Kann KI Geld verdienen?

Verschiedene große Modelle wurden in letzter Zeit intensiv veröffentlicht, und Meinungen wie „GPT4 einholen“ und „Chinas OpenAI werden“ sind in verschiedenen Artikeln verstreut. Kommen wir zurück zur grundlegendsten Frage: Das ist wirklich eine Seelenqual für die Menschen in dieser Branche. Ohne die Vorahnung der letzten zehn Jahre scheint es ein wenig auf schnellen Erfolg bedacht zu sein, diese Frage immer zu stellen, aber mit der Vorahnung auf zehn Jahre voller Verluste wird die Frage, ob man Geld verdienen soll oder nicht, zu einer Frage von Technologie und Geschäft zusammen: d. h. Technologie Der Prüfstein ist auch ein Beweis für die Kommerzialisierungsfähigkeit.

Bevor wir diese Frage beantworten, müssen wir das potenzielle Geschäftsmodell hinter KI zusammenfassen.

1. Mögliches Geschäftsmodell hinter KI

Wenn sich die KI zu einem sehr ausgereiften Stadium entwickelt, welche möglichen Monetarisierungsmethoden gibt es dann? Es gibt nicht viele Geschäftsmodelle, die in der Vergangenheit erforscht und bewährt wurden, und es gibt nur wenige, die mit KI mithalten können:

1. Abonnieren

Dies ist derzeit fast der typischste Monetarisierungsweg für KI. Tatsächlich handelt es sich um eine Art Cloud-Dienst. Große Cloud-Anbieter integrieren natürlich selbst entwickelte KI-Funktionen in ihre eigene Cloud-Produktmatrix.

2. Neue Mehrwertdienste

Das „Sie“ im Film ist eigentlich eine neue Art von Mehrwertdienst, und auch elektronische Haustiere, die in Zukunft kommunizieren können, fallen in diese Kategorie. Im Vergleich zu einem besteht der Unterschied darin, dass es sich bei diesem Typ um das Endgericht handelt, während es sich bei dem einen um die Rohstoffe handelt. Es wird viele Überschneidungen zwischen den beiden geben, aber es ist ungefähr derselbe wie der Unterschied zwischen PaaS und SaaS. In der Vergangenheit war das SaaS, über das wir immer gesprochen haben, näher an neuen Mehrwertdiensten, daher führen wir sie nicht in einer separaten Kategorie auf, wie z. B. verschiedene Assistenten auf Unternehmensebene.

3. Verkauf von Hardwareprodukten

Der letzte Vorgang dieser Art ähnelt dem Verkauf von Computern durch Lenovo. Große Modelle in der multimodalen Richtung benötigen diese Unterstützung. Ohne den Erfolg großer neuer intelligenter Produkte wie Roboter, intelligente Lautsprecher und AR-Brillen ist der Erfolg großer multimodaler Modelle unwahrscheinlich. Im Falle der industriellen Arbeitsteilung wird dieses Modell die beiden vorherigen überlagern und zur treibenden Kraft für die ersten beiden werden.

4. Neue Werbung

Einige Leute sagten zuvor, dass große Modelle die Anzeige von Suchanzeigen erschweren würden. Ich glaube überhaupt nicht, dass der Bildschirm so groß ist, dass er sogar als Empfehlung dienen kann: Wenn Sie ihn kaufen möchten, schauen Sie bitte…. Der Schlüssel liegt darin, die Frequenz und Genauigkeit zu erhöhen.

5. Lösungsverkauf

Es ist unwahrscheinlich, dass Produkte wie Watson zu völligen Standardprodukten werden. Sie müssen immer mit verschiedenen umliegenden spezifischen Situationen verbunden werden, und es werden unweigerlich Lösungen benötigt, um sie zu verbinden. Aus technischer Sicht scheint es 2 und 3 ähnlich zu sein, aber aus Sicht des Geschäftsmodells ist der Unterschied so groß, dass er separat aufgeführt werden muss. Neue Mehrwertdienste und Hardwareprodukte werden weiterhin als Standardprodukte verkauft, und der Preis pro Kunde ist die Obergrenze von iPhone oder Vision Pro.

Die Lösung ist jedoch nicht der Fall. Der Stückpreis muss hier extrem hoch sein, beispielsweise im zweistelligen Millionenbereich, um wertvoll zu sein, da er sonst die langfristige Investition in der Früh- und Spätphase nicht unterstützen kann. Bis zu einem gewissen Grad wird die KI bestehender Produkte tatsächlich zu Lösungen wie E-Commerce, Kurzvideos usw. werden. Dies gilt insbesondere für große Branchenmodelle. KI ist hier keine disruptive Kraft, sondern wird als Lösung zur Verbesserung bestehender Produkte erscheinen.

6. Spiele und Metaverse

Dies scheint ein Produkt zu sein, aber der große Unterschied zu 1~5 besteht darin, dass nur dieses Produkt den virtuellen Zentralbankmodus unterstützt. Das virtuelle Zentralbankmodell bedeutet, dass Sie direkt Ihren eigenen Token (nicht unbedingt eine digitale Währung) ausgeben können. Nur solche Produkte unterstützen ein eigenes ökologisches und monetäres System.

Wenn man diese Geschäftsmodelle vertikal aufteilt, gibt es zwei offensichtliche gemeinsame Merkmale:

1. Wie in der Lügensammlung erwähnt, kann sich niemand entziehen,

   KI ist eigentlich ein Deep-Brunnen-Modell, was sich in der Aktualisierung vorhandener Modelle (einschließlich Menschen) widerspiegelt. Daher ist die Erstellung neuer Modelle tatsächlich nicht möglich Gut wie das Internet, aber es ist Die Auswirkungen des bestehenden Modells werden größer sein als die des Internets.

2. Der wirtschaftliche Wert der Technologie wird häufiger eine Art Personifizierung widerspiegeln, die das tut, was Menschen im Wirtschaftssystem tun, und darüber hinausgeht (verschiedene Assistenten usw.).

Diese beiden Punkte sind sehr kritisch, da sie sich direkt darauf auswirken, wer mit der KI Geld verdienen wird, und auf das mögliche Endspiel.

2. Wer wird am Ende mit KI Geld verdienen?

Die oben genannten Merkmale von KI zeigen, dass es sich tatsächlich um ein Glied in der Lieferkette handelt. Auf diese Weise muss das entsprechende Unternehmen zusätzlich zu 1, wenn es sein eigenes Modell überwinden will, zu der Art von Unternehmen werden, die es noch nicht ist.

Selbst für relativ leichte Spiele und das Metaversum bedeutet dies beispielsweise, dass große Modellunternehmen sich dazu zwingen müssen, Unternehmen zu werden, die Spiele und das Metaversum verstehen.

Dies führt zu zwei weiteren Fragen:

1. Wenn es in Form von Cloud-Dienst 1 vorliegt, wird KI ein separater Cloud-Dienst oder ein Teil bestehender Cloud-Dienste sein?
2. Wenn es mit einem bestehenden Bereich kombiniert werden muss, wird es dann von reinen KI-Unternehmen dominiert oder werden sich in diesem Bereich heimische Unternehmen weiterentwickeln und dominieren?

Auf die erste Frage ist die Antwort meiner Meinung nach relativ klar. Dinge wie Cloud können nicht als separate Kategorie existieren und werden definitiv zusammengeführt. Dies wird durch den inhärenten Skaleneffekt in anlagenintensiven Branchen bestimmt.

Was die zweite Frage betrifft, ist die Antwort eigentlich relativ klar. In verschiedenen Bereichen ist das Gewicht des Feldes und das Gewicht der Technologie unterschiedlich. Beispielsweise ist das Gewicht des Spielfelds gering und das Gewicht des Steuer- und Medizinbereichs hoch. desto unwahrscheinlicher ist es, dass ein einzelnes technisches KI-Unternehmen dominiert. Die Realität ist, dass die Domänengewichtung meistens hoch ist. Es ist schwer zu sagen, welches Unternehmen spezifisch ist, aber das Verhältnis dieser Art von Technologie und Fachwissen wird entscheidender sein.

3. Geschäftliche Herausforderungen beim Geldverdienen mit KI

Der vorherige Artikel über das Nachdenken befasste sich mehr mit den Merkmalen der Technologie. Diesmal habe ich ihn aus der Perspektive des reinen Geschäftsmodells betrachtet. Die Schlussfolgerung ist nicht kompliziert:

Die geschäftlichen Herausforderungen für reine KI-Unternehmen liegen auf der Hand. Wenn sie bei der Lieferkette aufhören, wird der Weg zur Monetarisierung zu eng sein. Wenn Sie den letzten Abschnitt alleine durcharbeiten möchten, müssen Sie nicht nur das Modell, sondern auch das Produkt erwerben (das Produkt stellt die Integration von Domänenwissen und Technologie dar).

Es scheint, dass die Zukunft so enden wird: Wenn die führenden großen Modellunternehmen keine anderen Monetarisierungskanäle erschließen können und auf die Lieferkette beschränkt sind, ist es wahrscheinlicher, dass sie von großen Cloud-Unternehmen fusioniert werden. Mit dem Zwischendomänenmodell ist es für Unternehmen mit Domänenkenntnissen wahrscheinlicher, dass sie ihre eigene Entwicklung schrittweise abschließen und gewinnen. Beispielsweise hat ein Verlag, der Produkte zur Inhaltsüberprüfung herstellt, größere Erfolgschancen als ein einfacher Laie.

Alle Geschäftsmodellanalysen und -beurteilungen benötigen eine Grundlage: Die Technologie selbst muss ausreichen, um Wert zu schaffen. Wie hoch ist also der technologische Reifegrad? Reicht das?

Ist die Zeit abgelaufen? Wie hoch ist der technologische Reifegrad?

Genug ist wirklich nicht genug. Solange Sie ein reales Szenario für die Herstellung von Produkten eröffnen, werden Sie feststellen, dass das Technologieangebot immer noch unzureichend ist und kurzfristig nicht vollständig ausreichen wird.

Die Reise der KI-Technologie von 0 auf 1 ist eigentlich nie abgeschlossen.

Das ist technisch gesehen ein großer Unterschied zwischen KI und früheren Technologien wie dem Internet.

Bis zu einem gewissen Grad sind viele der Technologien, die um das Jahr 2000 die Grundlage des Internets bildeten, tatsächlich vorhanden, und der Rest ist eine schnellere und größere Verbesserung. (Die grundlegenden Internetprotokolle, die wir heute noch verwenden, wie TCP/IP und HTTP, sind Technologien unterschiedlichen Alters)

Aber KI ist nicht der Fall. Ihre Grundlagen werden ständig verbessert, und alle entsprechenden Anwendungen müssen gleichzeitig verbessert und angewendet werden.

Beim Vergleich der beiden werden Sie feststellen, dass das Internet technisch gesehen Schritt für Schritt voranschreitet, während die KI fast ständig wächst und sich dabei selbst täuscht. Wir haben heute bekannt gegeben, dass wir dieses Problem gelöst haben, und morgen haben wir bekannt gegeben, dass wir dieses Problem gelöst haben, aber der Fortschritt bis zum großen Modell ist bei weitem nicht zu erwarten (und der Erfolg des großen Modells kommt von einem Unternehmen, dessen ursprünglicher Gründer dies nicht getan hat). ein KI-Hintergrund, und es wird ein bisschen magischen Realismus geben).

Wenn man es also aus der Perspektive von genug und nicht genug betrachtet, ist es wirklich nicht genug. Aber selbst wenn die KI nicht ausreicht, wird sich der untergetauchte Teil vollständig ändern und die entsprechenden Funktionen werden beispielsweise beim Erstellen von Bildern vollständig geändert.

Wie beurteilt man die technische Reife eines Produkts, wenn diese nicht ausreicht? Oder reicht es?

Tatsächlich können Sie die Methode zur vollständigen Szenenabdeckung verwenden. Aus geschäftlicher Sicht kann es sich nur um die Methode zur vollständigen Szenenabdeckung handeln. Wie bereits erwähnt, weisen KI-Geschäftskanäle immer eine Art Anthropomorphismus auf. Wenn Menschen in einer bestimmten Beziehung leben und mit der entsprechenden umfassenden Beziehung nicht umgehen können, ist diese nicht anthropomorph genug.

4. Methode zur vollständigen Szenenabdeckung

KI kann leicht technische Indikatoren verwenden, um sich selbst zu messen, aber dies wird zu einer Involutionsroutine werden und im Extremfall wird sie sich selbst täuschen.

KI testet im Wesentlichen allgemeine Fähigkeiten. Wenn eine spezielle Methode verwendet wird, kann sie theoretisch auf jedem Testsatz sehr gut abschneiden und jede der besten vorhandenen künstlichen Intelligenzen übertreffen. Aber das nützt nichts anderes als das Schreiben von PPT. Denn wenn KI implementiert wird, führt der Anthropomorphismus dazu, dass jede Szene tief mit komplexen Umgebungen verflochten ist, was immer noch allgemeine Fähigkeiten erfordert.

Diese Art von technologiespezifischer Bewertungsmethode stellt tatsächlich die Ursache für die heißen und kalten Trends dar: Einerseits scheint KI alles zu können und ist bereits äußerst wundersam; andererseits ist es nicht einfach, dies zu tun nutzen, und wenn es nicht einfach zu nutzen ist, wird man damit kein Geld verdienen.

Was ist die Methode zur vollständigen Szenenabdeckung?

Um es einfach auszudrücken: Wenn es sich bei der Rekrutierung um ein Szenario handelt, stellt sich die Frage, ob durch die Unterstützung der Technologieversorgung direkt ein digitaler Mitarbeiter geschaffen wird, der alle Funktionen von Personalvermittlern in der Vergangenheit ausführt, z. B. die Rekrutierung von Mitarbeitern aufgrund einer Nachfrage, ohne menschliches Eingreifen in den gesamten Prozess ?

Wenn dies nicht realisiert werden kann, funktioniert außer dem ersten Modus keiner der nachfolgenden Modi mit hohem Wert.

Das ist eine echte Herausforderung.

5. Zusammenfassung

Wenn Sie genau darüber nachdenken, haben mehrere neue Bereiche im Post-Internet-Zeitalter tatsächlich ihre eigenen Rückschläge. Wenn wir auf das Jahr 2015 zurückblicken, haben sich wahrscheinlich drei neue Richtungen herausgebildet: eine ist künstliche Intelligenz, eine ist Blockchain und die andere ist SaaS. Viele Studenten haben das Gefühl, dass das Internet im Grunde genommen am Ende ist, und sind dazu nicht bereit Seien Sie einsam, gehen Sie in diese drei Richtungen. Dann waren künstliche Intelligenz und SaaS weiterhin 10 Jahre lang unrentabel, während Blockchain profitabel war, aber aus anderen Gründen fast verschwand.

Jetzt scheint das große Model in der Lage zu sein, diesen dreien gleichzeitig neues Leben einzuhauchen und nähert sich dem letzten Moment. Jedes Mal, wenn ich ein Bild wie das folgende sehe, glaube ich es mehr:

Viele Studierende werden darauf achten, welches Fach zuerst kommt. Das lässt sich wirklich nicht konkretisieren, aber es kann ein grundlegendes Beurteilungsmodell geben:

Bestimmen Sie, wie weit der Weg vom durch Technologie geschaffenen neuen Wert zum kommerziellen Wert ist. Midjourney ist eigentlich der kurze und Watson der lange. Um die Dinge wirklich zu erledigen, müssen die Mittel und die Arbeitskräfte der Länge entsprechen.

Denken Sie an die Artikel dazu:

Das große KI-Modell hat kein Geschäftsmodell?

Kolumnist

Zuochaoshi, öffentlicher WeChat-Account: Jeder ist ein Produktmanager-Kolumnist. Vizepräsident für Sound Intelligence Technology. Er ist Autor von Büchern wie „Ultimate Copy: How Artificial Intelligence Will Promote Great Social Changes“, „Perfect Software Development: Methods and Logic“ und „Seven Tipping Points in the Internet+ Era“.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf „Jeder ist ein Produktmanager“ veröffentlicht. Nachdruck ohne Genehmigung ist untersagt.

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