（原標(biāo)題）超越應(yīng)用場(chǎng)景：Character AI 走紅與大模型創(chuàng)業(yè)之路

互聯(lián)網(wǎng)1.0時(shí)代，所有創(chuàng)業(yè)者都先做資訊門戶，因?yàn)樾畔⒕褪切畔r(shí)代最基礎(chǔ)的生產(chǎn)要素；AGI的1.0時(shí)代，所有創(chuàng)業(yè)者都先做大模型有沒有問題？沒有問題，因?yàn)榇竽Ｐ褪且磺袘?yīng)用的基礎(chǔ)。

?Part. 1?

創(chuàng)造人格，同時(shí)創(chuàng)造應(yīng)用

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ChatGPT 上線蘋果應(yīng)用商店創(chuàng)下的下載紀(jì)錄是一周50萬次，這個(gè)紀(jì)錄不到半個(gè)月就被打破了。5月底，由Google 舊將們打造的大模型應(yīng)用Character AI 上架蘋果及安卓的應(yīng)用商店，相關(guān)應(yīng)用首周被下載了超過170萬次，擴(kuò)散速度驚人。

Character AI 的走紅引發(fā)了廣泛的關(guān)注和討論。作為一款神經(jīng)語言模型聊天機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，Character AI 可以生成類似人類的文本回復(fù)，并結(jié)合上下文進(jìn)行對(duì)話。用戶可以通過Character AI 創(chuàng)建“虛擬人物”，設(shè)計(jì)他們的“個(gè)性”，設(shè)置特定的參數(shù)，然后將他們發(fā)布到社區(qū)，供其他人聊天。這種創(chuàng)新的應(yīng)用方式，讓我們看到了AI大模型的強(qiáng)大潛力和廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。

一個(gè)個(gè)具有不同“個(gè)性”的“人物”被創(chuàng)造出來，這是對(duì)AI能力落地到具體應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)踐。

以Character AI 的虛擬人物分類欄目來看，娛樂屬性色彩濃厚，比如可以通過與“馬斯克”或各種明星對(duì)話——當(dāng)然他們都是網(wǎng)友用語料“喂”出為的AI人格；又比如可以通過文字對(duì)話的方式玩一些文字RPG游等。

不過，Character AI 的野心不止步于娛樂，它自然也可以生成各種具備輔助辦公能力的“人格”。在應(yīng)用的Helper分欄中，有網(wǎng)友已經(jīng)生成了可以幫助你寫故事文案、擴(kuò)展代碼等，而在Learning分欄中，同時(shí)也有可以幫助你學(xué)習(xí)各種語言的虛擬人物。

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從娛樂到生活到學(xué)習(xí)，Character AI 用了一周左右的時(shí)間，已經(jīng)生成了可以鎖定幾乎所有常見場(chǎng)景的應(yīng)用，這還僅僅只是一個(gè)開始?！?不過這似乎也不能過于樂觀，在首周的熱度過后，它的下載量還是明顯下滑，因?yàn)樵趯?shí)際的使用中，它的表現(xiàn)并不夠好。就白熊觀察員（公眾號(hào)：Baixiong42）的使用感受來看，Character AI 的核心問題還是底層AI的能力問題。

Character AI 在英文場(chǎng)景下的能力尚未達(dá)到GPT3.5的能力，而中文場(chǎng)景下的能力與GPT3.5則相差很大。

這正是AI 進(jìn)入大模型時(shí)代的一個(gè)縮影。

一方面，Character AI 提供了一個(gè)創(chuàng)新的方式讓用戶與AI交互，在互動(dòng)的過程中，通過讓用戶自己輸入需求的方式，就自然而然地生成了應(yīng)用，并鎖定了各類不同的場(chǎng)景。另一方面，我們又看到了對(duì)于AI 大模型應(yīng)用推廣真正阻礙，其實(shí)是大模型本身智能化的不足。

這可能是大模型時(shí)代真正的“卡脖子”問題，目前它卡住了幾乎所有從業(yè)者的脖子。這樣的問題也不只出現(xiàn)在海外，國內(nèi)恐怕也存在同樣的問題。

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Part.2?

中國玩家?guī)зY進(jìn)場(chǎng)，閉眼猛干

今年以來，中國許多互聯(lián)網(wǎng)大廠都提出一個(gè)理念：未來所有的應(yīng)用都會(huì)接入AI 重做一遍?，F(xiàn)在，一些企業(yè)號(hào)稱已經(jīng)在做了，并推出了類似“魔法棒”之類的概念。不過，這些產(chǎn)品并沒有引過太大的反響。而且，這也不是當(dāng)前中國大模型創(chuàng)業(yè)賽道的主流玩法。

目前，大模型創(chuàng)業(yè)者們首先在干的是研發(fā)自己的大模型。這種做法引發(fā)了很多爭議，甚至嘲諷。比如5月底發(fā)布的《中國人工智能大模型研究地圖》中的數(shù)據(jù)顯示，中國10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布了79個(gè)，且有14省份在開展大模型研究，這其中既有企業(yè)，也有大量的高校和科研院所。AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者、出門問問創(chuàng)始人李志飛則估計(jì)，中國未來1-2年會(huì)看到50家以上公司做大模型。

爭議的焦點(diǎn)在于：如果平移移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮的經(jīng)驗(yàn)，創(chuàng)業(yè)成功的關(guān)鍵是將技術(shù)落地到具體的應(yīng)用，鎖定具體的應(yīng)用場(chǎng)景，鎖定用戶，再擴(kuò)展成平臺(tái)。

這一慣性思維的推導(dǎo)邏輯在于：AI大模型現(xiàn)在吹的神乎奇技，但關(guān)鍵仍然是要“有用”。而當(dāng)前大模型的創(chuàng)業(yè)者們首先在干的是研究自己的大模型，從目前一些大廠已經(jīng)發(fā)布的大模型來看，用戶缺乏體感，感受不到“有用”。

當(dāng)前國產(chǎn)大模型的數(shù)量已經(jīng)接近甚至可能超過了美國，屬于地球上遙遙領(lǐng)先的狀態(tài)。這自然引發(fā)了很多質(zhì)疑的聲音。有人認(rèn)為，當(dāng)前大家一哄而上做大模型，屬于資源浪費(fèi)的、重復(fù)建設(shè)；也有人質(zhì)疑，一些正在研究大模型的A股上市公司，只是借機(jī)在炒作股價(jià)；還有人認(rèn)為，多數(shù)企業(yè)研究大模型必然失敗，沒什么好做的。

不過，起碼到目前為止，政府部門尚沒有出臺(tái)相關(guān)的補(bǔ)貼政策。這至少說明兩點(diǎn)：一是開發(fā)大模型騙補(bǔ)的案例還不存在，二是大家還在用企業(yè)資金、創(chuàng)業(yè)者自有資金以及為數(shù)不多的創(chuàng)投融資在研發(fā)大模型。

一個(gè)賽道讓很多人帶資進(jìn)場(chǎng)，這意味著對(duì)產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的共識(shí)。這一批創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該早就意識(shí)到，當(dāng)前的核心就是大模型本身。從當(dāng)前的情況看，一個(gè)智能化程度在GPT3.5左右的AI大模型可能并不罕見（不排除有些大模型的能力是吹出來的），但更加智能化的大模型卻非常稀缺。

中國科技企業(yè)猛干大模型，至少有兩個(gè)機(jī)會(huì)點(diǎn)：

一是通往AGI道路還沒有被炸掉，機(jī)會(huì)總是留給勇于嘗試的人。二是在研究大模型的過程也是練兵的過程，既鍛煉了隊(duì)伍，也加深了中國科技企業(yè)對(duì)AI本身的理解。

從成本來看，這些企業(yè)去做AI大模型，無非就是兩個(gè)成本，一是資金成本，二是人力成本。這兩塊其實(shí)問題不大。作為現(xiàn)在幾乎可以預(yù)見的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，其實(shí)各路資本早就蠢蠢欲動(dòng)，但凡有人做出一點(diǎn)成果，融資應(yīng)該不成問題。同時(shí)，各種大廠雖然在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上不斷“收緊隊(duì)形”，但稍微翻翻財(cái)報(bào)就能發(fā)現(xiàn)，大廠們本身并不缺錢，他們只是不愿意將錢投入前景不明的地方。此刻，特別是有微軟百億美元投向Open AI的范例在前，中國最擅長照貓畫虎的機(jī)構(gòu)們必然不會(huì)手軟。

從結(jié)果上看，現(xiàn)在撲上大模型的企業(yè)，多數(shù)都必然失敗，這可能是對(duì)AGI采取“飽和式進(jìn)攻”的必然結(jié)局。 不過一旦有哪家企業(yè)在大模型層面能建立起護(hù)城河，一切的投入都不是問題。
最后回看硅谷，無論大廠還是創(chuàng)業(yè)企業(yè)，都在不斷地從各個(gè)角度對(duì)現(xiàn)有的大模型進(jìn)行迭代和調(diào)優(yōu)，新的大模型也在不斷涌現(xiàn)，而在簡體中文互聯(lián)網(wǎng)資訊圈里所謂中國大模型數(shù)量超過美國，大概只是段子。

Part 3.
其實(shí)還有兩個(gè)問題值得進(jìn)一步探討：

一是目前ChatGPT在大模型時(shí)代一馬當(dāng)先，它的研發(fā)者Open AI居然是以非營利組織的形態(tài)創(chuàng)業(yè)，這無論在硅谷還是在全球都是獨(dú)樹一幟。那么，在國內(nèi)大模型大戰(zhàn)一觸即發(fā)的時(shí)刻，要如何在大模型領(lǐng)域“組織生產(chǎn)”？什么樣的組織形態(tài)才能最高效快速的沖出戰(zhàn)線？

二是最近有人質(zhì)疑大模型的涌現(xiàn)能力，認(rèn)為這東西可能是一種幻象，大模型能力的上限在哪里？

這兩個(gè)問題留個(gè)懸念，后續(xù)將持續(xù)探討。

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本文配圖：MidJourney

白熊42號(hào)：白熊觀察員創(chuàng)始人

永遠(yuǎn)對(duì)未來充滿好奇心的探索者