文 | 光子星球 吳坤諺
編輯 | 吳先之
大模型的兩條落地方向，雖南轅北轍但境遇相似。
被寄予商業化落地厚望的是確定性較強的to B方向，只是目前看來還還擊不穿成本的隔膜，定制化敘事背后的高人力、高資金成本阻礙業務向下普及，增量緩慢。而此前尚屬于測試階段的to C方向自不必說，無論是產品形態的成熟度還是用戶心智深度都還不足以支撐商業化，這也是業內將聚光燈自最初的C端向B端轉移的原因。
這一格局在近日發生了變化。8月31日，首批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案的11家大模型正式上線并可面向公眾提供服務，并且對使用境外AIGC能力做出了限制。
這對通過備案的廠商而言，意味著C端場景的合規落地，而且依靠API能力的中小AI服務商這一類“攪局者”也正在被“肅清”，據了解，有第三方服務商因使用ChatGPT能力而收到了相關部門的約談通知。換言之，C端市場的競爭格局正逐漸明朗起來。
即使大模型的C端場景應用目前尚未看到商業化的可能性，但是互聯網畢竟是流量生意，大模型同樣具備如今美團、微信、支付寶等重度應用的“流量入口”能力，甚至更進一步，成為安卓亦或是IOS。這也是我們在大模型風起之初，便做出的判斷。
順理成章，以百度、科大訊飛為首的廠商們均開始了互聯網意味濃厚的“沖量”動作。以8月31日凌晨“先聲奪人”的百度為例，我們觀察到諸如多次在直播間教用戶寫prompt、參與全國科普日這樣的線下活動以及申請軟件著作權等動作，不難看出百度試圖在消費級市場建立心智的目的。
從內測到開放、自幕后走向臺前的大模型服務商們共同進入了一個比較尷尬的位置——明知商業場景有限，卻又不得不向C端投入資源。即使是一眾大廠中最晚發布大模型的騰訊也公開表示未來將向C端提供服務。
一時間，大家都是箭在弦上，不得不發。
大模型掘金，用戶比企業更快
自6月ChatGPT出現熱度下滑起，我們便越來越感覺C端大模型的“食之無味，棄之可惜”。畢竟這是連行業頭部都解決不了的商業化困境，后來者選擇繞開也是理所當然。
但熱度下滑并不意味著缺乏場景，只能代表網絡中討論的聲量與關鍵詞的出現頻率降低，而不能直接反映C端用戶們的使用情況。我們了解到，大模型在C端的應用其實正在不斷深化，而且個性化程度也愈發加深。
“一篇文章80元，使用大模型操作的話，這樣的文章我一晚上可以輕松寫出3~5篇。”目前供職于一家跨境電商企業的小劉說。
自三個月前，小劉申請獲得文心一言與訊飛星火兩家大模型的測試資格后，他便開始在兼職廣告公司軟文寫作時大量使用大模型能力。他的使用感受是，在甲方給出較為明確的需求的情況下，可以輕松用大模型生成某一需求文章的“初稿”，自己只需要花費十來分鐘時間調整潤色即可。
如今他的訊飛星火界面存在著9個對話，分別是一個自己的“私人頻道”以及8個不同公司的“主題頻道”。每當他接到兼職寫作需求，他只需要在對應頻道中提出自己理解轉化后的新需求，大模型會根據既往“投喂”的數據以及最新需求為他生成文章。而私人頻道則是他自己的生活助手，目前使用頻率并不高。
大模型給他帶來的直觀改變，是曾經需要在短暫的下班休息時間中抽出兩小時左右時間的兼職任務，如今只需要大約半小時即可。
這只是大模型在C端場景應用的一個縮影。實際上，大模型的AIGC能力已經開始沖擊更為廣泛的傳統人力寫作市場。我們了解到，ChatGPT的出現已經成功把論文代寫的價格“打下來”。一篇萬字論文的寫作，如果同意使用AI，那么其價格僅需要100~200元。
雖然代寫早已不似多年前一般“風光”，但仍以“灰產”的身份持續存在。一位AI代寫商家透露，通常人力寫作一篇萬字論文需要數天時間，而大模型介入后，初始文本的生成僅需半小時左右，接下來需要經歷機器與人工多層潤色，總體需要耗時半日。
“只有少數學術性比較強的畢業論文一類，我們會多次潤色。如果只是海外大學的Essay作業一類，或者是國內理工專業的編程作業一類會更快，審核校對的工作留給客戶就好”，該商家透露。
只是AIGC的產業化畢竟不如個人使用一般隨意，學術語境的嚴肅程度也不是充斥互聯網之上的PR文章能夠碰瓷的。據了解，該商家如今主要使用的還是性能上更為先進的ChatGPT，商家還針對不同高頻需求的學科建立了對應語料庫，主要以此前代寫的論文為主。
從上述案例不難看出，與“能者優先，競爭上崗”行業大模型不同，C端大模型不需要模型對業務的深刻理解也能發揮價值，而且深度也同樣存在。即使在商業化尚不明朗的情況下，我們仍不能將C端一棒子打死。相反，如果能找到一個商業化的支點，C端大模型的商業化進程或許能跑得比B端更快。
向殺手級應用進化
幾個月的重度使用，讓小劉切身感受到了國內大模型的迭代。他主要使用的訊飛星火與文心一言，同樣是在國內大模型的C端賽道中，最具代表性的兩家。
最為明顯的變化，在于大模型已經從最初一個簡單的文字對話窗口演變為支持圖、文多模態交互窗口，而且文心一言、訊飛星火等面向用戶的大模型都在陸續上線不同的場景prompt，幫助用戶降低使用門檻。
小劉稱，他剛開始使用訊飛星火時，不僅多輪對話與交互能力較差，大約5~8次對話后，大模型便會“忘記”之前的對話，甚至還經常碰上一次回答難以生成全文的“斷裂”現象，其原因或許在于訊飛星火對生成tokens數的限制。
然而現在，小劉反映稱，訊飛星火已經可以輕松生成千字規模的文章，雖然偶爾免不了一些AI痕跡嚴重的口水話，但是在2~3輪對話中基本可以解決。
不甚愉快的使用體驗一度讓小劉轉而投入文心一言的懷抱，但隨著場景prompt的出現，小劉開始在兩家之間搖擺。我們可以看到，即使訊飛星火入場相較文心一言更短，但模型能力以及消費級的基礎應用卻可以很快追上。單就模型而言，已經露出同質化競爭的跡象。
況且我們放眼全球市場的話，還存在如OpenAI、Claude等閉源寡頭，單純以模型為商業化支點將面臨巨大的競爭壓力。事實上，深入產業的商業化敘事與開源擁抱市場的低門檻敘事便是在這樣競爭壓力之下所誕生。
進一步說，C端大模型的競爭不在于模型本身，而需要另一個支點。目前看來，這一支點大概率會是殺手級應用。
“卷大模型沒有意義，卷應用機會更大”，正如百度CEO李彥宏所說，C端大模型的競爭已經進入應用層，一款殺手級應用的出現將具備率先收割大部分用戶并成為“超級入口”的潛力。就像曾誕生了《憤怒的小鳥》、《水果忍者》等應用的IOS。
如果我們參考IOS生態的發展路徑，首個爆款《憤怒的小鳥》的出現相比App Store的出現晚了一年左右時間，這或許是我們期待的首個爆款出現所需的時間。這款應用可能出現在任何一款面向公眾的大模型中，除了內部開發外，發力應用層的玩家們迫切需要的是為第三方開發者們提供完整工具鏈與生態環境。
從百度近期的動作來看，我們不難發現因循這一邏輯的布局。
近日，百度在其年度的云智大會上為5月31日開啟的“文心杯”創業大賽頒獎，并推出百度智能云千帆大模型平臺2.0，其中隱藏著的暗線便是百度依據第三方開發者的反饋，就模型開發的工具鏈，自3月27日發布的千帆大模型平臺1.0版本迭代。
內部開發方面，百度也將自己作為立身之本的搜索優先重構，文心一言界面的百度搜索插件默認開啟，而代表AI能力的“對話”入口也百度網頁端的子欄目中位于最靠前的位置——兩者互為入口，走上了“結合”這個最基本的重構之路。
只是在使用體驗上，AI搜索還存在數據時效、幻覺等固有問題，導致AI搜索的用戶體驗甚至不如純粹的搜索。即使考慮到這大多是大模型目前的共同問題，其“重構”的邏輯也與百度喊出的“AI原生”并不相關。
參照移動互聯網的迭代經驗，傳統互聯網中存在淘寶、QQ等應用只需要簡單無線化便可以搭上移動互聯網快車的先例，在確保不掉隊的前提下謀求更大的業務可能。只是更大的機會在于原生應用，無論是基于手機定位能力的網約車還是基于手機即時通信能力的微信。
相比既往業務的重構，原生應用成為爆款的可能性會更大。
定制助手，人的延伸
媒介是人的延伸，是人的感覺能力的延伸或擴展。傳播技術學派的麥克盧漢在上世紀對媒介技術的論斷至今仍為大模型所驗證，例如ChatGPT爆火而引發的“取代人類”敘事在短短半年內被打破，即使大模型再“無所不能”，也只能為人所用。
同樣的邏輯自然也可以延續到AI原生應用的開發上。一位大模型從業者表示，大模型的智能涌現與泛化能力讓其成為了人類腦力的延伸，即使目前大模型只能做一些簡單重復的勞動，仍然可以將人從一些繁復場景中解脫出來，去做更具創造力的工作。
“面向C端的應用高度需求產品設計，不同生活工作領域的助手是一個很不錯的設計方向”，該從業者說。
“助手”這一業務方向一直都是AI圈的熱門話題。國內有阿里在釘釘推出數字員工，在淘寶內測用戶決策助手“淘寶問問”。海外有微軟不斷迭代旗下的辦公助手Copilot。
無論是to B還是to C，個性化的智能助手都能找到發力場景，只待大模型玩家們入局。對模型底座有底氣的服務商，還可以開放助手機器人開發服務，支持個人或企業組織在平臺上開發專屬機器人作為智能助手并收取費用。
我們觀察到，已經有部分社區與開發者借助開源模型能力打造智能助手平臺，以此推進商業變現。而還在培養用戶心智的國內大模型雖然同樣上線了智能助手開發功能，但目前還處于免費測試階段。
如果放下模型底座能力不談，國內一眾大模型玩家的商業化步伐略顯緩慢，很可能只是在過去半年內都無法正式面向公眾提供服務。況且我們也自許多從業者處了解到，許多開源模型的底座能力其實并不強，大多都還處于追趕GPT3.5的階段。
如今，玩家們終于等來C端這個大模型練兵場，無論是像百度搜索、淘寶問問這樣的既往業務的重構，還是具備更多可能的AI原生，都存在一展拳腳的機會。
剛剛徹底開放的大模型賽道迎來了智能助手這一賽點，其成熟與爆發很可能是新一輪的行業洗牌潮。