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AIGC 的 PMF:专业、垂直、与场景匹配_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结

1.

关键词:AIGC、PMF、AI 大模型、商业化、市场契合度

2.

总结:本文探讨了 AIGC 的 PMF,分析了国内 AI 大模型商业化现状,指出其盈利模式不清晰、落地应用待破局。提出垂直、专业、与场景匹配的模型更适合市场,还给出了评估 AI 大模型 PMF 的维度和标准。

3.

主要内容:

– AIGC 的 PMF

– 介绍 PMF 是产品市场契合度的概念

– 甲子光年对其的另一种理解,将 Market 变为 Model

– 国内 AI 大模型商业化现状

– 推出数量多但盈利模式不清,落地应用待破局

– 存在的问题如实际解决问题不足、费用高昂、缺乏应用场景和有效数据训练

– 用户侧反馈难用、贵

– 什么样的 AI 大模型更符合当前市场

– TO B 为将 AI 技术集成到传统产品提供定制服务

– TO C 为向个人用户提供生产力工具以付费订阅变现

– 产品体验与市场契合度是关键,垂直、专业、与场景匹配的模型更适合

– 如何评估 AI 大模型的 PMF

– 包括持续学习、集成性、定制化等多个维度和标准

思维导图:

文章地址:https://www.woshipm.com/aigc/6085034.html

文章来源:woshipm.com

作者:成于念

发布时间:2024/7/18 10:55

语言:中文

总字数:1851字

预计阅读时间:8分钟

评分:91分

标签:AIGC,PMF,商业化,AI 大模型,垂直领域


以下为原文内容

本内容来源于用户推荐转载,旨在分享知识与观点,如有侵权请联系删除 联系邮箱 media@ilingban.com

在人工智能的浪潮中,AIGC正逐渐成为创新的前沿。然而,AI创业者在追求技术突破的同时,如何确保他们的产品能够满足市场需求,实现商业成功?本文深入探讨了AIGC的PMF产品市场契合度,分析了当前AI大模型的商业化现状,并提出了评估AI大模型PMF的标准和策略,为AI创业者提供了宝贵的指导。

在知乎有个关于AI的问题:AI创业者是追求遥远却璀璨的通用人工智能(AGI)理想,还是脚踏实地,产品向市场“妥协”(PMF)?

资本时代,答案可想而知。所以,我们今天要聊的话题正是:AIGC的PMF。

一、什么是PMF?

PMF一般是”Product-Market Fit”的缩写,意为”产品市场契合度”。这是一个关键的商业概念,由风险投资家Marc Andreessen在2007年提出,并成为许多创业企业追求的目标,指的是产品能够满足目标市场的需求并且具有吸引力,从而实现销售和市场接受度的理想状态。当一个产品与市场契合时,它就能够吸引并保留用户,实现增长和盈利。

在甲子光年最新发布的《中国AIGC行业应用价值研究报告》中,对PMF又做了另一种视角的理解,将Market(市场)变成Model(模型),无疑非常契合AIGC当前的应用和发展,先有Model然后才有Market。

二、国内AI大模型商业化现状

据华金证券研报统计,截至今年5月,国内已经推出超过300个大模型。10亿参数规模以上的大模型在今年3月也已经超过100个。不过这些模型都普遍面临一个问题:盈利模式尚不清晰,落地应用仍待破局。

换句话说,绝大部分AI大模型还处于研发打磨阶段,离商业化应用还有一段距离。主要的原因是:

  • AI大模型在实际解决问题中仍存在许多不足之处,同时高昂的费用让许多传统企业不敢轻易入局;
  • 缺乏落地的应用场景和真实有效的数据训练又导致了AI大模型无法有效匹配市场需求。

这两点形成了一个恶性的循环,成为当下AI大模型难以打破的商业化困境。

从用户侧或许更能说明白当前AI大模型商业化的现状:难用、贵。

三、什么样的AI大模型更符合当前市场?

当前,关于AI商业化主要有两种主流的形式,一种是TO B,将AI技术集成到传统产品中并提供垂直定制服务;一种是TO C,向个人用户提供生产力解放工具,并以付费订阅模式变现。

在TO B市场,各大企业级系统服务商如BAT均已纷纷入局;在TO C市场,国内还没有一家能够超越Open AI。不过ToB和ToC并没有完全的界限,在最近落幕的2024世界人工智能大会上李彦宏就讲到:“我们要避免掉入超级应用陷阱,觉得一定要出一个DAU10亿的App才叫成功。”这也反映了百度大模型现阶段的重心或许更偏向于B端。同时,月之暗面创始人杨植麟曾也表示:“我们To B倒也不是说完全不做,但是我们可能最主要的肯定还是会去聚焦和发力这个C端。”,也没有否定月之暗面未来To B的可能。

无论是TO B 还是TO C,大模型都是趋向于更有市场的地方,但最重要的是AI应用的产品体验与市场契合度永远是打动用户的关键因素,也是AI产品商业化的核心。

因此,对AI大模型而言,Model的适配更为重要!垂直、专业、与场景更加匹配的模型更适合大多数AI创业者/企业。

四、如何评估AI大模型的PMF?

参考甲子光年《中国AIGC行业应用价值研究报告》可以从以下几个维度和标准展开:

  • 持续学习:AIGC模型应具备自我学习和适应新数据的能力,以应对不断变化的市场和用户需求。
  • 集成性:AIGC需要能够无缝集成到现有的工作流程中。
  • 定制化:不同行业和场景对AIGC的需求各异,因此模型需要能够根据特定需求进行定制和适配。
  • 合规性和安全性:在处理敏感数据和特定行业内容时,AIGC需要符合相关的法律法规和安全标准。
  • 数据驱动:AIGC模型需要能够处理和学习大量行业特定的数据,以提高生成内容的相关性和准确性。
  • 可解释性:在复杂场景中,AIGC的决策过程需要是可解释的,以便用户和监管机构理解和信任。
  • 多模态能力:AIGC不仅要处理文本数据,还可能需要处理图像、声音、视频等多种数据类型,这要求模型具备多模态处理能力。
  • 用户交互:在复杂场景中,AIGC应能够理解并适应用户的交互方式和偏好,提供个性化的内容。
  • 反馈循环:建立有效的反馈机制,以便从用户和业务流程中收集反馈,不断优化AIGC模型。
  • 流程优化:AIGC应帮助优化业务流程,提高效率,减少人工干预,实现自动化的端到端流程。

试想,一个聪明、灵活、贴心、温暖的AI助理,谁能忍得住不付费呢?但是一个智障、愚蠢、吃相难看的AI助理,免费送大家也未必想要呀。

本文由人人都是产品经理作者【成于念】,微信公众号:【老司机聊数据】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。