大模型探索之旅:我的独到见解与心得分享

D龙源
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2024年,众多初创AI企业倒闭,而行业巨头则通过收购和整合不断扩张。本文将探讨AI应用落地的现状与挑战,分析为何AI产品用户留存率低,以及如何通过贴近场景、精耕信息化和探索新交互模式来实现AI应用的破局。

AI大语言模型目前还处于大混战时代,还没有独占鳌头的企业诞生。各行各业都在不断涌现自己行业的大语言模型基座,但目前已处在巨头割据的前夕。

基础模型百家争鸣。国外的ChatGPT系列、Claude系列、Llama系列模型;国内的Deepseek系列、Qwen系列竞相出场。但AI基础模型盈利变现难。2024年,初创的AI企业倒闭了近8万家,多数AI公司距离盈利遥遥无期。DeepSeek在年底又给AI界投来一枚重磅炸弹——训练成本仅有OpenAI的3%。大鱼吃小鱼,吞并潮起。8月初,AI独角兽公司Character.AI被谷歌收购;更早之前,Inflection被微软收购,Adept被亚马逊收购,OpenAI核心成员频频跳槽或离职。

大模型探索之旅:我的独到见解与心得分享

01

有人预测,2025年将是AI应用落地的元年。其实,在2024年,就有一批人在不断地用工程化的方法来尝试将AI应用落地。

从国内的情况来看,AI的落地还有相当的距离。AI基础模型风起云涌,但可以将AI模型和用户连接起来的产品、交互模式寥寥无几。

造成这样情况的原因大概有这样几个:

新事物和人类之间的信任建立需要时间。2022年11月,ChatGPT火遍全球,许多人争相体验这样一款新事物。然而到2023年10月,ChatGPT的用户留存率才有回转。到现在,ChatGPT Plus的六个月用户留存率达到了71%以上。也就是说,历时两年的时间,使用者才慢慢地习惯。

忽略使用者真实的需求。很多的AI公司都聚焦于模型,忽略了模型所应用的行业真实需求。大部分模型被研发出来之后,只有聊天这样一个形式与人们进行交互,阻碍了模型的推广,也阻碍了模型的进一步优化。

我发现,在与模型聊天的交互模式为主的今天,必须要有人有意识地想起来去使用,模型的价值才能得到体现。而且,使用者还需要考虑组织语言来与模型进行交流,才能得到想要的。这样就导致了成本和价值不成比例

02

据统计,大部分国内的AIGC产品30日用户留存率都在1%以下。究其原因,有一个原因就是信息化、数字化普及程度影响了AI的影响范围。国内信息化、数字化普及程度远低于预期,AI的蔓延速度也受到了极大的影响。AI成为了少数群体的狂欢。

不可否认,AI的普及需要大量数据、大量基础设施。还有待进一步成熟的信息化、数字化环境导致了AI的使用、了解的速度远低于预期。

在2025年,我认为,AI应用想要破局,可以从更贴近场景、精耕信息化、探索新交互模式这几个方面入手。

更贴近场景这个不用多说。根据模型不同的特征,进一步去贴合场景。国内的第一轮信息化已经基本成形,接下来迎来的会是第二轮信息化。相比之前的粗放式,这一轮的信息化会往精细化发展,信息颗粒度会更小,信息密度更高。因此,想要更好、更快地普及AI,对信息的精耕细作是重中之重。

探索新交互模式将会是未来全新的、不可避免的课题。借用乔布斯的一句名言:“光有技术是不够的。技术只有与人文相结合,才会带来让我们心灵歌唱的结果。”国内交互模式的探索近几年才有些起色。全新的交互模式必定会融合我国特色的人文、社会因素,也需要除了计算机相关专业以外的其他专业参与其中。目前,这方面还是一片蓝海。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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