AI的確帶來了無限可能,但如何商業化、如何落地,仍然是個大難題。
在AI技術日新月異的今天,全球資金正以一種罕見的速度涌入這一賽道。微軟市值突破3.5萬億美元,英偉達單季營收暴漲,OpenAI估值更是突破數千億美元,這些令人咋舌的數據背后,AI產業似乎正在經歷一場“造富神話”。
但狂歡背后,市場對“AI泡沫”的擔憂也絲毫未減。特斯拉前AI總監卡帕西警告90%的AI初創公司缺乏盈利模型,高盛則樂觀預測AI將推動全球GDP增長7%,究竟哪些AI賽道正在創造真實價值,哪些仍然停留在概念,今天我們就來探討一下。
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首先AI技術并非空中樓閣,部分賽道已經通過深度融合場景,實現規模化變現。第一個就是金融領域,金融行業因為數據密集、決策復雜,也成為AI落地的黃金賽道。
目前國內一些銀行已經開始和AI行業合作,開發可疑交易分析報告自動生成系統,該系統可以通過AI處理海量交易數據,將原本需要人工數小時完成的報告縮短至幾分鐘,人力成本大幅降低。
這類項目價值非常清晰,用技術來解決高成本、低效率的痛點,創造可以量化的經濟效益。
第二就是AI數字人帶貨,低成本撬動高收益。
目前自媒體行業比較流行的一種帶貨方式,就是用AI數字人帶貨,憑借低門檻、高靈活性,成為小微企業和個人創業者的新選擇。
例如,利用AI生成的數字人視頻,結合熱門商品推廣,某賬號直接實現了21萬+的銷量,其商業模式的核心就在于,通過AI技術降低內容制作成本,利用平臺流量分潤機制實現變現。
除此之外,企業之間的生態布局也可以驅動AI實現長期價值。科技巨頭的AI合作往往聚焦生態構建,追求長期價值。例如OpenAI和微軟、OpenAI和英偉達,蘋果和阿里等等。
第三就是AI協作工具。通過AI生成營銷方案、博客、文章等內容,可以進一步幫助創作者提升效率。數據顯示,使用AI工具的內容創作者效率可以提升50%,節省時間用于高價值創作。
其商業化路徑也包括付費訂閱、廣告分成、API接口授權等等。用戶基數也決定了收益規模。
總的來說,AI項目都是可以講好故事的地方,但更多AI賽道還是處于概念階段,即便有一些商業化模式,但也很難真正盈利,其根本原因就在于高估值和低盈利。
以OpenAI為例,估值已經來到數千億美元,但商業化能力仍然是個大問題。ChatGPT用戶數1.8億,但單用戶年均收入不足3美元;微軟的AI服務收入增速也從28%降至14%,這類項目面臨高研發成本與低轉化率的矛盾,嚴重依賴資金輸血維持運營,盈利模式尚未清晰。
而在國內,這樣的現象其實還要更復雜一些。
國外AI面向個人用戶收費,是有先例的,國外也有類似的付費習慣,例如我們都知道的奈飛,在流媒體付費時代就走的很遠,大家也很愿意為此付費。
但同樣的,類似的我們在線視頻播放平臺呢?愛優騰就收個會員費還根本不夠,不少用戶白嫖,不得已只能在會員上繼續加廣告,就這還依然虧損。
如果把在線視頻播放平臺換算成AI,那么結局可能是一樣的。國內的互聯網文化就是免費鋪路,然后通過廣告等方式來變相收費的模式。
對個人用戶收費,我們沒有這個習慣,所以這也導致愛優騰常年虧損。AI我認為也是一樣的,AI甚至還要更慘,因為AI不太可能投入廣告,目前比較好的商業模式就是付費訂閱制,而這一點,就注定了它在國內這個商業模式走不通。
但凡有一家敢收費,用戶馬上就會跑到免費的競爭對手那一家去,所以這仍然是一個大問題。
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另外還有一個比較冷門,但在過去非常火的一個概念,那就是元宇宙,不知道大家還有沒有印象,扎克伯格為此甚至不惜將公司名稱直接改成了Meta。
元宇宙在當年也曾引發狂歡,結果實際需求根本沒有那么大,虛擬人項目雖然層出不窮,但除了少數頭部IP,多數缺乏應用場景和用戶粘性。
部分企業甚至盲目投入,卻沒有解決“用戶為何需要虛擬人”的根本問題。當然,今天的AI需求是實實在在的,但AI的問題就在于,它太過于厲害,以至于要開始和人搶飯碗了。
這同樣也是一個大問題。
按照馬斯克的設想,未來機器人可以取代人類,人類真正有機會可以不用工作,甚至不需要貨幣,而是可以用“電力”來取代貨幣。
馬斯克的設想是非常完美烏托邦的,但現實告訴我們,根本不會有烏托邦的存在。所以AI的問題是,當AI開始取代人的時候,那么被取代的人,應該去從事什么工作?
外賣、網約車這類就業蓄水池,今天也幾乎已經快要溢出來了,蓄水池蓄不了水,甚至還要放水,沒工作的人怎么辦?
這是一個大問題。
當然,目前普通人還感受不到AI的沖擊,那是因為AI最先取代的,反而是白領工作,隨著時間的推移,未來3-5年,白領行業我認為不管是美國還是我國,都可能迎來大變天。
這些傳統的白領被取代之后,只能從事藍領或服務業,最終競爭和內卷,可能還會進一步加劇,這也會反過來迫使美國再次收緊簽證問題。
所以,未來的世界,可能是更“反全球化”的。
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AI浪潮席卷全球,孕育著改變世界的機遇,也裹挾著眾多資金催生的泡沫。而歷史仍然會告訴我們,每一次技術變革之后,都會加劇貧富差距,不管是第一次還是第二次亦或是第三次技術浪潮,都會出現類似的情況。
而這一次,隨著AI的到來,它不斷成長,終有一天開始取代人類司機、白領的時候,我們會發現,這第四次技術浪潮,所導致的貧富分化,可能會達到一個史無前例的水平。
當然好消息是,盡管總量上財富會更加分化,但從歷屆技術浪潮來看,普通人的生活也的確都更好了。
但愿這一次,對我們來說也仍然如此。
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