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雷剛の白髪はアオフェイ寺院から来たものです
パブリックアカウント QbitAI

生成 AI の波の中で、シーン プレーヤーは無視されがちなグループですが、多くの場合、控えめな方法で最初にメリットを享受します。

これは海外では Microsoft と Adob​​e の両方に当てはまり、国内では Meitu (HK.1357) もこの傾向を示しています。

ヒット商品を頻繁に生み出し、「Meitu」が名詞と動詞として使われる企業として、MeituはAIの波の中で新たな姿を見せています。

モデルがあり、Sora が誕生した後、中国で配信される最初の大規模ビデオ モデルの 1 つであり、DiT アーキテクチャをアップグレードして更新した最初のモデルでした。

アプリケーションもあり、今年のイメージフェスティバルだけで6製品もリリースされました。

実績もあり、グローバルVIPユーザー数は1,000万人を超え、2023年にはAIアプリ単体の収益が1億を超え、AIに頼って大規模な利益を上げています。

しかし、これらの変化はすべて最終結果後の現象です。AI はどのようにして美しい写真を更新するのでしょうか。 MeituはAI時代にどこへ行きたいと考えていますか？全員が質問に答える必要に迫られました。

そしてウー・シンホン——Meituの創設者であり、現会長兼最高経営責任者（CEO）である彼は、自らの役割を果たしています。

Qubit の最新の対話で、Wu Xinhong 氏は Meitu の AI 機会における変化を確認し、AI の実装から得られた知識を共有しました。

彼は、AI における Meitu の役割と位置付け、そしてその出発点と最終目的地である、AI を通じてユーザーの収益を支援する製品を作成することについて繰り返し話しました。

AI時代において、「Meitu」は生産性、コスト削減、効率性、そして美しい写真を通じてユーザーがお金を稼ぐことを表す、新たな意味を持つかもしれません。

ウー・シンホンとの会話

「Meitu は常にアプリケーションの会社であり、AI の時代も同様です。」

量子ビット： Meitu は AI 時代の変化を伝えてきましたが、外部の世界からも常に「Meitu が AI を行うメリットは何ですか？」と尋ねられています。

ウー・シンホン: まず、Meitu は常にアプリケーション企業でした。2008 年に Meitu Xiuxiu の最初のバージョンをリリースしたとき、私たちはまだ PC アプリケーションの時代にあり、すぐにモバイル アプリケーションに参入し、現在は AI アプリケーションに参入しています。

本質的に、Meitu は AI アプリケーションが得意な会社です。こうした垂直シーンに参入して、すぐに収益化することができます。したがって、多くの人は Meitu をこの大規模なモデル企業に引きずり込んで比較します。つまり、なぜ OpenAI と比較する必要があるのでしょう。私たちはそれに競合するつもりはありませんでした。、中国の多くの新しい大規模モデル企業を含む、それらは本質的に同じ次元にあるわけではなく、誰もが独自の強みを持っているためです。

量子ビット：でも、大型モデルも自分で開発したんですか？

ウー・シンホン : Meitu が自社開発した大規模モデルは、製品との緊密な統合など、より極端な効果の追求など、AI アプリケーションの競争力を高めることを主な目的としています。これは実は全く誤解ではなくて、Meitu は何の役にも立たないと思っているかもしれませんが、私はもともとアプリケーションを作っていたのですが、時代全体が変わりつつあります。つまり、PC インターネット、モバイル インターネット、そして現在の AI の時代です。アプリケーションを実装して収益化するには、あらゆる分野で大きな技術的変化が必要であると言っているだけです。

大型モデルというと一般的な大型モデルを作るAGIを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、実はイメージングやデザイントラック用の縦型大型モデルを作っています。汎用大型モデルは間違いなくAGIの目標に向かっており、将来的にはスーパー頭脳を備えたAIアシスタントとなる可能性があると感じています。

私たちは、画像やビデオの生成、アプリケーションなどの垂直的なことを行いますが、将来的には、一般的な大規模モデルと相乗的な関係を築く予定です。これは、一般的な大規模モデルではすべての機能を 1 つのモデルでトレーニングできないことがわかっているためです。トレーニングと推論のコストが非常に高く、実際に生成サービスを提供する場合も非常に遅くなります。したがって、脳や中枢制御に似た汎用の大型モデルとなり、社会資源を呼び起こし、さまざまなツールを利用して課題を遂行する可能性が高い。

量子ビット: アプリケーションや製品を対象とする多くの企業は、大規模なモデルを自社で開発せず、さらに少ない投資を選択するでしょう。

ウー・シンホン : まず、既製の API があれば、それにアクセスします。私たちは協力に対して非常にオープンな会社です。そして、SoraにはオープンAPIがなく、他の国内メーカーも自主研究以前にオープンAPIを持っておらず、これらの製品は制御性やコストなどの初期段階で最適化する必要がある。 AI アプリケーション、特にイメージングの重要な分野として、ビデオはすでに多くのアプリケーション シナリオを持つ企業であるため、待ちきれないかもしれません。そのため、最初は自社で行うことしかできませんが、将来的には、適切なアプリケーションがあれば、 、ビデオなど モデルの API へのアクセスも検討します。 1 つの製品がそれ自体と複数のモデルの選択肢を提供し、ユーザーに比較する権利を与えるとさえ言えます。

実際、Adobe の PR ビデオ編集ソフトウェアは、Runway、Pika、Sora などのモデルに接続される可能性があることを以前に発表しました。実際、アプリケーションまたはツールとして、私たちはそれを非常にオープンにしています。そうでない場合は、自分たちでやらなければなりません。

さらに、なぜ大規模なモデルを自分たちで開発する必要があるのでしょうか?先ほども述べたように、製品に対する効果、信頼、そして多くの基礎知識が製品の競争力を支えます。なぜなら、実際、生成型 AI の時代には、認識の深さそれでもかなり重要です。

量子ビット：自分でやってみないと内部のノウハウが分からない？

ウー・シンホン: モデル側を自分でやらずに、一般的にいくつかの API を使用するだけの場合、知識はそれほど深くない可能性があります。苦労して徐々に知識を蓄積し、それによって競争力を向上させる必要があります。

「ハンマーで釘を探す必要はありません。AI 適用の猶予期間はわずか 2 年です。」

量子ビット：大規模なビデオモデルを最初に思いつくことができるということは、AI の能力と競争力の蓄積の反映でもあります。

ウー・シンホン : Meitu はアプリケーション会社ですが、これらのアプリケーションの多くは AI によって駆動されているため、実際には非常に有能で非常に大規模な AI ビジュアル チームがミドルエンドとバックエンドにあり、このチームは常に中国で最高であると信じています。はい、AI 機能についてはこれまであまり露出や宣伝がなかっただけです。したがって、ビデオ生成の観点から、私たちはこれを行うことができると感じています。国内チームの人々が成果を出し始めていることも誰もが目にしています。私たちは今、正しい道を歩んでいます。それは時間の問題です。私たちはそれをうまくやる能力があると信じています。

量子ビット：アプリケーションやシナリオがあり、AI人材を活かせる保証でもあるのですね？

ウー・シンホン ： Meitu には非常に優れたアプリケーションがたくさんありますが、必ずしも AI 企業が必要というわけではありません。多くの会社はハンマーを持っているかもしれないので、釘を探します。しかし、私たちはすでにそこにいます、実際、私たちはユーザーの要望が何なのか、どのような効果を達成する必要があるのか​​を知っています。。AI技術を使ってその方向に努力すれば、ユーザーが望む結果を達成することができます。 。これはすべて時間の問題であり、これが最初の、そしてより重要なポイントだと思います。

2番、技術力も国内トップクラスです。 。私たちは国際的にも多くの賞を受賞しており、いくつかのコンテストに参加しています。したがって、水平方向または垂直方向の比較において、チームはかなりの自信を持っています。 . 最先端のAIテクノロジーを使えば、他の人ができることが私たちにもできるようになります。

量子ビット ：実は私が一番興味があるのは撮影とMOKIで、美しい写真の新しい窓が開く気がします。たとえば、MOKI はビデオ クリエイター向けに特別に作成された AI ショート フィルム ワークフローで、撮影は品物を運ぶシーンの口頭放送から始まります。これにより、農家は 30 分以内に品物を運ぶビデオを作成できます。

ウー・シンホン : はい、私たちは実際に大規模な AI ビデオ モデルの実装に向けていくつかの道を模索しています。射撃でもMOKIでも、それは私たちが与えた問題解決のアイデアです。

写真撮影開始昨年の発売後、実際に 1 年以内に同様の製品のベンチマークになりました。これは、AI ワークフロー、つまり AI ワークフローの構築方法や複数の製品を個別に使用する方法を比較的早い段階で検討し、現在では 1 つの製品ですべてのニーズを解決できるようになったためです。

モキまた、私たちが大きな問題点を発見したのは、大規模なビデオ モデルのトレーニングとさまざまな AI ショート フィルムの校正を行っていたときでした。実際、大規模なビデオ モデルによって生成されたマテリアルをムービーに変換する方法はありません。またはワンクリックでストーリーを作成できます。しかし、私たちは実際に AI 短編映画を作成するために必要なすべての技術的能力を持っているので、それらを 1 つの製品に接続してみてはいかがでしょうか?

したがって、この AI ワークフローは、さまざまな垂直シナリオにおける現在の問題点の一部を解決するために使用されます。

量子ビット: この製品の撮影を開始したとき、ターゲットは口コミのブロードキャストと同じくらい細かく設定されていました。これは、製品開発とアプリケーションにおける問題点と定義を調査する能力を反映しています。

ウー・シンホン: はい、実際、アプリケーションの作成は本質的にサービスの作成と同じであり、顧客に優れたサービスを提供したい場合は、常にフィードバックを取得する必要があります。私たちは特に否定的なフィードバックを好みます 。ユーザーの苦情は厳しく叱れば叱るほど、製品を迅速に最適化するのに役立つため、私たちはそれがより価値があると考えます。

我々が考えます、AI 申請の猶予期間は 2 年のみであるべきです , それから1年が経ちました。したがって、実際には開発者にとってボーナス期間はあまり残されていません。ウィンドウ期間は徐々に終わり、トラックは徐々に飽和していき、飽和した後は実際に誰もが辞めてしまいます。今おっしゃったさまざまなエクスペリエンスについては、今後もデータに基づいて最適化を繰り返していきます。一般的に言って、それはまだ野蛮な成長の比較的広範な段階にあります。なぜなら、さまざまな分野での現在の AI アプリケーションは実際には飽和にはほど遠いため、誰もが最初は大まかで迅速な立場を取ることになるからです。

量子ビット：しばらく新しいアプリケーションをダウンロードするのが困難でしたが、最近、AIのせいで、新しいアプリケーションをダウンロードすることが多くなりました。

ウー・シンホン ：未来では、適者が徐々に生き残るでしょう。なぜなら、今多くの人が AI アプリケーションを 1 つのポイントから始めますが、より強力な製品や大企業によって簡単にカバーされてしまうからです。おそらく、これらの製品や企業はそれを攻撃するつもりはありませんが、自然にカバーしてしまうのは事実です。したがって、この AI アプリケーションを作成するときは、業界、つまり垂直シナリオに深く関与する必要があり、この深さには垂直シナリオの製品とテクノロジーが含まれており、製品とテクノロジーは十分に優れている必要があります。それから、あなたの認知力です。あなたは毎日それに膨大な時間を費やしており、あなたの知識は他の人よりも深いはずです。これはますます熾烈な競争になり、足場を築き続けると思います。多くのボーナスが流れ込んできますが、必ずしもそれぞれの利点を組み合わせているとは限りません。トレンドを追いかけている人は多いかもしれませんが、必ずしも実際の利点があるとは限りません。

量子ビット：トレンドや興奮をキャッチアップすることが重要です。

ウー・シンホン: これはまだ非常に簡単にヒットするため、私たちのイメージとデザインの軌道はすでに十分に大きく、この軌道を維持するにはさらに垂直で深くなり続ける必要があります。そうしないと、一度焦ると領域を拡大して影響を受ける可能性があります。

「ユーザーがお金を稼ぐのに役立つかどうかが、新しい製品を作るための主な基準です。」

量子ビット：やりたくないことが明確になったのでしょうか、それとも境界線を感じていますか？

ウー・シンホン: そこで今強調するのは、機能の再利用たとえば、中間エンドの機能を含む最下位レベルのモデル生成機能は、製品ごとに多くのカスタマイズされた開発が必要になるのを避けるために、さまざまな製品で再利用する必要があります。

ミドルプラットフォームモジュールなど、製品の強い共通性、つまりどのような機能を備えているかを磨き上げています。また、これらの投資を行う場合、競争において一定の優位性を得るために、より多くのユーザーにサービスを提供することでより良い収益を得る必要があります。なぜなら、どの業界も規模の経済に基づいた競争に巻き込まれているからです。

要約すると、私たちは強力な共通性を磨き、基盤となるテクノロジーとミドルエンドの機能を再利用し、ユーザーの収入と規模の観点からスケール効果を形成しており、先ほど述べた垂直シナリオと組み合わせることで、深く浸透する必要があります。

これが私たちの現在の境界線の感覚、または将来の競争力についての私たちの理解です。

量子ビット: 境界線は安定性を伝えますが、目に見える天井も表しており、多くの人は天井がないことを表現することを好みます。

ウー・シンホン : 私たちはケーキに絵を描くのが好きではない会社です。記者会見で言及された写真デザインスタジオと撮影アプリケーションのケースはすべて義烏の電子商取引販売者と楽水村の村人によってもたらされたもので、非常に本物でした。私たちは、人々が低いと考えることを恐れていません。これは大衆が必要としているものだからです。私たちは製品を創造し、社会に良いサービスを提供する会社です。会社の価値観は誠実で現実的であること、そして努力によって勝つことであるため、私たちが提示するものは私たちが心の中で考えているものです。

さて、プロダクトを作るかどうかを考えるとき、まず重要なのはユーザーがお金を稼ぐことができるかどうかです。これが前提であり、ユーザーがお金を稼ぐのを支援すれば、彼らは喜んでお金を払うようになり、そうすれば私たちもお金を稼ぐことができるのです。非常に現実的ですが、多くのユーザーが今緊急にお金を稼ぐ必要があると思います。したがって、これが製品を作ることを決めるときの最も基本的な考慮事項です。

量子ビット: これは、初期の有名な Meitu Xiuxiu や Meipai とは異なりますか? 以前は、ユーザーのニーズやインタラクティブなエンターテイメントのニーズを満たすことに重点を置いていましたが、現在はすべて生産性ツールになっていますか?

ウー・シンホン：なぜなら生成 AI は当然ながら産業に近いものになりますたとえば、Meitu Yunxiu は写真スタジオの収益を支援し、口コミ放送局を支援するために撮影を開始し、Meitu Design Studio は小規模および小規模の電子商取引販売者を支援し、実際に収益を上げ、効率を向上させることができます。業界のコスト削減と効率の向上に貢献します。

第二に、サービスコストがかかるもちろん、その多くは依然としてクラウド上にあります。もちろん、この種のエンドサイドのコンピューティング能力を使用すると、将来的には効果的にコストが削減される可能性がありますが、少なくとも現時点では、多くの AI アプリケーションはサブスクリプションや個別購入によって生成コストをカバーする必要があります。 。

したがって、業界のコスト削減と効率の向上に役立つ生産性ツールとして当然適しており、サブスクリプションによってこのコストをカバーすることもできます。

生成 AI と生産性ツールの組み合わせも必然の選択です 、少なくともビジネスモデル全体を回転させ、いわゆる成長フライホイールを回転させる必要があります。お金を稼ぐことができた場合にのみ、生産と研究への投資を返済することができます。生産や研究への投資も、先ほど触れた大型モデルや中国強化への投資と同様に、さらに大きくなります。

「売れ筋の考え方に別れを告げ、立ち止まることなく生産性と価値を競い合いましょう。」

量子ビット : AI があなたに変化をもたらしているということを、外の世界は公正に認識していると思いますか?美しい写真の上下は生成AIによって更新されています。

ウー・シンホン ：正直に言うと、公平性について一日中話す必要はありません。私のことを客観的に知る必要がありますが、実際に強力な製品を作り、良いユーザーを獲得し、収益を伸ばすことができれば、その結果を見た人々は自然にあなたに対する認識を変えるでしょう。実際、多くの人は Meitu が AI 時代に最も大きな打撃を受ける企業であると考えています。

量子ビット ：うん？誰かがあなたにそれを言いましたか？

ウー・シンホン : たとえば、Apple の AI デビュー後、なぜ Apple ユーザーは将来的に貴社の Meitu 製品を必要とするのでしょうか?ただし、AI アシスタントの深さは実際には限られており、リンクは比較的浅いため、これは深さの問題です。したがって、より深く掘り下げたい場合は、補完的な関係を築くことができます。

私達は言うAIエージェント 、すべてを単独で処理できるのではなく、特定のタスクを完了するためにさまざまなツールや機能を呼び出します。したがって、これには業界の全員が一緒に成長する必要があり、ユーザーは実際に使用される AI に対する比較的客観的な期待を徐々に確立する必要があると思います。

量子ビット: Meitu の AI 製品が爆発的に普及し始めていることに誰もが気づく時期や時期が来ると思いますか?

ウー・シンホン：私たち生成型 AI の時代に生産性ツールを作成するという選択は長期的な選択です。生産性向上ツールはそうではないからですファッション , 毎日ヒット作を出してすぐに成功できるというわけではありません。しかし、それは確かに長期的に価値のあるものであるため、私たちはその機能を蓄積し続け、製品を反復していきます。おそらくユーザーがゆっくりと蓄積され、製品の機能が向上するにつれて、徐々に良くなる段階に達するでしょう。ですから、それがいつか本当に爆発して完全に変わるというわけではありません。流水は一位を争うのではなく、流れと争う。 。私たちは必ずしも現時点でそれを手に入れて、私たちが最初であると言いたいわけではありません。

ビデオ モデルと同様に、その機能も来年には徐々に揃えられる予定です。正直に言うと、画像モデルは最初は Midjourney よりもはるかに進んでいますが、その後は機能に大きな差がなくなるでしょう。またはアプリケーションを実装する方法とそれを収益化する方法です。そのため、私たちは目立たずに物事を遂行し、業界でどのようにリーダーになりたいかについて意図的に話すことはありません。実際、これは重要ではありません。

量子ビット：今、あなたはとても穏やかな心を持っています。美しい写真が強調されています。今、格差を感じていますか？

ウー・シンホン：いいえ、今は良い精神状態です。私たちはユーザーが価値を創造できるよう支援したいと考えています 、私たちはこれが正しいことであると信じていますが、比較的長期的なものです。繰り返しになりますが、生成型 AI の時代の生産性ツールになることを選択したのですから、継続的で比較的長い初期段階に耐えることができなければなりませんし、C エンドの製品を作るという過去の惰性的な考え方から脱却する必要があります。そして熱いヒット曲。

これは本質的に 2 つのものの間の関係であるため、私たちは現在、適切な業界、適切な使用シナリオ、および適切なターゲット ユーザー グループを探しており、この製品を強化し、彼らに適切にサービスを提供し続けます。私たちは他のことを追求するつもりはありませんし、訪れたすべての機会を必ずしも実行するとは限りません。ただ最善を尽くしてください。

撮影を開始する場合でも、写真スタジオを設計する場合でも、このコンセプトの下にあります。それらはすべて非常に順調に開発されており、ユーザーの収入は急速に増加しています。これが価値、本当の価値です。