今天小編分享的互聯網經驗:預測性推理帶來AI應用大爆發,如何抓住萬億級市場新機會?,歡迎閲讀。
" 有本事的創業者要創造有本事的產品。要麼拿到 100 億做宏大叙事的產品,要麼找到一個犀利的切入點,犀利到像熱刀切黃油。" 躍盟科技創始人兼 CEO 王冉説道。
躍盟科技專注 " 預測性推理 " 這一人工智能前沿方向,核心產品是 AI 自主決策系統—瞬知。
2023 年,AI 市場應用爆發,憑借多年的技術積累和夯實的業務經驗,躍盟科技研發的 " 瞬知智能體 " 率先落地到消費行業。截至目前,瞬知智能體每天處理近 10 億次的用户商品需求。合作夥伴包含淘寶、京東等電商平台巨頭,三星、華為、榮耀、OPPO、VIVO、小米等手機廠商,以及字節系和騰訊系的多家媒體平台。
" 瞬知智能體 " 能迅速實現規模化商業落地,王冉認為一是趕上了產業需求的紅利。在卷人工、卷成本、卷行業極限效率的市場環境下,產業鏈的很多環節還存在巨大的優化空間,只要能提升行業效率平均水平的 3-5 倍,就有巨大的應用落地機會;二是團隊找準了行業最大的痛點并提供了足夠專業的解決方案。" 消費領網域最難的是靠近交易的環節,那麼聚焦解決交易效率問題,就一定是難而正确的事情。" 王冉説道。
一、找到 " 犀利 " 切入點,讓 AI 實現自主決策
預測性推理是人工智能的發展方向之一。預測性推理通過分析歷史數據來預測未來事件或趨勢,為企業和個人提供決策支持。2024 年 9 月發布的 ChatGPT-O1 就是推理模型,O1 在科學、編程和數學等任務中都展現了出色的推理能力和自我糾錯能力。
随着 AI 應用的廣泛普及,AI 預測推理的需求也迅速增加。根據國信證券的研究報告,推理算力的需求正在快速增長,預計 2024 年中國的推理算力占比将達到 67.7%,同比提升 26.4%。
在王冉的視角下,随着 2023 年預測性推理能力的成熟,AI 的最後一塊能力短板已經補齊,AI 的聽説讀寫能力、理解能力與推理能力在某些任務上的表現超越人類,這意味着人類 AGI 已經來臨,AI 将迎來應用大爆發。
王冉認為,AI 未來有兩大發展方向,且都與 " 決策 " 息息相關。
第一個方向是輔助人類做出更好的決策,即 AI 通過提供信息和建議,輔助人類完成任務。人類在執行任務的過程中,通過 Prompt 的方式讓 AI 提供某個任務環節的輔助,或者通過 Copilot 的方式獲得任務全流程的輔助。此時的決策主體還是人類,AI 更像是人類能力的增強,讓任務的交付更有效率、更有價值。
另一個方向是 AI 自主決策,即 AI 代替人完成決策,并且由 AI 完成任務,也就是 Agents 模式。具體而言,由人類設定任務目标後,AI 獨立執行完整任務,将執行的結果匯報給人類做最終決策,任務的執行和部分決策的主體變成 AI。
智能體技術逐漸成熟之後,會形成個性化的伴随式的 AI,即人人都有一個專屬 AI 智能體,成為人類與 AI 世界的接口。在這個 "AI 新世界 " 中,人類的知識與決策可以幫助智能體學習成長,智能體之間也能彼此學習,這将幫助智能體理解人類需求,快速完成與人的互動,幫助人類做有價值的決策。
相比輔助決策方向,王冉更看好 Agent 與 Misson 這個 AI 自主決策市場的前景,他表示 " 代替人類決策的自主決策系統是智能化未來最重要的發展方向。但今天所有的互聯網產品都是面向人類自己做決策設計的,面向 AI 自主決策方向的產品還是一片空白,AI 自主決策的市場空間将不小于當前的互聯網產業。"
據 Fortune Business Insights 預測,決策智能市場将在 2024 年至 2032 年間以 17.2% 的復合年增長率增長,2032 年市場規模将達到 595.7 億美元,市場空間龐大。
現階段,AI 自主決策還是一條嶄新的賽道。無論是 Agent 這個備受行業期待的商業應用方向,還是 Misson 這一更加野心勃勃的未來,待墾的市場既有無數挑戰,也意味着巨大的發展潛力。
王冉認為,AI 創業公司要想做出價值,那麼公司對落地行業理解就要遠超平均水平,做到前端互動極致簡單,後端算法復雜高效,還能創造顯著的商業價值。這考驗的是公司背後下的 " 苦功夫 "," 留給 AI 應用的井口可能只有 1 米寬,但要挖到 10000 米深。"
從 2016 年開始,躍盟科技就投入了巨大資金與人力成本探索 " 預測性推理 " 這個方向的技術產品化與商業化機會。為了找到合适的產品形态,團隊在幾年間将算法、工程、產品推倒重來了幾十次。這期間誕生了很多例如 " 點擊預測搜索 " 與 " 情景智能卡 " 這樣引領行業創新的產品,但王冉對這些創新點并不滿意。
" 電被發明出來的時候,所有人最初只想到把工廠裏的蒸汽機換成發電機。電不應該被看做一種更便宜的蒸汽,其核心價值是能源產生與能源的使用分離,這才誕生了流水線與電氣設備。AI 也不應該被看做一種更便宜的算法,其核心價值是自主決策從人類的決策中分離。" 王冉在 2024 創業邦 100 未來獨角獸大會上分享道。
機會總是青睐有準備的人,但是,能抓住機會需要足夠的遠見與耐心。彼時,同行并不太理解王冉究竟在追尋什麼,直到 2023 年 AI 預測推理能力取得了突破性進展,以及 Agent 方向的逐漸明确,王冉 All in" 預測性推理 " 的關鍵意義才顯現出來。經過幾年的堅持探索,在全球還在摸索 Agent 的應用落地方向的時候,躍盟科技已經實現了規模商業化。
二、率先落地消費行業,日處理近 10 億次用户需求
" 人類每天要做許多決策,從人類的決策中分離出一部分交給 AI 來做,是非常大的市場紅利。" 在眾多決策中,有一部分決策很有商業價值,例如消費行業中的商品交易決策。
消費行業是躍盟科技最先探索 AI 自主決策的商業化落地領網域。長期以來,消費者面臨商品選擇的困擾。例如,人們每天使用淘寶約 30-40 分鍾,在這段時間裏只能認真浏覽 100-200 個商品,然後做出購物決策。但是僅淘寶和天貓平台上就有約 20 億商品。在 20 億的商品海洋裏浏覽 200 個商品,注意力注定是極度稀缺的。
"2023 年全國網上零售總額達到 15.42 萬億元,所有的交易額都是在這種信息極不對稱的商品選擇裏發生的。用户注意力的稀缺帶來了消費廣告行業的繁榮,卻也讓用户越來越難買到想要的東西,商家越來越難賣掉辛苦生產的商品,電商平台也要花巨大的補貼代價來維持消費者注意力。" 王冉説道。尤其是近幾年來,消費市場增長陷入瓶頸,提升用户與商品之間的決策效率的重要性進一步凸顯。
為此,躍盟科技推出了千尋智能體,這是首個搭載了瞬知預測性推理技術的產品,面向消費者提供商品交易決策服務。千尋智能體是為每位消費者構建的 "AI 決策分身 ",它既理解消費者的消費需求與消費偏好,又能自主學習商品消費知識,還能與多個智能體協同決策,從而真正做到理性客觀地為每一位消費者選出最符合心意的商品。
王冉解釋,人類學習知識是痛苦的,在購物時要了解一定的專業知識,例如買自行車就要了解配件性能、產品參數,但是一旦交易完成,這些辛苦學習的知識可能就用不上了。這種情況下,人們更傾向于找一個有經驗的朋友咨詢,直接得到幾個合适的商品推薦。
瞬知千尋就在努力成為這個 " 專業的好朋友 "。瞬知千尋有深厚的消費知識積累,也能短時間内浏覽大量商品并做出決策,最終像一個朋友一樣直接為消費者推薦幾個商品。通過這種方式,跨越信息的鴻溝變得越來越容易,這也正是躍盟科技英文名 "Deepleaper" 的由來。
" 瞬知千尋提高了用户的商品交易效率,讓平台商家得以更低的成本獲得商品訂單,将更多預算投到商品質量與性能本身。消費者也從一些生活用品、食品等枯燥的對比購物中解放出來,投入更多精力在服裝、配飾等體驗購物的行為中。" 王冉説道。
瞬知千尋的商業化速度很快。王冉透露,產品剛開始落地時,每天的需求量才幾十萬,随着消費者滿意度越來越高,每天的需求量從幾百萬、幾千萬快速增長到上億。
到目前為止,瞬知千尋每天處理近 10 億次的消費需求,每個需求用户的個性化智能體都會決策出 1 到 3 個商品提交給消費者,消費者從這 1 到 3 個商品中做出是否交易的最終決策,交易效率比行業當前的廣告行為提升了 300% 以上。
" 瞬知千尋的成功,源于 2020 年我們嘗試做 AI 搜索的失敗。"
王冉表示," 輔助決策的最大困難是缺乏可以有效反饋的标準。"2020 年,躍盟科技花了高昂的成本将商品與消費知識建立起聯系,嘗試通過搜索結果的 AI 化,給消費者提供多元的消費建議。
結果不盡人意,用户認為電商平台的搜索與推薦已經很好了。多一層 AI 消費知識的輔助價值非但對交易轉化率提升不明顯,生成成本也高昂,用户體驗還無法标準化反饋。" 那時候我們就下決心将 AI 的自主決策從用户的決策中分離,只用極致簡單的互動給用户 1 到 3 個商品讓用户最終決策,而不是像搜索一樣給出成百上千個結果讓用户再去挑選。"
後來,瞬知千尋與淘寶達成了深度合作,這讓瞬知的預測性推理技術有了落地應用的場景,瞬知的決策水平也在應用中不斷提升。" 淘寶聯盟是淘天集團對用户體驗的注重、商業效率的專注以及對 AI 的擁抱對創新的支持的生态陣地,給了我們業務支持與鼓勵。"
產業效率的明顯提升,為躍盟科技帶來了更多客户。王冉表示,未來躍盟科技會在淘聯的支持下進一步開放能力給生态夥伴與商家,幫助商家與消費者體驗到 AI 科技的美好。
三、重構消費決策,做 AI 時代的通用電氣
經過艱苦的產業化落地實踐後,躍盟科技摸索出了 AI 公司規模化商業的一種可行範式:
AI 的產業效率至少要提升 300% 以上,才會被產業所接受,最終成為產業鏈中的一個環節得到廣泛使用,形成基于 AI 能力的新業務流,并以此構建商業模式。
盡管 AI 技術這兩年能力的提升讓人目不暇接。但在王冉看來,AI 產業還是一片藍海,其中藴含的變革威力不亞于電力時代取代蒸汽時代。據 IDC 預測,到 2030 年人工智能将在全球範圍内產生高達 19.9 萬億美元的累計影響,潛力無限。
在這條廣闊的賽道中,躍盟科技就像是一輛以 200 公裏 / 時的速度飛速行駛、但四面漏風的汽車。這輛汽車有着不錯的發動機和電控系統,能把用户運送到目的地,但要實現更好的用户體驗,還需要很長時間的探索。
" 我們目前探索出來的所有產品方向,内部都不夠滿意,只是一個臨時的能用的東西,我們認為還沒找到面向 AI 時代產業機會更好的產品形态。這需要進一步加大投入去實踐探索。"
但是這個過程注定是艱辛的。從 1890 年電力革命開始直到 1930 年,整整 40 年後,照明才普及 80% 的家庭、家用電器普及率 60%,現代的流水線工廠才初具雛形。站在如今 AI 發展的時間節點上的創業者,就像 1890 年的前輩,以為将工廠裏的蒸汽機替換為發電機,已經是新技術應用的極限了,根本無法想象到電力革命之後會帶來怎樣的生產力颠覆。
因此,王冉認為,"AI 在人類生產生活中普及,還需要很長的一段路要走,最快三五年,也許要十數年。今天的一切,都只是未來的一個臨時解決方案罷了。"
未來,躍盟科技會堅持面向 AI 自主決策方向,探索產品與市場機會。
如果 AI 将成為一種能源基礎設施,比起做大模型方向這個 AI 時代的 " 國家電網 ",躍盟科技更傾向于做智能體,也就是 AI 為能源的 " 智能設備 ",成為 AI 時代的蘋果、索尼與通用電氣,用領先時代的產品創造人們能簡單使用的 AI 產品,用互動極致簡單的方式體驗 AI 強大的能力,帶來的良好體驗。
"2024 年,預測性推理還處于 1 歲的水平,我們希望它成長為對人有用、對生活有價值的產品。同時也希望躍盟科技在未來的萬億市場中能占據一定份額,至少成為消費領網域裏頭部公司。" 王冉表示。