文丨億邦動力網 胡鏷心
編輯丨張睿
5月18日，OpenAI又放大招，蘋果用戶可以從App Store下載ChatGPT，價格還是19.99美元/月。OpenAI還特別強調了應用的無廣告性，此舉意味著聊天、搜索、翻譯、問答類App危矣。
大模型應用層的創業者又一次被OpenAI碾壓。“看到一個比互聯網更大的結構性機會時，本以為可以一戰成名，沒想到率先成了炮灰。”這是3月24日Plugins (ChatGPT的插件集)發布后，翻譯網站創業者林曉峰第二次體會到這種感覺。
早在Plugins插件發布時，估值130億美元的AI寫作工具Grammarly在ChatGPT發布后網站用戶直線下降；AI聊天機器人獨角獸公司Character.AI的自建大模型在ChatGPT陰影之下，被質疑能否形成足夠的競爭壁壘。
“本來大廠卷起大模型，應用層創業更有盼頭，沒想到OpenAI比所有競爭對手都嚇人，先用插件干掉很多搶跑的人，又把火燒到手機應用上。”林曉峰認為。
相比于大模型層的諸神之戰，應用層的創新數量龐大、創業者也更多。得益于大模型的通用能力和編程效果，AI應用層創業可以由更少的人，實現更好的效果，這些創業項目大多以“一句話生成……”的方式呈現，比如一句話生成思維導圖、一句話生成代碼、一句話生成設計圖。
火石創造產業數據中心數據顯示，4月全國人工智能領域（不算擬收購、被收購、定增、掛牌上市）共發生了66起融資事件，累計披露的融資金額35.24億元。3月，全國人工智能領域共發生融資72起，累計披露融資金額74.55億元。
大模型時代的應用層創業，想做點什么似乎更容易，但想做得與眾不同似乎更難——如何建立壁壘，如何找到差異化，如何獲得融資，一個個難題擺在創業者面前。
01、腦洞大的創業者，機會最佳
大模型給不少行業帶來滅頂之災，低代碼是其中之一。宜博從事低代碼創業六年，宜創科技已經服務國內上百家大型技術團隊和項目，當低代碼正在被廣泛接受時，ChatGPT來了。
大模型顛覆了低代碼的開發模式——低代碼（或零代碼）通過拖拉組合，解決軟件開發慢、門檻高的問題，而ChatGPT通過自然語言描述，直接創建應用程序，AI生成代碼的速度遠超人工，還可以通過對話持續提出改進建議。
宜博果斷轉向基于大模型的開發方法，一周出demo，兩周做優化，第四周產品已經上線。目前宜創科技已經推出ChatBI、ChatExcel、ChatPDF等多個產品。
圖片來源：宜創無代碼
對于謝明炫來說，ChatGPT給行業帶來希望。謝明炫是一個建筑設計師，從事虛擬世界的空間生成和空間體驗。“舉個例子，我們現在坐在咖啡館聊天，我希望可以隨時將我們所處的空間變成我想要表達的那個場景。”謝明炫解釋。
這種在虛擬與現實空間中設計建筑和空間的設想誕生于上個世紀80年代，最早以賽博空間的形式出現。“虛擬建筑是每個建筑師心中的烏托邦。一直在追求，一直遙遙無期。”謝明炫介紹。
但大模型將這一理想向前推進一大步，通過大模型接口，未亓科技可以低成本地將空間照片進行風格化處理并調優，虛擬建筑的生成和優化首先在二維圖像上實踐。目前謝明炫正在等待蘋果MR眼鏡的發布，他覺得現在的空間設計效率和體驗，是他的老師們當年不敢想象的。
尹伯昊則更加堅決地從前一個創業項目脫身，投入大模型創業。在此之前，他已經進行了兩次創業，分別是在線課程和SCRM。
尹伯昊現在的創業公司猴子無限，針對大企業私有化部署大模型的需求，幫助企業進行模型調優和產線編排，目前已經接到海爾和眾多行業頭部客戶的訂單。
在ChatGPT發布之后，無數創業者以前所未有的熱情投身于AI創業。究其原因，大模型正在讓創業變得更簡單——不懂編程也可以運營網站，三五個人能完成此前三五十人做出的編程效果。一人成團也不少見，“通過調用大模型接口，我一個文科生也搭建起翻譯網站，代碼用ChatGPT生成，插圖用Midjourney生成。”林曉峰介紹。
互聯網創業需要大量人力進行建模、頁面設計、規則制定，但基于AI的創業公司不需要這些。大模型是個黑箱，這個黑箱足夠強大，只要解決數據輸入、輸出的問題，也就是有一個好看的頁面進行輸出，和好看的結果呈現頁面，中間的人工建模過程都可以省略。
尹伯昊認為，大模型時代的產品特點是：人可以很少，界面可以簡單，但計算成本很高，對算力要求高。
“一個CRM公司、一個BI公司，他們的后臺配置非常復雜，現在這些人都被省掉了，我們需要的不是人力，而是GPU服務器。”尹伯昊認為。
大部分投資人都把AIGC投資分為應用層、模型層、基礎層：
基礎層包括算力、存儲、數據，每個領域都有傳統企業把守，新玩家基本進不去。
大模型創業的機會，屬于大廠和明星公司，在這波由GPT引發的AI熱潮中，大廠迅速形成共識，短短一個月便推出了30多個大模型。
應用層創業屬于腦洞大、有想法的創業者。
圖片來源：甲子光年
寒武創投創始合伙人韓冰認為，在AI浪潮中，原本只擅長動腦而不擅長動手的團隊，這次機會最佳。
02、大模型不是壁壘，人文才是
盡管ChatGPT的發布讓創投圈沸騰，但大模型以“天”為單位的迭代速度，也讓創業者直呼“吃不消”——從2022年11月ChatGPT上線到2023年3月份GPT-4發布，每天都有新東西，每天都是大新聞。
進入4月份，OpenAI宣布短期內不會有GPT-5，“新聞少了，新東西也少了，我感覺終于可以安心做點東西。”尹伯昊認為。
謝明炫團隊中雖然減少了碼農數量，但是需要專門的軟件工程師盯著國內外大模型的每一次更新，尤其是OpenAI、谷歌等大廠的每一次維護和修改，他覺得模型自身的迭代帶來的威脅超過外部競爭者。
業務模式同樣受到威脅的宜博，格外關注什么領域不會被GPT-X在未來碾壓。宜博總結不會被大模型覆蓋的行業，有這樣四個特點：
1 非虛擬的、實體的、硬件的、物理的產品不會被取代。
大模型編程能力很強，如果一個企業只有軟件產品，大模型可以做出一模一樣的對標品。這時候只有物理世界的壁壘還在，比如土地、生產機械、機器人等物理世界的產品，目前難以被大模型取代。
2 私有數據、隱私數據難以轉移。
“我們不可能把一個企業積累多年的行業數據轉移走，甚至未來，企業的私有數據保護會越來越嚴格，不讓大模型學會。”宜博指出。
3 念Prompt咒語。
ChatGPT通用泛化能力很強，但使用方法是基于自然語言的對話，所以使用者描述得越精準，大模型生成效果越好，這叫做“會念咒語”。比如一個人要修改一篇文章，有的人會說“你幫我改改文章”，有的人會說“我需要一個什么文章，標題內容大綱是怎樣，情感色彩是怎樣”——能不能把Prompt寫好，是使用大模型的關鍵。
4 專業/領域模型。
由于大模型缺乏部分行業數據、隱私數據，在一些專業領域，企業會訓練自己的專業模型。比如彭博社不愿意將私有數據喂給大模型，員工又需要使用大模型，彭博社就自己訓練一個行業模型。
“未來世界可能會變成幾個foundation模型，加上成千上萬個專業模型。”宜博總結。
對謝明炫來說，人文因素成為大模型創業的最好壁壘。
他發現大模型在很大程度上正在迎合大眾審美，比如Midjourney在生成時，色調、造型雖然新奇，但很難生成看起來很丑的圖片，Midjourney整體在迎合大眾喜好的最大公約數。
但在設計行業，“客戶是在為好的設計買單，不是在為更高的效率買單，客戶需要的是和最大公約數不一樣。”謝明炫分析，“說得通俗一點，這個時候人文跟科技結必須得結合得很緊，而且核心其實在人文因素那一面。”
在未亓科技內部，需要橫跨建筑設計和代碼編程的高手進行風格打磨和調優。“大模型本身成了一個可以替換的東西，我們開發時故意把產品的核心邏輯和大模型進行了分離，所以用ChatGPT也可以，用PaLM2也行，生成出來的都是我們風格的產品。”謝明炫介紹。
謝明炫也申請了最早的Plugins開發，“最開始大家覺得Plugins會顛覆很多東西，但開發一陣之后，反而覺得Plugins沒有那么大威脅。”
一些頭部企業也在關停Plugins開發，比如愛彼迎。愛彼迎做共享出租屋，他們認為界面的空間體驗很重要，而ChatGPT的界面過于簡單。愛彼迎提供的不是單純訂房租房，而是一種更完整的體驗，這種體驗從一開始找房子看圖像開始了。
YC現任主席也認為，現在UI的重要性比以前更高，因為產品的差異化很大程度上要體現為UI的差異化。
谷歌發布的PaLM2對應用層的創業者來說是個好消息，PaLM2與GPT-4不相上下，Open AI不會成為唯一的流量入口，模型的調用不再是問題，人文因素的差異被進一步放大。
謝明炫覺得，現在更大的問題反而出現在大模型之間的交流上，“我們在實際調用各個大模型時，感覺到一種新情況，大模式之間應該實現了自己的網絡，類似AutoGPT這樣的平臺，就是一個AI自己的互聯網，它們相互之間的串聯很快，甚至可能人類都看不懂它們怎么交流。我稍微有點隱憂，那可能是一個AI原生的互聯網。”
03、融到錢，活下去
盡管投身AI的創業者很多，但應用層創業融資并不容易。
有投資人表示，二級市場的AI概念股虛火旺盛，一級市場反而相對穩健。“二級市場漲的基本上都是和AI沒什么特別大關系的。和AIGC最有關系的互聯網公司和真科技公司反而股價反應沒那么激烈。一級市場相當冷靜，大部分人都在觀察，個別大基金出于布局需求會出手。”
盡管火石創造產業數據中心數據顯示，今年前四個月國內AI領域已經完成融資243起，但主要以明星項目為主。這一現象和行業發展階段有關，“這是一波十年的大浪潮，你在互聯網剛誕生的時候能投出騰訊、阿里巴巴嗎？一個道理。現在技術發展太快了，看不太清楚。”該投資人表示。
不少創業公司依靠率先調用ChatGPT接口實現創新，但當3月24日，OpenAI發布Plugins(ChatGPT的插件集)，可以將ChatGPT更方便地對接到第三方程序上時，不少先發者的優勢灰飛煙滅，這些僅有接口沒有壁壘的項目被稱為“賺外快”，而非真正的“創業”。
對于應用層的創業，投資人的問題很直接：壁壘和成長性是什么。大部分受采訪者的觀點也很統一：市場可以聽大模型講故事，給很多耐心去培育，但應用類項目沒有這個待遇，就是要看效果、看結果。
作為應用層創業者，尹伯昊看到不少創業項目已經Game Over，在奇績創壇，不少創業者在社群中相互尋求合并，“我們算這一批AI創業企業中跑得比較快的，我們的飛書群里至少蹲著十幾個CEO。”尹伯昊介紹，“我們非常歡迎項目結束的CEO們加入。”
他認為，能夠上牌桌的都是現在已經融到資的人，現在沒有融到資的人，已經再也沒機會了。到明年這個時候，大廠還是大廠，阿里、騰訊、字節還在牌桌上，但AI原生的創業公司中，能活下來10家已經不錯了。
在生存壓力下，尹伯昊必須帶著公司極速奔跑。他給自己的第一個要求是快，2022年8月創業，飛快地利用大模型優勢找到模型調優和 產線產線編排這個切入口，飛快上線，飛快積累經驗。
模型調優是大模型私有化部署的必要步驟，在國內，模型調優的最大對手就是百度千帆。尹伯昊認為，技術積累肯定不是創業公司的優勢，但是極速奔跑是必須的。除了快速積累經驗、積累數據，尹伯昊還預計實在打不過就加入——猴子無限已經和字節跳動進行深度接觸。
“下次見面，希望項目進行得更好。”尹伯昊匆匆告別，然后匆匆趕往下一個會議。