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      溫和、務實的「炸裂派AI」

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      文 | 闌夕

      上個月月底,Veo 3的發布再次讓海外社交媒體炸了鍋,大量AI視頻如病毒般迅速鋪滿了各大平臺,這次受傷的不只有老面孔Ins,連TikTok也未能幸免。

      這中間還不乏有反串樂子人的出現,國外有支獨立樂隊發了一段演奏視頻稱「百分百由Google Veo 3生成」,結果最后發現這段視頻其實來自多年前樂隊的老歌,辨真偽游戲的難度飆升,莫說是不熟悉AI的人,恐怕連從業者想要分辨出視頻來源都得費一番功夫。

      包括與Veo 3同時期上線、號稱「最聰明大模型」的Claude 4,在各種任務上都達到了SOTA(當前最佳)水平,只能說從視覺到能力,AI應用炸裂型驅動的現狀還遠未到結束的時候。

      與上述熱鬧的場面不同,國內互聯網對炸裂這個詞匯的敏感閾值在肉眼可見地下降,比如快手可靈的用量其實一直領先于Veo 3,但也不見得那些獵奇AI視頻在中國短視頻平臺上有多么強的病毒式傳播,所有類似的內容也都被約定俗成般規范到了那一小片試驗田里,不是沒有,但也到不了草木皆兵的程度。

      與此同時,AI在垂類領域應用上的進程在持續加速,越來越多的消費級產品出現,這番技術迭代的光景,與移動互聯網的發展規律幾乎是如出一轍的,也就是中國公司不再把重點放在AI有多炸裂這個問題上,而是想要讓更多普羅大眾弄懂如何使用AI。

      在去年的五月份,值得買科技舉行了一次全面擁抱AI的戰略發布會,雖然彼時DeepSeek R1還沒火遍全網,但「AI即未來」的敘事已經初見端倪,也就免不了一些人會把這家公司在AI上的動作看成是追趕風口。

      然而僅僅一年過去,值得買在5月28的AI進展線上分享會上詳細列舉了落地成果,人們方才意識到AII in AI的戰略不是說說而已,甚至于從速度和質量上看,值得買科技是奔著改變用戶購物決策鏈這個目的去的。

      隨著行業對AI技術的狂熱情緒逐漸冷卻,越來越多的人開始意識到,真正的炸裂,往往最是潤物細無聲。

      各大電商平臺對AI態度上的分歧,已經成為了產業里一種絕佳的觀察樣本。

      最具代表性的兩個對象仍然是阿里與拼多多,前者直接把自己做成了AI公司,無論業務側重還是資本價值評估,一切方向都在極盡所能地向AI靠攏,后者則是完全相反的巍然不動,遠離一切騰籠換鳥的喧囂敘事,在言必稱AI的環境里做到了近乎隱身。

      值得買對AI的判斷固然有跟阿里的相似之處,比如這次分享會上所有AI布局的亮點之一就是完整性:以「火眼」AIUC引擎為代表的引擎矩陣、直接面向用戶的「什么值得買GEN2」、行業創新性購物Agent「張大媽」,以及旨在構建電商行業標準化的MCP Server「海納」。


      眾所周知,阿里——或者說很多互聯網大廠——在AI生態上的布局是有期許的,既要有能提供算力資源的云服務等基礎設施,又要有可商用的自研大模型,還要有直接面向用戶的消費級應用,雖然各家大廠在不同領域的能力上各有所長,但對于價值鏈生態卡位的共識卻出奇一致。

      簡單來說,就是可以不精,但不能沒有,原因在于AI技術發展雖然一日千里,但究竟怎么用它以及能把它用到什么程度,多數公司仍處于摸著石頭過河的探索階段,大廠卡位的意圖,就是當未來某個領域爆發后,不至于到手足無措的地步。

      值得買科技本身的體量當然不比大廠,業務更是垂直在內容電商領域,所以理論上并沒有太多所謂卡住生態位的壓力,大多數同賽道公司的普遍做法也都是專注于產品本身,而非大費周章包攬如此豐富的生態位。

      而了解這家公司的人就不難理解這么做的動機,2021年值得買科技做過一次戰略方向上的調整,創始人隋國棟提出了「永無止境地提升B端和C端之間的連接效率」這一北極星指標,而后所有的動作便都在圍繞著效率一詞做文章。

      AI自然也不例外。

      有些出乎意料的是,「火眼」作為AIUC(AI Understand Content)引擎被放在了引擎技術最核心的位置——而不是行業更關注的AIGC或Agent——原因就在于它對商品和內容的理解、提煉能力,可以為值得買的主營業務提供更大幫助。

      通過融合值得買深耕多年的行業知識圖譜以及多模態AI解析,AIUC引擎無論在消費側還是供給側都有十分豐富的使用場景。

      比如用戶不必再苦于從海量的商品信息里翻找到對自己有用的那一小部分,也無需在瀏覽商品推薦帖時始終保持「這篇是不是軟文廣告」的警惕,更不用在多個商品頁面乃至平臺間反復跳轉,耗費大量時間只為挑出來那個最優品。

      依靠「火眼」的理解能力,從商品到內容的關鍵信息都可以被迅速提煉出來,也就是用戶能選擇只看自己關心的部分,從而極大程度上縮短決策流程、提升匹配效率。

      與此同時,這種反向篩選又能不斷優化內容生產,敷衍了事的「水帖」會被天然排除在流量分發之外,從內容信息價值到情緒價值,多維度測評倒逼內容供給端只能上干貨,由此實現站內整體內容質量的提升。


      而AIUC在品牌這邊的價值更甚,甚至于可以介入到商業決策、品牌營銷和內容生產等多個環節里,從宏觀方向到微觀操作上給予不同程度的幫扶。

      這有點像亞馬遜的策略,杰夫·貝佐斯早年間給亞馬遜制定的核心指標之一,就是用戶從瀏覽到下單這一過程的整體用時,越短就意味著匹配效率越高,哪怕眼下電商平臺都在竭盡所能爭奪用戶注意力,效率這個命題也是永遠都不會過時的。

      要知道什么值得買是一款有4000萬月活的應用,這便足以說明無論電商平臺再怎么想讓用戶「多逛逛」,也還是難以忽略市場對于提效的巨大需求。

      更何況值得買的綢繆并不只在于引擎上,「海納」MCP Server的出現,更意味著值得買想要將這份能力打造成一個行業通用標準。

      MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議)由Claude的母公司Anthropic于2024年開源發布,簡單來說就是AI大模型的一種標準化工具箱,用以規范Agent與AI工具之間的交互,而負責運行工具的統一托管服務,就叫做MCP Server。

      行業對于MCP更加通俗易懂的解釋是「AI時代的USB協議」,所有Agent與工具層的交互都由它來代替人力完成,很有一生萬物的味道。

      MCP在今年大熱,不僅代表著大模型、Agent與AI工具各自為戰的散裝時代正在慢慢消失,數據與工具之間不再是孤島化,同時也讓很多消費級AI應用突破了對話框的形態限制,從聊天助手進化成了執行代理。

      所以值得買科技對「海納」MCP Server身上的一部分期許體現在行業共建上:從實時更新的120億條消費內容庫中精選的2億條消費內容和從10億條商品鏈接庫中精選的5000萬件商品作池子,將MCP Server開放給所有合作方,由此創造一個萬物皆能回歸消費內容領域的景象。


      本質上,MCP Server之于值得買,是一個足以改觀商業模式的命題,以往「什么值得買」產品的電商內容雖然豐富,但無一例外都沉淀在社區里,不具備外部性,而通過AI生態的重新分工后,任何公司與Agent都可以讓巨量的內容「為我所用」,從而建造起自身——同時也是值得買科技的——新的增長曲線。

      還是那句話,一個人可以走得快,但一群人才能走得遠,值得買獨立的第三方身份,天然與MCP Server的功能價值相契合,用更直白的說法,就是做未來AI消費決策的水電煤基礎設施。

      CTO王云峰在談及MCP Server時的表達非常務實,他認為所謂生態位就是一榮俱榮的邏輯,「功成不必在我」的背后,其實是整個內容消費產業的「功成必須有我」。

      據說值得買科技內部對于MCP Server這項提案的決議過程十分通暢,關于「是否要將內容開放出去」的討論甚至還要早于MCP的面世節點,這也再次體現了這家公司在電商領域的前瞻性。

      無論哪個時代,群策群力都比單打獨斗更有價值。

      在分享會上宣布產品全面升級到「什么值得買GEN2」時,他們用了這樣一句話來做陳述:

      「是回應時代變化的勇氣,更是對用戶熱愛的承諾」。

      值得買珍視用戶的情結幾乎是擺在明面上的,包括值得買自己的Agent「張大媽」,起名也是沿用了社區里值得買產品的首字母花名,重視程度溢于言表。

      這跟它的發展歷史有莫大的關系,早年間隋國棟在個人博客上開始嘗試篩選一些有折扣優惠的好商品推薦給網友,機緣巧合造就了如今全年訂單近兩億的龐然大物。

      的確,在電商這十數年大江大河的進程里,行業規則在變,消費趨勢在變,業務形態在變,如果說有什么是一直不變的,恐怕只有用戶本身。

      以前在隋國棟博客底下進行熱烈討論的,與如今托舉起數千萬月活產品的,大概率不會是同一批人,但熱愛可抵歲月漫長的共識,卻是在這過程里始終相通的。

      也正是帶著這份對用戶的珍視,值得買才能把關于效率的故事,繼續講下去。

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