一个道理：AI+机器人员工是能商业化的，企业是买单的；而AIGC+机器人员工的逻辑，必然也能商业化，企业也会买单。
只是二者有一个区别。此前的机器人并非内容机器人，更偏向流程机器人：解决的是重复劳动、易琐碎、易低效的工作。
而AIGC的核心价值完全不同：它本质创作的是内容，而内容是独具人类智慧的产物——AI能从中创造怎样的价值高度，目前无从得知。
如果创造内容未达到一种临界点，企业是不愿意为其买单的。
比如写作机器人：帮助媒体写稿，以节省其人力成本。这个命题我在6-7年前研究过，那时候铅笔道融了千万级别的钱，想研发一款自己的“写作机器人”。
但当我研究完市面上主流的“写作机器人”后，我比较失望。从相对较早的彭博写作机器人，再到字节、腾讯推出的机器人，都是主要基于“完形填空”的逻辑：多数内容都是已经定好的，少数内容由机器填补，但发挥空间不大。
我当时断定，写作机器人没有5年时间是很难商业化的，于是停止了投入。
我个人认为，即便AIGC达到了预期效果，未来也只能承担实习生、见习记者的工作：写最简单的题+最简单的文体（消息体）。
而且我认定，这是AIGC大概率的结果：更多是解决数量上的问题，而不是质量上的问题。而前者的工作，在机器人未出现前，企业都是通过传统工具或者廉价实习生完成的。
因此在“机器人员工”方向，AIGC的客户可能会具备几个特征：
一，超级大公司。只有超级大公司，才会存在“数量上”的困扰。
二，大数据特征的行业。小数据行业就不用碰AIGC了，人工效率反倒更高。
以上目标的实现，还建立在一个重要前提下：在内容上，达到人类智慧的初级临界值。
比如媒体赛道的写作机器人。媒体的生命是“真实+客观”，稍有差错会影响品牌的根基——如果写作机器人的内容无法实现这种严谨，媒体会宁愿弃用，更不必谈付费。
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结语：创业者应冷静克制
最后我想说：AIGC是个机会，但不是所有创业者的机会。在风口到来时，每位创业者都需要冷静克制，不要盲从。
风口的大部分结局都是一地鸡毛。大家是否还记得2021年，有一款叫Clubhouse多人在线聊天工具火爆全网。当年年中，国内掀起一波“模仿潮”：最夸张的时候，我身边有5-6家公司在开发同样的产品，TWO、对话吧、递爪、聚聚。
结果呢？这批模仿者的结局都是接近失败。
我想说，Copy To China的时代早已结束了：在今天的创业圈，在美国资本市场爆火的风口项目，多数不太适合国内资本市场。在国内，美元基金的投资时代已经在2021年结束。
我比较确定地认为：未来1-2年内，谁要盲目地以OpenAI的逻辑成立初创公司，去资本资本市场融资，大概率结果是失败的。
蠢蠢欲动的时候，想想过去几年盲从者的结局：请冷静克制，理性思考自己是否热爱AIGC，是否擅长AIGC。如果2个问题自己都没有清晰的答案，那么不要着急地进入，放过这个不是你的机会。
