生成式AI并不缺少运用事例或客户需求。用户渴望AI能使他们的作业变得更简单
2023-09-22
咱们上一年的文章提出了一个关于生成式AI商场时机的论题，以及对商场如何开展的假设。现在一年过去了，来看看咱们猜测的怎么样呢？
以下是咱们猜测错的：
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事情开展得很快。上一年，咱们预计还需要近十年的时间具有实习生级别的代码生成、好莱坞质量的视频或不发机械声的人类质量语音。但听一听Eleven Labs在TikTok上的声音或Runway的AI电影节就理解，未来现已以光速到来。乃至3D模型、游戏和音乐都快速变得优秀。
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瓶颈在供给端。咱们没有预料到终究用户的需求会超过GPU的供给。许多公司增长的瓶颈很快就不是客户需求，而是获取Nvidia的最新GPU。长时间的等候成为常态，出现了一个简单的商业模型：支付订阅费跳过等候队列并取得更好的模型。
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笔直别离没有产生。咱们仍然相信“运用层”公司和基础模型提供商之间会有别离，模型公司专注于规划和研究，运用层公司专注于产品和UI。实际上，这种别离还没有干净利落地产生。事实上，最初面向用户的运用中最成功的是笔直整合的。
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竞赛环境残酷，现有竞赛者的反响敏捷。上一年，竞赛格式中有几个过于拥挤的类别（尤其是图画生成和文案写作），但总体上商场仍是一个空白区域。现在，竞赛格式的许多旮旯比时机还要竞赛剧烈。从Google的Duet和Bard到Adobe的Firefly，现有竞赛者敏捷的反响——以及他们终究愿意承当“风险”的志愿——加重了竞赛的热度。即使在基础模型层，咱们也看到客户在不同供给商之间建立自己的基础设施。
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壁垒在客户中，而不是在数据中。咱们猜测，最好的生成式AI公司能够经过数据飞轮生成可继续的竞赛优势：更多运用→更多数据→更好的模型→更多运用。尽管这在某种程度上仍然是对的，特别是在具有十分专业和难以取得的数据的范畴，但“数据壕沟”正处于不稳定的地上：运用公司生成的数据并没有发明一个无法逾越的壕沟，下一代基础模型很可能会炸毁草创公司生成的任何数据壕沟。相反，作业流和用户网络好像正在发明更耐久的竞赛优势来源。
以下是咱们猜测对的：
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生成式AI是一种事物。突然之间，每个开发者都在研究生成式AI运用，每个企业买家都在要求它。商场乃至保留了“生成式AI”的称号。人才涌入商场，风险本钱也涌入。生成式AI乃至成为了盛行文明现象，如“哈利·波特巴伦西亚加”这样的病毒视频，或者由Ghostwriter发明的仿照德雷克的歌曲“Heart on My Sleeve”，这首歌现已成为了排行榜上的热门歌曲。
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榜首个杀手级运用现已出现。众所周知，ChatGPT是最快到达1亿MAU的运用程序——并且在短短6周内天然而然地做到了这一点。相比之下，Instagram花了2.5年，WhatsApp花了3.5年，YouTube和Facebook花了4年才到达那种用户需求水平。但ChatGPT并不是一个孤立的现象。Character AI的参加深度（均匀每次会话2小时）、Github Copilot的生产力益处（效率进步55%）以及Midjourney的商业化路径（数亿美元的收入）都表明，榜首批杀手级运用现已到来。
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开发者是关键。像Stripe或Unity这样以开发者为中心的公司的中心洞悉是，开发者发明了你乃至无法想象的运用事例。在过去的几个季度里，咱们接到了从音乐生成社区到AI红娘到AI客户支持署理的各种主意。
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形状正在开展。AI运用的榜首版大多是主动完结和初稿，但这些形状现在正在变得越来越复杂。Midjourney引入的摄像机平移和填充是生成式AI优先用户体会变得更丰富的一个很好的例子。总的来说，形状正在从个别到体系级的生产力，从人在循环中到履行导向的署理体系开展。
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版权、伦理和存在的恐惧。这些热点话题的辩论如火如荼，艺术家、作家和音乐家意见不一，有些发明者正当地愤怒于其他人从衍生作品中获利，有些发明者则接受了新的AI现实（Grimes的赢利共享提议和James Buckhouse对成为构思基因组的一部分的达观情绪浮现在脑海中）。没有草创公司想成为终究的Spotify的Napster或Limewire（感谢Jason Boehmig）。规则是模糊的：日本现已宣告用于培训AI的内容没有IP权力，而欧洲现已提议下重手进行监管。
四、咱们现在所处的方位？生成式AI的价值问题
生成式AI并不缺少运用事例或客户需求。用户渴望AI能使他们的作业变得更简单，他们的作业产品变得更好，这便是为什么他们会成群结队地 flock 到运用程序中（尽管缺少天然散布）。
但人们会继续运用吗？并不真的。下面的图表比较了AI优先运用与现有公司的榜首个月移动运用保留率。
用户参加度也不佳。一些最好的消费公司有60-65%的DAU/MAU；WhatsApp的为85%。相比之下，生成式AI运用的中位数为14%（Character和“AI陪同”类别是明显的例外）。这意味着用户还没有在生成式AI产品中找到足够的价值，以至于每天都在运用它们。
