所以，你的护城河到底在哪裡？
文 / 王子威 @零售威觀察
繼 Web3、元宇宙後，人工智能 —— 尤其是生成式人工智能（Generative AI，或國內稱之為 “AIGC”）成為當下大火的投資領域 —— 火到很多沾了一點點 AI 概念的股票在今年上半年都享受了多次 “10 厘米”、“20 厘米” 漲停，市值翻倍的也不在少數。
生成式 AI、AIGC 到底應該什麼樣，價值到底在哪裡，這是一個值得討論的話題。本文以一個一級市場投資經理的視角，對當下一些行業和 AIGC 的結合進行分析，嘗試回答一些關於商業模式是否成立的問題。
Disclaimer：本文是個人視角，其中必然充斥著偏頗、信息茧房，因此觀點僅供參考交流，請勿作為投資指導。
【壹】AIGC + 腳本 / 文案#
文案、腳本，這幾乎是 ChatGPT 出現後，最早一波創業機會，最經典的案例就是國外的 Jasper，其估值已經達到 15 億美元，不過，目前也正在裁員。
其實原因很簡單，你不就是個調用 API 的嗎，只不過做了一些針對特定社交媒體的微調（Fine Tuning）嗎？
是的，這就是最大問題，你幾乎沒有技術上的护城河，甚至這完全可以是幾個程序員小夥伴的業餘副業，可以是幾個程序員直接給自己企業的市場部 / 宣傳部搭建的小服務而已。
本週，OpenAI 宣布開放 GPT-3.5 Turbo 微調，OpenAI 聲稱最終的定制模型可以趕上甚至超過 GPT-4 執行某些任務的能力。而且，OpenAI 將於今年秋天開放更先進的 GPT-4。換句話說，微調這件事正在變得更加 “簡單”。
與此同時，項目實際落地的時候，此類項目的本質是運營驅動：看你如何快速獲客，讓用戶願意付費，並且讓用戶能長期留存。所以你會發現，這個領域非常需要創業者的 “隱性資產” 變現，也就是說，如果你是私域大佬，那麼這類項目早期的種子用戶就不用擔心了。
此外，大部分 AIGC 助力寫腳本、文案的企業聲稱通過 SaaS 服務幫助用戶降本增效，問題是，降本這件事也許可以在早期獲得用戶青睞，甚至額外付費，但是長期看，這種額外的付費、抽成幾乎是不存在的；
至於增效，確實可以增加效率，但是本質是可能是幫助運營、市場人員海量出文案，去鋪社交媒體，其實是一種 hack 平台算法的邏輯，無論平台是否最後會分配流量（某些平台可能直接對這類內容限流），但是有一條是明確的，獲得的額外收益，你一分錢都不可能抽到。
再多說一句，這類項目在落地還要考慮合規的問題，也就是不要直接調用 Open AI 的 API。
所以，僅從我個人觀點看，AIGC 幫助寫文案這條路，能賺到錢，甚至可以有不錯的現金流，但是合規是首當其沖的問題（當然，你可以通過調用 ChatGLM、文心一言的 API 來規避這個問題），至於能否值錢，那就是個更麻煩的問題了。
【貳】AIGC + 設計#
MidJourney 的橫空出世讓我們意識到原來可以通過這麼 “傻瓜” 的方式就讓 AI 幫我們畫出好看的圖 —— 打開瀏覽器就可以，無需什麼顯卡、畫筆，你最大的限制是想像力不足。
相比 Midjourney，Stable Diffusion（一般簡稱為 SD）走向另一個極端，你通常需要配置設備來讓它更快出圖，不過效果也是更好。和 Midjourney 比起來，其操作複雜度大約就是 Photoshop 對美圖秀秀的差距。
所以，AIGC 結合設計領域進行創作，就成了熱點。
AIGC 賦能的領域非常多樣，從服裝設計、首飾設計，到家裝、家居設計，從真實圖片到效果圖片，看起來設計師都要下崗了。而且由於明確的所見即所得，AIGC + 設計可以說是火的一糊塗。
這個領域的底層架構本質上是對 SD 的微調 —— 是的，如果你說寫文案你不用 Open AI 的 API，你可以用文心一言、用 ChatGLM，但是設計方面幾乎無法越過 SD。
問題又來了，壁壘在哪裡？
目前看到的優質項目中，最基本的壁壘是提示詞（Prompt）。是的，一切你都可以跟著教程學，但是為什麼就是不如人家做的好看？
這就是提示詞的差距，包括正向提示詞、負向提示詞，以及和設備相關的提示詞 —— 需要的不是幾個，而是幾十個，所以這個在短期內可以形成小壁壘，但是，從長期看，和服裝的布料、顏色一樣，只要你能做出來，我拿到後 2-3 周就可以仿製。當然，我說的是一款，如果是幾十款，這個工作量確實不小。
第二個壁壘是技術，的確，有一些項目可以做出自己的模型，還有一些對於輪廓精準識別等方面的大小小的技術，這些確實是需要一些研發的。
第三個壁壘是數據，你訓練的數據是哪裡來的？是否是獨家的？比如，你是做建築的，你的數據是某頂尖開發商的；你是做珠寶設計的，你的數據來自某知名珠寶品牌，這些確實是壁壘，甚至可以幫助你做到更深的地方，也就是說，AIGC + 設計很可能是一個切入點。
AI 設計作為切入點，其實也正是我們對 AI 的幻想，那就是 AI 可以幫助產業實現 10 倍、100 倍的變革；如果不是整個行業，那麼我們也可以去找某個可以被 10 倍、100 倍顛覆的節點切進去。
恰巧，設計就是這個切入點，至少可以從兩個角度提升產業效率：
第一個是可以在生產前海量生成相關設計，然後投放到社交媒體，看消費者真實反饋，實現測款、種草；
第二個是提升企業內部溝通效率，以服裝企業為例，企劃人員和設計師之間是有溝通鴻溝的，先把設計師腦海中的想法以 AI 快速生圖，和企劃人員快速溝通。
切入行業後呢？AIGC + 設計可以提升效率，但是能幫企業提升多少收入？幾乎無法衡量吧，而且這個領域的天花板是相當一般的，所以切入行業後是否應該切入供應鏈？如果是，應該如何切入？切入供應鏈的哪一部分？這些可能是非常值得思考的。
這些可能也正是 AIGC + 設計企業必須要回答的問題。
【叁】結語#
整體而言，AIGC 確實帶來了降本增效的潛力，但是從商業來看，以下三條商業邏輯我認為依然沒有變化，在 AIGC 的熱潮下也依然需要考慮：
第一，降低成本這件事很難收到長期的收入，但是給企業做增量，且可以被明確分清楚的增長，是可以獲得長期收入的，這本質是類 CPS 的邏輯，按收入增量來付費；
第二，天花板是 AIGC 必須考慮的問題，你所切入的領域如果天花板一般，那你必須切入更深層，無論是供應鏈還是更多的工具（比如類似 Shopify）還是其他的；
第三，項目制可以在早期幫你維持企業的運轉，但是長期看資本化價值極低。
《零售威觀察》以全球視角，關注於新零售、新消費領域最新戰略、戰術與思考，對超級會員體系、國內外新零售案例有深入研究。平台創始人王子威，獨立零售分析師