AI는 돈을 벌 수 있을까?

최근 다양한 대형 모델이 집중적으로 출시되고 있으며, 각종 기사에서 "GPT4를 따라잡다", "중국의 OpenAI가 되다" 등의 의견이 흩어지고 있습니다. 가장 근본적인 질문으로 돌아가 보겠습니다. 이것은 실제로 이 업계에 종사하는 사람들에게 영혼의 고문입니다. 지난 10년의 전조 없이 항상 이 질문을 하는 것은 빠른 성공을 바라는 다소 간절해 보이지만, 10년의 손실을 예고하면서 돈을 벌 것인가 말 것인가는 기술과 사업을 합친 문제, 즉 기술의 문제가 된다. 시금석은 상용화 능력의 증거이기도 하다.

이 질문에 답하기 전에 AI의 잠재적인 비즈니스 모델을 요약해야 합니다.

1. AI의 잠재적인 비즈니스 모델

AI가 매우 성숙한 단계로 발전한다면 잠재적인 수익화 방법은 무엇인가요? 과거에 탐구되고 입증된 비즈니스 모델은 많지 않으며 AI와 일치하는 비즈니스 모델도 소수에 불과합니다.

1.구독

이것은 현재 AI의 가장 일반적인 수익 창출 경로입니다. 사실상 클라우드 서비스의 일종이다. 주요 클라우드 업체들은 자연스럽게 자체 개발한 AI 기능을 자체 클라우드 제품 매트릭스에 집어넣는다.

2. 새로운 부가 서비스

영화 속 '그녀'는 사실 새로운 형태의 부가 서비스로, 미래에 소통할 수 있는 전자 애완동물도 여기에 속합니다. 하나와 비교하면 이 유형은 최종 요리이고 하나는 원자재라는 점에서 둘 사이에는 겹치는 부분이 많겠지만 PaaS와 SaaS의 차이점과 거의 같습니다. 과거에는 우리가 늘 얘기하던 SaaS가 새로운 부가가치 서비스에 가까웠기 때문에 각종 기업급 비서 등 별도의 카테고리로 분류하지 않았습니다.

3. 하드웨어 제품 판매

이 유형의 최종 작업은 Lenovo에서 컴퓨터를 판매하는 것과 유사합니다. 멀티모달 방향의 대형 모델에는 이러한 지원이 필요합니다. 로봇, 스마트 스피커, AR 글래스 등 대규모 새로운 스마트 제품의 성공이 없다면 대형 멀티모달 모델의 성공은 거의 불가능합니다. 산업 분업의 경우 이 모델은 이전 두 모델에 중첩되어 처음 두 모델의 원동력이 됩니다.

4. 새로운 광고

모델이 크면 검색광고가 나오기 힘들다는 분들도 계시더라구요. 전혀 그렇지 않다고 생각합니다. 화면이 너무 커서 추천으로도 사용할 수 있습니다. 구매하고 싶다면 꼭보세요… 핵심은 빈도와 정확도를 높이는 것입니다.

5. 솔루션 판매

왓슨과 같은 제품은 완전히 표준적인 제품이 될 가능성은 낮습니다. 항상 주변의 다양한 특정 상황과 연결되어야 하며, 이를 연결하기 위한 솔루션이 필연적으로 필요할 것입니다. 기술적인 관점에서는 2, 3과 유사해 보이지만, 비즈니스 모델 관점에서는 차이가 너무 커서 별도로 기재할 필요가 있다. 새로운 부가 서비스와 하드웨어 제품은 여전히 ​​표준 제품으로 판매되고 있으며, 고객당 가격은 iPhone 또는 Vision Pro의 상한선입니다.

그러나 해결책은 그렇지 않습니다. 여기서 단가는 수천만 달러와 같이 극도로 커야 합니다. 그렇지 않으면 초기 및 후기 단계의 장기 투자를 지원할 수 없습니다. 어느 정도 기존 제품의 AI는 실제로 전자상거래, 짧은 동영상 등과 같은 솔루션이 될 것입니다. 이는 대규모 산업 모델의 경우 특히 그렇습니다. 여기서 AI는 파괴적인 힘이 아니라 기존 제품을 향상시키는 솔루션으로 나타날 것입니다.

6. 게임과 메타버스

제품인 것 같은데, 1~5와 가장 큰 차이점은 이 제품만 가상중앙은행 모드를 지원한다는 점입니다. 가상 중앙은행 모델은 자신의 토큰(반드시 디지털 통화일 필요는 없음)을 직접 발행할 수 있음을 의미합니다. 그러한 제품만이 별도의 생태학적, 화폐 시스템을 지원합니다.

이러한 비즈니스 모델을 세로로 나누면 다음과 같은 두 가지 분명한 공통 특성이 있습니다.

1. 거짓말 모음에서 언급했듯이,

   AI는 실제로 깊은 우물 모델이므로 기존 모델(사람 포함)의 업데이트에 반영되므로 새로운 모델의 생성은 실제로는 그렇지 않습니다. 인터넷만큼 좋지만 기존 모델의 영향은 인터넷보다 클 것입니다.

2. 기술의 경제적 가치는 사람들이 경제 시스템에서 하고 있는 일을 수행하고 그 이상(다양한 보조자 등)을 하는 일종의 의인화를 더 자주 반영합니다.

이 두 가지 사항은 AI로 누가 돈을 벌 것인지와 잠재적인 최종 게임에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

2. 결국 AI로 돈을 벌게 되는 사람은 누구일까요?

위의 AI 특성은 실제로 공급망의 연결고리임을 결정합니다. 이처럼 1과 더불어 해당 기업이 자신의 모델을 극복하고 싶다면 아직 없는 그런 기업이 되어야 한다.

예를 들어 상대적으로 가벼운 게임과 메타버스의 경우에도 대형 모델 기업이 게임과 메타버스를 이해하는 회사가 되도록 억지로 노력해야 한다는 의미입니다.

이로 인해 두 가지 추가 질문이 발생합니다.

1. 클라우드 서비스 1의 형태라면 AI는 별도의 클라우드 서비스가 될까요, 아니면 기존 클라우드 서비스의 일부가 될까요?
2. 기존 분야와 결합해야 한다면 순수 AI 기업이 지배하게 될까요, 아니면 해당 분야 토종 기업이 진화하고 지배하게 될까요?

첫 번째 질문에 대해서는 대답이 비교적 명확하다고 생각합니다. 클라우드 같은 것들은 별개의 카테고리로 존재할 수 없고 반드시 병합될 것입니다. 이는 자산 중심 산업에 내재된 규모 효과에 의해 결정됩니다.

두 번째 질문에 대한 대답은 실제로 비교적 명확합니다. 분야마다 분야의 비중과 기술의 비중이 다릅니다. 예를 들어 게임 분야의 비중이 낮고, 세금과 의료 분야의 비중이 높을수록, 단일 기술 AI 회사가 지배할 가능성은 낮아집니다. 현실은 대부분의 경우 도메인 가중치가 높다는 것입니다. 어느 회사가 구체적이라고 말하기는 어렵지만, 이런 기술과 도메인 지식의 비율이 더 중요할 것입니다.

3. AI로 돈 버는 비즈니스 과제

사려에 대한 이전 기사에서는 기술의 속성에서 상용화 과정을 더 살펴보았습니다. 이번에는 순수한 비즈니스 모델의 관점에서 살펴보았습니다.

순수 AI 기업의 비즈니스 과제는 매우 명백합니다. 공급망에 그치면 수익 창출의 길이 너무 좁아집니다. 마지막 섹션을 스스로 진행하려면 모델뿐만 아니라 제품(제품은 도메인 지식과 기술의 통합을 나타냄)도 구해야 합니다.

미래는 이렇게 끝날 것 같습니다. 선도적인 대형 모델 기업이 다른 수익화 채널을 열 수 없고 공급망에 국한된다면 대형 클라우드 기업에 합병될 가능성이 더 높습니다. 중간 도메인 모델은 도메인 지식을 갖춘 회사가 점진적으로 자체 진화를 완료하고 승리할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어 콘텐츠 리뷰 제품을 생산하는 출판사는 단순한 평신도보다 성공 가능성이 더 높습니다.

모든 비즈니스 모델 분석과 판단에는 기반이 필요합니다. 기술 자체가 가치를 창출하기에 충분해야 합니다. 그렇다면 기술 성숙도는 어느 정도인가? 그것으로 충분합니까?

시간이 됐나요? 기술 성숙도는 어느 정도인가?

충분한 것만으로는 충분하지 않습니다. 제품을 만들기 위한 실제 시나리오를 여는 한 기술 공급이 여전히 부족하고 단기적으로는 완전히 충분하지 않다는 것을 알게 될 것입니다.

0에서 1까지 AI 기술의 여정은 실제로 완료된 적이 없습니다.

이것은 기술 자체 측면에서 AI와 인터넷 등 이전 기술과의 큰 차이점입니다.

어느 정도는 2000년경 인터넷의 기반이 되었던 많은 기술들이 실제로 존재하고 나머지는 더 빠르고 더 큰 규모의 개선이 이루어지고 있습니다. (TCP/IP, HTTP 등 현재 우리가 사용하는 기본 인터넷 프로토콜은 다양한 시대의 기술입니다.)

그러나 AI는 그렇지 않습니다. 그 기반은 지속적으로 개선되고 있으며, 이에 상응하는 모든 애플리케이션은 동시에 개선되고 적용되어야 합니다.

둘을 비교해 보면 기술적으로 인터넷은 한 번에 한 단계씩 진행되는 반면 AI는 자신을 속이면서 거의 끊임없이 성장하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 오늘 우리는 이 문제를 해결했다고 발표했고, 내일 우리는 그 문제를 해결했다고 발표했지만, 빅 모델까지의 진전은 우리의 상상을 훨씬 뛰어넘습니다. AI 배경이 있고 약간의 마술적 현실감이 있을 것입니다).

그래서 충분과 부족의 관점에서 보면 정말 부족합니다. 하지만 AI가 부족하더라도 물에 잠긴 부분은 완전히 바뀌고, 그에 상응하는 기능도 완전히 바뀔 것이다. 예를 들어, 이제 기본적인 그림을 그릴 사람은 아무도 없을 것이다.

제품의 기술적 성숙도가 충분하지 않은 경우 어떻게 판단하나요? 아니면 충분합니까?

실제로는 전체 장면 취재 방법을 사용할 수 있지만 비즈니스 관점에서는 전체 장면 취재 방법만 사용할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 AI 비즈니스 채널은 항상 일종의 의인화를 보여줍니다. 사람들이 특정 관계에 살고 있고 해당 포괄적인 관계를 처리할 수 없다면 충분히 의인화되지 않을 것입니다.

4. 전체 장면 취재 방법

AI는 쉽게 기술적 지표를 사용해 스스로를 측정할 수 있지만 이는 진화 루틴이 되어 극단적으로 자신을 속이게 됩니다.

AI는 본질적으로 일반적인 기능을 테스트합니다. 특수한 방법을 사용하면 이론적으로 모든 테스트 세트에서 최고의 성능을 발휘하여 기존 최고의 인공 지능을 능가할 수 있습니다. 하지만 이것은 PPT를 작성하는 것 외에는 아무 소용이 없습니다. 왜냐하면 AI가 구현되면 의인화로 인해 모든 장면이 복잡한 환경과 깊이 얽혀 있기 때문에 여전히 일반적인 기능이 필요하기 때문입니다.

이런 종류의 기술별 평가 방법은 실제로 뜨겁고 추운 상황의 근본적인 이유를 구성합니다. 한편으로는 AI가 모든 것을 할 수 있는 것처럼 보이지만 다른 한편으로는 이미 매우 기적적입니다. 사용하고, 사용하기 쉽지 않으면 돈을 벌 수 없습니다.

풀씬 취재방식이 뭔가요?

간단히 말하면 채용이 시나리오라면 기술 공급 지원은 전체 과정에 사람의 개입 없이 수요에 따라 인력을 다시 채용하는 등 과거 채용 담당자의 모든 기능을 수행할 수 있는 디지털 직원을 직접 생성합니까? ?

이것이 실현되지 않으면 첫 번째 모드를 제외하고 이후의 고부가가치 모드는 모두 작동하지 않습니다.

이것은 진정한 도전입니다.

5. 요약

잘 생각해 보면 포스트 인터넷 시대의 여러 새로운 분야에는 실제로 나름대로의 어려움이 있습니다. 2015년쯤으로 돌아가 보면 아마도 세 가지 새로운 방향이 등장했을 것입니다. 하나는 인공지능, 하나는 블록체인, 다른 하나는 SaaS입니다. 인터넷이 기본적으로 끝났다고 느끼고 이를 꺼리는 학생들이 많습니다. 이 세 가지 방향으로 가세요. 그러다가 인공지능과 SaaS는 10년 동안 계속 적자를 냈고, 블록체인은 흑자였지만 다른 이유로 거의 사라졌습니다.

이제 대형 모델은 이 세 가지에 동시에 새 생명을 불어넣을 수 있을 것으로 보이며 마지막 순간을 앞두고 있습니다. 아래와 같은 사진을 볼 때마다 더 믿음이 가네요:

많은 학생들이 어떤 분야가 먼저 나올지 주목하게 될 것입니다. 실제로 구체적으로 설명할 수는 없지만 기본적인 판단 모델은 있을 수 있습니다.

기술이 창출하는 새로운 가치에서 상업적 가치까지 가는 길이 얼마나 되는지 알아보세요. Midjourney는 실제로 짧은 것이고 Watson은 긴 것입니다. 정말 일을 하려면 자금과 인력이 길이에 맞아야 한다.

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칼럼니스트

Zuochaoshi, WeChat 공개 계정: 모두가 제품 관리자 칼럼니스트입니다. Sound Intelligence Technology 부사장. 그는 "Ultimate Copy: How Artificial Intelligence Will Promote Great Social Changes", "Perfect Software Development: Methods and Logic", "Seven Tipping Points in the Internet+ Era"와 같은 책의 저자입니다.

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