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2022年底，ChatGPT推出后迅速在社交媒体上走红，很快，月活用户突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。不久后，国内也掀起了一场轰轰烈烈的大模型竞赛，下场的企业越来越多，都在扬言要赶超ChatGPT。一年过去，大模型没让参赛者看到盈利的曙光，资本市场也在变冷，弄潮儿们发现：AI应用或许比大模型更有机会。普遍认为，大模型是一个底层技术底座，并不直接创造商业收益。现在的大模型更像是移动互联网时代的操作系统，有两三个就足够了，真正能在商业世界里叱咤风云、创造价值的是微信、抖音、滴滴等等应用。李彦宏曾说，“卷大模型没有意义，卷应用机会更大”。

SensorTower数据显示，2023年上半年，全球AI应用下载量同比增长114%，突破3亿次，收入同比增长175%。近日，抖音新也成立一个AI部门，是由大模型团队负责人领导，主要做AI应用层面的产品。

那么，AI应用发展得怎么样？中国企业AI应用做得怎么样？国内企业如何抓住AI应用的机会？

01 海内外AI应用差距有多大？

AI应用市场最热门的应用有三类，分别能自动生成文字的AI+Chatbot（AI聊天机器人）和能自动生成图像的AI生成自拍应用，还有能自动生成视频的AI应用。生成文、生成图、生成视频，难度系数逐渐增加，成熟度逐渐降低。

第一，最先火的AI应用是聊天机器人，截至2023年6月，此类AI聊天机器人应用占据了榜单总流量的68.7%，排行榜前五名的应用里有四个是聊天机器人。

不出意外，下载量第一名是ChatGPT，它的流量占了前50大生成式AI产品总量的60%，谷歌的Bard、Facebook前员工创办的Quora旗下Poe两款LLM聊天机器人应用，分别占据第三名和第四名。排名第二的聊天机器人CharacterAI，可以扮演数百名虚拟人物，既可以满足用户的情感类需求，也可以满足用户的工具型需求。比如AI可以扮演拿破仑、马斯克、居里夫人等，与用户聊天，也可以扮演心理咨询师、图书管理员、英文老师等角色，提供健身指导、知识传授等服务。门槛最低，也意味着竞争更激烈。上半年，移动应用市场中聊天机器人应用多达200余款，下载量突破1.7亿次。

第二，难度更高的图文、视频自动生成——内容生成类。

截至今年6月数据，内容生成类应用占前50大应用总流量的9.7%，其中图像生成类应用占比最大为41%，其次是写作工具类应用占比26%，视频生成类占比8%。文字类，如排名第五的QuillBot，是一款AI写作工具，可以提供句子改写、文章重写和AI生成文字等功能，相较于对话，这样的应用对于逻辑、语言结构的要求要更高一些。图片生成在Stable Diffusion开源之后迎来了较快的发展，头部的应用有Midjourney、Leonardo AI，还有移动端生自拍照的Lensa AI，它们相比过去的PhotoShop等应用，降低了用户的操作门槛，更容易将用户心中所想变成现实。

视频生成的难度就更高了，一方面是因为描述视频需要更复杂的语言，模型对于文字描述的理解，会影响生成，另一方面，文字生成视频需要大量数据学习字幕相关性、帧照片写实感和时间动，而且，视频数据在样式、数量和质量方面也会受到更多限制。

近期，生成视频领域也有突破。Pika因为一个预告片火出圈，预告中，Pika即将上线的产品，在延长视频长度、拓展视频画布和转换视频、更换局部细节等方面都有所突破。与流浪地球导演郭帆的合作，也让Pika受到了极大的关注。视频生成领域还有一个应用Runway，它的技术已经被广泛应用于电影、电视和广告领域，可以实现AI工具去除背景、放慢视频、制作无限延伸的图片等等。

这轮AI应用的涌现，我们属于追随者。国内AI应用占全球AI应用的下载量和收入规模比较小。由于政策监管等原因，国内尚未推出较为完善的陪伴型AI聊天机器人。小冰公司曾经推出X Eva App，与Character.AI相似，用户可以与网红明星的克隆人进行交流，也可以使用APP的撰写文案、写代码等功能。这个APP曾经被热烈讨论，现在也几乎没什么存在感了在文生文和文生图方面，文心一言（文生图文心一格）、星火等大厂的产品还算拿得出手，其他的或者是声量比较小，比如万兴爱画，或者是不具备持续性，比如妙鸭相机。整体来看，我们文生图和文生视频的AI应用，都落后一大截，更别提变现了。

02 AI应用如何变现？

硅谷知名创投机构a16z，9月发布的分析报告显示，截至2023年6月，访问量排前50名的AI应用（网站与App合计）中，有90％的开发者实现盈利。SensorTower数据显示，2023年上半年，移动端（仅包括App Store和Google PLay），美国是AI应用内购收入最高的市场，欧洲市场的吸金能力也同样亮眼，他们分别占全球头部AI应用总收入的55%和20%。

实现盈利的AI应用以C端付费为主，这和移动互联网时代的经验是相似的。

参照移动互联网时代的发展经验，占据用户时间越长、信息匹配越难、学习壁垒越高、重复性操作越多的领域，更有可能率先出现爆款应用，也更容易变现。

先来看国外商业化两个案例。

第一个是Character.AI，以订阅制收费，付费和AI扮演的角色聊天，10月份又推出了付费群聊功能。Character.AI的模式是非常好的C端产品，可以交互、可以定做，如前面提到的，既能满足情感需求，也能满足工具需求。不过，此前有报道称，Character.AI目前还处在烧钱换规模阶段，商业模式仍在探索中，未来团队规模扩大后考虑开拓TOB业务。

第二个是生成图片类的应用Midjourney。

这是一个针对专业绘图人士的AI应用，同样采用SaaS订阅制模式，月付费情况下，每月基础套餐、标准套餐和专业套餐的价格分别为10、30、60美元，研报显示，Midjourney在公测版上线的第二个月就实现了盈利，盈利模式已经跑通。这意味着在目前阶段，需求不等于付费，刚需才等于付费。而在习惯免费、付费意识更差的国内，纯to C的产品在变现上会面临比Character.AI更大的难题。AI应用属于技术驱动型的产品，属于供给创造需求。那么，什么样的供给才能创造出需求呢？新型的AI应用，好的产品变现有五个步骤，分别是吸引用户、初次体验（用户激活）、用户留存（回头客）、转化收益、实现口碑传播。比如在移动互联网时代，微信抓住了用户的社交需求，并且通过培养用户在微信上的使用习惯，不断优化社交体验，不断实现裂变，形成网络效应，成为腾讯现在重要的变现产品。

目前，国内的AI应用供给端，一方面没有足够优秀的大模型基座；另一方面，基于大模型的产品，也无法通过产品的创新和微调的方法，做出足够吸引用户留存的产品。

第一，目前大模型基座方面，国内还比较落后。

比如，在AI聊天机器人领域，也许大家的印象，还停留在ChatGPT爆火，下载量也大涨，收入也能排到第一。但事实上，最赚钱的产品，却是基于ChatGPT API的对话机器人应用“Chat with Ask AI”，凭借智能的问答功能和流畅的体验，上半年下载量突破2500万次，收入超过1600万美元。因为拥有很好的大模型基座。不仅今年5月，OpenAI在移动端上线ChatGPT，此后下载量和收入不断增长，而且基于OpenAI的API产品Chat with Ask AI收入也在不断增长。Appfigures数据显示，今年9月，Chat with Ask AI的收入为551万美元，ChatGPT的收入是458万美元。而国内的文心一言上文提到才刚刚开始变现，基于其API的AI应用，仍未看到爆火、且能持续变现的产品。

第二，基于大模型微调的产品，国内企业AI技术积累不足。

比如Lensa AI，其内置推出的Magic Avatar功能，用户可以上传10-20张自拍照，然后生成奇幻、动漫、时尚等10种不同风格头像，当然这一功能需要付费使用。Lensa AI、Waifu Diffusion，Stablediffusion Infinity，还有上文提到的Midjourney的一些功能都是基于开源的Stable Diffusion开发的。所以，在技术层面上，Lensa AI与同类产品相比并没有明显的壁垒。但是，Lensa AI通过对Stable Diffusion的微调，同时基于此前在AI领域“艺术风格的神经算法”（NAAS）的研究，优化了对算力的需求、提高了计算效率，使其能够在手机上快速运行、生成图片。因此，在Magic Avatar功能上线后，此前的技术积累与同类产品形成差异化，才广泛受到用户关注。而国内模仿Lensa AI的妙鸭相机微信小程序，其也是用户上传20张照片，然后需要付9.9元，便可以生成不同风格的高清照片。技术爱好者们普遍猜测，妙鸭相机底层模型也是用的Stable Diffusion开源模型，再使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 插件进行微调。一些技术爱好者，完全可以通过免费教程，利用开源模型，在短时间内也能实现照片的生成。在没有自研AI技术加持的前提下，妙鸭相机在爆火后，很快就冷了下来。