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¿Hacia qué tipo de tendencia se desarrollarán los productos de modelos grandes?

¿Cómo será la próxima aplicación de IA a nivel nacional?

En febrero de 2023, nació ChatGPT, que encendió el concepto de IA nativa y entusiasmó a varios empresarios y gigantes, tratando de romper la tradición y explorar nuevas formas de aplicaciones independientes, subvirtiendo el ecosistema de aplicaciones de arriba a abajo. Sin embargo, 18 meses después, descubrimos que no todo fue tan rápido como imaginamos.

El 13 de agosto, QuestMobile publicó el "Informe de investigación ecológica de aplicaciones de modelos grandes de IA generativa 2024". Positivamente, según los datos de monitoreo de QuestMobile, las aplicaciones independientes han lanzado dos aplicaciones de inteligencia artificial con decenas de millones de tráfico de usuarios: Douyin Group y Wenxinyiyan de Baidu tienen 27,52 millones y 11,34 millones respectivamente. Pero, sorprendentemente, el 80% del tráfico de aplicaciones independientes es inferior a 500.000.

La razón fundamental es que las aplicaciones de IA son enormemente diferentes de la era de Internet móvil. En ese momento, había una gran cantidad de necesidades de usuarios no satisfechas en el lado móvil, que requerían aplicaciones innovadoras de 0 a 1. Sin embargo, hoy en día, las necesidades no están desarrolladas. no la mayoría. Volumen Dibujar y escribir poemas no puede hacer que las aplicaciones de IA sean "grandes" rápidamente.

Esta puede ser la razón del repentino surgimiento de otra forma de aplicación de IA. Los datos de QuestMobile muestran que el 90% de las principales aplicaciones de Internet están implementando aplicaciones de IA integradas, utilizando IA para transformar las experiencias de servicio existentes y mejorar la calidad y la eficiencia en la resolución de problemas. Entre ellos, el número de usuarios de Zhixiaobao, el "asistente financiero de IA" que proporciona servicios en Alipay, alcanzó los 59,08 millones, ocupando el primer lugar entre las aplicaciones independientes de IA en términos de número de usuarios.

Esto nos hace darnos cuenta de que ya sea una aplicación nativa de IA independiente o una IA integrada, la forma externa de "cara" en realidad no es importante. La IA que realmente pueda ser utilizada por el público es la clave para la implementación de la tecnología.

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La aplicación independiente de IA no puede realizar un "curso intensivo"

Si analizamos retrospectivamente el desarrollo de Internet a Internet móvil, encontramos que la plataforma de videos cortos Douyin, la plataforma de entrega de alimentos Meituan basada en LBS y WeChat y Alipay basados ​​en teléfonos inteligentes son todos productos nativos de dispositivos móviles. Crearon nuevas formas de productos y nuevos modelos de negocio, y rápidamente se convirtieron en los principales productos de la era de Internet móvil.

Es precisamente por esta razón que al comienzo de la era de la IA, toda la industria está explorando la forma de AI Native y creando una versión AI de la súper aplicación.

Desde un punto de vista técnico, las aplicaciones nativas de IA son realmente "atractivas". Pueden desarrollar funciones de aplicación ilimitadas en torno a la tecnología de IA, brindar a los usuarios experiencias novedosas y altamente personalizadas y tener un mayor reconocimiento de marca. Esta forma de producto también crea más espacio para la interacción inteligente, y las aplicaciones nativas de IA pueden lograr una experiencia interactiva más natural e inmersiva.

Pero también lleva la innovación de aplicaciones a un malentendido: los productos de IA deben ser nativos para que la tecnología de IA pueda seguir desarrollándose.

Los hechos han demostrado que la forma del producto de la IA en sí, ya sea una aplicación independiente, un agente, un pequeño programa o un complemento de aplicación, no es tan importante. Lo importante es encontrar los escenarios, las necesidades y los grupos de usuarios adecuados. .

A menudo nos referimos a la etapa actual como "buscar clavos con un martillo", es decir, con las capacidades de la IA, la clave está en qué problemas puede resolver.

En el continuo avance de escenarios, los GPT lanzados en la Conferencia de Desarrolladores OpenAI en noviembre del año pasado llevaron al Agente a la atención del público. Es como si incorporar un Agente pudiera crear las llamadas aplicaciones nativas de IA de la noche a la mañana. Pero también debido a la falta de apoyo de los escenarios de demanda real, muchos proyectos de GPT tuvieron que retirarse lamentablemente, e incluso Microsoft canceló directamente el proyecto de GPT.

Obviamente, darle un "curso intensivo" a las aplicaciones independientes de IA será inevitablemente contraproducente. El rápido seguimiento y puesta al día de la industria hará que las aplicaciones sean "cada vez más similares". Según el informe de QuestMoblie, los tipos de aplicaciones están muy concentrados, ya sea procesamiento de lenguaje LLM, gráficos de texto o generación de video, se concentran en la categoría de herramientas de productividad en diversas industrias.

La homogeneidad de escenarios ha llevado a la homogeneidad de productos. Muchos productos LLM son casi idénticos en términos de forma, capacidades e incluso diseño de interfaz de usuario.

Un desarrollador independiente nos dijo: "Las aplicaciones de IA ahora enfrentan una situación en la que el umbral para la migración de usuarios es muy bajo. Verás, después de que una aplicación cobra una tarifa, muchos usuarios eligen otra que es gratuita porque las capacidades de los productos son homogéneas. Casi no hay irremplazabilidad”.

Más importante aún, los productos de IA son muy diferentes de los productos de la era tradicional de Internet y de Internet móvil: necesitan aprender y evolucionar mediante el uso continuo. Esto requiere retroalimentación de datos reales del usuario y un pulido continuo de escenarios específicos para que el producto sea cada vez más preciso y perfecto.

Debido a esto, la realidad es que muchos productos de IA carecen de una base de usuarios y escenarios de aplicación suficientes en las primeras etapas, lo que resulta en la incapacidad de recopilar suficientes datos para optimizar el modelo, lo que genera dificultades para comenzar.

Sin embargo, la aparición de aplicaciones independientes con decenas de millones de tráfico de usuarios también da a la industria esperanzas de un crecimiento continuo. La clave es que todos deberían restar importancia a la ilusión de una "solución rápida", darles más tiempo y espacio y ser capaces de encontrar nuevos avances y modelos de negocio sostenibles en un mercado en constante cambio.

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Integrada en una súper aplicación, otro canal principal para la implementación de IA

Cuando intentamos crear súper aplicaciones de IA, olvidamos que ya tenemos súper aplicaciones.

El auge de la IA integrada permite que todos vean más posibilidades para las aplicaciones de IA. Tomemos como ejemplo a Alipay, el segundo ecosistema comercial abierto más grande de China, y su número de miniprogramas supera los 4 millones, cubriendo el 90% de los comerciantes en industrias importantes como el comercio minorista y la restauración. Sus miniprogramas de servicio diario son utilizados por casi 700 millones. gente todos los días. Este enorme ecosistema proporciona un escenario de implementación activo y listo para usar para aplicaciones de IA.

National APP también está utilizando sus necesidades de usuario verificadas y su escenario para desarrollar productos de IA más prácticos.

Basada en la plataforma Alipay, la tecnología de inteligencia artificial de Ant intenta implementar los "Tres mayordomos", que cubren tres escenarios de enfoque público: gestión financiera, servicios de vida y salud médica. Gracias a los escenarios comerciales originales y al tráfico dentro del ecosistema Alipay, la primera ola de usuarios fue rápidamente bienvenida.

Entre ellos, el asistente inteligente de Alipay, como administrador de la vida, puede ayudar a los usuarios a utilizar la IA para invocar diversos servicios y completar tareas diarias como comprar café y hacer compras, permitiendo que la IA se integre en la vida de la gente más común. El asistente financiero de IA "Zhi Xiaobao" que estuvo en línea anteriormente se centra en preguntas y respuestas sobre gestión financiera y conocimientos profesionales de seguros, y puede proporcionar servicios profesionales como interpretación de mercado, análisis de posiciones, asignación de seguros y educación sobre inversiones. han llegado a 59,08 millones, y esto solo ha llegado al 6,6% de los usuarios de la aplicación Alipay.

Al estar integrados en el ecosistema de súper aplicaciones, proporcionan una plataforma de aterrizaje activa y lista para usar para aplicaciones de IA, lo que permite que el volante de IA gire rápidamente sin tener que empezar desde cero para encontrar escenarios y construir una base de usuarios. Por otro lado, las capacidades de IA también retroalimentan el ecosistema, brindando una experiencia de servicio más inteligente y personalizada a los usuarios de súper aplicaciones como Alipay.

Ke Ling, que también es Kuaishou, también proporciona un vívido ejemplo. Después de que "Keling" se hizo popular, muchos usuarios llenaron directamente el ecosistema de videos cortos de Kuaishou después de generar videos a través de Keling.

Por el contrario, los desafíos de escenarios que enfrentan algunas aplicaciones independientes durante su implementación se pueden resolver fácilmente incorporando inteligencia artificial en las súper aplicaciones. Las aplicaciones de IA integradas también se pueden migrar sin problemas a diferentes escenarios de servicio, con menores costos de cambio.

El informe de QuestMobile cree que los complementos de aplicaciones de IA dependen de grupos de tráfico ecológicos, como las súper aplicaciones, para llegar a los usuarios comerciales a bajo costo y pueden integrarse rápidamente con escenarios y capacidades comerciales existentes dentro del ecosistema. Bajo la competencia del ecosistema de Internet existente, las aplicaciones de IA enchufables tienen una mayor probabilidad de triunfar.

Volviendo al tema del principio, una de las tendencias identificadas en la implementación de grandes modelos es resolver las necesidades y puntos débiles de los usuarios, encontrar escenarios de implementación adecuados y crear modelos de negocio predecibles. En esencia, estos son el "interior" para la implementación de productos modelo a gran escala, más que conceptos de corta duración.

Es previsible que ya sea el intento de aplicaciones independientes o la estrategia de incorporar IA en súper aplicaciones, encontrarán el mejor camino para adaptarse al mercado en sus propios caminos de exploración. La diversidad de tecnología y la riqueza de la innovación coexistirán, promoviendo conjuntamente el desarrollo de aplicaciones de IA a niveles más profundos y áreas más amplias, permitiendo que más personas comunes y corrientes sientan la diferencia que aporta la IA.