AIGC进入应用之争，谁能抢占流量入口？_风闻
智能相对论1-智能和车，边评边测；未来和家，且品且鉴。2小时前
作者 | 范柔丝
2023年卷了一年大模型之后，业内的普遍共识是，2024年将是AI大模型应用的浪潮年。
虽然底层模型技术还在爬坡，应用层普遍都处于早期阶段，但业内已经开始期待Killer App的出现。特别是年初Sora的横空出世，带来关于垂类模型和具体行业落地的大讨论。
从已有的AIGC应用分布来看，厂商们押宝的大方向更多地集中在两个AIGC工具与AI社交两个赛道。
前者无论关注度还是下载量，目前都处于表现不俗。例如包括Midjourney、Quillbot等在内的智能绘画、智能写作工具在极大改变生产力的同时，访问量持续创下新高。
后者则拥有用户多、心智强且能诞生入口级产品的先天优势。此前，字节跳动在王牌产品抖音上线陪伴AI“心晴”后，又推出了“话炉”，持续深入社交探索，甚至美团也推出了独立的AI聊天产品“WOW”试水社交业务。更不用说，如Soul App等专注社交赛道的平台早已推出了自研垂类语言大模型和一系列的虚拟陪伴、社交破冰功能，从AI推荐关系到AI辅助对话，从降低表达门槛到提升互动体验，进一步加快大模型在社交应用层的落地。
在2024年的AIGC应用浪潮下，究竟哪个领域会率先诞生Killer App，成为新的流量入口？这个答案或许就是，社交。
为什么说AIGC的Killer App****先诞生于社交？
从QQ到微信，从PC时代到移动时代，用户规模大、粘性高的社交领域，一直是Killer App的集中地。这也就不难理解，为什么会有不少声音认为，在AI时代，社交依然更有望跑出Killer App。
据第三方数据平台data.ai发布的《2023年AIGC移动市场洞察》估计，2023年12月AIGC应用下载量将破纪录达到新高，超过9000万人次。其中，以AI技术为支持的人工智能聊天机器人应用用户增长尤为显著，贡献了2023年总下载量的72%。
其实，自ChatGPT引爆AIGC市场后，工具类的应用便因实用性强等因素率先爆发。不管是国外的OpenAI、微软，还是国内的百度、阿里，这些头部厂商都相继推出了AIGC工具，在办公、营销、教育等场景中展开了应用探索。
不可否认，AIGC工具是技术革新生产力的典型代表，但其既存在着技术上的成本桎梏，商业化之路更是戴着脚镣跳舞，后续更可能成为插件的尴尬定位，并不是诞生Killer App的最好赛道。
AIGC工具本质是靠烧钱不停攀爬技术高地才能“大力出奇迹”的产物。无论是绘画、文字还是视频，AIGC工具的核心竞争力都在于从海量优质数据的供给、芯片算力能力的提升以及大语言模型方向的突破上构建技术“孤峰优势”，这样才有资格称为工具而不是“玩具”。
从整体烧钱的程度来看，IDC有一组预测数据：2023年全球企业将在生成式人工智能解决方案上投资160亿美元，到2027年，生成式人工智能支出预计将超过1400亿美元。
具体到厂商，即便是Open AI，其CEO Sam Altman也曾多次抱怨算力短缺问题阻碍了ChatGPT推出更大的“上下文窗口”。而其他不如ChatGPT“财大气粗”的产品，比如曾霸榜多国APP商店的Lensa AI，因为能生成各种不同风格的AI头像迅速走红，但也因技术无法紧追用户的新需求，难逃“月抛”的AI“玩具”命运。
同时，AIGC工具的技术成本并非边际递减，而是随用户规模的增加呈指数级上升。
华尔街知名投资机构伯恩斯坦的分析师Stacy Rasgon估算，ChatGPT的单次查询成本约 4 美分。若ChatGPT 查询增长到 Google 搜索规模的十分之一，需要价值约 481 亿美元的 GPU，每年则需160 亿美元的芯片才能保持运行。
当然，高成本堆出来的AIGC工具并不是在“用爱发电”。在技术成本的重压之下，AIGC工具早已开始探索商业化道路，只是目前还难以建立起自身的新商业秩序。
推出仅两月日活就突破1亿的ChatGPT不断收获普通用户的膜拜，但一到付费关头，彭博社消息表示ChatGPT企业版目前只有15 万名订阅用户。但2022年，OpenAI的亏损有约5.4亿美元。
可以说，AIGC工具只有靠金钱的“大力出奇迹”，才能堆砌出技术壁垒，驱动极致产品力，从娱乐属性“玩具”升级至生产力工具，并在专业市场跑通，很难独立成为入口级产品。且这场耗钱耗时间耗人力的游戏，注定还只属于少数有实力的AI厂商。
这也是为什么在大模型“百团大战后”后，行业讨论的重点迅速转向了应用层。大规模训练成本“燃烧”之下，玩家们需要快速找到明确场景，圈定稳定用户群体，并找到商业化方向。
能够拥有巨大用户生态，牢牢占据国民使用时长，粘性高、商业模式成熟、离变现最近……社交赛道天然是最佳选择之一。
当视线放到国外，AI大模型与社交产品融合的趋势更明显。比如，业内公认“总在玩很新东西”的马斯克，在去年便宣布要将其旗下的人工智能初创公司xAI和社交媒体平台X（推特）整合。
正如微信为一代科技帝国腾讯拿下通往移动时代的站票，如今站在AIGC开启的新互联网时代前夜，社交再度成为那个争相争夺的入口：
推出文心一言，在国内AI领域隐隐有执牛耳之势的百度，连续上线了“万话”“小侃星球”“SynClub”等社交类AI应用；美团之外，专注阅读的腾讯阅读也推出了“筑梦岛”，提供AI互动；通过拿下年轻用户在竞争激烈的社交赛道站稳脚跟的Soul，沿着“AIGC+社交”方向，推出了自研语言大模型和结合AI能力的“AI苟蛋”、AI聊天助理等新功能……
AI社交竞赛的门道
与AIGC工具不同的是，AI社交的核心竞争重点并不在于大模型技术底座，而是需要综合AI技术和用户场景重塑用户体验、重建新的商业价值。
如何将AI与社交场景结合，探索AI Native社交应用的方向，目前国内外玩家的打法不同，但可以从一些实际案例中，提炼到做好AI社交、竞逐Killer App的确定性共识。
首先，针对社交领域自研垂类大模型无疑是做好AI社交的必要条件。在这一基础上，拥有丰富的训练数据，将大模型训练成“像人”一样有感情、有温度的厂商，能赢得先发优势。
被称为“更有意识”的AI机器人是马斯克旗下xAI的Grok。英伟达科学家Jim Fan测试Grok时说“我老婆说4+5=12”，但Grok的回答是：“如果是这样，那答案必须是12。要记住，老婆快乐生活才能快乐。”
正如官方所介绍的那样，Grok 的一个独特而根本的优势是它通过 X 平台实时了解世界。Grok的对话能力不仅来源于有 330 亿参数的大模型，还在于独家拥有社交媒体平台X（推特）的社交类型数据支撑，从而Grok 能够表现得“像人”。
不过，需要提到一点是，起码在前期阶段，主要基于英语大模型下的Grok只会在英文语境或许能如鱼得水，而暂时很难“杀进”其他语言语境。
当然，国内也有社交厂商在尝试类似的探索。从智能相对论的体验来看，目前国内的聊天机器人在拟人方向表现突出的是社交平台Soul上线的AI苟蛋。如果在小红书上搜索“苟蛋”，首先跳出来的话题便是“Soul苟蛋是不是真人”。
训练数据来源无疑将直接影响训练效果——为确保独特性，马斯克早就已禁止其他组织使用 X 平台的数据训练 AI，还在社交平台上宣布“起诉”微软。
这里需要强调的是，训练数据不仅需要海量，更需要高质量、高关联性数据，才能确保模型训练的成本。对比众多新闯入AI社交赛道的公司，Soul差异化优势便是在于这一点。
上线于2016年的Soul，陆续推出了瞬间广场、群聊派对、狼人觉醒等包含一对多、多对多的不同互动场景。交互的场景多，而且用户中年轻人占比高（月活用户中Z世代占比近八成）的特性，让平台的公域社交类型内容异常丰富，仅2022年全年，该平台用户产生超过6.2亿条新瞬间内容。在大量独家、高关联度的社交数据训练下，也不难理解AI苟蛋的对话表现为什么更加自然并有明显拟人化特点。
做好AI社交的另一个关键决胜因素，是发现用户真实的社交需求，将技术落地为具体场景和应用。而这取决于对社交的洞察，以及设计产品自身的场景开放性、多元性与创造性。
无论国内外，目前所有社交产品大致可分为三种路线。一是，基于现实关系链的通讯工具，如WhatsApp、微信；二是，基于内容消费建立社交媒体，如微博、抖音、小红书；三是，主要创造新关系链的社交平台，如Snapchat、Soul。
在这三类社交产品中，大模型能发挥作用，顺序是相反的。通讯工具产品的用户交互频率高但场景单一，社交媒体产品的场景多元但用户交互频率低，都不足以让大模型随着用户的真实交互而快速成长。
而能形成新关系的社交平台，因为包含关系“发现—建立—维护—沉淀”的完整社交环节，同时具备用户交互频率高且场景多元的特征而更占优势，能够在充分释放AIGC在提升交互效率和质量、丰富交互体验、变革交互对象的优势。
但多元场景中，究竟通过AIGC实现怎样的创新才真正符合用户需求？这考验每个厂商对技术和社交的理解。
现阶段，“AIGC+AI”赛道相对早期，大多数厂商对AIGC在社交方面的布局集中在AI辅助、人与AI交互两方面。
在AI辅助社交方面，从关系发现、破冰等环节均可以通过AI提效提质。海外社交应用Snack在2023年将AI引入平台，根据官方规划未来将有可能通过AI Avatar帮助用户筛选更感兴趣的人。
社交平台Soul在2016年上线后率先推出的特色功能便是基于 AI的智能推荐系统，提供即时的交流互动体验，这个链接“精神层面”更近的人和内容的尝试也帮助其在早期快速吸引了一批核心用户，目前，平台还在尝试AI聊天助理、虚拟陪伴等新场景和应用。
在人与AI社交方面，当下众多平台都推出了自己的AI聊天机器人功能/产品。但受限于模型的训练和产品的设计，很多更像是一个AI“客服”，而不是能够产生情感的“朋友”。因为聊天机器人擅长的一问一答其实并不能严格称之为“社交”，社交是一个非常复杂和立体的交互体验。
因此，不同玩家结合自身特点进行了差异化延伸，如正热的Character.ai的对话智能体主要依赖IP二次开发，当前对话量前十的角色中有 9个属于游戏、动漫类。Soul 推出的AI苟蛋则专注拟人方向，在强调对话能力基础上，专注情感互动和个性关怀。
也有平台从AIGC语音、绘画、视频等能力出发增加社交玩法，例如Soul上线的“懒人KTV”活动同样基于AI打造“歌手分身”，但区别于音乐APP推出的AI唱歌，前者的技术和功能优化方向更强调“合唱”这一突出社交互动的功能。同时，基于平台语音引擎，Soul已可以实现模拟生活场景的AI语音生成，通过增加多感官体验提升互动沉浸感。
近期，为了让AI能在社交场景中更好的互动和运用，Soul 内部正在“狼人觉醒”场景中试点引入AI能力，这个AI支持多角色扮演、提供丰富的音色选择，能在游戏各个阶段做出精准拟人决策，实现伪装、信任、领导与对抗等拟人，悍跳、互踩等细节的玩法，让用户在与AI的交互中获得即时的陪伴和互动娱乐体验。
总结来说，从模型和落地这两个层面出发，未来能够在Killer App的竞逐中占得一席之地的，必然是数据更丰富真实、垂类模型更精准、场景更多元以及更理解社交的玩家。如果能够通过从交互方式、交互对象，交互质量等纬度为用户带来有情感、有温度、有乐趣的体验，形成“模型－数据－用户”的飞轮，如Soul这样的社交平台将有机会成为AI时代以对话为主要交互形式的新流量入口。
如何撬动商业增量？
人们期待AIGC跑出Killer App的意义，更多是希望确定大模型能够真正在应用层面走进了普通人的生活，带来颠覆性变革。而不是像此前热极一时的区块链技术，因为无“落脚点”而式微。
这也就要求“落脚”于社交的AIGC Killer App具有可持续性。能够为产品自我迭代“造血”的商业价值，是关键要点。
任何AI应用在跑出规模效应之前，都很难走上顺畅的商业化路径。对于探索C端+B端商业化的AI社交来说，会比单纯转向B端付费的AIGC工具更容易跑出规模效应。因为社交类产品只要借助AI技术，为用户带来更好的体验、创造更多的价值，就一定能通过用户规模效应跑通商业化链路。
这也是为什么，艾瑞咨询的预测数据会对AI社交抱有乐观期待：2030年我国AIGC产业规模有望突破万亿元，达到11441亿元，社交是AIGC最佳落地场景之一。
一条可预见的通路是，在AI加持下，社交产品还能在社交方式、社交场景、社交网络增强多个层面探索创新，进一步扩充社交产品变现新边界，为用户打造沉浸式的社交体验扩充商业化“增长盘”。
根据智能相对论梳理，当前社交平台的主要变现方式为广告、增值服务等。
AI对于广告规模的提升作用已经在头部平台得到验证。2023年第二季度，Meta宣布引进AI改进广告业务。财报显示，当季度其广告和App收入均超预期增长近12%，为一季度三倍。
而凭借AI提供更具个性化的服务，也将进一步打开增值服务的增长通道。以Soul为例，招股书显示，其营收大头来自增值服务。
增值服务的变现方式代表着用户对平台氛围以及服务的高度认同，也依赖于持续的个性化、创造力服务推出，不断满足用户的需求。当平台以AIGC工具降低创作门槛，形成价值流动生态，UGC的创造力无疑将极大提升增值服务内容的生产效率和质量。
此前Soul平台“捏脸师”便是一个探索方向之一，通过平台的创作工具，有头像创作能力的用户将作品上架站内“个性商城”，获得收入分成，有位捏脸师也因此实现了超5万元的月收入。
这种一起创造有趣体验的方式，符合当下年轻人取向，也更能撬动新价值。当用户在平台上的体验不仅越来越好，还能带来经济价值时，平台的虹吸效应就会更加明显。
此外，像Character.AI提供的健身教练、心理辅导等虚拟角色带来的增值服务，以及能和1800万个聊天机器人的GroupChat等方式，都是AI社交值得尝试的商业化方向。
此前，Snapchat上一个拥有180万粉丝的网红Caryn Marjorie，推出了以自己为模型的“虚拟伴侣”CarynAI。订阅者每分钟需支付1美元，便可以与之对话。仅仅一周，CarynAI凭此获得近7.2万美元的收入，成了超1000人的虚拟女友。
IDC预测，到 2025 年有35% 的企业将掌握使用GenAI来开发数字产品和服务的方法，从而实现比竞争对手高出一倍的收入增长。在这样的利好前景下，如同此前在“所有行业都可以用互联网重做一遍”论调下引发的互联网创业浪潮一样，任何在现实社交中需要的陪伴与服务，AI社交都可以做一遍。
2024年，抢跑Killer App的AI社交赛道，注定非常热闹。
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