從“中國制造”到“中國智造”，中國力量在全球市場大放異彩還在進行時。但全球市場形勢變化卻宛如高速列車，機遇與挑戰(zhàn)應(yīng)接不暇：不同區(qū)域的本土消費業(yè)態(tài)出現(xiàn)哪些新變化?社交電商賽道機會如何把握?抓人眼球的AIGC又將為全球生意注入何種新活力?......
擺在眼前的問號，亟待一個回答。變化不停的全球市場，時刻期待嶄新思路。
基于此，鈦動科技特別打造全球化訪談欄目《Global Talk》，通過邀請行業(yè)大咖走進鈦動科技展開高層對話，分享前沿行業(yè)洞察，輸出豐富的寶貴經(jīng)驗，以先鋒視角打開全球視野、把握出海脈搏。
《Global Talk》欄目首期邀請非凡資本合伙人吳畏與鈦動科技創(chuàng)始合伙人Eric到場對談。非凡資本合伙人吳畏被外界稱為“AI應(yīng)用研究領(lǐng)域國內(nèi)領(lǐng)先的行業(yè)智庫締造者”，已累計投資和服務(wù)數(shù)百家創(chuàng)業(yè)公司，在跨境和AI領(lǐng)域積累了深厚的資源鏈接與行業(yè)干貨。鈦動科技創(chuàng)始合伙人Eric曾任寶潔產(chǎn)品供應(yīng)部團隊經(jīng)理，擁有體系化的項目管理、標(biāo)準(zhǔn)化流程管理以及精細(xì)化運營的經(jīng)驗，并且從0到1搭建了鈦動科技的營銷服務(wù)體系。
隨著人工智能領(lǐng)域進入全新時代，來自中國的明星AI應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)，不乏在全球市場嶄露頭角。本期對談將聚焦我們周遭的這些AI應(yīng)用，誰能突破重圍?為什么?
01 談?wù)劷穹俏舯鹊腁I應(yīng)用
Eric：越來越多AI相關(guān)企業(yè)在做出海，尤其是 AI+工具、AI+社交。其實這兩類都是早期出海的典型產(chǎn)品，隨著 AI 技術(shù)的突破，似乎又煥發(fā)出新的活力。您怎么看待這一現(xiàn)象?以及您覺得行業(yè)下一步發(fā)展趨勢如何?
吳畏：我相信每個人對 AI 會有不同的理解，我更多從我的這個理解來講，首先大家要搞清楚，現(xiàn)在我們說的AI跟 十年前我們說的AI，不是一回事。十年前是“判別”，最大的應(yīng)用場景是我們坐火車、坐飛機的時候，不用出示身份證，攝像頭就能夠識別你，也包括工業(yè)檢測領(lǐng)域的技術(shù)，主要是基于計算機視覺的判別式AI，主要判斷“人是人”“貓是貓”“狗是狗”。
現(xiàn)在我們說的 AI 更多是生成式AI，這類應(yīng)用相比以前更容易實現(xiàn)全球化，無論是情感陪伴，還是生產(chǎn)力工具、小說生成，你會發(fā)現(xiàn)在大模型支持下，本身它就能生成全球化語言，多語言問題直接解決了。
不過，這一代 AI 應(yīng)用也存在成本上的難度。之前做移動APP應(yīng)用，只是借助CDN，云服務(wù)把數(shù)據(jù)信息推送給用戶，支付云服務(wù)等費用即可。但如今的生成式 AI 應(yīng)用涉及例如情感陪伴類的多輪交互場景，用戶和AI持續(xù)地聊天就是不斷在燒應(yīng)用的錢，因此這類應(yīng)用往往需要用戶付費，以滿足其帶寬成本、推理成本等每次調(diào)用成本。只有收支取得平衡才能保證模式可持續(xù)。
Eric：這類產(chǎn)品接下來怎么盈利?怎么形成造血能力，能夠真正長久生存、取得成功?
吳畏：早期應(yīng)用的普遍變現(xiàn)方式是流量變現(xiàn)，只需要確保很多人使用這款應(yīng)用，就可以通過各種形式去變現(xiàn)?，F(xiàn)在大家會發(fā)現(xiàn)，做大一款應(yīng)用的DAU需要花費更高的成本。
如今形勢不同于過去的移動互聯(lián)網(wǎng)紅利，現(xiàn)在并沒有一個新的“端”出現(xiàn)。移動互聯(lián)網(wǎng)蓬勃初期，出現(xiàn)了手機端，這個時候做應(yīng)用，同時也有很多人也在找應(yīng)用，正好匹配了移動互聯(lián)網(wǎng)“隨時隨地”的特點，也匹配了攝像頭、麥克風(fēng)等等手機端功能，在這樣的流量紅利下會有爆發(fā)性增長。現(xiàn)在沒有當(dāng)初的流量紅利，應(yīng)用需要考慮如何向用戶收費。那么需要去拆解的是，什么樣的場景下用戶愿意付費?我們目前看到，相對來說收益比較好的ToC端AI應(yīng)用大概有以下這些類型。
·第一類是情感陪伴，解決情感陪伴需求，擁有這些需求的大有人在，有點像以前的聲訊臺、午夜電臺。當(dāng)初是有人花錢打電話進去聊天，話費不斷要充值，聊的越多越花錢，這是人普遍基礎(chǔ)的需求。這個領(lǐng)域也涌現(xiàn)了一些典型的公司，其中就有中國的出海企業(yè)。
·第二類是教育，這類應(yīng)用之前也已經(jīng)存在，比如字節(jié)的Gauth，之前叫Gauthmath，最開始是拍照解題，實際是它背后有一些老師在解題，人工+智能，之前收費是有真人老師的成分在。現(xiàn)在用了生成式 AI，拍照后答案馬上就出來了。成本結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。還有 AI 小說，原來可能要支付 30% 的成本給到創(chuàng)作者，現(xiàn)在不需要創(chuàng)作者，支付的是電費、算力成本，這些是來自于成本結(jié)構(gòu)的變化。
·第三類是生產(chǎn)力工具，普通寫字樓辦公者對這塊是有需求的，這一類競爭也比較激烈，去收費也有難度?？傮w來說，離人性越近的，越好賺錢。
02 哪些AI應(yīng)用能激起用戶付費欲望?
Eric：古往今來，賺錢的點其實都是人性的點。不過好比情感陪伴類軟件，要做到像以前人工聊天所產(chǎn)生的情緒價值一樣，給我們一種“人”的感覺，是很難的事情。
吳畏：大家也許還記得 GPT-4o 發(fā)布的時候，有一場景是通過攝像頭進行實時語音交互，為什么現(xiàn)在我們還沒有大范圍看到?或者說看到了一些應(yīng)用，但它們還沒有被完全地推向市場，完全實現(xiàn)實時交互。因為這里還是會產(chǎn)生算力成本。文本層面的算力成本可能未來會下降，但是如果是實時語音，甚至實時數(shù)字人、實時視頻交互，成本很高，目前來說還沒有辦法實現(xiàn)。我相信，如果到真正實現(xiàn)的時候，會有很多人愿意付費。
Eric：還有一個細(xì)分行業(yè)也蠻適合 AI 應(yīng)用，《戀與制作人》這類劇情類游戲非常適合加入 AI 模型，實現(xiàn)不同人玩出不一樣的結(jié)局、不一樣的劇情延展，跟小說邏輯很像，讓用戶參與到其中。
吳畏：最近有一個創(chuàng)業(yè)者找來，他們是做“乙女類”(以女性為主角或玩家)小說生成應(yīng)用，用戶不需要提供非常復(fù)雜的提示詞，只需要給一些角色，可能就是喜歡的偶像，它能夠在10分鐘里生成 8000 字到1萬字的同人小說。目前這款應(yīng)用沒有做任何推廣，已經(jīng)有了粉絲社群。產(chǎn)品也即將要推廣去海外市場。
Eric：突然覺得這個市場非常大?，F(xiàn)在海外短劇也非?；?，說明非常多人愿意為這些內(nèi)容付費。如果有一個千人千面的內(nèi)容平臺，甚至可以 DIY 內(nèi)容，非常激發(fā)人性的付費欲望。
吳畏：我大概有一個理解，把所有AI應(yīng)用分類在四個象限，橫軸是花費時間長短，縱軸是賺錢和省錢。
有些應(yīng)用幫你花時間，有些應(yīng)用幫你省時間?；〞r間的是娛樂類應(yīng)用，用戶愿意為了更好的花時間，收獲更多情緒價值而去支付費用。而節(jié)約時間的應(yīng)用例如生產(chǎn)力工具，AI幫你生成PPT、制作Excel、寫公文和工作匯報。
另外一條軸是錢。省錢邏輯指的是，你原來可能有一些工作需要外包，做相對重復(fù)性的工作，這些靠提效類AI工具得以解決。而借助 AI 去做創(chuàng)作的應(yīng)用工具，能幫你賺錢。
通過這樣的四個象限維度，定位到你的機會在哪里。
03 放眼全球，機遇何在
Eric：在全球范圍來看，您對AI應(yīng)用有什么樣的觀察?
吳畏：先說AI賽道里的 ToC 應(yīng)用，全球化的 ToC 應(yīng)用跟國內(nèi) ToC 應(yīng)用，側(cè)重點不太一樣，生態(tài)也有所不同。
·情感陪伴類：國內(nèi)的情感陪伴應(yīng)用數(shù)量不如海外多，DAU也沒有很大。舉例而言，MiniMax在海外的情感陪伴應(yīng)用“Talkie”已經(jīng)盈利了，國內(nèi)版產(chǎn)品“星野”流量卻不如Talkie大，背后是國內(nèi)外在內(nèi)容審核的角度上有所區(qū)別。整體來看，國內(nèi)情感陪伴類應(yīng)用發(fā)展不如海外蓬勃。
·教育類：目前這些相對來說 DAU 比較大的應(yīng)用基本還是主做海外，國內(nèi)它的做法是把軟件跟硬件結(jié)合起來。
很有意思一點，在國內(nèi)市場發(fā)展的 ToC 應(yīng)用主要是大廠在做。但從全球市場來看，ToC 應(yīng)用其實有很多不同公司在做。這也導(dǎo)致，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司如果要做一個 AI應(yīng)用，他會先問自己，我是做 ToC 還是做 ToB?如果是 ToC，大概率一開始就會設(shè)定為全球化的應(yīng)用。如果做 ToB，就做國內(nèi)市場為主。
Eric：總結(jié)一下，ToC 相關(guān)的AI應(yīng)用，主要做全球市場為主;ToB 應(yīng)用主要面向國內(nèi)市場。
吳畏：在國內(nèi)做這類 ToC 的應(yīng)用很難冷啟動，沒有流量。當(dāng)然如果他已經(jīng)具備一定資本實力，可以通過數(shù)字營銷公司去買量，但很多創(chuàng)業(yè)公司支撐不了這樣的模式。另一方面，創(chuàng)業(yè)公司相較于大廠，在內(nèi)容審核合規(guī)上也更欠缺經(jīng)驗，結(jié)果就是它們會更偏向發(fā)展海外市場。其次，如果他們考慮收益的話，更有可能先去做海外，因為海外付費客單價基本就是乘以匯率。
Eric：國外用戶對效率型產(chǎn)品的付費意愿都還挺強的。
吳畏：這就是我們剛才說的“省時間”應(yīng)用。在中國主要是幫用戶“花時間”，海外是“省時間”。中國人多，歐美國家人工相對比較貴，更需要提效，他們愿意付費。甚至一個很小的創(chuàng)業(yè)公司，都能同時買十幾個SaaS平臺，很正常。
Eric：中國做的效率工具，在國外其實是一個很好的機會。但這類產(chǎn)品現(xiàn)在還沒有那么旺盛，絕大部分都還是做第一象限的產(chǎn)品：花錢，花時間。而幫用戶省時間的第三、第四象限產(chǎn)品，還沒有百花齊放的感覺。希望未來更多企業(yè)出現(xiàn)，去迎合用戶消費習(xí)慣，取得成功。
對談現(xiàn)場還設(shè)置了精彩的問答環(huán)節(jié)，以下節(jié)選問答精華：
Q：很多中腰部廣告主都在做 AI 應(yīng)用，我們怎么判斷誰更有潛力?
A：如果要判斷廣告主短期內(nèi)有沒有投流打算，首先，它本身是否有比較多外部資金注入，如果他有投資人大量資金注入，那對他來講，增長非常重要，它有可能一開始就會進行廣告投流;另外就是白手起家，一開始不見得馬上會去投流，但可能會做SEO、網(wǎng)紅營銷和社群，可以看它的流量變化，如果基于低投入情況增長五倍到十倍，那有可能會馬上啟動投流方式去獲得流量穩(wěn)定持續(xù)的增長。其次，還跟商業(yè)模式有關(guān)，如果依賴自身資金驅(qū)動的情況，ROI是否能回正。
具體到什么樣的應(yīng)用更有潛力、更能從用戶那里拿到結(jié)果。目前我們看到的一類是娛樂應(yīng)用，情感陪伴、小說類“花時間”應(yīng)用。未來也許短劇可能也會有部分內(nèi)容通過AI生成。另外就是生產(chǎn)力工具，幫人提效，看是否能夠切中用戶痛點、用戶自身付費能力，以及產(chǎn)品降本的程度。如果他原來需要花兩小時，你幫他降到2分鐘或者20分鐘，那他很可能愿意支付費用。
Q：2025 年，AI在營銷領(lǐng)域有哪些實際應(yīng)用的可能性?
A：去年和今年，大家更多看到AI在素材生產(chǎn)這塊的應(yīng)用。你在營銷中需要什么?素材，包括視頻、圖片、文案。目前來看，純生成的視頻是無法用于廣告素材的。2025年會不會有呢?我首先覺得這個有可能性。成本反而不是問題，它確實降低了生產(chǎn)素材的成本，主要是技術(shù)問題。畢竟現(xiàn)在更多還是短視頻營銷，如果這一塊能夠完全由 AI 生成，應(yīng)該是2025年可見的一個方面。
另外是消費者洞察，AI 更多還是提供輔助，基于大數(shù)據(jù)去了解品牌的目標(biāo)受眾，不同市場的情況。再到投放，其實智能化程度已經(jīng)挺高的，但還有一個機會在于投放后的私域運營，如何讓這些用戶互動起來?AI 客服能不能起到一些作用?能夠把這些花錢買來但又沒有馬上變現(xiàn)的流量好好養(yǎng)起來。
最后一個 AI Agent 智能體，自動化代理，一旦技術(shù)到達一定程度，實現(xiàn)完全的自動化，AI Agent 有可能可以替代服務(wù)商。短期不會，但長期是很大的挑戰(zhàn)，值得關(guān)注。
Q：現(xiàn)在中國的 AI 企業(yè)有兩種模式，一種是接入其他自研大模型，另一種是有自研大模型。您覺得哪一種在未來有更大發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展空間?換一種方式說，AIGC 技術(shù)壁壘是不是已經(jīng)建立完好了?
A：做大模型的訓(xùn)練有周期也有成本。做應(yīng)用不需要去直接開發(fā)大模型，可以微調(diào)、可以接API，也可以外掛知識庫，我自己覺得這是兩條完全不一樣的方向跟路線。
前者像發(fā)射火箭，要花很多錢，有可能發(fā)射成功，也可能會失敗，無論如何都要花一大筆錢。這可能是AI排頭兵們需要去做的事情，甚至是國家做的事情。對于我們大部分人來講，真正能做的方向其實都是應(yīng)用層，也會有很多技術(shù)，比如微調(diào)模型、外掛知識庫、讓大模型的能力更好地匹配你的場景。
我相對會覺得做應(yīng)用是百花齊放的東西，對我來說更有吸引力。當(dāng)然模型是基礎(chǔ)設(shè)施，我相信未來就像我們喝水一樣，任何時候想要喝水都可以隨時隨地取用。它是必需品，同時也是商品。
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