2023 這一 " 大模型之年 " 即將過去，點(diǎn)燃第一把火的 OpenAI 推出 GPTs 砸掉無數(shù)創(chuàng)業(yè)者飯碗，國內(nèi)大模型賽道也度過了討論如何落地的階段。
如何提速規(guī)?；瘡亩M(jìn)入造血循環(huán)，是共識(shí)之下的發(fā)展路徑。對(duì)此，玩家們根據(jù) to B 和 to C 兩種商業(yè)模式，分別開展了不同方向的嘗試。
其中 to B 方向以簡單粗暴的 API 以及出售模型 PaaS、SaaS 層能力為主。在大多數(shù)從業(yè)者看來，to B 方向更有可能率先完成規(guī)?；?。而 to C 方向的嘗試則更為五花八門，萬變不離其宗的是，大家都選擇了訂閱付費(fèi)模式。
之所以少有廠商選擇向 C 端提供產(chǎn)品，向 B 端廣告主收費(fèi)的 " 廣告模式 "，或因目前的公眾模型服務(wù)還處于你追我趕的狀態(tài)，流量缺乏整合。
在此背景下，科大訊飛近來以辦公硬件為載體的大模型商業(yè)化路徑顯得格外出挑。
在既往搭載語音技術(shù)的辦公硬件基礎(chǔ)上，穩(wěn)住大模型底座能力的科大訊飛早在 5 月起便有意地將模型能力與既往產(chǎn)品線相結(jié)合。鍵鼠、辦公本等產(chǎn)品的最終形態(tài)也在 10 月 24 日科大訊飛全球開發(fā)者大會(huì)后進(jìn)入宣傳期。
上述產(chǎn)品恰好與近期刮起的 AI 硬件之風(fēng)相合，只是光子星球也在《知海圖找尋指南針》中提到，C 端大模型賽道還做不到用 AI" 重構(gòu) " 業(yè)務(wù)，大多只能做到用 AI" 點(diǎn)綴 " 業(yè)務(wù)，邏輯本身沒有變化。
科大訊飛的 AI 硬件能否在路線出挑的同時(shí)做到銷量出挑，AI 的介入于其產(chǎn)品邏輯之變是重中之重。
舊瓶裝新酒
產(chǎn)品化探索一直是大模型廠商的心病，因?yàn)橹敝两袢?，國?nèi)戰(zhàn)場的抓手都是基礎(chǔ)大模型。與這門顯學(xué)相比，落地更為具象化的應(yīng)用賽道卻長期 " 發(fā)育不良 "。
一則 Sensor Tower 的數(shù)據(jù)是，2023 年上半年，美國市場貢獻(xiàn)了 55% 的 AI 應(yīng)用總收入，歐洲市場占 20%，而中國在內(nèi)的其他市場加起來僅占比 25%。此外，應(yīng)用賽道的薄弱也與國內(nèi) C 端語境的付費(fèi)意愿強(qiáng)相關(guān)——即使是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，平均客單價(jià)與獲客成本也未必能打平，何況成本高企的大模型。
于是，以硬件為載體，將大模型能力作為附加服務(wù)的產(chǎn)品邏輯進(jìn)入業(yè)界視野。這一方面提高了硬件產(chǎn)品本身的附加值，通過軟件獲取了一定溢價(jià)；另一方面也繞過了 C 端軟件付費(fèi)意愿較低的難題。
以科大訊飛為例，除外界認(rèn)知較為清晰的 AI 學(xué)習(xí)機(jī)外，還有辦公本、鍵鼠、翻譯機(jī)已獲得大模型的加持。簡單梳理其產(chǎn)品線，不難發(fā)現(xiàn)這些產(chǎn)品早在兩年前 NLP 技術(shù)興起時(shí)便已問世，而今的新品是 " 舊瓶裝新酒 "，保持原本的產(chǎn)品邏輯與應(yīng)用場景不變，相對(duì)拓展能力外延。
其中學(xué)習(xí)機(jī)是提升較明顯的品類，大模型能力提供了作文類人批改、類人互動(dòng)輔學(xué)、類人口語陪練等功能。但是與學(xué)習(xí)機(jī)能通過人工智能來深度改善使用體驗(yàn)不同，科大訊飛的其他 AI 硬件并未在大模型之下獲得較大能力拓展。
以 AI 鍵鼠為例，其早在此前就已具備 OCR 識(shí)別、語音識(shí)別打字、翻譯等功能。大模型的加入僅是以滑輪下增加的 "AI" 鍵，支持一鍵呼出目前免費(fèi)開放服務(wù)的訊飛星火大模型應(yīng)用并接受使用者的指令，此前的核心賣點(diǎn)如 " 語音打字每分鐘 400 字 " 與前代并無二致。
"AI" 鍵的出現(xiàn)縮短了用戶獲取模型能力的鏈路，市場上絕大多數(shù)攜自定義側(cè)鍵功能的鼠標(biāo)都可輕易實(shí)現(xiàn)。至于硬件方面，其基礎(chǔ)款的 DPI（精度）相較前代提升了 1000，這在鼠標(biāo)性能爆炸的今天可以說是聊勝于無。
據(jù)科大訊飛官網(wǎng)，在原核心能力未有變動(dòng)的情況下，大模型為其 AI 鼠標(biāo)帶來了 100 元以上的溢價(jià)，提價(jià)幅度達(dá) 26.3%，不可謂不高。況且只考慮硬件能力的話，AM50 基礎(chǔ)款對(duì)應(yīng)的只是百元檔位，軟件服務(wù) " 撐起了 " 余下的 399 元溢價(jià)。
顯然，以軟件打溢價(jià)的硬件產(chǎn)品邏輯是科大訊飛的傳統(tǒng)藝能，大模型也是如此。
據(jù)公開數(shù)據(jù)，訊飛 AI 硬件 ( AI 學(xué)習(xí)、AI 辦公、AI 健康 ) 在 "618" 期間銷售額同比增長 125%，而其最近的雙十一則有多個(gè)品類獲得天貓、京東商城銷冠，大有站穩(wěn) AI 學(xué)習(xí)辦公的硬件賽道之勢。
只是熱度來得快去得也快，以訊飛 AI 學(xué)習(xí)機(jī)為例，其 5、6 月的 GMV 就分別同比增長 136% 和 217%，此后的 7、8 月正是學(xué)習(xí)機(jī)的行業(yè)旺季。而截至 10 月，科大訊飛科大訊飛 AI 學(xué)習(xí)機(jī)的 GMV 同比增長超過 100%，前后增速之差可以看出其銷量正在逐漸走低。其他硬件脫離了更易走量的教育市場，其形勢或更令人擔(dān)憂。
通過硬件賣軟件是一條看似兩全的不錯(cuò)思路，但其可持續(xù)性卻需要科大訊飛和市場的進(jìn)一步驗(yàn)證。
靠硬件落地未必性感
硬件是塊磚，哪里需要往哪搬。
早在數(shù)年前由阿爾法狗掀起的 AI 浪潮起，AI 與硬件的耦合便呈現(xiàn)清晰的模式分野。硬件可以是通道，用戶借以獲取互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)；硬件可以是主菜，AI 不過是一種能力方案；硬件可以是基石，AI 憑此發(fā)揮資本力，靠概念炒估值。這三種耦合的代表分別是智能音箱、智能手機(jī)以及當(dāng)下還停留在 PPT 上的 AI 次時(shí)代產(chǎn)品。
目前來看，訊飛硬件走的是第一條路。也就是說，其真正的賣點(diǎn)在于大模型，硬件性能于產(chǎn)品基本無關(guān)緊要，而且對(duì)于小度、步步高以及更多傳統(tǒng)硬件廠商而言，不具備任何壁壘。
因此，訊飛硬件初顯規(guī)?；匿N售表現(xiàn)只是其觸達(dá) C 端市場的第一步。后續(xù)無論是持續(xù)迭代模型以交付更具價(jià)值的軟件服務(wù)，還是硬件側(cè)的供應(yīng)鏈與成本競爭都是不小的問題。
前者，訊飛硬件需要在目前開放的大模型服務(wù)基礎(chǔ)上嘗試做更多 " 加法 "。如通過硬件，將大模型能力的應(yīng)用深化至游戲等辦公以外使用場景，拓寬目標(biāo)用戶群?；蚴堑?jí)辦公場景的服務(wù)能力，以維持更高的附加值，應(yīng)對(duì)短期大量出貨對(duì)未來需求的透支。
后者則在于訊飛硬件借助大模型而領(lǐng)先的身位并不牢靠，星火大模型本身在國內(nèi)并未取得絕對(duì)優(yōu)勢，小度隨時(shí)可以在文心一言的加持下奮起直追。
需要注意的是，大模型軟件應(yīng)用的落地在世界范圍內(nèi)都局限在少數(shù)場景中。
以海外成熟大模型應(yīng)用市場來看，Chat bot 與 Midjourney 為代表的圖像、視頻生成產(chǎn)品分別占據(jù)了應(yīng)用商店 49%、31% 的下載量。場景限制了落地方向，訊飛硬件目前也只針對(duì)辦公這一高頻剛需場景來打造產(chǎn)品線。
與之相比，消費(fèi)場景的 AI 硬件使用頻率更高、更具想象力。
如今，PC 廠商、智能手機(jī)廠商與芯片廠商三方共同推動(dòng)的 AI 浪潮正在試圖重燃消費(fèi)電子賽道。消費(fèi)電子相對(duì)辦公的場景泛化對(duì) AI 的嵌入提出了更高要求，如端云混合部署、個(gè)人數(shù)據(jù)隱私、AI 導(dǎo)向的硬件性能提升等，目前尚未見較完善的產(chǎn)品形態(tài)。
大模型的出現(xiàn)給業(yè)界帶來了 "iPhone 時(shí)刻 " 的希望，同時(shí)承載軟硬件兩面的提振需求，但是具備跨時(shí)代意義的產(chǎn)品還尚未出現(xiàn)，硬件與 AI 的耦合不過是 " 小荷才露尖尖角 "。
轉(zhuǎn)動(dòng)用戶飛輪？
通過規(guī)模化而進(jìn)入自我造血階段，是訊飛硬件背負(fù)的歷史使命。在此之上，面向 C 端的硬件更是承載了科大訊飛完成 "GBC 比例調(diào)整 " 的希望。
10 月 19 日，科大訊飛發(fā)布 2023 第三季度財(cái)報(bào)，財(cái)報(bào)顯示，科大訊飛整體業(yè)績基本追平前半年的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，但是多地財(cái)政表現(xiàn)已經(jīng)顯著影響了科大訊飛的 G 端業(yè)務(wù)營收。于是在其營收的主要板塊教育上，科大訊飛將口號(hào)改為 "GBC 比例調(diào)整 "，目前其教育 C 端營收比例已經(jīng)超過 G 端。
科大訊飛的業(yè)務(wù)重點(diǎn)逐漸向 B 端、C 端轉(zhuǎn)移的同時(shí)，硬件作為軟件的觸達(dá)手段以及大模型價(jià)值釋放的 " 介質(zhì) "，自然也成為其攻城略地的抓手。
如按上文所述，訊飛硬件除了語音方面的老本行外相對(duì)難以構(gòu)建壁壘，那么其瞄準(zhǔn)的辦公賽道也很可能會(huì)隨著細(xì)分市場成熟從而進(jìn)入內(nèi)卷期，財(cái)務(wù)模型隨之進(jìn)入低增長階段。
其進(jìn)一步規(guī)?；c營收換檔該怎么做？
吉姆 · 柯林斯曾在《從優(yōu)秀到卓越》一書中提出飛輪效應(yīng)理念，認(rèn)為企業(yè)從優(yōu)秀到卓越的蛻變來源于循序漸進(jìn)的積累。在數(shù)據(jù)為三大要素之一的 AI 賽道，業(yè)界慣常以數(shù)據(jù)為飛輪。
但是在生成式 AI 的應(yīng)用商業(yè)化上，數(shù)據(jù)卻不一定是首要矛盾。據(jù)紅杉資本發(fā)布的《生成式 AI 第二幕》稱，基礎(chǔ)模型的迭代隨時(shí)有可能摧毀應(yīng)用公司的數(shù)據(jù)壁壘，典型的案例是 GPTs。相比積累的數(shù)據(jù)，流程體驗(yàn)和用戶網(wǎng)絡(luò)似乎更能打造成為持久的競爭優(yōu)勢。
紅杉資本認(rèn)為，是時(shí)候提升用戶體驗(yàn)了。畢竟借助互聯(lián)網(wǎng)，AIGC 并不擔(dān)憂其流量來源與分發(fā)，而是擔(dān)憂其價(jià)值呈現(xiàn)以及釋放。
微軟的 New Bing、百度文心一言均在發(fā)布初期取得不錯(cuò)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，卻難以保證用戶的持續(xù)留存以及進(jìn)一步商業(yè)化。究其原因，可能是單一的應(yīng)用呈現(xiàn)形式讓用戶對(duì) AIGC 的感知 " 一葉障目 "，初期體驗(yàn)不達(dá)預(yù)期便棄若敝履，大模型服務(wù)自然難以做好價(jià)值交付。
OpenAI 作為先行者也不免遇到這樣的問題，但是它可以在模型能力上 " 大力出奇跡 "，集中基礎(chǔ)設(shè)施資源沖擊類似于 GPTs 這樣的里程碑。源于中美大模型賽道的市場分別，國內(nèi)基礎(chǔ)模型賽道 " 扎堆 " 的情況未得改善前，" 雨露均沾 " 難以避免。
因此，盡可能增加大模型能力的呈現(xiàn)方式，多點(diǎn)開花很可能是打下用戶基本盤的方法之一。這需要大模型廠商與開發(fā)者共同打造應(yīng)用生態(tài)，彼此共用基礎(chǔ)模型能力、互為入口。
這么看來，訊飛硬件給到行業(yè)的最大啟示，在于小小鼠標(biāo)上的一個(gè) "AI 鍵 "。可以預(yù)料，軟硬件協(xié)同已經(jīng)成為發(fā)展用戶為主的大模型應(yīng)用生態(tài)的一條路徑，至于何時(shí)能完成釋放大模型價(jià)值這一命題，仍有待觀察。
來源：獵云網(wǎng)
