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大型モデルの製品はどのような方向に発展していくのでしょうか？

次の国家レベルの AI アプリケーションはどのようなものになるでしょうか?

2023 年 2 月に ChatGPT が誕生し、AI ネイティブの概念に火をつけ、多くの起業家や巨人を興奮させ、伝統を打破して新しい形の独立した APP を模索し、アプリケーション エコシステムを上から下まで破壊しようとしました。しかし、18 か月後、すべてが想像したほど速くないことがわかりました。

QuestMobileは8月13日、「2024年生成AI大規模モデル応用生態調査報告書」を公開した。 QuestMobile の監視データによると、独立系 APP は 2 つの AI アプリケーションを開始し、Douyin Group の Doubao と Baidu の Wenxinyiyan はそれぞれ 2,752 万と 1,134 万のユーザー トラフィックを抱えています。しかし驚くべきことに、独立したアプリケーションのトラフィックの 80% は 500,000 未満です。

根本的な理由は、AI アプリケーションがモバイル インターネット時代とは大きく異なるためです。当時、モバイル側には満たされていないユーザー ニーズが数多く存在し、0 から 1 への革新的なアプリケーションが求められていました。しかし、現在では未開発のニーズが存在します。ボリューム 絵を描いたり、詩を書いたりするだけでは、AI アプリケーションをすぐに「大きく」することはできません。

これが、別の形式の AI アプリケーションが突然台頭する理由である可能性があります。 QuestMobile のデータによると、トップのインターネット アプリの 90% が組み込み AI アプリケーションを導入し、AI を使用して既存のサービス エクスペリエンスを変革し、問題解決の品質と効率を向上させています。その中で、Alipay上でサービスを提供する「AI金融アシスタント」であるZhixiaabaoのユーザー数は5,908万人に達し、ユーザー数の点でAI独立アプリの中で第1位となった。

このことから、独立したAIネイティブAPPであれ、組み込み型AIであれ、実際には「顔」という外形は重要ではなく、真に公衆が利用できるAIこそが技術実装の鍵であることが分かる。

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AI に依存しない APP は「短期集中コース」を受講できません

インターネットからモバイル インターネットへの発展を振り返ると、ショートビデオ プラットフォームの Douyin、LBS ベースのフードデリバリー プラットフォームの Meituan、スマートフォン ベースの WeChat と Alipay はすべてモバイル ネイティブの製品であることがわかります。これらは新しい製品形態と新しいビジネス モデルを生み出し、すぐにモバイル インターネット時代のトップ製品になりました。

だからこそ、AI時代の幕開けに業界全体がAIネイティブの形を模索し、AI版スーパーAPPを構築しようとしているのです。

技術的な観点から見ると、AI ネイティブ アプリケーションは、AI テクノロジーを中心に無制限のアプリケーション機能を開発し、高度にパーソナライズされた斬新なエクスペリエンスをユーザーに提供し、より強力なブランド認知を得ることができます。このような製品形態は、インテリジェントなインタラクションのためのより多くのスペースも生み出し、AI ネイティブ アプリケーションはより自然で没入型のインタラクティブ エクスペリエンスを実現できます。

しかし、それはアプリケーションのイノベーションにも誤解をもたらします。AI テクノロジーがさらに発展するには、AI 製品はネイティブでなければならないということです。

AI 自体の製品形式は、独立した APP、エージェント、小さなプログラム、アプリケーション プラグインのいずれであっても、それほど重要ではなく、適切なシナリオ、ニーズ、ユーザー グループを見つけることが重要であることが事実によって証明されています。 。

現段階を「ハンマーで釘を探す」とよく言いますが、AIの能力によってどのような問題を解決できるかが鍵となります。

シナリオの継続的なブレークスルーの中で、昨年 11 月の OpenAI 開発者カンファレンスでリリースされた GPT により、エージェントが世間に注目されるようになりました。エージェントを組み込むことで、いわゆる AI ネイティブ アプリケーションを一夜にして作成できるかのようです。しかし、実際の需要シナリオからのサポートが不足しているため、多くの GPT プロジェクトは悲しいことに撤退しなければならず、マイクロソフトさえも GPT プロジェクトを直接キャンセルしました。

AI に依存しない APP に「短期集中コース」を与えることは、必然的に逆効果になることは明らかです。業界の急速なフォローアップと追いつきにより、アプリケーションは「ますます似たもの」になります。 QuestMoblie のレポートによると、アプリケーションの種類は、LLM 言語処理、テキスト グラフィックス、ビデオ生成など、さまざまな業界の生産性ツールのカテゴリに集中しています。

シナリオの均一性は、製品の均一性につながります。多くの LLM 製品は、製品の形式、機能、さらには UI デザインの点でもほぼ同一です。

ある独立系開発者は、「現在、AI アプリケーションは、ユーザーの移行の敷居が非常に低い状況に直面しています。製品の機能が均一であるため、APP が有料になった後、多くのユーザーは無料の別のアプリを選択します。」かけがえのないものはほとんどありません。」

さらに重要なことは、AI 製品は従来のインターネットやモバイル インターネット時代の製品とは大きく異なり、継続的な使用を通じて学習し、進化する必要があるということです。これには、実際のユーザーデータからのフィードバックと、製品の正確性と完璧性を高めるために特定のシナリオを継続的に磨き上げる必要があります。

このため、多くの AI 製品では初期段階で十分なユーザー ベースやアプリケーション シナリオが不足しており、モデルを最適化するための十分なデータを収集できず、導入が困難になっているのが現実です。

しかし、数千万のユーザートラフィックを持つ独立したアプリの出現は、業界に継続的な成長への期待を与えています。重要なのは、誰もが「すぐに解決できる」という幻想を軽視し、より多くの時間とスペースを与え、絶え間なく変化する市場で新たなブレークスルーと持続可能なビジネスモデルを見つけられるようにすることです。

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AI 実装のもう 1 つの主要なチャネルであるスーパー APP に組み込まれています

AI スーパー APP を作成しようとすると、すでにスーパー APP があることを忘れてしまいます。

組み込み AI の台頭により、誰もが AI アプリケーションのさらなる可能性を認識できるようになりました。 Alipay を例に挙げると、中国で 2 番目に大きい商用オープン エコシステムとして、そのミニ プログラムの数は 400 万を超え、小売やケータリングなどの主要産業の加盟店の 90% をカバーしており、そのデイリー サービス ミニ プログラムは 7 億人近くに利用されています。毎日人々。この巨大なエコシステムは、AI アプリケーションのための既成のアクティブな実装シナリオを提供します。

National APP は、検証済みのユーザー ニーズとシナリオの土壌を活用して、より実用的な AI 製品を開発しています。

Alipay プラットフォームに基づいた Ant の AI テクノロジーは、財政管理、生活サービス、医療健康という 3 つの公共の焦点シナリオをカバーする「スリー バトラー」の実装を試みます。 Alipay エコシステム内の独自のビジネス シナリオとトラフィックのおかげで、ユーザーの第一波はすぐに歓迎されました。

その中で、Alipay のインテリジェント アシスタントは、ライフ スチュワードとして、ユーザーが AI を使用してさまざまなサービスを呼び出し、コーヒーを買ったり買い物をしたりするなどの日常業務を完了できるように支援し、AI をより一般的な人々の生活に統合することを可能にします。先にオンライン化されたAI金融アシスタント「Zhi Xiaabao」は、財務管理と保険の専門知識の質問と回答に焦点を当てており、市場の解釈、ポジション分析、保険の割り当て、投資教育などの専門的なサービスを提供できます。は5,908万人に達しましたが、これはAlipay APPユーザーの6.6％にのみ到達しています。

スーパー APP エコシステムに組み込まれることで、AI アプリケーション用の既製のアクティブな着陸プラットフォームが提供され、シナリオを見つけてユーザー ベースを構築するためにゼロから開始する必要がなく、AI フライホイールを素早く回転させることができます。一方で、AI 機能はエコシステムにもフィードバックし、Alipay などのスーパー APP のユーザーに、よりインテリジェントでパーソナライズされたサービス エクスペリエンスをもたらします。

同じ快首である柯玲氏も鮮やかな例を示しています。 「Keling」が人気を博した後、多くのユーザーが Keling を通じてビデオを生成し、Kuaishou のショートビデオ エコシステムを直接満たしました。

対照的に、一部の独立した APP が実装中に直面するシナリオの課題は、スーパー APP に AI を組み込むことで簡単に解決できます。組み込み AI アプリケーションは、スイッチング コストを抑えて、さまざまなサービス シナリオにスムーズに移行することもできます。

QuestMobile のレポートでは、AI アプリケーション プラグインは、スーパー APP などのエコロジカル トラフィック プールに依存して低コストでビジネス ユーザーに到達し、エコシステム内の既存のビジネス シナリオや機能と迅速に統合できると考えています。既存のインターネット エコシステムの競争下では、プラグイン AI アプリケーションが突破口を開く可能性が高くなります。

冒頭のトピックに戻りますが、大規模モデルの実装で特定された傾向の 1 つは、ユーザーのニーズと問題点を解決し、適切な実装シナリオを見つけて、予測可能なビジネス モデルを作成することです。本質的に、これらは短命なコンセプトではなく、大規模なモデル製品を実装するための「内部」です。

独立したAPPの試みであれ、スーパーAPPにAIを組み込む戦略であれ、彼らは独自の探求の道で市場に適応するための最善の道を見つけるだろうと予測できます。テクノロジーの多様性とイノベーションの豊かさが共存し、AI アプリケーションのより深いレベルとより広い領域への開発を共同で促進し、より多くの一般の人々が AI によってもたらされる違いを感じることができるようになります。