今天小編分享的科技經驗：AI大模型催生App“通脹”，歡迎閲讀。
本文來自微信公眾号：降噪 NoNoise（ID：forjingyijing），作者：簡斐然、孫靜，題圖來自：視覺中國
AI 工具獨立開發者 "Alchain 花生 " 最近做了一個小測試。在 GPT Store 上，他把自己開發的一款用户數 5000+ 的 GPT（模拟 Claude 3 Opus）調成了付費模式，想看看海外用户是否真有更高的付費意願。
6 小時後，他獲得了第一筆用户打款，5 美元。在他展示的後台截圖中，這款應用在最近 7 小時内，入賬 20 美元。
" 每天收獲幾筆咖啡錢吧。"Alchain 花生輕描淡寫地聊到付費測試的初衷——既然當下 Open AI 無法按照年初承諾的那樣——在一季度啓動 GPTs 開發者收于抽成計劃，且 GPT Store 已有爛尾之嫌，他想試試 AI 開發者有沒有可能找到自己的商業模式。
▲ "Alchain 花生 " 應用後台的入賬截圖
從去年下半年開始，基礎大模型廠商就不斷呼籲，口袋不夠深的就别卷模型層了，趕緊去開發 AI 應用。比如百度創始人李彥宏不厭其煩地布道：AI 原生時代，我們需要 100 萬量級的 AI 原生應用。
IDC 預計，到 2024 年，全球将誕生超過 5 億個新應用，這一數字幾乎等同于過去 40 年累積的應用總數。
這些樂觀的判斷皆指向終局，一個宇宙大爆炸後的新時代。不過我們更關注的是當下，這個由大模型主導的狂熱浪潮是否會帶來前所未有的 AI 類 App" 通脹 "？
一方面 AI 應用開發門檻已經極大降低—— 2008 年蘋果推出 App Store 時，應用開發者還需要學習 Objective-C 語言，如今的大模型廠商們則提供自然語言開發，懂不懂代碼不再重要，人人都可以成為開發者。
另一方面，AI 技術迭代速度遠超移動互聯網。熵基科技首席科學家陳書楷直言，大家都知道，能力更強的新模型如 ChatGPT5 出來之後，有可能你現在正在做的很多事情都是白做了，" 今天這個現象，是互聯網時期沒有的。" 這也意味着一批 AI 應用的生命周期可能短如蟪蛄。
起碼目前看起來，時代的金礦仍藴藏于混沌之中。 但沒有人願意在牌桌之下。
一、AI 應用 " 通脹 " 時代：開發者、"App 工廠 " 們都發動了
當一名國内普通用户想要體驗 AI 助手應用，他可能要患上供給過剩的選擇恐懼症：手機應用商店裏，不僅有五花八門的豆包、文心一言、訊飛星火、Kimi、通義千問、智譜清言、紫東太初 …… 還有一堆形神都似 ChatGPT 的套殼產品，可以説應有盡有，但似乎又難免趨于同質化。
迷惑的遠不止用户。當被問及自家到底有多少個 AI 應用上線時，至少有兩家科技大廠的内部人士都對我搖起頭：" 説不上來 "" 數不清 "。
在這波 AI 原生應用浪潮中，不少大廠本着所有應用都值得被 AI 重構一遍的思路，鼓勵内部瘋狂賽馬，也由此導致，部分 AI 應用以獨立 App 或 PC 端插件形式推出，并未疊加到主 App 當中，甚至可能連其他業務部門的同事都不知情。
沒有科技公司想錯過這波 AI 應用浪潮。況且，中國公司本就以擅長做應用層著稱。
從公開信息來看，目前百度、字節、阿裏等都在争分奪秒。
像百度，除了用 AI 改造原有 App、上線文心一言之外，還發布了 " 萬話 "" 小侃星球 ""SynClub" 等社交類 AI 應用、" 文心一格 " 等 AI 繪畫工具以及 "AI 用藥説明書 "、" 智能候診室 "、" 有醫筆記 " 等醫療類 AI 應用。
暗中發力的 "App 工廠 " 字節，最近半年推出的 AI 應用不下 10 款，除了聊天機器人 " 豆包 "、AI 伴侶類 " 心晴 "、AI 社交類 " 話爐 "（貓箱），類似 Sora 的 AI 視頻工具 "Dreamina" 也在内測之中，而這些還只是字節野心的冰山一角。有媒體報道，字節還在秘密研發多模态數字人產品、AI 生圖產品，剪映團隊也在封閉研發全新 AI 產品。
其他公司如科大訊飛，除了聊天機器人 " 訊飛星火 "，也有 AI 口語助手 " 星火語伴 "、訊飛寫作、智慧工牌等效率工具上線 …… 此前專注技術解決方案的 AI 技術公司商湯科技，也在發布自家大模型之外，下場搞起應用，推出 " 商量 "、" 秒畫 "、" 如影 "" 小浣熊 " 等生成式 AI 應用產品，并将生成式 AI 應用列入今年的重點發力方向。
在國内外基礎大模型廠商、技術解決方案商、開發者、投資人的聯合推動之下，AI 應用正進入一個供給側的爆發階段。2023 年，軟體項目托管平台 GitHub 人工智能項目的數量暴增 59.3%。百度方面數據顯示，截至今年 3 月，其千帆 AppBuilder 平台上每周新增應用突破 3000；到 4 月，平均每周新增應用達六七千個。
在北京的地鐵車廂中，甚至已經出現智譜清言這類對話式 AI 應用針對 C 端市場的高調推廣。在此之前，同類型的 Kimi 已經在線上渠道刷足了存在感。
C 端用户也正對 AIGC 報以極大熱情。根據 QuestMobile 的洞察，獨立 APP 的需求持續增長。2024 年 1 月，TOP10 APP 去重用户規模同比增長 37 倍。頭部 APP 的活躍用户超 5 千萬。
不過這場爆發的 " 暗面 " 則是 AI 應用的速生速死。去年 9 月，美國知名科技風投公司 a16z 根據月訪問量整理了一份 Top50 AI 應用榜單；今年 3 月，該公司推出最新 Top50 AI 應用榜單時發現，名單上 40% 的應用都是新面孔。這意味着，半年内至少有 20 款 AI 應用已經掉隊。
對于這個數字變化，a16z 表示，" 令人瞠目 "。
QuestMobile 數據也直接印證了這一行業趨勢。今年 1 月，國内頭部 AIGC APP 活躍率均在 20% 以下，比較低；忠誠度方面，3 日留存均在 50% 以下；流失風險高，部分 APP 的解除安裝率在 50% 以上。
這一點同移動互聯網時代不同。移動互聯網初期，一大堆高頻的原生應用很快被創造出來，并形成嶄新的商業模式，比如國外的 Instagram，國内的微信、滴滴 ……" 但 AI 目前還沒到這地步 "，獨立開發者 "Alchain 花生 " 認為，當下 AI 應用更多是在提升既有產品的用户體驗，而且主要作用在生產力端。
AI 應用進展比大家期待的要慢，背後主要 " 卡脖子 " 的大概還是基礎大模型。打個不太恰當的比方，45 億年前地球誕生之初是不太可能出現寒武紀那樣的物種大爆發盛況的，因為地球本身仍處于劇烈變化中，動不動就被其他行星碰撞，還沒有大氣保護罩，可以説，尚未完成塑形。只有等地球内外部環境相對穩定了，才有生命可言。
大模型便處于類似的階段。業内人士公認，大模型的迭代幾乎以周為部門。反映到科技媒體的資訊彈窗中，" 炸裂 " 這個詞都快不夠用了，因為每隔幾天就會有新的颠覆者出現。
MiniMax 創始人闫俊傑在接受 " 晚點 " 采訪時提到，產品價值的來源，核心還是模型性能和算法能力，" 你可以做很多產品 feature，但你會發現，幾乎所有大的提升都來自模型本身的進步。"
傳説中将于今年登場的 GPT-5，被認為将掀起更大的海嘯，或者説成為 AI 發展史上舉足輕重的一個分水嶺。某工具軟體出海企業人士姜辛在同 " 降噪 NoNoise" 交流時提到，今年可能會有一大波套殼類應用受到大模型迭代的擠壓，預計會死掉一批，" 基礎大模型自身功能的迭代，就可能替換掉那些 App 的產品價值。"
對于這一點，曾經的 AI 文本生成工具明星—— Jasper 大概是如鲠在喉。而 OpenAI 發布新一代視覺大模型 Sora 後，也有業界人士擔心 Pika、Runway 等一眾 AI 視頻產品再無活路。
在 "Alchain 花生 " 看來，一些沒有護城河的 AI 應用原本就屬于 " 屎上雕花 "，價值不大；但一些工具類產品在跟場景結合後產生價值的，不至于被颠覆，比如 Monica、sider、沉浸式翻譯等插件應用。它們把大模型能力和用户實際使用場景結合後，都提供了不錯的價值。
二、有價值的 AI 應用，都跟特定場景結合
價值正成為衡量 AI 應用會否被技術迭代所覆蓋的重要标準。
在 a16z 整理的 AI 應用榜單中，生產力工具類應用 MaxAI，把 ChatGPT、Claude、Gemini/Bard、Bing AI 等模型的部分能力抽離出來，整合到一起，基于應用場景做一個封裝的插件，可以幫用户總結文本、輔助寫作、創建影像。
本質上，MaxA 做的是 " 水管 " 生意。有業内人士透露，該團隊已獲得高額融資。
另一款受到關注的 Chrome 插件—— Monica，其創始人肖弘在闡述產品價值的時候提到，他們做了很多很具象的場景裏面的工作，比如回郵件、幫用户總結文章或者在用户打開一個 YouTube 視頻的時候，幫其總結每段内容。這些功能都通過插件嵌入浏覽器，因為浏覽器插件在海外是一個比較主流的產品形态。
在極客公園大會上，肖弘還提到關鍵一點，應用層創業者應該想辦法收集用户在特定場景的數據，有了數據，AI 應用便可以與大模型這個大腦形成協作關系。
數據也是很多 AI 應用即便沒有找到商業模式、也會依然做下去的原因。姜辛告訴我們，像個人助手和效率工具，可以積累用户數據、行為數據，這樣在產品下一次迭代時就有了數據參考。
至于基礎大模型迭代帶來的 App" 短命 "，姜辛坦言，這樣也好，倒逼 C 端應用繼續迭代、在細分場景做深，也倒逼開發者思考——產品下一步要往哪個方向迭代？護城河是什麼？" 打個比方，剪映是通用的視頻制作工具，但創業者可以根據剪映拆分出細分功能，單獨做成產品。
姜辛認為，C 端應用比 B 端應用更容易觸及天花板，因為當前字節、百度這類大公司，甚至商湯科技這種技術方案提供商都開始下場做 AI 應用了，競争會很激烈。
對于小規模的大模型初創公司來説，關鍵是如何能夠找到自己的競争壁壘。趣丸網絡副總裁、前經緯中國副總裁莊明浩此前對媒體表示，他觀察到，很多初創公司轉向了 " 小作坊做小工具 " 的模式：先找準一個市場上還沒有的功能與產品，抓住視窗期，通過運營手段快速推廣，哪怕這個視窗期只有 3 到 6 個月，也可以掙到一筆錢，而後繼續尋找新的市場機會。
以妙鴨相機舉例，這一產品剛推出便受到了市場的追捧，從第一天便開始收費，但兩個月後市場的熱度也很快就降了下來。這與移動互聯網時代的應用早期通過免費争奪用户市場，而後再逐步開始收費的創業模式已經完全不同。
滬渝人工智能研究院的徐工程師告訴我們，AI 時代和移動互聯網時代創業最大的不同是，當時大家最主要的關注點在于搶占市場份額，但現在大家主要是在探索商業模式。
量子位智庫新近發布的《中國 AIGC 應用全景報告》顯示，C 端 AIGC 產品以智能助手以及影像生成類的生產力工具為主，雖然用户量大（純 C 端占比 50% 以上），但盈利狀況普遍不樂觀，近 50% 的產品當前仍未有明确的收入模式，以免費為主。相較之下，B 端產品商業模式較為清晰，以訂閲和按需付費為主。
姜辛直言，包括他所在公司在内的很多應用開發商，大家其實都想去切 B 端場景，瞄準行業 +AI，但囿于缺少行業 kown-how，其實也很難切進去，更别提大幅改造。
在同 " 降噪 NoNoise" 交流時，螞蟻數科某業務負責人也認為，大模型加持下的場景化能力要想在產業端落地、做出價值，還需要一點時間。這個 " 價值 "，要麼讓此前的業務更有效，要麼讓企業能做此前做不了的業務。但目前來看，大多數企業還在探索階段，" 沒那麼快 "。
如果從全球視角來看，追求風險投資也成為一類 AI 企業的專屬道路。例如意大利科技公司 Bending Spoons，便是視頻編輯器 Splice 和照片增強器 Remini 的幕後推手。不久前，該公司對外宣布獲得了 1.55 億美元的股權融資。
三、急不來
按照人工智能研究者、認知學家 Gary Marcus 的判斷，生成式 AI 要達到互聯網甚至智能手機帶來的那種變革水平，還須有巨大的改進。
一個繁榮的 AI 原生應用生态，需要大模型、智能算力、AI 原生應用研發新範式三要素相輔相成。從這個維度來看，殺手級的 AI 原生應用的問世是急不來的。
熵基科技首席科學家陳書楷直言，" 大家要去做開發、做測試，要克服各種困難，解決各種各樣的實際問題，所以不可能太快，但是潤物細無聲，大家确實都在做。"
他認為，作為 AI 應用的開發者，大家首先要關注的是 AI 怎麼去解決實際業務當中的問題，再者就是随時關注最新的技術發展。
陳書楷看到，當前各種應用模式也是在不斷的成熟和發展的過程當中，比如基于知識庫的應用、基于 Agent 的應用，都會不斷的有新的成果出來，這些成果能夠直接提升現有 AI 應用的水平。與此同時，大模型本身的基礎能力在不斷提升，AI 應用的一些局限性也會不斷被打破。
業内不少人認為，AI Agent 或許可打造出 AI 原生場景及應用。AI Agent 是指在人工智能領網域具有自主決策能力、環境感知能力和反應能力的智能體。AI Agent 強調主體的自主性、反應性、主動性和社交性等方面的能動特征，而具有理解生成、復雜推理、自主學習等類人腦功能的大模型，則可以作為 Agent 的基礎而存在。
當 AI Agent 以 App 的形态出現時，這也意味着，Open AI 的 GPT Store 可能會面臨來自 APP Store 的競争。畢竟，Writerbuddy 研究報告中顯示，超過 60% 的用户習慣于在手機等移動終端上訪問 AI 工具。
這同時或許也表明，AI 領網域的創業公司們，可能會迎接更大層面的機會和挑戰。
回望移動互聯網時代，在 2014 年，中國智能手機用户首次超過 5 億人，成為擁有智能手機用户最多的國家。瘋狂生長的移動 App 正占據新的風口。2015 年 4 月，我國主要應用商店的應用規模已累計超過 400 萬個。
但這些 App 的生命周期平均只有十個月。其中，85% 的用户會在 1 個月内将其下載的應用程式從手機中删除，而到了 5 個月後，這些應用程式的留存率僅有 5%。
而這一場景，恐怕在 AI 時代只會愈發慘烈，AI 應用 " 通脹 " 在所難免。
但即便如此，在同樣大廠當道的當時，字節跳動、陌陌、滴滴等一系列創業公司，依然殺出了屬于自己的生路。騰訊更是憑借微信，将原本平起平坐的對手們遠遠甩下。
那麼，在新一輪時代 " 金礦 " 中，又有誰可能會成為新一輪的優勝者？誰有可能會被時代抛下？對此，我們充滿好奇，只不過，這一答案，要先交給時間。
（注：應受訪者要求，姜辛為化名）
本文來自微信公眾号：降噪 NoNoise（ID：forjingyijing），作者：簡斐然、孫靜
