大模型火热，AI应用是否更具发展潜力？

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2022 年末，ChatGPT 的问世迅速引爆社交媒体，短短时间内月活跃用户突破 1 亿，成为史上增速最快的消费级应用之一。随后，国内掀起了大模型研发的热潮，众多企业纷纷入局，意图追赶甚至超越 ChatGPT。

然而，经过一年的角逐，这些大模型并未为企业带来显著的商业回报，资本热度也开始消退。与此同时，业内逐渐意识到，相较于底层技术，AI 应用可能更具实际价值和商业潜力。

通常认为，大模型作为基础技术平台，并不能直接创造经济收益。它更像移动互联网时代的操作系统，仅需少数几个即可满足大部分需求。而真正能够创造巨大商业价值的，是像微信、抖音这类直接面向用户的应用。

百度创始人李彦宏曾表示，‘专注于大模型的研发并无太大意义，AI 应用领域的探索更具前景’。SensorTower 数据显示，2023 年上半年，全球 AI 应用下载量同比增长超过 1 倍，达到 3 亿次，收入更是飙升 175%。

近期，抖音也成立了专门的 AI 部门，由大模型团队负责人牵头，专注于开发面向用户的 AI 应用产品。那么，当前 AI 应用的整体发展状况如何？中国企业在这一领域有何表现？又该如何把握住 AI 应用带来的机遇呢？

目前，AI 应用市场中最受欢迎的三大类应用分别是：自动生成文本的 AI 聊天机器人、自动生成图像的 AI 工具以及自动生成视频的 AI 平台。从技术难度来看，生成文本、生成图像再到生成视频，难度依次递增，而成熟度则逐步下降。

首先，AI 聊天机器人是最先兴起的一类应用。截至 2023 年 6 月，这类应用占据了前 50 大生成式 AI 产品总流量的 68.7%，其中排行榜前五名中有四个是聊天机器人。其中，ChatGPT 继续领跑，占据前 50 大 AI 产品流量的 60%，紧随其后的是谷歌的 Bard 和 Facebook 前员工创立的 Quora 旗下的 Poe。

Character.AI 是另一款值得关注的聊天机器人，它允许用户与数百位虚拟角色互动，无论是满足情感交流还是工具化需求。例如，用户可以选择扮演拿破仑、马斯克或者居里夫人，也可以选择心理咨询师、图书管理员等角色，从而获得个性化服务。

虽然门槛较低，但竞争异常激烈。上半年，移动应用商店中的聊天机器人应用超过 200 款，累计下载量突破 1.7 亿次。接下来，让我们看看难度更高的内容生成类应用。

截至 2023 年 6 月，内容生成类应用占前 50 大 AI 应用总流量的 9.7%，其中图像生成类应用占比最高，达到 41%，其次是写作工具类应用，占比 26%，视频生成类应用占比 8%。

以 QuillBot 为例，这是一款用于改写句子、重写文章的 AI 写作工具，相较于简单的对话，这类应用对逻辑性和语言结构的要求更高。在图像生成领域，得益于 Stable Diffusion 开源项目的推动，Midjourney、Leonardo AI 以及移动端自拍生成器 Lensa AI 等头部产品快速发展。这些应用简化了用户操作流程，使得创意表达更加直观便捷。

视频生成则是最难攻克的环节之一。一方面，描述视频需要复杂精确的语言表达，这对模型理解文字的能力提出了极高要求；另一方面，从文字生成高质量视频还需要大量的训练数据支持，涉及字幕相关性、画面真实感以及时间轴设计等多个维度。尽管如此，随着技术进步，一些突破正在发生。

例如，Pika 因一部预告片迅速走红，其即将上线的新功能包括扩展视频长度、调整画幅比例以及修改局部细节等。此外，与知名导演郭帆合作也为 Pika 赢得了广泛关注。另一个代表性的视频生成工具 Runway，则已被广泛应用在影视制作、广告宣传等领域，可实现背景移除、慢动作处理以及无限延展图像等功能。

总体而言，中国的 AI 应用市场仍处于起步阶段，与国际领先水平存在一定差距。一方面，由于政策环境等因素限制，国内尚未推出成熟的陪伴型聊天机器人产品；另一方面，在文生文和文生图方向上，尽管部分大厂如百度文心一言、阿里通义千问等具备一定实力，但整体竞争力仍有待提升。

以小冰公司推出的 X Eva App 为例，这款应用允许用户与虚拟网红进行对话，并提供文案创作、代码编写等功能，一度引起热议，但如今已鲜有人提及。而在文生图领域，文心一言、通义千问等平台的表现尚可，其他小型项目要么知名度不高，要么难以维持长期运营。

相比之下，国外市场涌现出了一批优秀的 AI 应用案例。例如 Character.AI 采用了订阅制收费模式，用户可通过付费解锁更多角色对话权限，并享受群聊功能。尽管现阶段该平台仍处于亏损状态，但其独特的交互方式和多用途定位为其未来发展奠定了良好基础。

另一典型案例是 Midjourney，一款专为专业插画师设计的 AI 绘画助手。它采取了 SaaS 订阅模式，基础套餐价格仅为 10 美元 / 月，但凭借卓越的性能表现，仅在公测期间便实现了盈利，证明了其商业模式的可行性。

根据硅谷知名风投机构 a16z 的研究报告，截至 2023 年 6 月，访问量排名前 50 位的 AI 应用中有 90% 实现了盈利。其中，移动端 AI 应用的收入分布呈现出明显的地域特征：美国作为最大的消费市场贡献了 55% 的总收入，欧洲紧随其后，占比达 20%。

值得注意的是，这些成功的 AI 应用大多依赖于 C 端用户的直接付费行为，这与传统移动互联网时代的经验一致。通常来说，那些能够占据用户大量时间、解决复杂问题、提供稀缺资源或减少重复劳动的应用更容易获得消费者的认可并转化为实际收入。

那么，什么样的供给才能激发强烈的需求？以下是构建成功 AI 应用的五个关键步骤：

吸引用户 ：通过创新的设计理念和技术手段吸引潜在客户群体。
初次体验 ：确保首次使用过程流畅愉快，帮助用户快速上手。
用户留存 ：持续优化用户体验，增强用户粘性。
转化收益 ：设计合理的定价策略，鼓励用户转化为付费会员。
口碑传播 ：借助良好的品牌形象和社会评价吸引更多新用户加入。

以微信为例，它成功捕捉到了人们的社交需求，并通过不断迭代升级功能，形成了强大的网络效应，最终成为腾讯的重要营收来源之一。

对于国内企业而言，目前主要面临两大障碍：一是缺乏顶尖的大模型基础设施；二是技术创新能力相对薄弱。即便是在现有基础上开发出来的衍生产品，也很难达到预期的效果。

例如，在 AI 聊天机器人领域，虽然国内也有不少尝试，但大多数都无法匹敌 ChatGPT 及其衍生品的表现。即便是依托 ChatGPT API 构建的应用程序，如‘Chat with Ask AI’，也因为出色的问答能力和用户体验取得了不错的成绩。数据显示，该应用仅用半年时间便收获了超过 2500 万次下载量，创造了 1600 万美元以上的收入。

反观国内，百度文心一言等平台虽已开始探索商业化路径，但尚未诞生出具有持久影响力的爆款产品。同样地，在文生图领域，虽然像 Lensa AI 这样的国外应用凭借微调开源模型获得了成功，但国内模仿者如妙鸭相机却因缺乏核心技术支撑而昙花一现。

然而，这并不意味着国内企业毫无机会。只要能够充分利用自身优势，比如庞大的用户基数、丰富的应用场景以及快速响应机制，就有望在未来几年内缩小与国际领先者的差距。

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