AI基础技术突破之下，如何拥抱千年一次的时代机会，创造性开发出赚钱的应用，是每个企业、每个投资人在焦急思考的问题。既要避免成为先烈，又不能犹豫太久。

自去年夏天Stable Diffusion在Text2Image突破开始，我就在研究国内外AI相关的项目。

(相关资料图)

这篇文章从项目实例、乐观和不乐观两个层面说一下AI应用型企业，特别是AI初创公司的“钱景”和未来成功的关键。

1

先说不乐观的方面。

首先，AI技术迭代极快，远超摩尔定律，提供“智力”的平台大公司，会像秋风扫落叶般，吃掉绝大部分价值。他们的“钱景”一片大好。

OpenAI一个用户收几块钱，总数都是天文数字。想进入AI应用领域的小公司，没有海量资金和人才密度，不要踩技术平台的坑。全球范围内的数家大公司会把通用人工智能模型做到“打开水龙头就能喝”。

其次，小公司也不要想在大公司开发的版本上，做小修小补、精修的事情。去年11月份，笔者就聊过几个AI画画的公司，要融资把模型训练得能更好地表达东方元素、增加修图功能。

但结果是，大概率他们现在还在融钱，百度AI画东方人已经相当好，Stable Diffusion和其他新的模型已经可以改变人的姿势，新一代image2image，极大便利了修图。

这说明，当小公司在为开发一点小功能融一点可怜的钱的时候，大公司和开源社区已经把他们想做的东西做完了。跟在后面的，永远追不上。

再次，微软神速推出Copilot，宣告了在AI文字处理和创作领域做任何事情都极其便利。Copilot已经把所有能想到的“大功能”，都放进去了，其他公司只能捡一些边角料。在线文本和协作领域，Notion推出了Notion AI。阿里的钉钉收购了“我来wolai”，后面肯定要把AI加进去。

有家公司叫Copy.ai，它做了很多AI工具，比如写产品说明、写销售推介邮件，给HR部门做模板、句子重写等。Copilot 之后，copy.ai 的未来在哪里？

最近几年，硅谷的风投确实投了一些类似Copy.ai的AI应用公司，其他还有character.ai，mutinyhq.com等，领域包括文本、图片、代码等。这些公司的创新，如果没有走出大厂布局的范畴，没有快速积累起用户，当大厂下水后，只有死路一条。

打工人用的最多的PowerPoint，是微软收购来的，可否做个AI小项目将来卖给大公司？事实是，大公司会留下一些它不想做的“垃圾”领域，让角斗士们厮杀，有人杀出来了，它把这个人再打一遍。实在打不倒的，才考虑收购。很多公司在厮杀中就死了。

在一般人直觉就能想到的普通应用领域，必将是惨烈的红海。无数家小公司正在找细分小行业做2B，做插画设计、家具设计、广告文案、智能办公、流程优化。中国的2B行业，本来就不是产品和技术优先，而是价格和关系优先。小公司在这个领域赚点小钱可以，但别想着拿到风投的大钱和走到上市那一步。

大公司引领AI基础设施和在既有领域的效率提升，会带动相关配套产业的繁荣。这种繁荣和效率提升，在社会层面是有意义的，对小公司则是不友好的。有远大志向的初创公司，要意识到头上的大山和身边的竞争，不要头脑发热，要另辟蹊径。

2

刚才的不乐观，我们所讨论的应用，还是在现有的、旧的互联网体系中。

我愿意做“先烈”最重要的原因是，AI在应用端，会诞生完全崭新的、与现有互联网截然不同的下一代互联网。创业者和投资者要挖掘全新的、从来没有过的应用场景。

当计算机发明的时候，没人能看到现在互联网的应用形态。如果只在当时的视角看，计算机只不过是一个更好用的算盘。

算盘能有什么前景？囿于旧体系，人工智能也就是个算盘。我们能清楚看到AI提升老产品效率的部分，这些老应用领域的价值，是可以算得出来的，竞争会是白热化的，所以，利润率将会极低。

AI的最大价值，诞生新巨头的地方，是它产生的未来的东西，是我们没看到的和看不清的。

在上世纪80年代计算性能提升后，谁能看到90年代PC时代的到来？在2008年之前，看到初代智能手机后，谁能看到现在互联网的形态和现在的这些巨头？

AI技术突破后，10年后的互联网，肯定和现在的互联网完全不同，是现在的人难以想象的美丽新世界。AI技术具备了创造互联网新物种、新形态的潜力。

为了说明这个问题，我举三个方面的可能创新。

1.个性化AI

想象下面几个场景：

a.我在写这篇文章的时候，需要回顾我之前看过的大量资料。这些资料被保存在微信收藏、浏览器收藏、有道笔记、视频直播、参会笔记等各个地方。我需要花时间寻找这些零散的资料。

b.生活中，经常需要回忆以前看过的文章、说过的话、分享过的观点，再把这些记忆中的碎片，整理成语言或文字，写报告、输出观点给别人。

c.春节去三亚玩了一趟，好朋友在微信上问三亚的攻略和感受，我需要找出来携程订单、价钱、相册中拍的美景，一条一条打字回复给朋友。

以上三种任务都费时费力。大脑在完成这些工作的时候，主要基于过往数据、知识和总结。这些数据是私人的，如果有数据源，GPT模型可以胜任这些任务。

有个项目叫personal.ai，做的是属于你自己的个性化机器人，你的第二记忆和第二大脑。它把手机上所有的动作，把接收的所有信息，保存为它的“记忆”，略去了你亲自动手收藏、整理的步骤。

这些记忆，成为了算法的数据源，只要输入提示语，算法就可以按照你过去的所见所闻，生成文章、观点和聊天回复等。

personal.ai也在开发基于历史推特信息，撰写新推特的模块。马斯克接手推特后的大动作就是推特开源。推特开源后，会有基于推特内容的大量AI机器人诞生。AI可以根据每个人看过的推特，生成新的推特。

字节跳动是一家算法公司，它的算法是平台公司的，算法让用户被投喂，用户接受的信息是千人千面的。当每个人都有了自己的算法机器人之后，每个人都可以根据自己的需求，在海量信息中获得精准个性化信息。从被平台投喂，到主动觅食。

如果personal.ai产品开发成功，人类大脑的记忆功能、总结功能将被优化。更近一步，如果脑机接口开发成功，电脑可以直接读取大脑的想法，这个AI助手就变成了第二个你，成了“你肚子里的蛔虫”。它能接受、消化新信息，所想所说都是按你的风格和思维模式而生成的。

再想象一下，如果可以基于你的微信聊天记录，加上基于公开信息的GPT模型，开发出一个聊天机器人，会有怎样的神奇用途。对生活、工作全在微信上的人而言，完全可以复制出一个和他说话办事一模一样的“人”出来。

2.新入口

如果个性化AI的场景过于科幻，建议使用一个叫“微信键盘”的成熟APP找点灵感。

在开放你的隐私权限后，微信键盘可以更好地训练输入法。它的语音转文字功能，基本上一次成文，不会有错误。

这极大地提高了把人类语言转为硅基语言的效率。

在人类文明史和科技史上，ChatGPT的地位在于它打通了人类语言和机器语言的鸿沟，人和机器可以自由对话。这个意义可能不亚于人类语言的发明。

此外，微信键盘还有自动关联表情包、拼写检查等功能。微信键盘也类似一个个性化的机器人，只是它的作用还只是与输入相关。

如果它的功能扩大到其他领域，比如根据你在微信上的聊天方式，自动和你的朋友聊天，它就是个性化机器人助手的入口。

你在游泳，而你的微信聊天机器人自动应付你客户的问题，并把生意谈成了。多么神奇的事情啊。

在BAT中，微信是最有可能做到2C的个性化机器人助手的巨头。如果微信不做这件事，早晚会有其他人做这件事，而它将是新的互联网巨头。

3.新的内容盈利模式

互联网的发展由内容驱动。没有内容，谁会上网？谁会抱着手机不放？先是传统信息上网，从文字、图片到视频，从门户网站、博客到微博、公众号、今日头条、抖音，内容和内容的组织方式的演变，诞生了一代代互联网的进化。

AIGC，也就是AI产生的内容，会寻找出截然不同的互联网形态。这里面包括了元宇宙世界的内容和新的内容盈利模式。AI生产内容的快速高效和特殊形态，需要全新的玩法，才能创造新价值。

至于说什么是全新的内容盈利模式，现在谁都不知道。我可以举一个有点端倪的例子。

有个AI绘画项目叫botto。它由一位德国数字艺术家发起设立，使命是建设一个由社区训练的、去中心化的自治AI艺术家。

项目用Stable Diffusion等最好的模型，每周产生300多幅绘画作品。持有botto token的DAO（去中心化的自治组织）社区每周投票一次，选出票数最多的一张作品，到NFT市场SuperRare拍卖。拍卖的所得，并不归项目公司，而是分配给投票的社区成员。

社区成员在投票过程，可以训练出一个符合成员们审美口味的人工智能模型，这个模型希望学习到人类的喜好，创作更好的AI作品。现在，botto的每个作品可以拍卖到几万美元，最多的时候拍卖到十几万美元，非常惊人。

艺术并非遥不可及，人对美的喜欢是天生的。伟大的艺术是对它所处时代的画像。这个项目就是对AI时代的画像。

这个创新项目，结合了区块链、DAO、token经济学，反映了AIGC的创新玩法。它有现金流收入，甚至可以像给一个传统公司估值一样给它估值。在chatGPT出来之后，它有了新玩法。

当社区选出一幅作品后，botto会让AI生成多个关于这个作品的描述，再让大家投票决定哪个描述，是对这幅作品内涵的最好诠释。

可以看出，AIGC结合其他工具后，可以把人的创作过程结构化。创作可以由人类和机器分工完成，人类负责审美部分，机器负责技术部分。

移动互联网时代，很多人希望用自媒体工具，创作一篇文章或一个微博，吸引关注成为大V。

在AIGC时代，技术可以让一篇文章、一个作品本身就是由100万人、1000万人一起创作，那不就是自带千万粉丝吗？这样的作品是天价的。

3

所以，拥抱下一代互联网，需要脑洞大开的想象。经常被讨论的web3，也就是下一代互联网是什么的问题，正在变得越来越清晰。

我个人观点认为，web3不是单一的区块链或元宇宙，或单一的AI；而是由AI、个人信息经济、区块链和DAO形成的全新革命。AI是生产力、个人信息经济，是增长点，区块链和DAO是生产关系的基础设施。

AI是智能，智能就是生产力，AI极大地解放了生产力。基于个人数据的个人信息经济，将诞生大量的新形态、新创业机会和新公司。其产业格局不会如基于公开信息的人工智能算法那样，只有数家独大。

为了更好理解个人信息经济，我再举个例子。试想一个场景，还是准备去三亚旅游。以前为了旅游，我们需要花很多时间搜集攻略、设计行程、比价。如果有了自己的个人机器人，流程是这样的：

1. 你只需发出一个prompt（指引或指令）：三亚旅游5天，三口之家，上午出发，晚上回，亲子游，预算3万。然后你就去打游戏了，剩下的事，个人机器人自动完成。

2. 个人机器人根据你历史旅游的偏好生成旅游算法和你的需求，发布一个需求广播到某个网络上。数十万个旅游服务机器人收到广播后，会把他们的方案和报价发给你的个人机器人。个人机器人根据个性化算法，从成千上万个方案中，选出你最可能满意的三个提议，让你去挑就可以了。

没有个人机器人，人不可能把信息范围扩大到成千上万级别，在浩瀚的信息中筛选出最优的信息排序。信息时代，信息就是价值，排序就是价值。大数据说了很多年，个人信息是死的，大公司通过分析这些数据，赚取了巨额广告费和其他形式的利润。有了AI，个人机器人会完成终极去中介化和选择最优化，从而诞生个人信息经济时代。

那么，AI为什么需要区块链? 区块链解决了数字时代的数据确权、经济模型和成千上万的用户构成的社区去中心化自治组织的治理问题。

以personal.ai为例，personal.ai涉及大量跨app的隐私个人数据，personal.ai开发的产品基于一个叫oasis的隐私区块链。任何一个中心化平台都不愿意免费分享自己平台的数据，用户对中心化平台不信任。

区块链的去中心化技术可以解决隐私保护、隐私数据的确权和授权使用的问题。你的数据就是你的。

最后，再补充一点关于通用人工智能的个人看法。

我本来对通用人工智能，持不那么乐观的态度，认为和人脑类似的通用人工智能需要很多年后才可以产生。

一般而言，通用人工智能指的是一种智能可以解决不同类型的问题。人的通用智能基于常识、推理、逻辑、迁移学习、创造性思维等。AlphaGo只会下围棋，不会下象棋，而人的大脑可以什么都会，且能融会贯通。

通用人工智能希望找到一种像人的大脑一样的万能智能模型。

现在，人类需要调整通用人工智能的定义。计算机的硅基智能，应该和人类的生物智能相似却又不同。计算机擅长暴力穷举，如果不同的AI模型分别学会了下棋、写书、画画，学会了主要的常识和逻辑，它可以用暴力美学，用无限多个模型，分别无限逼近人类所有的智力范畴。

这样，计算机作为一个整体，就获得了几乎和人类同样的智能。人类将被永远改变。

面对如此的时代大机遇，在我的脑海中，做先烈，是比只做看客更荣耀的事。想拥抱AI的企业和创业者，只有把自己的脑洞打得更开、更创新，才可以驾驭好这个无限逼近人类的智能体。

第一财经获授权转载自微信公众号“秦朔朋友圈”。

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