在人工智能的浪潮中，AIGC正逐漸成為創(chuàng)新的前沿。然而，AI創(chuàng)業(yè)者在追求技術(shù)突破的同時(shí)，如何確保他們的產(chǎn)品能夠滿足市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)商業(yè)成功？本文深入探討了AIGC的PMF產(chǎn)品市場(chǎng)契合度，分析了當(dāng)前AI大模型的商業(yè)化現(xiàn)狀，并提出了評(píng)估AI大模型PMF的標(biāo)準(zhǔn)和策略，為AI創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的指導(dǎo)。

在知乎有個(gè)關(guān)于AI的問(wèn)題：AI創(chuàng)業(yè)者是追求遙遠(yuǎn)卻璀璨的通用人工智能（AGI）理想，還是腳踏實(shí)地，產(chǎn)品向市場(chǎng)“妥協(xié)”（PMF）？

資本時(shí)代，答案可想而知。所以，我們今天要聊的話題正是：AIGC的PMF。

一、什么是PMF？

PMF一般是”Product-Market Fit”的縮寫(xiě)，意為”產(chǎn)品市場(chǎng)契合度”。這是一個(gè)關(guān)鍵的商業(yè)概念，由風(fēng)險(xiǎn)投資家Marc Andreessen在2007年提出，并成為許多創(chuàng)業(yè)企業(yè)追求的目標(biāo)，指的是產(chǎn)品能夠滿足目標(biāo)市場(chǎng)的需求并且具有吸引力，從而實(shí)現(xiàn)銷售和市場(chǎng)接受度的理想狀態(tài)。當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品與市場(chǎng)契合時(shí)，它就能夠吸引并保留用戶，實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)和盈利。

在甲子光年最新發(fā)布的《中國(guó)AIGC行業(yè)應(yīng)用價(jià)值研究報(bào)告》中，對(duì)PMF又做了另一種視角的理解，將Market（市場(chǎng)）變成Model（模型），無(wú)疑非常契合AIGC當(dāng)前的應(yīng)用和發(fā)展，先有Model然后才有Market。

二、國(guó)內(nèi)AI大模型商業(yè)化現(xiàn)狀

據(jù)華金證券研報(bào)統(tǒng)計(jì)，截至今年5月，國(guó)內(nèi)已經(jīng)推出超過(guò)300個(gè)大模型。10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型在今年3月也已經(jīng)超過(guò)100個(gè)。不過(guò)這些模型都普遍面臨一個(gè)問(wèn)題：盈利模式尚不清晰，落地應(yīng)用仍待破局。

換句話說(shuō)，絕大部分AI大模型還處于研發(fā)打磨階段，離商業(yè)化應(yīng)用還有一段距離。主要的原因是：

• AI大模型在實(shí)際解決問(wèn)題中仍存在許多不足之處，同時(shí)高昂的費(fèi)用讓許多傳統(tǒng)企業(yè)不敢輕易入局；
• 缺乏落地的應(yīng)用場(chǎng)景和真實(shí)有效的數(shù)據(jù)訓(xùn)練又導(dǎo)致了AI大模型無(wú)法有效匹配市場(chǎng)需求。

這兩點(diǎn)形成了一個(gè)惡性的循環(huán)，成為當(dāng)下AI大模型難以打破的商業(yè)化困境。

從用戶側(cè)或許更能說(shuō)明白當(dāng)前AI大模型商業(yè)化的現(xiàn)狀：難用、貴。

三、什么樣的AI大模型更符合當(dāng)前市場(chǎng)？

當(dāng)前，關(guān)于AI商業(yè)化主要有兩種主流的形式，一種是TO B，將AI技術(shù)集成到傳統(tǒng)產(chǎn)品中并提供垂直定制服務(wù)；一種是TO C，向個(gè)人用戶提供生產(chǎn)力解放工具，并以付費(fèi)訂閱模式變現(xiàn)。

在TO B市場(chǎng)，各大企業(yè)級(jí)系統(tǒng)服務(wù)商如BAT均已紛紛入局；在TO C市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)還沒(méi)有一家能夠超越Open AI。不過(guò)ToB和ToC并沒(méi)有完全的界限，在最近落幕的2024世界人工智能大會(huì)上李彥宏就講到：“我們要避免掉入超級(jí)應(yīng)用陷阱，覺(jué)得一定要出一個(gè)DAU10億的App才叫成功?！边@也反映了百度大模型現(xiàn)階段的重心或許更偏向于B端。同時(shí)，月之暗面創(chuàng)始人楊植麟曾也表示：“我們To B倒也不是說(shuō)完全不做，但是我們可能最主要的肯定還是會(huì)去聚焦和發(fā)力這個(gè)C端。”，也沒(méi)有否定月之暗面未來(lái)To B的可能。

無(wú)論是TO B 還是TO C，大模型都是趨向于更有市場(chǎng)的地方，但最重要的是AI應(yīng)用的產(chǎn)品體驗(yàn)與市場(chǎng)契合度永遠(yuǎn)是打動(dòng)用戶的關(guān)鍵因素，也是AI產(chǎn)品商業(yè)化的核心。

因此，對(duì)AI大模型而言，Model的適配更為重要！垂直、專業(yè)、與場(chǎng)景更加匹配的模型更適合大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)者/企業(yè)。

四、如何評(píng)估AI大模型的PMF？

參考甲子光年《中國(guó)AIGC行業(yè)應(yīng)用價(jià)值研究報(bào)告》可以從以下幾個(gè)維度和標(biāo)準(zhǔn)展開(kāi)：

• 持續(xù)學(xué)習(xí)：AIGC模型應(yīng)具備自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)新數(shù)據(jù)的能力，以應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)和用戶需求。
• 集成性：AIGC需要能夠無(wú)縫集成到現(xiàn)有的工作流程中。
• 定制化：不同行業(yè)和場(chǎng)景對(duì)AIGC的需求各異，因此模型需要能夠根據(jù)特定需求進(jìn)行定制和適配。
• 合規(guī)性和安全性：在處理敏感數(shù)據(jù)和特定行業(yè)內(nèi)容時(shí)，AIGC需要符合相關(guān)的法律法規(guī)和安全標(biāo)準(zhǔn)。
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：AIGC模型需要能夠處理和學(xué)習(xí)大量行業(yè)特定的數(shù)據(jù)，以提高生成內(nèi)容的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。
• 可解釋性：在復(fù)雜場(chǎng)景中，AIGC的決策過(guò)程需要是可解釋的，以便用戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)理解和信任。
• 多模態(tài)能力：AIGC不僅要處理文本數(shù)據(jù)，還可能需要處理圖像、聲音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，這要求模型具備多模態(tài)處理能力。
• 用戶交互：在復(fù)雜場(chǎng)景中，AIGC應(yīng)能夠理解并適應(yīng)用戶的交互方式和偏好，提供個(gè)性化的內(nèi)容。
• 反饋循環(huán)：建立有效的反饋機(jī)制，以便從用戶和業(yè)務(wù)流程中收集反饋，不斷優(yōu)化AIGC模型。
• 流程優(yōu)化：AIGC應(yīng)幫助優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高效率，減少人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的端到端流程。

試想，一個(gè)聰明、靈活、貼心、溫暖的AI助理，誰(shuí)能忍得住不付費(fèi)呢？但是一個(gè)智障、愚蠢、吃相難看的AI助理，免費(fèi)送大家也未必想要呀。