L’IA peut-elle gagner de l’argent ?

Divers grands modèles ont été publiés de manière intensive récemment, et des opinions telles que « rattraper le GPT4 » et « devenir l'OpenAI de la Chine » sont dispersées dans divers articles. Revenons à la question la plus fondamentale : c’est vraiment un supplice pour les gens de cette industrie. Sans le présage des dix dernières années, se poser toujours cette question semble être un peu avide de succès rapide, mais avec le présage de dix années de pertes, gagner de l'argent ou non devient une question qui combine technologie et business : c'est-à-dire , technologie La pierre de touche est également une preuve de capacités de commercialisation.

Avant de répondre à cette question, nous devons résumer le modèle économique potentiel derrière l’IA.

1. Modèle économique potentiel derrière l’IA

Si l’IA atteint un stade très mature, quelles sont les méthodes de monétisation potentielles ? Il n’existe pas beaucoup de modèles économiques qui ont été explorés et éprouvés dans le passé, et seuls quelques-uns correspondent à l’IA :

1. Abonnez-vous

C’est presque la voie de monétisation la plus typique pour l’IA actuellement. En fait, il s’agit d’un type de service cloud. Les principaux fournisseurs de cloud intègrent naturellement les fonctions d’IA qu’ils ont développées dans leur propre matrice de produits cloud.

2. De nouveaux services à valeur ajoutée

Le « Elle » dans le film est en fait un nouveau type de service à valeur ajoutée, et les animaux de compagnie électroniques qui pourront communiquer à l'avenir font également partie de cette catégorie. Par rapport à l'un, la différence est que ce type est le plat final, tandis que l'un est la matière première. Il y aura beaucoup de chevauchement entre les deux, mais c'est à peu près la même chose que la différence entre PaaS et SaaS. Dans le passé, le SaaS dont nous parlions toujours était plus proche des nouveaux services à valeur ajoutée, nous ne les répertorions donc pas dans une catégorie distincte, comme divers assistants au niveau de l'entreprise.

3. Ventes de produits matériels

L'opération finale de ce type est similaire à celle des ordinateurs vendus par Lenovo. Les grands modèles multimodaux ont besoin de ce soutien. Sans le succès des nouveaux produits intelligents à grande échelle tels que les robots, les haut-parleurs intelligents et les lunettes AR, le succès des grands modèles multimodaux est peu probable. Dans le cas de la division industrielle du travail, ce modèle se superposera aux deux précédents et deviendra le moteur des deux premiers.

4. Nouvelle publicité

Certaines personnes ont déjà dit que les grands modèles rendraient les annonces de recherche difficiles à afficher. Je ne pense pas du tout. L'écran est si grand qu'il peut même être utilisé comme recommandation : si vous souhaitez l'acheter, veuillez consulter…. La clé est d’augmenter la fréquence et la précision.

5. Vente de solutions

Il est peu probable que des produits comme Watson deviennent des produits complètement standards. Ils doivent toujours être connectés à diverses situations spécifiques environnantes, et des solutions seront inévitablement nécessaires pour les connecter. D'un point de vue technique, cela semble similaire aux 2 et 3, mais du point de vue du modèle économique, la différence est si grande qu'elle doit être répertoriée séparément. Les nouveaux services et produits matériels à valeur ajoutée sont toujours vendus comme produits standard, et le prix par client constitue la limite supérieure de l'iPhone ou du Vision Pro.

Mais la solution n'est pas ici. Le prix unitaire ici doit être extrêmement élevé, par exemple des dizaines de millions, pour avoir de la valeur, sinon il ne sera pas en mesure de supporter l'investissement à long terme au début et à la fin. Dans une certaine mesure, l'IA des produits existants deviendra en réalité des solutions, comme le commerce électronique, les courtes vidéos, etc. Cela est particulièrement vrai pour les grands modèles industriels. L’IA n’est ici pas une force disruptive, mais apparaîtra comme une solution pour améliorer les produits existants.

6. Jeux et métaverse

Cela semble être un produit, mais la grande différence entre 1 et 5 est que seul ce produit prend en charge le mode banque centrale virtuelle. Le modèle de banque centrale virtuelle signifie que vous pouvez émettre directement votre propre token (pas nécessairement une monnaie numérique). Seuls ces produits soutiennent un système écologique et monétaire distinct.

Si vous coupez ces modèles économiques verticalement, il y aura deux caractéristiques communes évidentes :

1. Comme mentionné dans la collection de mensonges, personne ne peut y échapper,

   L'IA est en fait un modèle de puits profond, ce qui se reflète dans la mise à jour des modèles existants (y compris les personnes). En conséquence, la création de nouveaux modèles n'est en réalité pas la même. aussi bon qu'Internet, mais il l'est. L'impact du modèle existant sera plus grand que celui d'Internet.

2. La valeur économique de la technologie reflétera plus souvent une sorte de personnification, faisant ce que les gens font dans le système économique et allant au-delà (assistants divers, etc.).

Ces deux points sont très critiques car ils affectent directement qui gagnera de l'argent grâce à l'IA et la fin de partie potentielle.

2. Qui gagnera de l’argent grâce à l’IA à la fin ?

Les caractéristiques ci-dessus de l’IA déterminent qu’il s’agit en fait d’un maillon de la chaîne d’approvisionnement. Ainsi, outre le point 1, si l'entreprise correspondante veut dépasser son propre modèle, elle doit devenir une entreprise qu'elle n'est pas encore.

Par exemple, même pour les jeux relativement légers et le métaverse, cela signifie que les grandes entreprises modèles doivent se forcer à devenir des entreprises qui comprennent les jeux et le métaverse.

Cela conduit à deux autres questions :

1. S'il s'agit du service cloud 1, l'IA sera-t-elle un service cloud distinct ou une partie des services cloud existants ?
2. S'il doit être combiné avec un domaine existant, sera-t-il dominé par des entreprises purement IA ou les entreprises natives du domaine évolueront-elles et domineront-elles ?

Pour la première question, je pense que la réponse est relativement claire. Des éléments comme le cloud ne peuvent pas exister en tant que catégorie distincte et seront certainement fusionnés. Ceci est déterminé par l’effet d’échelle inhérent aux industries à forte densité d’actifs.

Quant à la deuxième question, la réponse est en fait relativement claire. Dans différents domaines, le poids du terrain et le poids de la technologie sont différents. Par exemple, le poids du terrain de jeu est faible et le poids du domaine fiscal et médical est élevé. moins il est probable qu’une seule entreprise technique d’IA domine. La réalité est que la plupart du temps, le poids du domaine est élevé. Il est difficile de dire quelle entreprise est spécifique, mais le rapport entre ce type de technologie et la connaissance du domaine sera plus critique.

3. Les défis commerciaux liés au fait de gagner de l'argent avec l'IA

L'article précédent sur la réflexion examinait davantage le processus de commercialisation sous l'angle des attributs de la technologie. Cette fois, je l'ai examiné du point de vue du modèle commercial pur. La conclusion n'est pas compliquée :

.

Les défis commerciaux des entreprises purement IA sont très évidents. Si elles s’arrêtent à la chaîne d’approvisionnement, le chemin vers la monétisation sera trop étroit. Si vous souhaitez parcourir la dernière section par vous-même, vous devez non seulement vous procurer le modèle, mais également le produit (le produit représente l'intégration des connaissances et de la technologie du domaine).

Il semble que l'avenir se terminera ainsi : si les grandes entreprises modèles ne peuvent pas ouvrir d'autres canaux de monétisation et se limitent à la chaîne d'approvisionnement, elles sont plus susceptibles d'être fusionnées avec de grandes entreprises de cloud. Le modèle de domaine intermédiaire est plus susceptible pour les entreprises possédant une connaissance du domaine de compléter progressivement leur propre évolution et de gagner. Par exemple, une société d'édition qui produit des produits de révision de contenu a plus de chances de réussir qu'un simple profane.

Toute analyse et jugement de modèle économique nécessite une base : la technologie elle-même doit être suffisante pour créer de la valeur. Alors quel est le niveau de maturité technologique ? Est-ce suffisant ?

Le temps est-il écoulé ? Quel est le niveau de maturité technologique ?

Assez, ce n'est vraiment pas assez. Tant que vous ouvrez un scénario réel pour fabriquer des produits, vous constaterez que l'offre technologique est encore insuffisante et qu'elle ne sera pas complètement suffisante à court terme.

Le voyage de la technologie de l’IA de 0 à 1 n’a en réalité jamais été achevé.

C'est une grande différence entre l'IA et les technologies précédentes telles qu'Internet en termes de technologie elle-même.

Dans une certaine mesure, bon nombre des technologies qui constituaient la base d'Internet vers 2000 sont réellement là, et le reste constitue une amélioration plus rapide et à plus grande échelle. (Les protocoles Internet de base que nous utilisons encore aujourd'hui, tels que TCP/IP et HTTP, sont des technologies d'âges différents)

Mais l'IA n'est pas le cas. Ses fondations sont constamment améliorées et toutes les applications correspondantes doivent être améliorées et appliquées en même temps.

En comparant les deux, vous constaterez que techniquement, Internet se fait une étape à la fois, tandis que l'IA croît presque constamment tout en se trompant. Nous avons annoncé aujourd'hui que nous avons résolu ce problème, et demain nous avons annoncé que nous avons résolu ce problème, mais les progrès jusqu'au grand modèle sont loin d'être attendus (et le succès du grand modèle vient d'une entreprise dont le fondateur d'origine n'a pas un fond d'IA, et il y aura un peu de réalisme magique).

Donc, si vous regardez les choses du point de vue du assez et du pas assez, ce n’est vraiment pas suffisant. Mais même si l'IA ne suffit pas, c'est comme l'eau. La partie immergée sera complètement modifiée, et les fonctions correspondantes seront complètement modifiées. Par exemple, lors de la création d'images, personne ne trouvera plus quelqu'un pour dessiner des images de base.

Comment juger de la maturité technique d'un produit si cela ne suffit pas ? Ou est-ce suffisant ?

En fait, vous pouvez utiliser la méthode de couverture complète de la scène. D'un point de vue commercial, il ne peut s'agir que de la méthode de couverture complète de la scène. Comme mentionné précédemment, les canaux commerciaux de l'IA montreront toujours une sorte d'anthropomorphisme. Si les gens vivent dans une certaine relation et ne peuvent pas gérer la relation globale correspondante, celle-ci ne sera pas suffisamment anthropomorphique.

4. Méthode de couverture complète de la scène

L'IA peut facilement utiliser des indicateurs techniques pour se mesurer, mais cela deviendra une routine d'involution et, à l'extrême, elle se trompera.

L'IA teste essentiellement les capacités générales. Si une méthode spécialisée est utilisée, elle peut théoriquement fonctionner extrêmement bien sur n'importe quel ensemble de tests, surpassant n'importe laquelle des meilleures intelligences artificielles existantes. Mais cela ne sert à rien autre que d’écrire du PPT. Parce que lorsque l'IA est mise en œuvre, l'anthropomorphisme fait que n'importe quelle scène est profondément liée à des environnements complexes, ce qui nécessite toujours des capacités générales.

Ce type de méthode d'évaluation spécifique à la technologie constitue en fait la cause profonde des tendances chaudes et froides : d'une part, l'IA semble pouvoir tout faire et est déjà extrêmement miraculeuse, d'autre part, ce n'est pas facile à faire ; utiliser, et s'il n'est pas facile à utiliser, cela ne rapportera pas d'argent.

Quelle est la méthode de couverture complète de la scène ?

Pour faire simple, si le recrutement est un scénario, le support d'approvisionnement technologique crée-t-il directement un employé numérique pour remplir toutes les fonctions des recruteurs du passé, comme recruter des personnes en fonction d'une demande, sans intervention humaine dans l'ensemble du processus. ?

Si cette chose ne peut pas être réalisée, alors, à l'exception du premier mode, aucun des modes suivants de grande valeur ne fonctionnera.

C'est un véritable défi.

5.Résumé

Si vous y réfléchissez bien, plusieurs nouveaux domaines de l'ère post-Internet ont en fait leurs propres revers. Si l'on remonte vers 2015, trois nouvelles directions ont probablement émergé : l'une est l'intelligence artificielle, l'autre la blockchain et l'autre le SaaS. De nombreux étudiants ont le sentiment qu'Internet a fondamentalement pris fin et ne sont pas disposés à le faire. Soyez seul pour aller dans ces trois directions. Ensuite, l'intelligence artificielle et le SaaS sont restés non rentables pendant 10 ans, tandis que la blockchain était rentable mais a presque disparu pour d'autres raisons.

Maintenant, le grand modèle semble être capable d'injecter une nouvelle vie à ces trois-là simultanément et approche du moment final. Chaque fois que je vois une photo comme celle ci-dessous, j'y crois davantage :

De nombreux étudiants feront attention au domaine qui viendra en premier. Cela ne peut vraiment pas être concret, mais il peut y avoir un modèle de jugement de base :

Déterminez le chemin qui sépare la nouvelle valeur créée par la technologie de la valeur commerciale. Midjourney est en fait le court, et Watson est le long. Pour réellement faire les choses, les fonds et la main-d’œuvre doivent être à la hauteur.

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Chroniqueur

Zuochaoshi, compte public WeChat : tout le monde est chroniqueur chef de produit. Vice-président de Sound Intelligence Technology. Il est l'auteur de livres tels que "Ultimate Copy: How Artificial Intelligence Will Promote Great Social Changes", "Perfect Software Development: Methods and Logic" et "Seven Tipping Points in the Internet+ Era".

Cet article a été initialement publié sur Tout le monde est chef de produit. La réimpression sans autorisation est interdite.

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