новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Автор |
Электронная почта | [email protected]

В каком направлении будет развиваться крупногабаритная модельная продукция?

Как будет выглядеть следующее приложение ИИ национального уровня?

В феврале 2023 года родился ChatGPT, положивший начало концепции AI Native и воодушевивший ряд предпринимателей и гигантов, пытающихся сломать традицию и исследовать новые формы независимых приложений, подрывая экосистему приложений сверху донизу. Однако спустя 18 месяцев мы обнаружили, что все было не так быстро, как представлялось.

13 августа компания QuestMobile опубликовала «Отчет об экологических исследованиях приложений больших моделей генеративного искусственного интеллекта за 2024 год». Положительным моментом является то, что, согласно данным мониторинга QuestMobile, независимые приложения запустили два приложения искусственного интеллекта с десятками миллионов пользовательского трафика: Doubao от Douyin Group и Wenxinyyan от Baidu имеют 27,52 миллиона и 11,34 миллиона соответственно. Но что удивительно, 80% трафика независимых приложений составляет менее 500 000.

Основная причина заключается в том, что приложения искусственного интеллекта сильно отличаются от эпохи мобильного Интернета. В то время существовало большое количество неудовлетворенных потребностей пользователей на мобильной стороне, требующих инновационных приложений от 0 до 1. Однако сегодня неразвитые потребности остаются. не большинство. Рисование изображений и написание стихов не могут быстро сделать приложения ИИ «большими».

Это может быть причиной внезапного появления другой формы применения ИИ. Данные QuestMobile показывают, что 90% ведущих интернет-приложений развертывают встроенные приложения искусственного интеллекта, используя искусственный интеллект для преобразования существующего опыта обслуживания и повышения качества и эффективности решения проблем. Среди них число пользователей Zhixiaobao, «финансового помощника с искусственным интеллектом», предоставляющего услуги на Alipay, достигло 59,08 миллиона, заняв первое место среди независимых от искусственного интеллекта приложений по количеству пользователей.

Это заставляет нас осознать, что независимо от того, является ли это независимым приложением на основе искусственного интеллекта или встроенным искусственным интеллектом, внешняя форма «лица» на самом деле не важна. Искусственный интеллект, который действительно может использоваться общественностью, является ключом к внедрению технологии.

1

Независимое от искусственного интеллекта приложение не может пойти «ускоренным курсом»

Оглядываясь назад на развитие от Интернета к мобильному Интернету, мы обнаруживаем, что платформа коротких видео Douyin, платформа доставки еды на базе LBS Meituan, а также WeChat и Alipay на базе смартфонов — все это продукты, ориентированные на мобильные устройства. Они создали новые формы продуктов и новые бизнес-модели и быстро стали лучшими продуктами в эпоху мобильного Интернета.

Именно по этой причине в начале эры искусственного интеллекта вся индустрия изучает форму AI Native и создает AI-версию суперприложения.

С технической точки зрения приложения AI Native действительно «привлекательны». Они могут разрабатывать неограниченные функции приложений на основе технологии искусственного интеллекта, предоставлять пользователям высоко персонализированный и новый опыт и иметь более высокую узнаваемость бренда. Такая форма продукта также создает больше места для интеллектуального взаимодействия, а приложения AI Native могут обеспечить более естественный и захватывающий интерактивный опыт.

Но это также приводит к неправильному пониманию инноваций в области приложений: продукты ИИ должны быть нативными, чтобы технология ИИ могла развиваться дальше.

Факты доказали, что форма продукта самого ИИ, будь то независимое приложение, агент, небольшая программа или плагин приложения, не так уж важна. Важно найти подходящие сценарии, потребности и группы пользователей. .

Мы часто называем текущий этап «поиском гвоздей молотком», то есть с возможностями ИИ ключ лежит в том, какие проблемы он может решить.

В результате непрерывного развития сценариев GPT, представленные на конференции разработчиков OpenAI в ноябре прошлого года, привлекли внимание общественности к агенту. Это похоже на то, как если бы встраивание агента могло создать так называемые приложения AI Native за одну ночь. Но также из-за отсутствия поддержки со стороны реальных сценариев спроса многие проекты GPT были вынуждены отказаться, и даже Microsoft напрямую отменила проект GPT.

Очевидно, что «ускоренный курс» независимого от искусственного интеллекта приложения неизбежно будет контрпродуктивным. Быстрое развитие отрасли и догоняющее развитие сделают приложения «все более и более похожими». Согласно отчету QuestMoblie, типы приложений очень концентрированы, будь то обработка языка LLM, текстовая графика или создание видео, они сосредоточены в категории инструментов повышения производительности в различных отраслях.

Однородность сценариев привела к однородности продуктов. Многие продукты LLM практически идентичны с точки зрения формы продукта, возможностей и даже дизайна пользовательского интерфейса.

Независимый разработчик рассказал нам: «Приложения ИИ сейчас сталкиваются с ситуацией, когда порог миграции пользователей очень низок. Видите ли, после того, как приложение взимает плату, многие пользователи выбирают другое бесплатное приложение, поскольку возможности продуктов однородны. Незаменимых почти нет».

Что еще более важно, продукты искусственного интеллекта сильно отличаются от продуктов эпохи традиционного Интернета и мобильного Интернета: им необходимо учиться и развиваться посредством постоянного использования. Это требует обратной связи с реальными пользовательскими данными и постоянной доработки конкретных сценариев, чтобы сделать продукт все более точным и совершенным.

Из-за этого реальность такова, что многим продуктам искусственного интеллекта на ранних стадиях не хватает достаточной пользовательской базы и сценариев применения, что приводит к невозможности собрать достаточно данных для оптимизации модели, что приводит к трудностям при начале работы.

Однако появление независимых приложений с десятками миллионов пользовательского трафика также дает отрасли надежду на дальнейший рост. Ключевым моментом является то, что каждый должен преуменьшить иллюзию «быстрого решения», дать им больше времени и пространства и иметь возможность находить новые прорывы и устойчивые бизнес-модели на постоянно меняющемся рынке.

1

Встроен в супер-приложение, еще один основной канал внедрения ИИ.

Когда мы пытаемся создать суперприложения ИИ, мы забываем, что у нас уже есть суперприложения.

Развитие встроенного ИИ позволяет каждому увидеть больше возможностей для приложений ИИ. Возьмем, к примеру, Alipay. Это вторая по величине коммерческая открытая экосистема в Китае. Количество мини-программ превышает 4 миллиона, охватывая 90% торговцев в таких основных отраслях, как розничная торговля и общественное питание. Ее ежедневными мини-программами обслуживания пользуются почти 700 миллионов человек. люди каждый день. Эта огромная экосистема предоставляет готовый и активный сценарий реализации приложений ИИ.

National APP также использует проверенные потребности пользователей и почву для разработки более практичных продуктов искусственного интеллекта.

Основанная на платформе Alipay, технология искусственного интеллекта Ant пытается реализовать «Трех дворецких», охватывающих три сценария общественного внимания: финансовый менеджмент, жизнеобеспечение и медицинское здравоохранение. Благодаря оригинальным бизнес-сценариям и трафику внутри экосистемы Alipay первая волна пользователей была быстро встречена.

Среди них интеллектуальный помощник Alipay, выступающий в роли управляющего жизнью, который может помочь пользователям использовать ИИ для вызова различных сервисов и выполнения повседневных задач, таких как покупка кофе и покупки, что позволяет ИИ интегрироваться в жизнь большего числа обычных людей. Финансовый помощник с искусственным интеллектом «Чжи Сяобао», который появился в сети ранее, фокусируется на вопросах и ответах на профессиональные знания в области финансового управления и страхования и может предоставлять профессиональные услуги, такие как интерпретация рынка, анализ позиций, распределение страховок и обучение инвестициям. Последние ежемесячные активные пользователи. достигли 59,08 миллиона, и это только 6,6% пользователей приложения Alipay.

Будучи встроенными в экосистему суперприложений, они предоставляют готовую и активную посадочную платформу для приложений ИИ, позволяя маховику ИИ быстро вращаться без необходимости начинать с нуля для поиска сценариев и создания пользовательской базы. С другой стороны, возможности искусственного интеллекта также поддерживают экосистему, предоставляя более интеллектуальные и персонализированные услуги пользователям суперприложений, таких как Alipay.

Кэ Лин, он же Куайшоу, также является ярким примером. После того, как «Keling» стал популярным, многие пользователи напрямую заполнили экосистему коротких видео Kuaishou после создания видеороликов с помощью Keling.

Напротив, проблемы сценариев, с которыми сталкиваются некоторые независимые приложения во время их внедрения, могут быть легко решены путем внедрения ИИ в суперприложения. Встроенные приложения искусственного интеллекта также можно плавно перенести на другие сценарии обслуживания с меньшими затратами на переключение.

В отчете QuestMobile утверждается, что плагины приложений искусственного интеллекта полагаются на экологические пулы трафика, такие как суперприложения, для охвата бизнес-пользователей с низкими затратами и могут быстро интегрироваться с существующими бизнес-сценариями и возможностями в рамках экосистемы. В условиях конкуренции существующей интернет-экосистемы подключаемые приложения искусственного интеллекта имеют более высокую вероятность прорыва.

Возвращаясь к теме, изложенной в начале, одна из тенденций, выявленных при внедрении больших моделей, заключается в решении потребностей и болевых точек пользователей, поиске подходящих сценариев реализации и создании предсказуемых бизнес-моделей. По сути, это «изнутри» для реализации масштабных модельных продуктов, а не недолговечных концепций.

Можно предвидеть, что будь то попытка создания независимых приложений или стратегия внедрения ИИ в суперприложения, они найдут лучший путь адаптации к рынку на своих собственных путях исследования. Разнообразие технологий и богатство инноваций будут сосуществовать, совместно продвигая разработку приложений ИИ на более глубокие уровни и в более широкие области, позволяя большему количеству обычных людей почувствовать разницу, которую приносит ИИ.