大模型的交互设计，有新的商业化时机

大模型的交互设计，有新的商业化时机；

大模型的使用，浅层的是强调功用性，深层的是改动本钱结构。

一个基本的判别是，大模型商业化使用首要会改动的一定是广告、营销职业，由于广告职业对用户获取信息的方式变化更敏感。

因此，在营销、内容发明等职业，一些新的商业时机或许会被发现。

简直可以确定的是，在初期的使用阶段，商业化的时机一定与交互有关。

比方，Copy.AI和Jasper这两个营销构思工具，以GPT-3作为底层接口完成了继续的规模化变现。他们提供了交互界面和插件、API接口，让大模型能更好的去服务某个范畴的客户。

当然，这仅仅解决最基本的功用性问题，大模型真正的价值在于改动笔直职业的本钱结构，比方自动驾驶大模型的商业化价值，便是在于改动了人们的出行本钱结构。

营销仅仅一个方面，商业化方面，其实还是得看详细细分范畴的使用。

关于不同的范畴，大模型会不断的被笔直细分，去满足更小、更细微的场景使用。而这些更细微，更小的场景，或许会有首要商业化的时机。

比方，文本生成，比方图片生成。可以先让编剧、漫画家的作业变得更容易？能不能把文案从做PPT的日常循环中给解放出来，这些细微的场景，可以首要变现。

大公司，和创业公司，在使用层不同或许不是很大，使用层是创业时机最多的大模型范畴，未来职业界也或许会跑出几家专注于大模型使用的公司。

互联网江湖以为，新技术使用，找到专有价值链要素，嵌入职业，是一个必经之路。因此在使用上，找场景的公司，比练算法、堆参数的公司更有时机。

大模型的成功有阶段性质变，就像是GPT3到GPT4，但接下来这种变化会越来越不明显。也便是说，数据训练的边际收益会降低，

大模型才能的进阶需求数据量做支撑，而商业化则需求考虑本钱问题，如何解决这个问题，较为要害。

商业化拐点已至，大模型的商业化短期看B端，长时间时机或许还是在C端。

大模型，有点像前几年火的ToB，不仅是要看本身的成熟度，也得看职业端的适配。

大模型的本钱很高，商业化首要就要到适宜的场景中，而且可以真正赚到钱，只要真正在AI使用场景中挣到钱，而且可以真正与职业适配，大模型才有商业化的竞争力。

可以承载大模型商业化的，只要降本需求更火急的B端。

现实也的确如此，以商汤为例，在金融范畴，商汤与银行、保险、券商等客户展开合作，利用数字人进行智能客服、智慧营销等作业，并经过接入大言语模型才能，提供投研剖析、研报编撰等新功用，试图协助银行金融机构降本增效。

在医疗范畴，商汤中文医疗言语大模型“大医”，也可以提供导诊、问诊、健康咨询、辅佐决策等多场景多轮会话才能。

进一步来看，B端之外，未来的大模型也或许会承载更多的商品和服务分发。

移动生态中，触达用户的方式其实便是网页、APP、小程序，那么未来的大模型生态中，如果用大模型来分发内容，那么流量的分发会更加去中心化。

实际上，一旦言语大模型成熟，而且有了足够多的用户习气，那么，承载商品与服务分发的APP、小程序，或许就会被大模型取代。

也便是说，在ToB使用的阶段之后，未来大模型长时间的价值和商业化时机，更多其实还是在C端。

只不过，以当下的视角来看，很难去定义AI使用的“新场景”，这就像是当你身处90年代，你不或许预测到现在的微信、抖音崛起。

现在的大模型也相同如此。