AIGC时代的创业者：锁定一个细分场景是最好的方式
随着AIGC相关内容的爆火和出圈，互联网巨头闻风而动，国外的微软、谷歌、Meta，以及国内的百度、腾讯、字节跳动等大厂都在AIGC领域有所投入。不少创业者也在其中看到了商机，并想从中“掘金”。不过，相比于大厂拥有雄厚的研发资金、成熟的研发团队，创业公司的路走得似乎会更艰难。
目前，AIGC初创公司的产品大多是基于市面上现有的开源模型进行二次开发。虽然这种方式可以帮助创业公司快速开发出一个可用的AIGC产品，但也会让开发出的产品从技术角度失去韧性的技术壁垒，令短周期内的竞争达到非常激烈的水平。Stable Diffusion产品模型的“大开源”事件就是一个典型，在它选择开发核心AI算法模型、核心训练数据集以及AI生成图片的版权，并让全世界所有普通人、创业者、商业团体可以随心所欲地完成对Stable Diffusion的部署、运行、改进和商业化后，一时间市面上出现了上百家基于Stable Diffusion的AI绘画公司，这导致了AI绘画工具的泛滥、产品利润低以及严重同质化的问题。这是AIGC赛道创业的一个缩影，这个缩影反映出，打造产品在细分赛道的差异化及寻找合适的商业化场景落地，将成为这些创业公司竞争的关键。
除了竞争方面，商业模式的设计也是困扰很多AIGC创业者的核心难题。除了传统工具产品的付费模式外，目前尚无让人耳目一新的盈利方式。以AI绘画领域的头部公司Stability AI和Midjourney为例。Stability AI虽然彻底开源了Stable Diffusion的工具，但同时也推出了付费AI绘画产品DreamStudio。在Dream-Studio中，任何人都不需要安装软件，只需要具备编码知识就可以使用Stable Diffusion来生成图像。同时，用户还可以对生成图像进行分辨率调整等。DreamStudio产品的付费模式主要是积分制，首次注册后用户可以一次性获得100积分，大约可以供用户生成500张左右图像，但根据生成步骤和图像分辨率的不同，单个图像的收费可能会存在差异。如果用户消耗完所有积分，可以选择花费10美元去购置1 000积分来继续使用产品。而Midjourney则采用了较为常见的订阅制，新用户可免费生成25张图片，之后如果想要继续使用可以选择按月或者按年订阅Midjourney的会员，一共有基础版、标准版和进阶版三个版本的会员可供选择，以月订阅的基础版为例，每月支付10美元大约可以生成不到200张图像。
然而，无论是积分制还是会员订阅制，如果仅仅照搬这类公司的商业模式，AIGC创业公司很难在短期内取得成功。一个重要的原因是，这些平台已经积累了庞大的用户数量。根据2022年10月网络上的新闻报道数据，Stability AI的开源工具Stable Diffusion日活用户量已经超过了1 000万，而其付费产品DreamStudio也已经拥有150万左右的用户。而Midjourney的情况也类似，在2022年12月初，其社区成员数量就达到了500万。
此外，另一个不适合初创公司模仿的原因在于，Stability AI和 Midjourney的大部分用户都聚集在C端，这些用户使用AIGC的产品更多是为了娱乐，尝试新鲜好玩的东西，但是付费意愿较低，难以转化成真正的付费用户。对于Stability AI和 Midjourney来说，作为行业的龙头公司，它们已经融资了数亿美元，在现金流方面不会有很大压力，相较于占据用户心智，专注于AIGC技术的打磨和突破可能对它们更加重要。但绝大多数AIGC初创平台都还属于快速积累原始用户的阶段，同时不少创业者还面临着快速变现的压力，需要稳定的现金流才能使团队有能力不断迭代产品。因此，许多AIGC创业公司并不是在产品研发完成之后，而是要在设计产品之初就考虑可行的商业模式，在这种情况下，照搬Stability AI和Midjourney的模式就并非好的选择。
目前来看，相较于针对C端用户，AIGC在B端服务方面的变现模式反而更具有可行性。传统产业迫切需要AIGC技术来实现降本增效，许多公司对于能够提升业务效率或显著降低业务成本的技术具备极高的付费意愿。而且，因为行业及业务逻辑存在明显的差异，而主流的AIGC模型都较为通用，如果能针对特定的业务需求研发产品，仍然存在很大的机会。所以，对于创业者来说，找到一个可以落地的商业场景，并且锁定一个细分场景对AIGC进行训练，做出产品在特定领域的差异化，这是商业化落地的最好方式。
比如海外初创公司Jasper就提供了生成Instagram标题、编写TikTok视频脚本、编写广告营销文本等针对B端媒体场景的定制化服务。正如前文提及的，截至2021年，Jasper已经拥有超过7万客户，包括Airbnb、IBM等知名企业，并创造了4 000万美元的收入。由此可以看出，创业公司虽然在巨头的夹击下生存并不容易，但凭借着独特的优势和机遇，在垂类场景中依然有可能成为新晋独角兽。随着技术的升级、产品的成熟，AIGC初创公司的产品会在特定场景中得到应用，商业价值也会不断地被挖掘出来。
AIGC时代的投资人：避免“拿着锤子找钉子”误区
2022年9月，红杉资本发布了一篇名为《生成式AI：一个创造性的新世界》的文章，描述了AIGC所带来的庞大投资机会：“梦想是生成式人工智能将创造和知识工作的边际成本降至零，进而产生巨大的劳动生产率和经济价值—以及相应的市值。”“生成式人工智能有可能产生数万亿美元的经济价值。”尽管这些表述带有对美好未来畅想的成分，但伴随着即将来临的智能创作时代，AIGC确实孕育了丰富的投资机会。
这一次AIGC投资爆发的浪潮主要源于大模型的民主化革命，许多新型尖端模型的开源和使用促进了众多创业公司的生长。资本永远追随着这种快速增长的趋势而去，即便这些公司的底层基于共同的技术和数据，但这并不妨碍风投机构对于科技领域这一新兴机会的关注，在GPT-3模型发布的两年多以来，风投资本对AIGC的投资就增长了400%以上。
不过，对于当前的AIGC领域，投资人依然需要避免陷入“拿着锤子找钉子”的误区。一个好的投资标的未必是运用先进技术的公司，而是可以确定实际的终端用户需求到底是什么、技术如何更好地制作产品并满足用户需求的公司。即便市场的普遍认知更加看好大模型的未来发展，但商业化最终的理想出路究竟是“更大”还是“更专”尚未有定数，一些技术并不亮眼但能更好地解决用户痛点的公司同样值得关注。
就用户需求高的商业场景来说，C端和B端都聚集着丰富的投资机会。从C端来看，文本、音频、图像、视频四大模态的创新进展层出不穷，但相较于漂亮的叙事和铺天盖地的营销，投资人更应该把视角放在AIGC产品为用户创造的可持续价值上。新奇的概念和出众的营销很容易挑动C端用户的神经，让产品在短时间内迎来爆发性增长。然而，当用户习惯于生成效果，新鲜感冷却之后，非常容易被新的竞品吸引而离开。在这个技术尚不能构成核心技术壁垒的赛道，如何让用户有动力持续使用产品才是制胜的关键。而从B端来看，AIGC产品的“生产力工具”属性将更加浓厚，区别于C端消费主义色彩更加浓厚的应用方式，B端的AIGC公司直面的是一群理性至极的客户群体，能够更好地回答“产品是怎样为企业降本增效”这一核心问题的公司将更加受到投资人的青睐。切实提升业务生产效率或者降低业务成本的公司将具备难以想象的成长潜能，借助“合作伙伴+生态+赋能行业”的传统打法，这类公司很容易就在这个新兴赛道杀出一片天地。而对于这类具有潜力的公司的投资判断，会更加考验投资人对于B端业务本身的熟悉程度，这样才能对AIGC工具的业务价值理解得更加通透。
除了关注新兴的AIGC公司是如何切入C端和B端市场之外，传统业务发展顺利的公司如何引入新兴的AIGC工具同样值得投资人关注。例如，知名知识管理领域的独角兽Notion推出的AI写作助手就非常值得投资人的关注。许多用户表示，Notion内置的AI文本编辑器比很多独立的App更好用，它可能会成为许多文本生成类初创公司强有力的竞争对手。截至2022年，Notion的全球用户数已经突破2 000万，投资者在投资相关赛道时显然需要考虑这样一个百亿美元独角兽带来的行业冲击。因此，在这样的市场环境下，投资人需要将AIGC的生意本质和产业环境相结合，从单纯追求最佳商业模式的一维象限视角，升级为审视用户、生意、市场最佳组合的多维视角，综合评估AIGC产品在所处环境中的价值。
当然，对于很多投资人来说，投资AIGC可能投的并非当前的特定应用场景，而是未来技术突破带来的生产力变革机会。不过，历史的发展已经证明了人工智能技术突破的长周期性，而考虑到人民币基金5~7年和美元基金10年左右的存续期，选择现有需求成熟度高但技术成熟度还差1~2年的领域或许是风险更低、更加稳妥的投资选择。目前，我国尚未真正进入AIGC全面爆发性增长的阶段，即便细分赛道出现一些个别优秀的公司和研究机构，但还未进入大规模验证和体系化发展的阶段。所以，能否抓住细分赛道的机会就显得尤为重要。对于投资人来说，如果希望从技术角度进行投资，与其说是押注公司，不如说是押注细分赛道，这种投资逻辑会更考验投资人对于细分赛道研究的基本功。
当然，无论出于何种投资逻辑，寻找AIGC投资机会都需要充分了解AIGC产业地图的每一个环节，寻找自己通过借助历史经验可以真正看得懂的领域或环节。大浪淘沙方显英雄本色，每一位投资人都身处浪潮之巅与时代风口，机遇与未知并存，难以预测未来但正在创造未来，难以拨开风口的重重云雾窥探时代的风向标，但可以从差异中寻找共性、从历史中汲取经验，在变化中守得云开见月明。
（本文选编自《AIGC：智能创作时代》中译出版社）
