24、25 年会是下一代海潮最关键的两年 | 42章经 AI 年末复盘

2023 年，AI 的盼望比大多数人想象的要慢。

一个最显着的体现就是，到现在为止，仍险些没有可以落地的产物。

2023 年 1 月，AI 开始吸引广泛的关注，2、3 月很多人开始麋集的学习，机构侧 2、3、4 月完成了对底层大模子的深入研究而且开始选择大模子玩家下注，到了 5、6、7 月开始关注中心层和应用层，8 月以后市场渐冷，10 月以后险些就都鲜有脱手了。

我们用一句话总结这个情况就是：汗青上没有哪个赛道可以或许像这波 AI 一样，灵敏创建极大的共识，但又同时存在非常大的非共识。各人共识的是 AI 是个非常颠覆性创新的大机遇，非共识则是 AI 到底会在什么时间以哪种方式落地。

我偶然间一边盼望机构能多脱手应用，少抱团一些大模子，一边又很明白机构的难处，确实一年下来没有太好的落地产物案例，那这个大情况下，机构又怎么下得去手。别的我们也发现到了七八月份开始，创业的故事似乎也渐渐穷尽了，各人想做的事变不外乎就是那些。

而这些征象还不能用国内模子本领暂时不可来表明，由于外洋也一样还没有真正可用可对标的好产物。效果就是大量的团队只能对标 Character.AI 讲故事，哪怕 C.AI 本身内部都不黑白常明白和看好这件事。

以是实际上，末了拿钱的团队很多不是靠着逻辑、故事、产物或数据，反而是靠着首创人配景融资，于是年中我们就又得到一条结论：

AI 拿到钱的公司中，大多数人不管做什么都能拿到钱，末了各人投资的是这个人，而不是 AI。

即，实在当下市场最焦点的题目是，AI 终极从实际落地和投资上来说，并不能称之为“赛道”。假如一个方向能成为赛道，就会有机构去扫赛道，赛道中就会有泡沫，各人认可这个机遇，就会以为赛道第一、第二、第三名都有大概乐成，都会乐意结构。

但实际情况是，各人看了半天，发现没有什么实际能脱手的机遇，终极退而求其次说：现在市场还早，厘革很快，我们就选择配景好的首创人脱手吧。

以是不得不说，本年真的是对大多创业者非常不友爱的一年啊。

假如说已往十年创业者要办理的焦点抵牾是怎样讲故事拿到融资，那么新一代创业者肯定要充实熟悉到当下市场的症结，即市场焦点抵牾厘革成为了怎样把产物做到落地赢利。

那我们再转头看，到底 AI 行不可，为什么没有产物可以或许落地呢？

实在关键还是大模子不可，齐备的题目千言万语化为四个字——可控性差。

关于这个题目当下已经有太多讨论，绝大多数 AI 从业者也都有明白感知，我就不睁开赘述了。终极的效果就是可控性差，导致全部的产物都无法举行贸易化的交付。

那我们到底该怎样应对和办理可控性差的题目？现在看来有三条路。

第一，交付效果。

既然可控性差，就不要让客户直接和产物发生交互，就是在本身体系内部用 AI 和人工团结的方式来利用，终极给客户交付的是效果，而不是产物。如许就相当于把客户的欠好的体验和不可预期的本钱转嫁到了公司内部，这才是真正以客户为导向的创造代价的做法。而随着时间和技能的发展，AI 对人工加入的需求和占比也会渐渐低沉，直到未来的某一天再成为尺度化的产物来交付。

这类模式的范例公司就是 Fancytech。

第二，区分生产端和消耗端

在 2B 和 2C 的业务逻辑分法之外，针对 AI 的题目，我又把业务环节分为了生产端和消耗端，生产端大概是本身公司内部，也大概是 2B 再 2C，也大概是 2 PUGC 社区再面向终端用户等。

总之，就是让 AI 只和生产环节发生关系，反面消耗环节发生关系。这种和第一类有点像，但终极还是可以交付产物，而不是效果。

这类的范例公司就是 S2B2C 类的企业。

第三，收敛场景、有限利用

从我们现在的观察履向来看，要让 AI 的产物能落地，要么选择一些已经可控性比力高的场景，好比基于 SD 做图的范例，好比更多把重点放在分析而非天生上，要么就是 AI 的占比不能过高，大概 10%、20% 都完全富足，肯定要让 AI 和其他各种现有的技能共同，好比 AI + RPA，AI + 知识图谱等等。

固然这种也是最难的，难在怎样摸清技能的边界，并以此做好产物界说和用户需求的匹配，终极把 AI 的最长板用在刀刃上。这就是最关键的，也是对首创人最大的寻衅，以是我们不认同 AI 期间技能会代替产物，我们反而以为技能本领不敷的时间，更须要好的产物司理，固然大概最好是明白技能的产物。

这类的范例公司就是妙鸭。

那么可控性差这件事 2024 年会不会得到办理，会不会有更多 AI 的热门出来呢？

假如非要给当下的 AI 加一个对标，那我以为现在更像是 08、09 年的移动互联网，至于 2024 年会不会成为 10 年的移动互联网元年，我会焦点关注几件事：

1）大多 AI 创业公司是在 23 年中拿到的钱，做了半年多也该上线了，24 年上半年将会有一批产物连续上线，这内里毕竟能不能有一些超出各人预期的乐成产物？

2）OpenAI 本年肯定会发 GPT4.5 或 5，在其动员下新的模子本领还会有哪些提升，本钱还会怎样降落？

3）宏观情况会不会渐渐反转，资源情况能不能重新有肯定水平康健有益的泡沫？

团体而言，固然当下市场广泛偏悲观，但我还是倾向于乐观的，起首实在没有人质疑 AI 的本领和未来，其次我以为固然现在大概是 08、09 年的移动互联网，但时间的流速已经显着加快了，不管是创业者还是投资人，都有数倍以致数十倍于当年的履历和认知，这些都会推动 AI 市场更快发展。

以是我的预期是，24 年就会出现明白大规模落地的产物，而 25 年 AI 市场会大规模发作。

但在当下，我们还是要担当几个设定：

1）市场还早，大模子本领未达标，现在能落地能赢利的公司大多是套壳的、擦边的、蹭的，真信 AGI，真想做 AI 的大多都在痛楚挣扎。

以是假如你是 AI 的创业者，肯定要克制淹灭大量时间精神给大模子打补丁。在当下去寻求真 AI，就容易步子太大扯到跨。

而假如你是看 AI 的投资人，尽早放弃 AI Native 的理想，否则末了肯定会纠结说看起来 AI 也没起太多作用啊，占比也不高啊，大概就是 AI 效果不可啊，达不到预期啊，就像本年绝大多数的 Agent 项目一样，否则就是浪费相互的时间。

固然，我不是说各人不应该有空想，或不应该恒久寻求 AI，这个本质还是模子等外部条件制约下的节奏感和选择的题目。

2）现在市场上全部的产物都将成为先烈和炮灰。这件事我们在移动互联网期间见的太多了，大部门产物会随着时间发展而镌汰，小部门产物会渐渐升级迭代成完全差异的逻辑。

但是，这里须要留意的一个点是，这些迭代，大概率会发生在已有的公司和团队内部。就像头条变成抖音、餐饮团购变成外卖、水果团购变成电商平台、购物 pdf 变成小红书社区一样。

以是，一个结论：

当下在 AI 范畴创业，还是得先有本领在短期内落地赢利，在一两年里能把公司体量和构造结构养起来，然后随着技能的成熟而不绝迭代产物和市场。

简而言之就是，要做一个会做交易的创业者。

这也映射了我们前面讲的当下市场焦点抵牾厘革的题目。相当于有机构由于团队配景好给了一笔钱，然后团队须要用这笔钱来做成一件事活下来，再在这件事的根本上创新。固然，也大概像当年的王兴、张一鸣等一样，先做校内网、饭否、九九房等，失败后再重新出发。

以是创业者须要学习做交易、学习赢利，须要乐观、须要一连进步，须要坚信 AI 的机遇，终极就肯定会得到回报。

别的，我们实际上也看到了一些未来的方向和机遇。

1）全部的现存外包场景都偶然机用 AI 的方式和构造结构重做一遍，并扩大 n 倍

外包公司就是范例的交付效果类的公司。而之前大多范畴的外包公司都是人力麋集型，而且门槛不高，以是大概市场上会有几万家小作坊在做雷同的事变，做大了就管不外来、本钱效益算不外账大概内里的人就会跳走本身单干。

那 AI 自然就是更换人力、降本增效，以是全部的类外包场景的公司和业务都有大概被会集化整合，终极市场上大概就剩下几家大公司。

好比代码外包、筹划外包、广告外包、财税外包等等，都是我们关注的机遇。

这类传统公司的特点一样平常是老板比力传统，不懂资源、市场运作或新技能，但这类赛道的特点是有很多垂直范畴的 knowhow，大概有复杂的流程、和很多具体须要和客户对接的点， 以是最抱负的能做这件事的团队应该是传统行业的人和 AI 技能的人的团结。

在这类市场里，更多的机遇在闭环自营，AI 提效，而不是做一个 AI SaaS 工具去卖给现存玩家。有了 AI 就能用 1/5 以致 1/10 的代价把市场吃掉，让竞品出清，再渐渐升级产物和赢利。

（趁便说下，国内 2B 市场，面向中小 B 的险些被证伪，而大 B 则须要关系和资源，有些时间 BD 的告急性反而大于产物和技能，以是对创业者来说不太友爱，而国外 2B 市场，各人还都在探索，包罗投资人很多时间也把握欠好火候，以是齐备还都要用效果语言。）

2）大多的双边平台都偶然机被 AI 改造，非标服务可被 AI 尺度化，天生式内容可把双边平台变成单边即可创建并快速起量

我们现在利用的平台可以分为两大类。

第一类是纯线上的内容平台，包罗抖音、小红书、番茄阅读等等，这类平台本质是做内容的匹配，一边有大量的内容供给，一边有大量的用户，然后分别打标签做保举。内容越丰富、用户越多，用户越多、内容又更加丰富，本身是一个自增长的螺旋。

但在 AI 期间，供给的内容和标签的代价会被渐渐消失，用户需求的标签自然就是最好的 Prompt，以是每个用户所需的内容都可以即时天生，那用户创作的内容或库存的内容代价和意义到底另有多大就要打一个问号。

好比 AI 未来是否能一夜之间天生一整个知乎的问答？好比未来各人天天刷的短视频会不会都是现场即时天生的？固然这大概是个恒久的过程，但就像我们 2010 年不会想到移动互联网最大的场景是天天手机上刷短视频一样（毕竟一开始短信都要付费，流量又贵网速又慢），从逻辑和极限法角度来说，齐备的内容供给都可以现场天生，那双边内容平台就会变成单边，而谁人时间的社区和创作者的脚色到底是什么，也会是一个风趣的探索和话题。

终极，假如说上个期间是保举打败了搜刮，那这个期间会不会是天生打败了保举呢？搜刮是人们主动去在海量的内容中探求得当本身的，保举是主动把海量的内容中得当的东西保举给用户，而天生实在可以被当做是一个充满了无穷大概性的内容库，全都直接定制化天生，也就无所谓搜刮和保举了。

除此之外，另有第二类平台是所谓的 O2O，大概说线上下单，但须要线下加入交付的，好比滴滴、美团、京东等尺度化生存服务平台，这类平台的客服等体系起首肯定会被 AI 改变，这个已经没什么可说的了，我想说的是别的一个点，就是线下供给的解构和打散。

解构是一件特别有魅力的事变，解构发生的地方都充满了贸易创新和新机遇。我们最早讲 AI 的用处的时间就举过一个例子，是说我只要告诉滴滴平台我的出发点、尽头和诉求，AI 就能构造全部出行相干的供给方式为我服务，好比形成打车+地铁+骑行的一套最快速到达的方案，而不但是单一的选择。

别的这类平台另有一种特别的情势，就是各种涉及线下的非标服务，好比 58 同城类的很多服务，也都可以被 AI 重塑。像上门扫除这件事，假如我想要拼积木式的跟阿姨说，我须要擦玻璃+遛狗+洗衣服，那我该怎样选择？以及为什么我的房间不管是 40 平、45 平 还是 50 平都只能选择 2 小时的服务呢？

之前的平台，淹灭了大量精神把非标服务尺度化，但在这个过程中肯定是以捐躯机动性和用户体验为代价的，那假如有一个黑盒，是 bot 之间完成非标的对话，那抽离来看，这个黑盒就是一个可以即插即用的标品，终极就可以实现用机动、尺度、又定制化的方式来提供非标服务。

（固然，按照雷同的逻辑，呆板、呆板人未来的占比和告急性肯定也会越来越高，由于呆板人真正有本领把 AI 创造的指令做最高效的主动化实现，而未来大概各人对柔性供应链或 C2M 的明白和界说又会有一个质的提升。）

末了，我信赖这类平台另有一个最担心的事变，就是未来会不会被其他的新型入口剥夺了品牌和前端，好比终极在 OpenAI 上打车大概各人就都不会在意是谁来提供服务了，假如真有这天，那现在的平台就会变成传统线下服务供给方，丧失大部门代价。

3）大多的复杂产物和交互形态都偶然机被 AI agent 简化成谈天类产物交付，大幅低沉利用门槛

我不绝不以为对话式交互就是所谓的 AI Native，大概就是最高效的产物形态。我现在大概可以有一个结论，即越简单的需求场景，图形界面越得当，越复杂的场景，对话式越高效，那么在绝大多数情况下，2B 业务的场景都是更复杂的，以是各种 SaaS 产物未来都大概会被一个简单的 bot 所代替。

我们本年就交换过一家 SaaS 公司，他们的客户和利用群体相对文化水平不高，以是他们在 SaaS 产物之外还做了一个企业微信，用户平常实在很少须要打开 SaaS 去利用和点选各种复杂的界面，只须要在微信里说一句话配景就会主动完成利用。

我感觉这个应该是很多复杂产物未来发展的方向。以是未来会不会全部的 SaaS 公司都会变为 BaaS 公司呢，能 Bot 办理的，为什么还须要 Software 呢？会不会本日全部的 Agent 公司，本质上都是新一代 SaaS 公司呢？假如真的有那天的话，入口又会怎样厘革呢？2C 和 2B 市场的区隔又会怎样厘革？

4）内容天生即渠道，解构渠道

末了再开个脑洞，之前讲的几个实在都是现有贸易逻辑的自然延伸。未来 AI 期间，还会不会有新的结构性的颠覆厘革呢？

好比，假如我是环球最大的视频天生公司，抖音上有 20% 的视频都是利用我的工具和算法天生，那到底是抖音渠道把控了用户和内容，还是我把控了渠道、用户和内容？假如抖音、youtube、快手等平台上都有 20% 的内容是由我天生，那环球最大的视频渠道到底是不是我呢？

用户假如要天生一只猫，我可不可以让猫带一个适口可乐 logo 的项圈呢？用户假如要天生一段 15 秒的视频，此中的几秒钟转场是不是除了我没有人在意呢？这是不是也是一种对内容渠道的解构，是不是一种新期间 AI 的分众呢？

这个话题我以为非常风趣，但我们本日先点到为止，哈哈。

末了的末了，我们讲回实际，讲回 2024。

2024 年我们判断企业和选择项目的尺度就是：

要否则就是可以或许落地的，能有规模性收入和利润的公司（这类公司我不但不会介意你不敷 AI，反而还会介意你太 AI），要么就是富足创新的公司（surprise me, pls)，而对首创人的要求就是想的够清楚，学习本领够强，最好能兼具交易本领和良好创业者的特点。

42章经

思索事物本质