2023年初,ChatGPT 的出现,引发了国内外各类AIGC技术应用的爆发,让人们看到了新世界的曙光,也感受到了迫在眉睫的剧变。无论是前沿科技产业还是整个经济社会格局,都将因此产生巨大的变化,众多企业将迎来价值重估,无数行业将面临重做。
作为15年来陪伴数以十万计创业者共同成长的产业加速平台, 创业黑马发起了AIGC主题系列直播活动,邀请多位业内知名企业家、投资人、专家学者和创业实践者,从软硬件平台视角、投资人视角、行业应用视角等维度看AIGC,共话大模型时代新机会,展现产业新力量。
本期的分享嘉宾是非凡资本合伙人胡小婧。非凡资本是聚焦在AIGC领域的全价值链精品投行,代表案例FancyTech,筷子科技等。旗下研究品牌非凡产研发布的《中国AIGC行业图谱》获得了业界广泛认可与引用。
在5月18日的《黑马说》直播中,嘉宾围绕 《中国AICG行业扫描及典型应用案例》主题进行了深度论述,就AIGC的行业现状和趋势,以及AIGC产业生态体系架构、应用案例等问题进行探讨。
以下为本次直播实录整理:
我们在2023年2月发布了国内第一份 《中国AIGC行业图谱1.0》,涵盖了70家发布了AIGC产品的企业;5月发布AIGC图谱2.0,数量达到200多家,说明AIGC当前在创业圈非常火。
投早投先是当前AIGC投资的共识。2020年到2022年,中国的AIGC赛道就已经在发展了。这两年间,行业融资规模达54.1亿元,融资38次,B轮前企业融资规模达到了37.9亿元。一般 B轮前融资规模占比不会超过25%,但现在占到37.9%,说明大家都是投早投先的状态。
这其中有一笔融资值得关注,2022年11月微软小冰获得10亿人民币融资,可以将它看作中国AIGC开启的标志性融资事件。
再跟大家分享一组近期的数据:2022年11月到2023年4月之间,AIGC融资规模达到22.4亿人民币,相当于过去两年总计融资额的41.4%。可见一级资本市场对AIGC赛道的关注度骤然增加。从应用规模来看,可以参考《中国Al数字商业展望2021-2025》的数据,到2025 年中国生成式Al技术应用规模预计上升至2070亿元,我认为这还是保守估计。
AI的市场是很大的,它与各个行业的结合,会带来颠覆性作用,很多行业的市场容量会被改写。比如微软对open AI的注资,打破了既有的一级资本市场的交易惯例,未来很长时间内他都不需要再融资了,只需要专心于自己的技术和产品,在投融资界是有代表性的创举。
我们来想一个问题,以AI生成图片取代设计师的工作为例, 图片设计行业的市场是变大还是变小了?
假设生成一张图片的成本是500块钱,用AI的成本可能变成几毛钱。这样一来,我原先500块钱的成本被成百倍的压缩了,行业创造的价值也会成百倍的压缩。从这个角度来看,行业是变小了。但通过AI普通人也可以生产优质图片了,这种情况下,图片生产的人数或生产力被极大的释放,市场可能又变大了。
这就是AI技术革命给市场带来的颠覆性改变,在AI爆发的早期阶段,诸多市场的大小变得很难预测,要用不同的逻辑和视角来看待。
如今,AIGC已经逐渐成为引领内容生产的新形式,为内容生产的降本增效提供了更大的空间,也为内容的新形态创新提供了更多想象空间。随着通用大模型渗透到各行各业的各个岗位,创新会从内容延伸向新工具,甚至新需求。
以内容生产为例,互联网早期生产的专业内容,属于PGC内容;后面出现了内容社区叫做UGC;现阶段在UGC的领域变成AI辅助UGC,信息和内容的量级再次被扩大,我们目前就处于从 UGC到AI辅助UGC的阶段。
随着语言模型越来越精准、越来越适用于它对知识的理解,也会越来越趋近高质量内容。这种情况下,会有海量内容出现,让内容从图文延伸到多模态,再延伸到各个场景,衍生出新的需求,激发更多创新。
接下来,为了让大家更好的了解AIGC产业生态体系的架构,我们将其分为上游、中游、下游,这样更好区分和理解。现在 上游多数是大厂们在做的基础模型,包含数据标注、数据平台、底层算力支持; 中游有很多模型及服务,在通用大模型、语言大模型之外,一些行业已经通过自研的方式将AIGC的能力深入到行业中应用了,会看到基于场景的优质产品出来。目前金融、医疗、零售、航天都有这样的结合; 下游看到应用层,会针对发展更加充分的内容生产、内容设计、内容分发这些场景的结合跟服务。
我也经常看到市面上组织的创客马拉松活动,大家会快速找到一个场景,用模型和代码组织生产,再快速的形成demo投入使用,去验证他的想法是不是可行的。尤其在中下游能够看到这样一群鲜活的创业者,用这样的方式去创造。不得不说AI创造了一个创造者的时代。
接下来,为大家展示一下此次最精彩的部分——AI应用案例。
第一个案例来自筷子科技,作为企业级商业AIGC协作平台,他们的服务与应用主要针对短视频生成。可以完成编拍剪投管等视频生成的全流程。这家公司使用AI的能力将生产短视频的效率提高了5-30倍,他们用AI一秒生成上百个视频脚本和分镜描述,AI混剪可以生成上百条不同的视频,预测哪些视频是更适合投放的。还可以选择抖音、小红书、视频号等多个平台发布。我播放的这个探店视频就是用AI生成的,当前有8000多个赞。可以看到AI极大的解放了视频生产的生产力,核心生产要素的增长达到了十倍速。
另一个案例来自万有引力unigravity。这个软件可以帮助服装、首饰设计师做改款和测款,将设计师的工作效率成百倍提高。还有一个使用场景,就是服装的测款。例如我是服装店店主,不知道什么产品好卖,那么我可以借助AI生成很多衣服图片和模特展示图,然后到自己的私域或者店铺先上架让用户下订单。有人喜欢再下单生产。这个过程中都不需要设计师,完全可以用AI工具调节参数,形成一个全新的设计,一种CtoB的反向定制市场就展开了。
还有一个跨境出海领域的案例,产品叫做kua.ai,一般用于亚马逊平台,并且完全贴合亚马逊卖家的痛点跟场景。在亚马逊市场上,爆款逻辑是屡试不爽的,中国卖家一直在找爆款。这种情况下,卖家可以用这款工具一键生成商品详情页、陈列页以及SEO优化等。例如我要推广女士高跟鞋这个品类的SEO,要展示产品的舒适和休闲特性,它能非常快的生成2000字英文版本的描述,生成的内容可以直接用于投放。
还有一家在电商领域的AI公司叫Fancy Tech,他们的产品可以通过商家上传一两张产品图,就可以快速生成用于广告使用的产品视频,这样的视频质量可以媲美4A广告公司,但生产视频的效率却要比4A公司快多了,目前广泛用于淘宝天猫的商品介绍视频中。
以上的这些应用案例,他们的数据在这几个月都非常好,比如筷子科技的月收入基本达到2-3倍的增长。kua.ai的产品在亚马逊平台,用19美元就可以买到,现在有上千人在付费。还有万有引力,它极大的释放了服饰设计师生产力,未来还会赋能更多小B卖家。这是我目前看到的,可以商用的AI产品,展现出AI对不同行业的巨大推动作用,而且都是从关键的场景上去做变革。
最后, 从大的趋势来看,在AI平权的时代背景下,创业机会非常大。我们认为数据+场景是关键壁垒,数据为先、场景为王;AI对产业的改变,很有可能是中国产业数智化的最后一公里。
创业黑马:对于中小企业来说,中下游的创业机会是否会多一些?
胡小婧:中游跟下游的产品会更有价值,或者说现在很多人会低估了它的价值。未来可能2~3年就没有人再说大模型这件事情了,它已经成为基础设施了,而中游和下游会更有价值,围绕场景和创新,更值得创业者投入。
创业黑马:中小企业在中下游创业的窗口期能有多久?
胡小婧:行业的速率不一样,比如工程、医疗、新能源领域,周期会慢一些。非凡在统计了大模型目前发布的产品是30多家,基本集中在大厂,但并不影响在行业或应用层做提前的布局。
创业黑马:有没有一些新的产业会应运而生?
胡小婧:可能性绝对存在,但现在还缺少基础设施。比如更智能的AI助手、任务机器人,这就会有新的发展空间和市场;还有数字人,已经能看到1万块以内就能部署自己的数字分身,成本已经打下来了。成本下降,会有更多的人使用,新的行业会诞生。
创业黑马:最后还有几个问题。对于通用大模型玩家来说,生态建设是不是非常重要?to B的产品是否会先于to C的产品到来?在产业+AI时代背景下,单一生产要素有没有可能因为AI赋能达到10倍速或者更高速率的增长?
胡小婧:通用大模型除开技术实现能力,最重要的就是生态建设,现在美国的情况是模型很多,很多都没人用。
to B的产品先于to C的产品到来,与我的判断一致。因为toC是基于完整的模型产品,目前国内还没有质量特别好的底层模型;另外 toC的综合获客成本较高,需要资本支持,没有to B变现快。
以筷子科技为例,目前的客户反馈和他们的综合测算来看,客户的生产效率提升了5—30倍。这么大的提升,解释了为什么它在现阶段受欢迎,但如果AI改变的不是整个生产要素里面非常关键的一环,可能不会带来这么明显的收益。
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