看媒体炒作AI已经飞上天了,恨不得全部人类都要失业了,AI要统治世界了。
但是这些都是炒作而已。
事实是:基于大语言模型的AI应用创业是地狱难度。我认为可能半年内大部分纯做大语言模型应用的AI创业公司都会死掉。
首先,今天的AI时代和过去的移动互联网时代最大的不同是,用户已经没有什么未满足的刚需了。
用户的大部分刚需都已经满足得非常好了。衣食住行、吃喝玩乐,在今天都是供过于求的阶段。
AI再牛也需要找到一个用户的刚需、痛点。但基本上是找不到了。今天大部分的AI应用,都不是什么很痛的痛点,都有点可有可无,大部分都是解决一些自己YY的伪命题。
就算你找到了一个勉强的刚需场景的痛点,AI并没有办法提供100%稳定可靠的解决方案。今天的AI虽然很强,但是有时候是我们预期太低了。
如果细看,地表最强AI GPT4,其各项指标距离100%完美其实还是有不少差距。大部分情况下准确率也就80%,最多90%。
很多产品功能是需要多次调用的,那么80%x80%成功率就是60%。一个产品如果每使用10次只能成功个7、8次,你觉得你会持续使用吗?
在供过于求的情况下,用户的时间又是非常宝贵的,如果使用成功率这么低,用户很快就不会再用了。
一个常见的标准是,创新产品要能成功,需要比现有解决方案好10倍。在今天AI成功率70%、80%的情况下,好10倍太难了。
就算你找到了一个刚需痛点、就算你能实现一个好10倍的解决方案,大部分时候,用户用ChatGPT也可以达到类似的效果。
今天AI应用的另一个问题是,ChatGPT是所有做AI应用的人的一个共同的竞品。
大部分的AI应用,用户直接用ChatGPT都可以解决。而且通过对话的方式往往更灵活。做AI应用,把LLM套壳包起来,很多时候反而降低了灵活性。
ChatGPT这个竞品的可怕之处是,你要和它在营销上竞争,它的品牌力和用户信任是任何AI应用都很难PK的。
还是基于上边的标准,你能不能比你的竞品ChatGPT好10倍?
所以大部分的AI应用最后都会被ChatGPT拍死。
就算你找到了一个刚需痛点、就算你能实现一个好十倍的解决方案、就算你又是一个特殊的场景,要通过你的套壳UI比直接使用ChatGPT好十倍,你有没有算过AI的成本?
因为前边说的AI准确率其实还不够,为了提升AI应用的成功率,往往需要大量的prompt engineering,很多的COT,很多的few shot example,甚至很多人要用multi-agent。
也就是多个AI互相对话来解决一个问题。准确率是可以提高,但这往往意味着一次调用就要花费很大量的token数量。
就算你能解决用户的一个小痛点,这个改进值不值得你大量的token费用?你怎么盈利来补贴成本?今天用户已经被大厂互卷宠坏了,有多少用户愿意付费使用AI?
如果长期无法找到盈利模式补贴巨额的AI调用成本,最后仍然是死路一条。
因此,大语言模型做应用基本不成立。
倒不是完全不看好,我认为语言以外的其他模态,比如图像、视频、3D,还是有很多机会的。
其实今天AI落地最成功、最靠谱的应用是语音合成。语音合成其实并不解决问题,而是创造流量。
语音合成的一个厉害之处是可以出梗,AI的尽头是出梗。
本文来自微信公众号:AI统治世界计划(ID:ai__rules__world),作者:Gavin
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0