https://mp.weixin.qq.com/s/VWSVoLJrLPSouWTHACE_GA
写在前面，
过去几个月，记录过几篇关于AI的心得：
四月碎碎念：AI 信息大爆炸 ，兴奋又焦躁
ChatGPT 带来的 AI 焦虑
聊几句ChatGPT，AI，是真的来了！
也更新了一些用midjourney画图的过程，甚至还出现过几篇爆款，以至于我这个个人记录生活创业的小号，涨了不少关注，还有不少人加了微信，甚至还有见面谈合作的。
今天写这篇，主要是最近很多人问我各种AI相关问题，就结合之前给几个公司演讲的时候做的一个ppt攒一篇「标准化的解决文档」，谁问就转发给他，如果你给别人讲，也可以拿我这个复制到你的PPT里去。
内容比较长读完估计要15分钟左右，分「几个概念」「聊AIGC和ChatGPT」「AIGC图谱」「AIGC各种商业模式」「我们怎么面对AI」等，可以点击右上角那…有个朗读选项。
1，几个概念。
AI：人工智能，Artificial Intelligence，是一个比较大的概念，比较范。
AGI：通用人工智能，Artificial General Intelligence，特点是具有人类智力水平，能跟人一样干各种活儿，是AI发展的高级目标。
AIGC：生成式人工智能，即Artificial Intelligence Generated Content，是一种通过AI技术实现内容生产的方式，相对比较具体。可以把AIGC看作是通向AGI的一个里程碑。
LLM：Large Language Model，中文意思是 “大型语言模型”。这种大模型通常是指基于深度学习技术的神经网络模型，用于自然语言处理（NLP）任务。
我们画个图的话大概是这样的：
2，说“AI”就不得不提ChatGPT。
而我们现在聊的AI，大部分其实聊的是AIGC。
当然在完全AIGC之前一般都会有一个用AI打辅助的过程。（内容会越来越多，同样的质量可能也会越来越不好，这就是很多人担心的，AI在互联网上制造垃圾。）
或者更「准确」的说，目前的AI热潮都来自于ChatGPT，它展现出了AIGC的潜力，同时也就掀起了这波AI热。
那么ChatGPT是谁？
学问广博（上知天文,下晓地理，截止到2021），过于理性（甚至让你觉得没有感情），理解能力强，反应快，表达好，归纳总结能力强，道德包袱挺重（讲究政治正确），偶尔会走神说胡话（人工智能幻觉）。
我们把它拟人化之后，会更好的懂得如何跟这样「一个人」打交道。
by 抖音指数
by 百度指数
by Google趋势（中国区）
有3个时间点：22年11月底（发布-进入视野），23年2月初（微软bing引入-一夜爆火），23年3月中（gpt4发布）。
同样的，如果这个趋势图显示ChatGPT这个词跌的厉害，可能AI热冷却了。
3，为什么是ChatGPT。
by ChatGPT回答
「这棵树」很形象画出了不同公司，不同模型，不同方向：openai掀翻了Google的AI大旗。
几个词来总结openai的ChatGPT脱颖而出的原因：
战略上「先发制人」「集中资源办大事儿」；
产研上「小步快跑」「大力出奇迹」；
团队上「有人有钱有资源」。
值得一提的是：
ChatGPT的计算逻辑始于一篇经典传世的论文—《Attention is All You Need》，出自Google的研究人员（目前这些儿还都离职了…很容易让人想到发明数码相机的柯达）
引入一个概念叫「Transformer」。
4，AIGC图谱。
AI大模型时代，每一个产品都值得重做一遍，每一个行业也都值得重做一遍。
很多乐观人士认为：AI将来引领人类进入第四次工业革命。
推荐这个网站：
https://mad.firstmark.com/
《2023机器学习人工智能数据治理产品矩阵》
算力层面：属于基础服务，如GPU，可以毫不夸张的说AI的背后其实是算力，特别是GPU芯片，也正如此，做这块儿的公司都不是一般人。
模型层面：随着ChatGPT的火爆，全世界做模型的公司一大堆，包括国内各个厂家都在做。竞争激烈，除了通用性模型，更多的可能会在特定场景的垂直模型（比如用于私有化部署）。
产品应用层：这里相对上面两个应该是门槛低一些的，但范围也比较广，我更愿意细分出三块，偏底层服务（如文本生成，音视频生成，图片生成等），偏整体解决方案的（如AI+医疗，AI+建筑，AI+教育，AI+金融等），偏具体产品的（如AI虚拟人，文章续写，总结归纳，换脸，配音等）。
通用模型数据要的可能就多了，网上能爬到的，高科技论文数据，各种书籍数据，搞垂类可能就是猛搞某一类就行了。但是感觉如果通用大模型真的够「通用」了，垂直模型好像又是伪命题，因为通用模型包含了一切啊，效果不比垂直模型更好？
大部分公司不大可能做一个超过ChatGPT的通用大模型，所以大概率就是一边搞专属模型+一边做自己的产品应用。（大概率最后就各个大厂同质化严重，卷价格也不是没可能。）
自己做不出模型的就借用第三方模型可劲儿在纯产品应用上面去卷。就是不要产品会做到大厂的赛道上，那会直接被大厂拍死。
简单粗暴来说好像就落到了应用本身才是硬道理，技术（AI）是实现手段。
5，四个像素：
个人+陪伴，即面相个人用户的陪伴，如个人工作助理，心理咨询，游戏，k12教育等。（学英语的heypi）。产品最可能先爆发，对 LLM 要求相对较低，只需支持长上下文窗口和多模态。个人+生产力，即提高个人用户的生产力，如查询，生成代码，生成图片，生成视频等。（ChatGPT，midjourney就算这种）。竞争最激烈的赛道，拿走市场最主要的声量、资金和算力资源。企业或政府+陪伴，即面向企业的陪伴，如企业客服，电商直播数字虚拟人，虚拟偶像等。（比如Inworld AI）。资源投入较少，市场关注度也较小，参赛选手不多不强，个人+陪伴模式成熟后才可能开始卷。企业或政府+生产力，即提高企业的生产力，如企业助理，企业版权图片生成，企业代码生成等。（比如Adobe相关ai产品）。生产力提升方向不确定较大，成熟周期最长，算力需求更大。大公司：有成熟产品，只用将AI集成到自己的产品中。AIGC+营销，AIGC+设计，AIGC+企服，AIGC+软件，AIGC+办公，AIGC+金融，AIGC+教育，AIGC+游戏，AIGC+电商，AIGC+医疗，AIGC+数字人诸如此类……小团队（独立开发者）：成本低，迭代快，可以快速发布垂直细分市场的AI驱动的产品。
6，AIGC 赛道营收模式：
• MaaS（Model as Service）模型及服务，作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算，如GPT-4按token收费：
• 根据产出内容量付费，适用于应用层变现，如按图片张数、 请求计算量等收费，如充值加积分，使用按量减对应积分。
• 软件订阅付费，，比较常见的付费方式，如按月，按年，即 ChatGPT Plus 现有的盈利方式之一，AI画图工具midjourney也是如此。
• 模型定制开发费，即最为传统的项目定制化开发收费方式。
• 其他，如流量广告变现等。
7，小团队（或独立开发者）AI机会。
每一次「新技术」诞生，一定伴随着一波红利期。这也会是小团队和个人的机会。
七月中，我发过一条说提示词是生产力的朋友圈，有人质疑不会持续太久。
我的观点是：AIGC至少在相当长一段时内都是要基于prompt来辅助创作，「会提问」和「不会提问」自然是有差距的。
比如，有专门出售优质提示词的平台，有掌握提示词后可以提供AI绘图收费服务的，还有当教程售卖的…
ChatGPT刚火那一波，红利在于时间差，信息差。
比如先用的人做知识星球，搞培训，快速开发套壳类产品，也有不少成功案例，哪怕我自己也喝到一点汤。
时间差，信息差过了，现在再做这种类型的，那么机会就不大了。
因为我自己做了一个AI相关公众号的缘故，体验过海内外非常多的AI产品，会发现，绝大多数并不是靠技术取胜的，更多的还是运营本身（技术可以解决问题，但不一定可以创造价值。凸显产品价值可能有用户体验，运营推广等），面向切实的用户需求，解决实际问题的产品，比如很多都是结合Stable Diffusion做出的应用。
乐观点说，在AI时代，创业者再次获得了难得的机会和话语权。
我分享几个比较典型的案例，利用第三方付费服务（如API）或开源模型（这里我们先不考虑模型数据合规性）：
a)利用ChatGPT和midjourney做Niche站（Niche就是一个很大行业的很小的细分行业，针对的行业话题范围较小。）
下次我补充一个这个。
b)充分利用ChatGPT丰富的知识储备以及自然语言理解能力，可以改造很多原来产品形态，比如取名，解梦，星座，塔罗牌等。
c)，结合AI工具做快消品印字印图快消品。
d)浏览器小插件，比如归纳总结等。
内容生成摘要工具：Glarity Summary
e)AI虚拟人，对话学英语。
红发美女的AI产品callannie：callsam.ai
Inflection的AI聊天机器人Pi：pi.ai/talk
语音机器人 Sandi，可以提高听、说、读、写的综合能力：
speakandimprove.com
gliglish.com
f)情感AI产品（陪伴&性）
女网红Caryn Marjorie做了个CarynAI 一周挣了七万刀
以及「下架」的小冰AI克隆人。
g）图像生成工具或服务。这个类目目前是非常多的，如现在很火的妙鸭相机。
输入父母照片生成子女照片：ourbabyai.com
Remini.ai是一款使用AI技术的手机APP，可以修复和增强照片和视频。
AI理发的工具：barbergpt.ai + hairstyleai.com
实在不行，也可以像上面这样自己找一些现成的工具卖服务。
h）短视频辅助类工具，这个品类门槛就高一些，参与者也很多，也有很多大厂在做。
快速将你的视频本地化翻译为60种语言的AI产品：rask.ai
一键将长视频分成多个短视频：opus.pro
快速帮你生成一个能说话的数字人视频的AI工具：d-id.com
还有几个比较厉害的图生视频的AI工具：runwayml.com、kaiber.ai、pika.art
I)文案处理办公类工具类，这个领域竞争就非常白热化了，最大的风险就是可能你做了半天，然后ChatGPT这种官方直接就更新了某个功能直接给你秒了，比如那些通过AI做pdf解读在claude.ai免费自带的PDF文件分析之后……
同样的ChatGPT强大的文案生成能力，可能轻轻松松就把那些做「二创」打死，比如那个做营销文案拿到很多投资的的Jasper AI，现在不是被当做方面教材么……
pdf解析：chatpdf.com、chatdoc.com等
可以一句话生成网站设计的AI工具：framer.com
做ppt的：beautiful.ai
做脑图的：chatmind.tech，whimsical.com
辅助写文案工具的（这个技术门槛最低，竞品最多）：magickpen.com
J）中间件，帮小团队或者开发者快速建立ai应用的。
简单快速地创造和运营 AI 原生应用：tryleap.ai、Dify.AI
k）套壳类，集成多个大语音模型可选，按订阅收费，甚至自己出api的。
typingmind
poe
国内开发者里的我比较喜欢opencat。
总结：这块AI竞争，就是各方混战，谁也不知道你做的是不是回头就让大厂给秒了，但我觉得创业公司，干就完了～如果过于琢磨这个，最后得出的结论就是，都不值得做，显然是不对的。
8，个人怎么利用AI强化自己。
也有人说了，我也不指着AI挣钱，那我用他能干嘛呢？
个人见解：
目前的AI属于道德被封印的，不太可能有特别开放性的表现，现在提AI替代人类是伪命题，但增强绝对没问题。
所以，会利用AI给自己打辅助的肯定能「替换」不会的。
比如懂 AI 的产品经理一定会是稀缺资源，
AI产品经理会很吃香，但AI产品经理更需要懂技术。
搞明白他的不确定性、响应速度、成本，跟我们以前做产品的思路都不一样。
搞好A/B测试或者叫数据飞轮用来推动效果和质量就显得尤其重要了。
对于普通人来说应该考虑如何应对 AI 的冲击。
没必要排斥，接受他，好好学习使用他，主动把他引入到你的工作场景中，升级你的搜索引擎系统，让他变成成为你的助理。
如同以前有句话「内事不决问百度，外事不决问谷歌」来告诉你不知道就去搜索引擎搜一下，以后大概率就是「万事不决问 AI」。
这个世界要么是大佬，要么是普通人。对于普通人来说，他的工作不存在不可替代，除了部分完全不可能被AI替代的（越偏越怪的不容易被ai取代），剩下的要么就是直接被AI替代，要么就是原来五个人的工作可以被一个人利用AI工具来替代。
我们是不是也要琢磨下，我们身在其中什么位置？
Openai的老板不是也说了么：随着自动化技术的不断发展，我们需要重新制定不同的社会经济契约。
极端点来说：不会使用AI工具的人类必将被淘汰。
就好像今天有个朋友问我投资产业承诺函的格式，百度搜出来的要花钱买，我说你直接ChatGPT问啊，他说，我不会啊……
9，世人对AI的态度。
一句话就是：有人All in，有人不屑。
当然，很多现在高谈阔论说拥抱AI的，可能ChatGPT，midjourney都没用过也不是没可能。
10，我在用AI干什么
翻译（是的，我现在用ChatGPT相关工具翻译远超Google翻译）；
网页、视频内容总结归纳；
标题、文案优化，写内容；
midjourney生成配图；
文字转语音；
拿gpt当搜索引擎用；
pdf文件解读；
做应用；
……
附我3月份写的一份计划“草图”，当时还是比较“兴奋”的：
1，有钱的资本大厂玩底层，百度的文言一心，阿里的通义千问，商汤的日日新SenseNova等。还有王小川，王慧文等大佬都进场搞大模型。
这块儿普通人吃不到。
2，跟之前喊互联网+一样，这波自然会冒出很多AI+各种行业的机会，包括诸多垂直细分领域。用AI解决行业问题，带来新的生机。
这部分属于AI行业解决方案。
3，利用AI将原来的一些产品形态重构，同类型的产品没有AI和有AI加持将会产生巨大的影响，也就有了重新竞争的机会，比如云笔记领域，如果没有AI辅助功能必将被淘汰。
那这个领域就很大了，我们日常用到的很多工具型产品都有可能冒出更好的替代品。而群众也需要AI帮助自己增强技能。
4，对于普通群众而言，最迫切的需求就是，了解诸如ChatGPT，midjourney等ai产品，并快速学会使用它，应用在自己的生活工作中。
争取自己在先挣AI红利的钱，以及「会用AI」的人淘汰「不会用AI」的人这场追逐中占主导地位。
1，太大了，干不了，直接pass掉。
我的方向在于2,3,4，这三块都有挣钱的机会。
优先级为：4和3>2
细分出来主要是两大块：
一，围绕AI进行的内容
1，内容形态：
国内外重点AI产品知识点，包括prompt技巧在内的教程。
各种最新AI工具的体验测试报告等。
2，内容形式：
公众号、网站（PC+小程序端）、短视频等
3，目的：
通过相关内容形成自己的流量池，转化成有价值的用户私域流量。
4，变现手段：
有价值内容的订阅服务，购买有价值的信息，甚至课程，电商等。
如，前期不做用户体系，随便看，后续就会加入用户积分体系，部分内容会员可见（如midjourney优秀作品prompt，某些付费AI体验报告等）
电商，比如积累足够多找midjourney优秀提示词用户后，接入midjourney等相关AI产品，可以实现消耗积分在线生图，并当周边商品（印图T恤，印图帆布包，独一无二的家居装饰画等）买走。
5，用户群：
对这些AI产品感兴趣、想体验但门槛高、以及愿意花钱学知识点（虽然很多大V都在搞这个，但这个群体够大）群众。
围绕AI开发的工具
1，工具类型：
几乎所有的垂直细分领域都有的做：所有引入AI后低成本高效解决某类业务需求的。
路线是：我们以可以快速上线快速验证的小应用为主，过程中再挖掘大应用。
比如，付费取名，心理按摩，在线听佛，营销文案，做脚本，角色性格生成等等，可以做到百花齐放。
2，工具形态：
网页端、小程序端，然后才是APP端。前期可依赖AI内容方面带来相关用户。
3，变现方式：
要么工具免费带来内容平台上更多的付费用户；要么就是工具付费使用。
4，用户群：
两部分：一种是想利用工具提高自己的竞争力（早期个人用户为主），另一种是确实压根不知道什么AI不AI，他是冲着工具本身能不能解决他的诉求去的（只要我们自己能做到投入产出划算，就能搞）
执行方式：
内容和工具都采取一鱼多吃省钱省力的方式做跑MVP，以业务跑起来为最高优先级，其他的都是起量之后的优化。
内容，本质上是同一批次的内容，通过一些AI手段做到可以通用。同样的，也是一套用户系统来运作不同的付费内容。
工具，以ChatGPT为例，我们也是一样的底层逻辑，通用架构，做好一个取名，其他类似应用层工具知识一个优化不同前端UI体验的问题。
运作模式：
我+AI形成一个一人公司主题模式，其他采用兼职方式。
开销分布：
人工（我+兼职们）
硬件投入（服务器带宽等）
AI使用费用
其他杂费
时间线：
三个阶段：三个月，半年，一年。
备注：
在这个过程中，可能会诞生一些大的项目机会，比如发现AI在某些领域比预期更大的商机；
即便国外的ai又不让用的风险，但只要先跑进去，后面不让用了也能无缝对接到国内其他ai产品提供商；
或许会有资源强大的公司运作类似事，但我认为这个天花板足够高，别人吃肉，起码低成本运作的我们也能喝到汤。
终究还是要找用户场景，找用户价值的。大概率就跟当年苹果手机发布，做app那一波一样有概率抓到一波机会。
嗯呢，我这个本质上来说其实就是想通过相对小的资金进场分到一杯羹，不是一开始搞个大的那种，所以半年内也是用工作室的形式来跑。
第一个：1，机会很多，本质上就还是两个 一是利用信息差做信息整合和贩卖信息，包括midjourney那种优质prompt，如特定行业的是有被付费价值的，所以就能诞生在此基础上发展一个结合内容的会员订阅平台。目前测试的结果是相关流量挺大的，诉求也多。而且按照目前这个趋势，后面会冒出很多新的创新的东西，那信息差或者说教别人这个需求会长期持续存在。
2，利用ChatGPT等ai打造垂直细分领域，用同一套底层逻辑，用「群建」的思路来重构市面上那些用户有付费意愿的工具型产品，很难说一定做什么能成，但这块儿空间很大，身在其中不光能做一些垂直细分的产品，也能挖掘出一些大的行业解决方案的可能。
1和2是互相结合，互相利用。这个市场空间足够大，吃肉喝汤都有各自的空间。
第二个来说：我自己属于产品运营+研发都玩得动。毕竟整个事情的核心还是结合AI利用AI，要找用户场景，找用户价值的。从需求到设计到上线到推广，一条线基本上自己都能覆盖的住。
所以我现在的这种操作模式诉求其实就是缺一笔让自己稳定投身其中的资金，按我这个设定去更有质量的推进这个事儿。[破涕为笑]也就是我在尝试着找找资源的原因。
简单来说就是，利用AI搞到流量，成为任一块儿的付费订阅用户。在跟AI新时代同频前进的同时挖掘出更大的机会或者市场。
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