自從AI爆發(fā)之后，我們的工作場景無不充斥著AI，本文以“酷家樂”和“即時設(shè)計”為例，看看AI大模型是如何應(yīng)用的。
最近一直在思考，為什么從去年開始AIGC（生成式人工智能）迎來了行業(yè)爆發(fā)期。
其實AI技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)早就被運用了，只不過這波AI潮是讓每一個普通人，尤其是廣告人和自媒體人感受到?jīng)_擊。
而這些人往往是技術(shù)小白，當一個新的生產(chǎn)力工具來臨時，第一個反應(yīng)就是這玩意兒要讓我失業(yè)了，我要奮力抵抗。
實際上，我們都對AI理解錯了。
國外理解的AI會更瘋狂一些，比如腦機接口與AI技術(shù)的互補、顛覆人機交互方式、通用大模型的技術(shù)研發(fā)等等。
而現(xiàn)實卻是，國內(nèi)很多企業(yè)目前還是把AI看作是一個推動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)升級的工具。
也就是說，國外是真的想用AI改變世界，但我們的文化更多還是偏實用主義，尤其是側(cè)重在各個行業(yè)的商業(yè)化應(yīng)用。
原因很簡單，我們都是小富即安的現(xiàn)實主義者，很少會去想太宏大的未來。
“不稱霸”和“扶貧助農(nóng)”才是主旋律認可的商業(yè)價值觀。想賺國家的錢，是頂尖人才研究的方向，跟我們關(guān)系不大。
所以，我們不會動不動就談“人類GG”、“世界被顛覆”這種話語。而且這些話，聽上去真的理性嗎？
所以你會發(fā)現(xiàn)，目前AI在各行各業(yè)的商業(yè)落地還是非常謹慎的。一種是市場上的大量SaaS公司，在上個互聯(lián)網(wǎng)時代積累了大量專業(yè)人群和垂直行業(yè)數(shù)據(jù)，于是自然而然引入AI接口和產(chǎn)品，讓原來的用戶體驗更好了一點。
注意，只是更好了一點，因為這幫專業(yè)人士好不容易習慣使用了原來的SaaS平臺，如果現(xiàn)在讓他們用新的工具，用戶的遷移成本會非常高。所以，定制化開發(fā)才是出路。
這也符合市場導向的邏輯：用戶的工作使用場景在哪里，AI就可以運用在哪里。任何一個想要切入垂直模型賽道的公司，和SaaS們合作是最省心的技術(shù)變現(xiàn)方式。
兩個讓我深有感觸的例子，是“酷家樂”和“即時設(shè)計”。
6年前，我用酷家樂自己設(shè)計裝修過房子，現(xiàn)在它上線了全新的功能，可以隨意生成各種家居風格，還可以自己訓練模型：
而即時設(shè)計也很驚艷，原來只是個在線畫產(chǎn)品DEMO的平臺，現(xiàn)在推出了“即時AI”，可以一鍵生成漂亮的網(wǎng)頁UI了：
除了體量龐大的SaaS，市場上還充斥著大量個人開發(fā)者和工作室。他們通常帶著一點自娛自樂的精神，做一些單點突破的小工具，靠信息不對稱賺點C端用戶的會員費和培訓費。
這里面的創(chuàng)業(yè)者，有的是工程師，有的是設(shè)計師，還有的是自媒體人。本質(zhì)邏輯還是乘著AI風口，靠個人影響力變現(xiàn)。
對用戶來說，個人開發(fā)者可以解決我日常的一些小問題，這已經(jīng)綽綽有余了。但是，如果公司不給報銷工具的費用，我充值的動力是什么呢？我為什么要自己來做？為什么不交給專業(yè)人士？而且專業(yè)人士確實也比非專業(yè)人士做得更好，否則專業(yè)的溢價怎么體現(xiàn)出來呢？
以訓練LORA模型為例。訓練需要一定的編程基礎(chǔ)，來編寫模型代碼、定義模型結(jié)構(gòu)、設(shè)置訓練參數(shù)等。同時，也需要了解深度學習、機器學習等相關(guān)知識，以便更好地理解和應(yīng)用。
如果我不懂怎么訓練，我的學習成本會很高，有這個成本，可能我寧愿去采購專業(yè)人士的訓練服務(wù)；
如果我發(fā)現(xiàn)花錢訓練后，解決不了客戶和我的問題，我可能就不會對這個技術(shù)有過多的依賴，而是暫時選擇其他的方式去彌補。
就像每一個需要裝修的業(yè)主一樣，很多人不會選擇自己去設(shè)計，一是因為沒時間，二是因為能力不夠，所以才會交給專業(yè)的設(shè)計機構(gòu)和裝修公司；
同理可得，品牌甲方不會自己去執(zhí)行整合營銷方案，但他需要從不同乙方那里采購不同的服務(wù)，搞創(chuàng)意就找創(chuàng)意熱店，搞公關(guān)就找公關(guān)公司，搞投放就找具體要投放的平臺。
這才叫術(shù)業(yè)有專攻，才能促進預算的流動。相比AI，大部分客戶可能還是更相信人。
畢竟，AI解決不了的問題，你都沒法去投訴，但大部分客戶可以選擇投訴那個服務(wù)TA的人。
AI永遠不會幫你抹平專業(yè)差距，也永遠不可能抹平行業(yè)之間的信息差。所以，我現(xiàn)在反而覺得，修煉專業(yè)能力更重要了。
所有商業(yè)邏輯的原點，是客戶對你的基本認知和多年的信任。
現(xiàn)在，在零售、醫(yī)療和金融領(lǐng)域，都有一些SaaS平臺已經(jīng)集成了AI功能。
例如，有的平臺利用AI技術(shù)提供智能問診、病歷分析等功能，幫助醫(yī)生提高診斷效率和準確性；在零售領(lǐng)域，一些SaaS平臺通過AI技術(shù)實現(xiàn)智能推薦、庫存管理等功能，提升用戶體驗和運營效率；在金融領(lǐng)域，AI技術(shù)也在風險評估、客戶管理等方面發(fā)揮著重要作用。
這樣來看待AI才可能真正“祛魅”。因為這些技術(shù)早已在很多互聯(lián)網(wǎng)公司得到應(yīng)用，也只有他們，才真正掌握有價值的行業(yè)數(shù)據(jù)，才能降低訓練垂直行業(yè)模型的成本。
最后，回到市場營銷的角度來看，無論技術(shù)如何變革，“占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢”永遠是企業(yè)的護城河。未來技術(shù)門檻只會越來越低，企業(yè)的競爭落腳點還是會回到品牌心智上。
如同《定位》理論所說，人們只會記住每一個細分領(lǐng)域的龍頭品牌。
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