2023年,可以算是AI井喷的“大模型元年”。
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在这闪耀的年份,生成式AI以惊人的速度和创造力,不断地诞生出惊人的产品和服务,为人类带来了无限的可能和便利。
然而,在这股充满机会的浪潮背后,一些被视为AI未来独角兽的光鲜企业,却因为种种原因,最终不甘地倒在了这个曙光初现的“大模型元年”。
例如,曾经备受资本青睐的Jasper,就是一家提供AI写作工具的公司,在GPT问世前,一直备受众多企业和营销人员的喜爱,2022年10月还完成了1.25亿美元的融资。
然而,随着微软、谷歌等巨头的纷纷入局,Jasper的处境一路急转直下。访问量短短三个月内下降近40%。目前面临着严重的财务危机和人才流失,被迫宣布裁员。
同样的,被视为未来AI独角兽的思必驰、影谱科技等国内AI企业,也在这璀璨的“大模型元年”,迎来了自己最惨淡的时刻,并面临了上市失败、运营停摆等困境。
今天,我们不妨就以经历颇为跌宕的影谱科技作为切入点,对此类倒在“黎明前”的AI企业,进行一番管中窥豹的剖析。
01 不存在的壁垒
曾经飞得有多高,坠落时摔得就有多痛。这似乎是对影谱科技目前最贴切的形容。
在2016年就开始布局AI的影谱科技,凭借着自主研发的AI视频植入技术,在国内影音播放器市场占有率达70%以上,覆盖超6亿用户,创造了百亿级增量市场。并且在D轮时,以13.6亿人民币的数额创下AI影像生产单轮融资纪录。
但如今,陷入运营停摆的窘境后,影谱却曝出了欠薪、部门人去楼空,联合创始人退出的不堪消息。
如此巨大的反差,让人不禁疑问:这家布局甚早,曾经风光无限的AI独角兽,为何落到这般地步?
实际上,影谱科技面临的困境,也是众多具有“先发优势”的AI企业所面临的共同困境。
如开头提到的Jasper、思必驰等独角兽,与各路巨头相比,在入局AI的时间上可谓占尽了先机,其中思必驰更是早于2007年就已开始布局对话式人工智能。
但,后来的事实表明,没有坚固的技术壁垒,起得再早也无济于事。
以影谱科技为例,其最核心的技术,是在2016年年初和芒果TV合作推出产品“易植”。
这是一款通过AI技术,在视频中修改场景、物品,从而无缝植入广告的技术。
凭借着这样的技术,观众熟知的《楚乔传》《快乐大本营》《中餐厅》等多个热门影、剧、综艺的后期植入广告,都被影谱承包了。
然而,好景不长,之后各大视频网站,如爱奇艺,优酷等,也纷纷推出了各自的视频植入技术。
例如爱奇艺的“Video-in”、极链科技的“ASMP”以及优酷联合Mirriad推出的“移花接木”等,这些技术均可自动扫描并识别视频中合适的广告位,将广告高效的植入其中。
其实,这样的情况并不意外,因为视频植入本质上是一个成熟度高、且存在了很多年的技术。其最早在1994年的电影《阿甘正传》中就已经出现。
再者,视频植入技术所涉及的AI技术领域,主要是计算机视觉和图像处理。这些领域已经有了大量的开源工具和框架,如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。可以帮助开发者快速实现视频分析、广告植入等功能。
如此一来,影谱科技在视频植入方向上的优势,就开始被逐步蚕食殆尽。
与此同时,另一个变量的出现,也釜底抽薪地给了影谱科技重大打击。
那就是短视频直播带货的兴起。
根据飞瓜数据,2020年,抖音电商平台的总销售额达到2000亿元,同比增长600%;而同时期爱奇艺、优酷、腾讯三大视频平台的视频植入广告收入合计仅为40亿元。
与视频植入广告的方式相比,短视频直播无疑有着无法比拟的优势。
以往影谱科技的合作方,在进行品牌植入时,选择的产品往往是护肤品、牛奶、代餐食品等C端消费品居多。
对于这类更加“大众化”的小门类商品,短视频直播的实时互动、实时销售、实时反馈的方式,要远比在视频中植入的方式,要来得直接,转化率也会更高。
于是,在同行竞争压力,以及短视频直播的替代优势下,影谱科技的技术壁垒,便被彻底击碎。
但是,这样的局面,真的无法避免吗?
02 动态护城河
实际上,关于“技术壁垒”这个老生常谈的话题,人们时常会陷入的误区是:将所谓的壁垒或护城河,当成了某一具体的技术或产品。
例如影谱科技之前引以为傲的易植入、Moviebook ADT等。
然而,对于AI这个快速变化的行业来说,要想攻下某一两项具体的“技术高地”,其实并不是特别困难的事。
可以说,目前为止,即使是OpenAI,也不能保证其麾下的chatGPT一直处于龙头地位,在个别指标和能力上,某些开源模型,已经接近或超越了chatGPT。
开源模型 Guanaco ,在基准测试中实现了ChatGPT ( GPT-3.5-turbo )99% 以上的性能
由此可见,在瞬息万变的AI时代,真正的护城河其实是一种持续研发和创新的能力。
只有具备了这样“动态护城河”,企业才能在这个大模型迭出,算法日新月异的时代,持续生存并壮大。
可惜的是,在这方面,以影谱科技为代表的一系列早期AI独角兽,做得都不太好。
影谱科技虽然在生成式AI影像领域有一定的积累和成就,但其产品主要依赖于传统的GAN模型和预训练数据集,没有利用最新的大模型和自监督学习等技术,来提升生成效果和质量。
究其原因,是大模型和算法的研发,需要的投入十分高昂。因此,要维持这样持续的研发,AI企业就必须有一定的自我“造血”能力。
而这种“造血”能力的强弱,则很大程度上取决于企业自身所处赛道的广度、宽度。
这就涉及到了“动态护城河”的第二个部分,即:不断扩展自身赛道的能力。
在这方面,影谱科技与其他失利的AI独角兽(如Jasper、思必驰)相比,可谓算得上十分“积极”,其几乎追赶了每一个新出现的技术风口,如AR、VR、元宇宙等。
2018年,影谱就与商汤科技在AR、VR、视频分析等底层AI技术方面展开合作。
到2021年,元宇宙大热,影谱更是倾力投入其中,并力推自主研发的数字孪生引擎 ADT Meta。
但实际上,这样的“扩展”不仅未切中技术发展的真正方向,反而还徒劳地分散了自身精力。
其狂热追捧的AR、VR、元宇宙等领域,由于缺乏实际、广泛的应用场景,致使其难以真正地将其作为有效的赛道。
与自然界的生物演化一样,科技的发展,也有其自身内在的规律,而这样的规律,并不会以资本的炒作为转移。
例如,当年凭借强大的GPU技术,在游戏领域风生水起的英伟达,在试图开辟新赛道时,也受到了各种“风口”的诱惑。
当时投资界普遍认为,云计算、移动设备和虚拟现实,才是英伟达这类硬件厂商的未来。
但在这样的浮躁中,黄仁勋却冷静地意识到了GPU 在加速 AI 训练和推理方面的优势。而这样的认知,则是建立在 AI 在各个领域的应用前景和潜力的深刻认知上。
由此可见,AI时代的护城河,远非部分人简单的想象中,依靠“烧钱”、“抢人才”、“堆算力”就能构建起来。
在这个“动态护城河”中,对技术发展的认知,以及行业的敏锐洞察,都是构成其城墙不可或缺的软实力。
因为唯有树立正确的认知,才能开辟有效的新赛道。
而唯有不断扩展新的赛道,不断地“开源”,才能为持续的高研发提供长久的支持。
最后,持续的高研发,才能让这个AI时代的“动态护城河”形成真正的闭环。
03 总结
残酷的AI赛场,就像一个无情的过滤器,筛除了任何缺乏求生之技的企业。
在当下失利的AI独角兽中,有的止步于短期的先发优势,便不再持续投入研发,如Jasper。
有的则缺乏开辟新赛道的意识或能力,致使其原有赛道被巨头挤占时,便彻底打碎了所有鸡蛋,如思必驰。
还有的,虽然积极地做出了扩展赛道的“努力”,但却因方向分散、错误,最终徒耗精力,如影谱科技。
而这些惨痛的教训,告诉了所有的后来者,在AI领域,真的没有所谓“一招鲜,吃遍天”的技术捷径
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