编者按:本文来自微信公众号 适道(ID:survivalbiz),作者:适道AI组,编辑:白石,创业邦经授权转载。
国内“杀手级”AI toC应用何时出现?大佬们的共识是,跑在toB后面。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎的观点是:1、to C要见到iPhone 3时刻。就像当年移动互联网to C应用爆发是Multi-Touch(多点触控)。2、(现在)刚刚iPhone1、iPhone2吧。3、什么时候每个手机上都有大模型,to C应用可能会爆发。(来源:腾讯新闻《潜望》)
创新工场联合创始人汪华的观点是:1、现在GPT-4做社交娱乐、衣食住行消磨时间,性能是足够用的,但大家宁愿去做生产力或者toB因为推理成本实在太贵。现在的AI应用被卡在中间,两边都有点不沾。只要模型性能成本降下来,事情就会不一样。(来源:Founder Park)
智源研究院院长王仲远的观点是:B端应用目前相对明确,许多大模型已在多个场景中广泛应用,几乎覆盖所有行业。对于C端爆款应用,我们还需保持一定的耐心。(来源:光锥智能)
有句话说“美国的主战场在大模型,中国的主战场在应用层”。然而,即便在“四大模型”具备碾压优势,应用层“较薄”的美国,也将投资金额慢慢转向了应用层。根据创新工场分享数据,全球从今年Q2开始,投在应用上的金额比去年有所翻倍。到去年为止,大部分的应用专注to B。但今年开始,大量C端应用爆发,不仅是生产力和效率类的应用,偏娱乐社交的应用也开始批量涌现,从to B延伸到to C,从生产力和效率延伸到综合的社交娱乐和其他的多模态等各个领域。
再来看国内,应用层创新是无可争议的主战场。
一方面是基础硬件限制——追不起大模型;另一方面是“软件”优越——数据和应用场景丰富。另有一个不能算优势的优势——国内大模型能力有限,反而放众多创业公司一条生路,大家可以凭借对垂直行业的数据积累和深刻认知杀出一条血路。
在此前的文章中,适道介绍了AI to B应用的切入点X调查|下一个“杀手级”APP ?a16z:第二波B2B AI浪潮来了,以及定价策略X调查|顶级VC“保姆级”教程:AI ToB服务的定价策略。在这篇文章中,适道将对a16z此前发布的Top 100 GenAI Consumer Apps,以及近期发布的榜单解读进行梳理,看看未来爆发的AI to C可能长啥样。
01语音界的“AI换脸”
在2023年6月,ChatGPT等LLM占据了大部分的网络流量。而在最新分析中,两个新的类别加入列表:音乐和生产力(包括研究、编码辅助和文档摘要等任务)。
目前为止,Suno是唯一上榜的音乐公司。它可以根据文本提示在浏览器中生成原创歌曲,包括歌词,并提供各种风格选择。Suno最初仅限于Discord,类似于Midjourney,但在2023年12月推出了独立站点和Copilot扩展。
截至2024年1月,在Discord平台上的AI产品中,Midjourney排名第一。题外话,朱啸虎不看好Midjourney。原因是和移动互联网一样,To C应用必须刚需、高频,长远才有机会守得住,而Midjourney的To C应用太低频。
在美国,Midjourney这样的公司最终结局可能是被收购,但在国内,其实就是大厂想不想占,以及什么时候占的问题。
榜单中,另一个值得关注的新类别是生产力。AI原生平台可以提升用户与软件互动,允许他们委派日常琐事,减少在行政工作上的时间。生产力类别包括7家公司:Liner、Eightify、Phind、MaxAI、Blackbox AI、Otter.ai和ChatPDF。
这些应用可以帮助员工、自由职业者和中小型企业主更高效地完成任务,特点包括在工作流程中进行编辑、写摘要。例如,Eightify提供YouTube视频的摘要,Otter.ai实时记录会议笔记并转录。
这这7个生产力应用中,有6个提供或完全通过Google Chrome扩展程序运行。a16z预计更多AI生产力工具将“融入工作流”,与用户的工作紧密结合。大家不用在工作时再和ChatGPT“一问一答”,复制粘贴提示和输出。另外,AI生产力应用会开发——围绕通用AI的独特功能构建的全新端到端工作流程。AI工作流产品可以帮助用户识别可以改进的内容,然后自动优化。
而在近期6月份的解读中,a16z对Eleven Labs、Gamma大为惊叹,认为它们将代表未来趋势。
Eleven Labs是一款基于浏览器的语音生成应用,能够创建逼真的语音,可调整语调、情感、节奏等关键声音特征。目前,语音生成(包含语言克隆和TTS)成为了公司的核心业务。应用场景包括,影视配音,游戏配音,有声书,新闻,播客,会议转录等。
Gamma是一款PPT生成工具,由Google推出。用户只需给出主题,就能自动生成PPT,还可以根据提供的大纲或详细内容定制PPT。a16z的推荐理由是:这将是另一个在c端走红并被纳入工作空间的产品案例。随着这些产品的成熟,AI生产力工具会作为一个整体,在网页端成为一个新的大类。
适道试图“碰瓷”一下Eleven Labs,毕竟ChatGPT-4o的“睡前故事”也挺逼真,为什么消费者愿意多交一份钱呢?目前Eleven Labs的免费服务有百万用户注册,专业用户每个月需要根据需求阶梯式付费(1-5美元、11-22美元、99美元)
a16z似乎非常看好音频类应用,他们的理由是,ChatGPT确实可以做到一部分,但未来将有更多类似的定制化和垂直的产品出现。
但对于国内创业者而言,完全可能抓住窗口期,复刻国内版Eleven Labs。你甚至可以扩大网络效应——一部分用户创建自己的专业AI语音,并在验证后通过语音库分享;其他用户使用这些经过验证的声音生成自己想听的音频,然后打赏原创作者,或向他们直接付费。想象一下,这将成为多少二次元爱好者,以及游戏玩家(尤其是乙女游戏)的快乐老家。
02AI“搭子”深受欢迎
适道看过一道测试题:你想拥有一个有缺点但真实的人类伴侣,还是更想拥有一个完美无缺的AI伴侣?记得超过半数的人都选择了完美的AI伴侣。
据a16z榜单,AI伴侣已成为GenAI的主要用例之一。已有数百万人与聊天机器人建立了关系。对于移动端的AI伴侣App,用户参与度异常之高。最成功的产品甚至已经是用户日常生活的重心,就像给朋友发短信一样普遍。
根据SensorTower数据,每个用户平均每月与Character.AI互动298次,相当于每天10次会话,这点很像iMessage、Snapchat、Instagram的用户使用情况;与Poly.AI的互动平均也高达74次。此处再次感叹一下“Pi之殇”。
因此,a16z认为此类App具有广泛的适用性,尽管它还未成为真正的主流产品,但其正在努力。因为用户的产品使用数据是真实的,且从中找到了深层次的价值。
此外,a16z发现了更为广泛的早期迹象——此类App不局限于AI男友和AI女友,还包括朋友、指导、娱乐,甚至是医疗保健。最近一项Nature的研究表明,Replika聊天机器人减少了3%用户的自杀念头。
在近期解读中,a16z加深了这一观点:想让AI陪伴App成为主流,就不应局限于开放式对话,而是以游戏、教练、治疗师或其他形式呈现,迎合不同用户群体的需求。
虽然目前为止,”专门用途“的AI陪伴App没有一家上榜。不过,a16z与许多公司交流发现,它们的流量确实有大幅增长,甚至出现了每月从0到2000万的访问量。在这点上,上述“通用”陪伴类应用却做不到。
我们留一个问题,你想要一个什么都能聊一两句但不精通的AI伴侣,还是想要功能各不相同的AI“学习搭子”“旅游搭子”“工作搭子”“王者搭子”?如果是后者,你更想在手机上下载不同的“AI搭子”App,还是希望它们分别出现在相对应的已有App上?
03AI应用全球开花
尽管硅谷是AI中心,但全球各地都涌现出非常受欢迎的产品,尤其是移动端。
a16z的榜单中超过30%的GenAI网页端产品来自湾区,但该地区仅有12%的移动App开发者。同样地,超过一半的顶级GenAI网页端产品是在美国开发的,但仅有不到1/3的移动App来自美国。
移动App开发者收获了不少成功。例如,总部位于伊斯坦布尔的Codeway开发了一系列GenAI移动App,包括AI照片动画Face Dance、聊天机器人Chat & Ask AI以及AI艺术生成器Wonder,这些应用都在移动App排行榜上名列前茅。另一家总部也位于土耳其的公司HubX开发了Nova聊天机器人、达芬奇艺术生成器和PhotoApp增强器。
这些App工作室深谙:如何推出吸引流量的盈利App。一些公司专注快速产生收入,另一些则追求风投青睐。例如,一家意大利公司Bending Spoons开发了视频编辑器Splice和照片增强器Remini(没错,就是那个谁用谁丑的黏土滤镜),名列App榜单前五,他们最近宣布了一笔1.55亿美元的股权融资。
a16z认为,这让人非常兴奋,因为无论是通过API还是开源,任何地方的独立开发者不需要在硅谷筹5000万美元,就可以构建出色的AI产品。随着AI技术日臻成熟,众多人才正从世界各地的实验室和大学脱颖而出,他们遍布全球,建立起各式各样的创业者社区。
04下一个爆款:音频类应用
在最新解读中,a16z希望看到移动App中出现更多的AI音频产品的创新。
例如,E人“忠实听众”。虽然AI可以生成图像、视频、歌曲。但人类的话语中很多有价值的内容没有被捕捉到,因为没有东西在听你说话、没有转录和格式化你的话。想象一下,如果讯飞不仅能记录开会内容,散会时还能顺便帮你总结一份重点摘要;当你深夜迸发灵感时,点开手机,App就能记下你的真知灼见,顺便整理凌乱的思路。这确实挺让人期待。
例如,老人“小棉袄”。老年人经常很孤独,AI语音App可以和他们对话,讲故事、提问题,无论听多少次“过去的故事”都能快乐对话。
例如,学生“口语教练”。很多人将ChatGPT视为自己的“美国朋友”,练习英语。a16z认为会有专门公司将这个功能做得更好。
结语
根据OpenAI“第一投资人”Vinod Khosla的观点:一年后,计算成本将是今天成本的1/5—1/10。因此,创始人现在的目标不应该是想着赚很多钱,而是让模型被大量使用,从中获取大量数据,利用飞轮效应进化为更好的模型。
在这方面,C端无疑有着最广泛的市场。目前来看,国内的应用大多建立在开源模型,门槛其实没有那么高,甚至出现了一人创业公司。其次,做应用不是做模型,重点不是攻克技术,有时甚至会走向营销。
但如果真到了“营销”范畴,“中国特色场景”就变得格外重要。比如这两天涌现的各类“AI填报志愿大模型”。即便蹭热度,捞会员费是绝大多数,又何尝不是精准切入“中国特色”场景。
众所周知,AI to C之路不好走,大厂要数据有数据,要场景有场景。但另一方面,移动互联时代不也跳出了专长算法推荐的字节嘛。或许,在大厂都在卷大模型之时,在上述领域,无人知晓的角落里,一家AI时代的字节正破土而出。
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