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Autore |. Yoky
E-mail |[email protected]

Verso quale tendenza si svilupperanno i prodotti di grande formato?

Come sarà la prossima applicazione dell’IA a livello nazionale?

Nel febbraio 2023 è nata ChatGPT, accendendo il concetto di AI Native ed entusiasmando una serie di imprenditori e giganti, cercando di rompere la tradizione ed esplorare nuove forme di APP indipendenti, sovvertendo l'ecosistema applicativo da cima a fondo. Tuttavia, 18 mesi dopo, abbiamo scoperto che tutto non era così veloce come immaginavamo.

Il 13 agosto, QuestMobile ha pubblicato il "Rapporto sulla ricerca ecologica sulle applicazioni di grandi modelli di intelligenza artificiale generativa 2024". In positivo, secondo i dati di monitoraggio di QuestMobile, le APP indipendenti hanno lanciato due applicazioni AI con decine di milioni di traffico di utenti: Doubao del Gruppo Douyin e Wenxinyiyan di Baidu hanno rispettivamente 27,52 milioni e 11,34 milioni. Ma sorprendentemente, l’80% del traffico di applicazioni indipendenti è inferiore a 500.000.

La ragione fondamentale è che le applicazioni AI sono enormemente diverse dall’era di Internet mobile. A quel tempo, c’erano un gran numero di esigenze insoddisfatte degli utenti sul lato mobile, che richiedevano applicazioni innovative da 0 a 1. Tuttavia, oggi, le esigenze non sono sviluppate. non la maggioranza. Volume Disegnare immagini e scrivere poesie non può rendere rapidamente "grandi" le applicazioni di intelligenza artificiale.

Questo potrebbe essere il motivo dell’improvviso aumento di un’altra forma di applicazione dell’IA. I dati di QuestMobile mostrano che il 90% delle principali app Internet implementa applicazioni IA integrate, utilizzando l’intelligenza artificiale per trasformare le esperienze di servizio esistenti e migliorare la qualità e l’efficienza nella risoluzione dei problemi. Tra questi, il numero di utenti di Zhixiaobao, l'"assistente finanziario AI" che fornisce servizi su Alipay, ha raggiunto quota 59,08 milioni, collocandosi al primo posto tra le APP indipendenti dall'IA per numero di utenti.

Questo ci fa capire che, indipendentemente dal fatto che si tratti di un'APP nativa di intelligenza artificiale o di un'intelligenza artificiale incorporata, la forma esterna del "volto" in realtà non è importante. L'intelligenza artificiale che può essere veramente utilizzata dal pubblico è la chiave per l'implementazione della tecnologia.

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L'APP indipendente dall'intelligenza artificiale non può seguire un "corso intensivo"

Guardando indietro allo sviluppo da Internet a Internet mobile, scopriamo che la piattaforma di brevi video Douyin, la piattaforma di consegna di cibo Meituan basata su LBS e WeChat e Alipay basati su smartphone sono tutti prodotti nativi mobili. Hanno creato nuove forme di prodotto e nuovi modelli di business e sono diventati rapidamente i prodotti di punta nell'era di Internet mobile.

È proprio per questo motivo che all’inizio dell’era dell’AI, l’intero settore sta esplorando la forma dell’AI Native e costruendo una versione AI della super APP.

Da un punto di vista tecnico, le applicazioni AI Native sono davvero "sexy". Possono sviluppare funzioni applicative illimitate attorno alla tecnologia AI, fornire agli utenti esperienze innovative e altamente personalizzate e avere un maggiore riconoscimento del marchio. Tale forma di prodotto crea inoltre più spazio per l’interazione intelligente e le applicazioni AI Native possono offrire un’esperienza interattiva più naturale e coinvolgente.

Ma ciò porta anche l’innovazione applicativa a un malinteso: i prodotti AI devono essere nativi affinché la tecnologia AI possa svilupparsi ulteriormente.

I fatti hanno dimostrato che la forma stessa del prodotto dell’intelligenza artificiale, che si tratti di un’APP indipendente, di un agente, di un piccolo programma o di un plug-in applicativo, non è così importante. L’importante è trovare gli scenari, i bisogni e i gruppi di utenti adeguati .

Spesso ci riferiamo alla fase attuale come "cercare chiodi con un martello", ovvero, con le capacità dell'intelligenza artificiale, la chiave sta in quali problemi può risolvere.

Nella continua evoluzione degli scenari, i GPT rilasciati alla OpenAI Developer Conference nel novembre dello scorso anno hanno portato Agent all'attenzione del pubblico. È come se incorporare un Agent potesse creare da un giorno all'altro le cosiddette applicazioni AI Native. Ma anche a causa della mancanza di supporto da parte di scenari di domanda reale, molti progetti GPT hanno dovuto purtroppo ritirarsi e persino Microsoft ha annullato direttamente il progetto GPT.

Ovviamente, dare alle APP indipendenti dall’intelligenza artificiale un “corso intensivo” sarà inevitabilmente controproducente. Il rapido follow-up e il recupero del ritardo da parte del settore renderanno le applicazioni “sempre più simili”. Secondo il rapporto QuestMoblie, i tipi di applicazioni sono altamente concentrati, che si tratti di elaborazione del linguaggio LLM, grafica di testi o generazione di video, sono concentrati nella categoria degli strumenti di produttività in vari settori.

L'omogeneità degli scenari ha portato all'omogeneità dei prodotti. Molti prodotti LLM sono quasi identici in termini di forma del prodotto, funzionalità e persino design dell'interfaccia utente.

Uno sviluppatore indipendente ci ha detto: "Le applicazioni AI si trovano ora ad affrontare una situazione in cui la soglia per la migrazione degli utenti è molto bassa. Vedete, dopo che un'APP addebita una tariffa, molti utenti ne scelgono un'altra gratuita perché le capacità dei prodotti sono omogenee. Non c’è quasi alcuna insostituibilità.”

Ancora più importante, i prodotti IA sono molto diversi dai prodotti dell’era tradizionale di Internet e di Internet mobile: hanno bisogno di apprendere ed evolversi attraverso l’uso continuo. Ciò richiede feedback dai dati degli utenti reali e un continuo perfezionamento di scenari specifici per rendere il prodotto sempre più accurato e perfetto.

Per questo motivo, la realtà è che molti prodotti di intelligenza artificiale non dispongono di una base utenti e di scenari applicativi sufficienti nelle fasi iniziali, con la conseguente incapacità di raccogliere dati sufficienti per ottimizzare il modello, con conseguenti difficoltà durante l’avvio.

Tuttavia, l’emergere di app indipendenti con decine di milioni di traffico di utenti dà anche al settore la speranza di una crescita continua. La chiave è che tutti dovrebbero minimizzare l’illusione della “soluzione rapida”, dare loro più tempo e spazio ed essere in grado di trovare nuove scoperte e modelli di business sostenibili nel mercato in continua evoluzione.

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Incorporato nella super APP, un altro canale principale per l'implementazione dell'intelligenza artificiale

Quando proviamo a creare super APP AI, dimentichiamo che abbiamo già delle super APP.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale integrata consente a tutti di vedere più possibilità per le applicazioni IA. Prendiamo ad esempio Alipay: essendo il secondo più grande ecosistema commerciale aperto in Cina, il suo numero di mini programmi supera i 4 milioni, coprendo il 90% dei commercianti nei principali settori come la vendita al dettaglio e la ristorazione. I suoi mini programmi di servizio quotidiano sono utilizzati da quasi 700 milioni persone ogni giorno. Questo enorme ecosistema fornisce uno scenario di implementazione attivo e già pronto per le applicazioni IA.

L'APP nazionale sta inoltre utilizzando le esigenze degli utenti verificate e il terreno di scenario per sviluppare prodotti IA più pratici.

Basata sulla piattaforma Alipay, la tecnologia AI di Ant tenta di implementare i "Tre maggiordomi", coprendo tre scenari di interesse pubblico: gestione finanziaria, servizi alla vita e salute medica. Grazie agli scenari di business originali e al traffico all’interno dell’ecosistema Alipay, la prima ondata di utenti è stata accolta rapidamente.

Tra questi, l'assistente intelligente di Alipay, in qualità di amministratore della vita, può aiutare gli utenti a utilizzare l'intelligenza artificiale per invocare vari servizi e completare attività quotidiane come l'acquisto di caffè e lo shopping, consentendo all'intelligenza artificiale di integrarsi nella vita delle persone più comuni. L'assistente finanziario AI "Zhi Xiaobao", disponibile online in precedenza, si concentra su domande e risposte sulla gestione finanziaria e sulla conoscenza professionale delle assicurazioni e può fornire servizi professionali come interpretazione del mercato, analisi della posizione, allocazione assicurativa e formazione sugli investimenti. Gli ultimi utenti attivi mensili hanno raggiunto 59,08 milioni, e questo ha raggiunto solo il 6,6% degli utenti dell'APP Alipay.

Essendo incorporati nell'ecosistema delle super APP, forniscono una piattaforma di atterraggio attiva e già pronta per le applicazioni AI, consentendo al volano dell'IA di girare rapidamente senza dover ripartire da zero per trovare scenari e costruire una base di utenti. D’altro canto, le capacità dell’intelligenza artificiale alimentano anche l’ecosistema, offrendo un’esperienza di servizio più intelligente e personalizzata agli utenti di super APP come Alipay.

Anche Ke Ling, anch'egli Kuaishou, fornisce un vivido esempio. Dopo che "Keling" è diventato popolare, molti utenti hanno riempito direttamente l'ecosistema di brevi video di Kuaishou dopo aver generato video tramite Keling.

Al contrario, le sfide di scenario affrontate da alcune APP indipendenti durante la loro implementazione possono essere facilmente risolte incorporando l’intelligenza artificiale nelle super APP. Le applicazioni IA integrate possono inoltre essere facilmente trasferite a diversi scenari di servizio, con costi di passaggio inferiori.

Il rapporto di QuestMobile ritiene che i plug-in delle applicazioni IA si basino su pool di traffico ecologico come le super APP per raggiungere gli utenti aziendali a basso costo e possano integrarsi rapidamente con gli scenari e le capacità aziendali esistenti all'interno dell'ecosistema. Sotto la concorrenza dell’ecosistema Internet esistente, le applicazioni IA plug-in hanno una maggiore probabilità di sfondare.

Tornando all'argomento iniziale, una delle tendenze identificate nell'implementazione di modelli di grandi dimensioni è quella di risolvere le esigenze degli utenti e i punti critici, trovare scenari di implementazione adeguati e creare modelli di business prevedibili. In sostanza, questi sono l '"interno" per l'implementazione di prodotti modello su larga scala, piuttosto che concetti di breve durata.

È prevedibile che, sia che si tratti del tentativo di APP indipendenti o della strategia di incorporare l’intelligenza artificiale nelle super APP, troveranno la strada migliore per adattarsi al mercato sui propri percorsi di esplorazione. La diversità della tecnologia e la ricchezza dell’innovazione coesisteranno, promuovendo congiuntamente lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale a livelli più profondi e in aree più ampie, consentendo a un numero maggiore di persone comuni di percepire la differenza portata dall’intelligenza artificiale.