2024大模型的“搞錢”之道：先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent

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文 | 智能相對論（aixdlun）

作者 | 沈浪

大模型火了快一年，怎么賺錢成為了業(yè)內(nèi)廠商頭疼的事情。

或許，這場由OpenAI旗下ChatGPT引爆的大模型熱潮，還得繼續(xù)聚焦OpenAI來尋求答案。

前不久，OpenAI“煞有其事”地像谷歌、蘋果那樣辦了第一場較為正式的“開發(fā)者大會”。從大會透露的信息來看，大模型的下一站很明確——想搞錢，得教人“玩”大模型了，拉更多的人來做大大模型市場的蛋糕。

具體的，OpenAI開始提供示例GPT給Plus和企業(yè)版用戶試用，包括AI圖像生成工具Canva 和AI自動化集成Zapier AI Actions。同時，晚些時候，OpenAI還會上線GPT商店，而經(jīng)過驗證的創(chuàng)作者可以上架自己創(chuàng)建的聊天機器人供其他用戶下載使用，其中的收入由平臺和創(chuàng)作者分配。

兩條路徑，既有To B，也To C。OpenAI想教會普羅大眾“玩轉(zhuǎn)”大模型應用的方法很全面，而其想要靠大模型搞錢的心情也很迫切。

以O(shè)penAI為代表，大模型廠商們都在深入思考“搞錢”的事情，而關(guān)鍵的問題則在于如何搞錢？教人做大模型應用真的能拯救每天入不敷出的大模型廠商嗎？

大模型廠商的“搞錢”之道： 教人“玩轉(zhuǎn)”大模型

年末，在 WAVE SUMMIT+ 2023 深度學習開發(fā)者大會上，百度展示了最新的大模型開發(fā)模式——基于星河社區(qū)大模型工具中心「多工具智能編排」開發(fā)工具，用戶不需要寫任何一行代碼，就可以從頭開發(fā)完成一款集成圖文識別、問答、翻譯、播報等多模態(tài)全功能的「旅行助手」應用。

這樣的場景是否熟悉？是的，在更早前OpenAI的首屆開發(fā)者大會上，Sam Altma也展示過類似的操作——在 GPT Builder上，Sam Altma只是打上一段對這個 GPT 的定義：他希望有一款應用能幫助初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人思考他們的業(yè)務創(chuàng)意并獲得建議。緊接著，GPT Builder就自動生成了這款應用的名字、圖標以及功能設(shè)置。

大模型行業(yè)向市場釋放了信號：人人都能玩轉(zhuǎn)大模型的時代已經(jīng)到來，不需要重新學習，只要有想法，零基礎(chǔ)也能開發(fā)自己的大模型應用。

而人人都能玩轉(zhuǎn)大模型的背后，實際上是大模型應用普及所帶來的另一個表現(xiàn)，從開發(fā)到應用，繼續(xù)聚焦市場，不難發(fā)現(xiàn)，人人都有智能助理的時代正在到來。

毋庸置疑，智能助理必然是大模型行業(yè)發(fā)展的一個重要趨勢，從Copilot到AI Agent，業(yè)內(nèi)廠商們正不余遺力地推動大模型應用往智能助理的方向發(fā)展，并走向成熟。

在年末的Ignite 2023 開發(fā)者大會上，微軟CEO 納德拉直言，微軟成為了一家「Copilot 公司」，并同時把Copilot獨立化了——微軟在 Google Play 悄悄上架了 Copilot 獨立 App，Android 用戶不需要使用 Bing App 就能直接使用 Copilot 對話機器人。

微軟不斷加碼Copilot的獨立權(quán)重，從而加速其走向市場，以進入用戶的日常場景中。由此來看，大模型應用注定要把智能助理的模式給走通，從企業(yè)打造到個人開發(fā)，多管齊下共同推進。

在這樣的趨勢下，大模型廠商的“搞錢”之路就清晰了。類似于今天的App生態(tài)，大模型行業(yè)必然會形成一個全新的商業(yè)生態(tài)。OpenAI在不久后上線的GPT商店對應的正是這一趨勢。

而App的開發(fā)本身還存在著門檻，當大模型廠商們不斷完善大模型開發(fā)流程，推行零代碼開發(fā)，想來這個新生態(tài)的蛋糕還能做得更大。

理想的實踐， 先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent

微軟作為智能助理時代的擁躉，其創(chuàng)始人比爾·蓋茨也曾直言，“誰能主宰個人助理Agent，那才是大事。因為你將永遠不去搜索網(wǎng)站，不去生產(chǎn)力網(wǎng)站，不去亞馬遜。”

主宰個人助理Agent，談何容易。盡管大模型廠商們的預判是可行的，但是距離真正實現(xiàn)的目標還有很長的路要走，至少在主宰個人助理Agent之前，大模型廠商們就得學會先主宰產(chǎn)業(yè)助理Agent。

技術(shù)的應用路徑歷來如此，先產(chǎn)業(yè)后個人。如果個人助理Agent想要為用戶提供財務建議，那么首先它就得先熟知金融領(lǐng)域的專業(yè)知識；如果個人助理Agent需要為用戶提供醫(yī)養(yǎng)方面的建議，那么它就得先熟知醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)知識。

大模型行業(yè)，終究得從產(chǎn)業(yè)出發(fā)，先深耕產(chǎn)業(yè)。目前，這一階段屬于大模型行業(yè)的產(chǎn)業(yè)導入期，大模型的垂直領(lǐng)域應用是主線。

在國內(nèi)，大模型廠商們的動作是更側(cè)重于To B做大模型的產(chǎn)業(yè)解決方案。比如，商談針對醫(yī)療場景推出的醫(yī)療健康大模型「大醫(yī)」便是一個例子，其主要功能領(lǐng)域分別為智能自診、診后隨訪管理、智慧病歷、影像報告結(jié)構(gòu)化，能落地的場景還是以醫(yī)院為目標的醫(yī)生診療和患者服務。

像科大訊飛的星火認知大模型在教育領(lǐng)域，主要服務的對象也是教師群體，落地的方向則在于教案設(shè)計、作業(yè)批改、口語練習等，或輔助課堂教學之類的。

業(yè)界有觀點認為，2023是大模型元年，2024將會是Agent元年，屆時將有大量的Agent產(chǎn)品涌向。而從目前的趨勢來看，在國內(nèi)，即便是到了Agent元年，主要的爆發(fā)還是來自產(chǎn)業(yè)端。

業(yè)界人士曾告訴「智能相對論」，盡管當前大模型很火，但是他們在推廣大模型的過程中還需要不斷地去向企業(yè)普及有關(guān)大模型的概念，以及大模型應用能為其做什么。換句話說，大模型走向市場，在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)之間還存在一段接洽磨合的過程。

當前的市場情況處在大模型很熱，但是產(chǎn)業(yè)場景的從業(yè)者不太熟知大模型，大模型不夠了解產(chǎn)業(yè)場景的階段。

在今年早期大模型剛火的階段，本土廠商對自家大模型的展示往往會采用很讓人匪夷所思的能力，比如作詩、作圖、回答腦筋急轉(zhuǎn)彎等等。但是，經(jīng)過近一年的迭代，大模型廠商們的心態(tài)顯然要成熟很多，聚焦產(chǎn)業(yè)To B落地做實事成為了更多人談論的焦點。

切忌重蹈 云計算的覆轍

先To B主宰產(chǎn)業(yè)，后To C主宰個人——無論是泛談大模型應用還是聚焦AI Agent的未來，這一路徑或許都將是大模型走向市場的一個必然趨勢。

但是，在國內(nèi)，大模型行業(yè)需要警惕的是重蹈云計算的覆轍。“云”的誕生，是為了以統(tǒng)一的計算資源池來幫助市場和企業(yè)進行降本增效，實現(xiàn)“學生在宿舍里就能使用與世界上最大的公司一樣的基礎(chǔ)設(shè)施”的目標。

在To B過程中，云廠商們?yōu)榱丝焖僮龃驜端市場，搶占大企業(yè)客戶，力推各種高度個性化的解決方案，一個大客戶“挖”一個“大坑”，一度讓云計算的市場重心從公有云轉(zhuǎn)向了私有云，甚至背離了云計算該有的標準化模式。

結(jié)果可想而知，云廠商累，企業(yè)也累，市場更是陷入了迷茫。實際上，為企業(yè)或組織做“云服務器”的私有云，某種程度上只能算是一種能力更深入的IT服務，只是冠上了云計算的帽子罷了。

那么，在以AI Agent為代表的大模型應用即將爆發(fā)的階段，大模型行業(yè)最需要注意的也是這一問題，切忌把大模型應用等同于IT服務，否則只會把路越走越窄。

在國內(nèi)，這樣的現(xiàn)象很值得警惕。從廠商本身的經(jīng)歷來說，國內(nèi)的大模型廠商們長期致力于服務政企客戶，源于國內(nèi)特殊的產(chǎn)業(yè)需求，其服務邏輯大多更傾向于企業(yè)客戶，很容易就會陷入云服務的產(chǎn)業(yè)怪圈。

有業(yè)內(nèi)人士也表示，“Agent 未來落地，真正有話語權(quán)是那些業(yè)務場景的用戶。”——這一思維或許將導致大模型應用的發(fā)展將過度地盯著政企客戶的需求來看，而非客觀地遵循技術(shù)發(fā)展的邏輯。

如果是遵循技術(shù)發(fā)展的客觀邏輯，那么接下來大模型廠商們該面向市場完善大模型開發(fā)的標準化服務和流程了，把更多的空間交由市場上的從業(yè)者來補充和拓展。

如果是按照服務政企客戶的過度反應，則大模型廠商們或許會“包辦”一切有關(guān)企業(yè)大模型開發(fā)到應用的各種事項，把大模型當作是另一種更深度、更聚焦的IT服務，幫企業(yè)把路給走了。

誠然，第二條路徑最先賺到錢，但也比較累。兩條路徑，孰輕孰重，或許大模型廠商們都有自己的判斷，無論是走哪一條，Agent的爆發(fā)都是大勢所趨，只是以何種形態(tài)呈現(xiàn)罷了。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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