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AI应用比拼,这个阿里的「年轻人」很能打
5878点击    2024-08-30 10:07

AI战场将会更早来到“杀手级应用”时代


最近,阿里巴巴旗下的AI产品夸克发布PC端,以AI搜索为中心以及一系列AI能力,让人人都可以拥有一台“AI电脑”。


上个月,夸克App刚刚升级了超级搜索框,推出了一站式AI服务。


夸克从创立之初就定位“智能搜索”,随着AIGC走向生产力方向,其AI产品落地的速度也走在行业前列,夸克也被贴上“领跑者”的标签。从产品形态来看,其并非集成了大模型能力就匆匆上线。夸克有一套区别于其他产品的需求洞察、产品设计以及服务模式。



图片来源:夸克PC端产品界面


告别了曾经的“小而美”,夸克早已成为一个拥有亿级用户规模的“AI生产力工具”。


01. 让AI能力触手可及


一个越来越明显的趋势是,AI时代,用户在办公和学习上的场景,依然非常集中在PC端。


从全球电脑市场经历连续两年的下滑之后,今年上半年终于重新恢复增长,也能看出:大模型技术和当下的AI应用潮再重新拥抱PC端产品,电脑正在重回C位。


这是因为,在电脑中输入、输出和整合信息有天然的优势,而当下最主流的AI写作、AI总结等轻量级办公应用,也都更多地存在于此类知识密集型的需求中。而夸克PC端产品的体验逻辑,则在好用的基础上诠释了什么是“系统级”AI能力。


首先,夸克打造了一个多端一体化的“AI生产力工具”,将“神经中枢”定为了AI搜索。这个切入场景对于PC端用户来说是最友好的,因为PC端用户最重要的两个入口级需求就是信息检索和调用数字资产,都离不开搜索。


在新榜发布的2024年8月12-8月18日AI产品榜周榜中,夸克以1487万访问量跃居全球第七,在国产选手中位居第二。


如此成绩,不只仰仗于夸克既有的用户生态。毕竟,全球目前主流的AI搜索应用有超过20家,大多也都背靠庞大的用户体量。从AI搜索能力的“基准线”以上去看,夸克PC端的体验和效率超过了主流的AI产品。



图片来源:夸克PC端产品界面


当下,AI搜索卷的是什么?主流思考是:要深入到具体的场景任务中去。


以一个简单的报告总结需求为例。目前,用户想要从报告中获取核心内容,第一步要通过搜索在互联网上下载研报,从网页、网盘中找到这些信息来源,下载到本地,丢进云端的大模型应用中总结提问,再将AI生成的内容用于自己的文档、PPT等产出。这其实就是把一个连贯的需求场景拆成了几个独立的任务。


在夸克PC端中,这些AI产品和工具都被集成到了一处。


也就是说,夸克比常规的大模型应用做多了两步:向前挖掘资源和数据,向后落地解决具体问题。


在脱离应用的整个PC端全局使用场景中,夸克也通过快捷键、划词、截屏、插件等帮助用户做“指令集成”的方式,满足了随时能使用AI服务的需求。



图片来源:夸克PC端-桌面AI助手


从整体能力来看,夸克PC端的产品路径,符合时下AI应用战“不卷算力,寻求使用场景”的原则。而作为从“大厂”跑出来的产品,这种快速步入产品化阶段、与用户站在一起的思维也是突破性的。


夸克PC端的上线,也意味着AI应用的战场将会更早地来到“杀手级应用”时代。


02. 笃定AI创新的“年轻人”


早在去年11月,夸克大模型正式发布后,就锁住了CMMLU、C-Eval等权威测评榜单上第一名的位置。尤其是专业测试、知识能力等方面表现不俗,被业界看作是国产自研中的“学霸”。


时隔半年,陆续发布AI搜索和PC端,则是让夸克产品和大模型都找到了新的着陆点。


回溯到2018年,距离用AI组装起一个“效率工厂”还有四五年的窗口期,诞生于移动互联网时代的夸克就已经将自身定位为“智能搜索”。


与今年在PC端的产品突破一样,当时,夸克打破了传统移动搜索和浏览器作为内容窗口的格局,以“智能工具+内容+服务”的模式赋予了更多可能性,由此在过去几年内获得了亿级用户和高速增长。


代表了阿里在信息服务领域布局的夸克,入局国内搜索领域不算早,在阿里内部也是比较年轻的新锐项目。但也正是自身年轻化的标签,让夸克看到了陪伴年轻用户群体成长的潜力和机遇,才能在最短的时间里加入头部竞争。


此前的高考智能志愿工具等都是夸克能够在年轻人群体中扩散的行业级创新点,其背后的源动力是用户第一的产品设计理念,以及在信息检索、信息处理上的能力,并且从业务底层覆盖了各类用户平台和场景,最终才能找准和聚焦年轻用户的场景。


这在AI时代也一以贯之。大模型能力趋于同质化的阶段,做一体化的军刀产品,能帮助年轻人更好地认识到AI创新与办公效率之间的关系:技术创新应该先服务于具体的需求,再长期迭代优化,用户则需要长期学习把工作解构为人为创造和AI辅助两个部分,才能真正解放生产力。


未来,AI应用会有两个泛化的策略趋势:


第一,走入千家万户、千行百业,这会要求应用做得高度产品化,在交互体验上实现创新精准化、场景标准化,才能被普通人所理解。


第二,继续深度服务于创新者,其实在一定维度上也就是服务于年轻人的需求。年轻用户在哪里,生产力在哪里,AI产品就要在哪里。


不难看出,夸克PC端为用户升级AI电脑,是看到了年轻人对工作、学习效率提升的渴望。年轻用户瞄准了大模型能力本地化的趋势,把日常办公场景“搬回”了PC端,夸克也就自然会把最擅长的产品能力延伸到PC端。


03. 阿里C端AI“王牌应用”


在关键场景上与创新者一起创新,是夸克这一类年轻产品能保持C端强劲增长的原因,也是国产大模型应用需要思考的问题:火热的广告战和高额获客价之外,怎样把短期内涌入的流量和用增转化为高频的产品场景,不消磨用户耐心。


大模型公司因为技术表现吸引了资本青睐,但如何有效做用增,目前为止可能还是“大厂选手”想得更明白。


进入AI应用爆发期和商业化探索以来,一个现象是,极少有大厂产品加入投放战,而是一直在拼C端产品体验的正面战场发力突破。夸克也是其中之一,长期的产品口碑使其成为了阿里巴巴“用户为先,AI驱动”战略的新动能。


而作为一家自有客群生态及业务场景具有多年优势的企业,阿里在布局上的前瞻性是行业的风向标。尽管诞生于大厂,夸克一开始却是以“小而美”的身份被广泛安利,实现了口碑裂变。这也可以看出,阿里的AI战略并不急于求“快”,而是要先做出产品与用户价值。


如今,夸克无论从月活等硬性指标还是在AI搜索、AI应用业内的产品口碑及规模,都为阿里弥补了这一“空白”,被视为阿里系在泛C端的“王牌应用”。


一方面,是因为年轻群体在创新技术变革中发挥的主导作用越来越大了,让好用的AI产品从“小众效率工具”闯入大众视野,才能够集结能力,迭代出一站式大众服务。


而从立项第一天开始对于智能化的重视,加上生成式AI的突飞猛进,也让夸克所沉淀的工程和数据能力朝着最终产品形态的目标更快推进,加速了阿里在C端信息服务领域的布局和愿景。


2024年下半年,出于商业化的诉求,AI应用大多已经放弃了宏大叙事,而是追求轻量级落地、垂直化场景。


对于大模型这一类需要长期大规模投入的技术来说,找到正向盈利的付费点还有很长的路要走,但在此之前,让新技术面向用户、拥抱用户场景变化,肯定是第一件事。


夸克的场景延展,为阿里的人工智能战略打开了另一块版图,也让阿里终于站在了C端AI应用的第一梯队。未来,无论是大厂选手还是初创产品,都将来到同一个正面战场,那就是“用户所在的地方”。


文章来源于“晓曦


关键词: AI , AI应用 , 夸克 , 夸克AI
AITNT资源拓展
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1
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

2
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/