2023年，OpenAI的ChatGPT產(chǎn)品發(fā)布僅一年，估值便突破800億美元，年收入接近20億美元。這一數(shù)據(jù)震撼了全球市場(chǎng)，AI的商業(yè)化似乎進(jìn)入了快車道。 然而，現(xiàn)實(shí)并非所有AI公司都能輕松變現(xiàn)，大量初創(chuàng)公司在融資輪中折戟，技術(shù)創(chuàng)新與盈利模式之間存在巨大的鴻溝。 如何從AI理念走向穩(wěn)定的現(xiàn)金流？這是AI時(shí)代商業(yè)破局必須面對(duì)的難題。 一、AI產(chǎn)品的商業(yè)模式選擇：如何賺到第一桶金？（1）訂閱模式：穩(wěn)定可預(yù)測(cè)的收入 AI能力最常見(jiàn)的商業(yè)化路徑是訂閱模式，如Midjourney、Runway等AI工具均采用訂閱收費(fèi)模式。OpenAI也在ChatGPT Plus會(huì)員模式下，每月收取20美元，為用戶提供更強(qiáng)大的模型訪問(wèn)權(quán)限。 對(duì)AI產(chǎn)品而言，訂閱模式的關(guān)鍵在于提供差異化價(jià)值，例如提供更好的模型效果、更智能的交互體驗(yàn)，來(lái)提升用戶留存和轉(zhuǎn)化。 （2）API付費(fèi)模式：技術(shù)變現(xiàn)的捷徑 企業(yè)如果不想直接面對(duì)C端用戶，可以選擇API收費(fèi)模式。例如，Stability AI為開(kāi)發(fā)者提供模型API調(diào)用，按次數(shù)或計(jì)算量收費(fèi)。這種模式的優(yōu)點(diǎn)是能快速規(guī)?；?，但前提是你的AI模型足夠精準(zhǔn)，并且擁有獨(dú)特的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。 Stability AI的Developer Platform提供了多種功能，包括圖像生成、圖像編輯、語(yǔ)言模型和3D模型等。其Stable Image、Stable Diffusion 3.5、Stable Video 1.1和Stable Fast 3D等模型在生成式人工智能領(lǐng)域具有較高的性能和靈活性?。Stability AI的API使得開(kāi)發(fā)者可以輕松部署和應(yīng)用這些模型，提供了無(wú)縫、可擴(kuò)展和安全的部署方式? （3）廣告+AI驅(qū)動(dòng)內(nèi)容變現(xiàn) AI可以用來(lái)提升內(nèi)容生產(chǎn)效率，并通過(guò)廣告或內(nèi)容變現(xiàn)。例如，TikTok利用AI優(yōu)化內(nèi)容推薦，提高廣告轉(zhuǎn)化率，而新聞媒體則借助AI生成內(nèi)容，提高流量變現(xiàn)能力。 （4）定制化AI方案：B2B市場(chǎng)的高利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn) 部分企業(yè)AI能力強(qiáng)，但無(wú)法規(guī)?；梢赃x擇To B的定制化模式。例如，Cohere專注企業(yè)級(jí)大語(yǔ)言模型，通過(guò)為企業(yè)提供私有化部署和定制化AI服務(wù)來(lái)盈利。這一模式雖然客單價(jià)高，但增長(zhǎng)速度較慢。 二、AI商業(yè)化的落地策略（1）先小規(guī)模試水，后大規(guī)模擴(kuò)張 Airbnb最早在紐約小范圍測(cè)試市場(chǎng)需求，才逐步擴(kuò)展到全球。AI產(chǎn)品也應(yīng)先在小范圍內(nèi)驗(yàn)證需求，如通過(guò)MVP（最小可行產(chǎn)品）模式，測(cè)試市場(chǎng)反饋。 （2）搭建AI+X的行業(yè)生態(tài) AI本質(zhì)上是賦能工具，而非獨(dú)立行業(yè)。企業(yè)應(yīng)尋找垂直行業(yè)落地場(chǎng)景，如AI+醫(yī)療、AI+金融等。例如，Hugging Face最初是AI聊天應(yīng)用，后轉(zhuǎn)型為AI模型開(kāi)源平臺(tái)，形成了龐大的開(kāi)發(fā)者生態(tài)。 （3）構(gòu)建數(shù)據(jù)護(hù)城河，提高競(jìng)爭(zhēng)門(mén)檻 AI產(chǎn)品的壁壘在于數(shù)據(jù)積累，如特斯拉通過(guò)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練其AI算法，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，可以考慮從細(xì)分市場(chǎng)切入，積累獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)，從而增強(qiáng)模型能力。 三、AI商業(yè)化的三大挑戰(zhàn)（1）高昂的算力成本 AI模型訓(xùn)練和推理需要龐大的計(jì)算資源。例如，OpenAI僅GPT-4的訓(xùn)練成本就高達(dá)數(shù)億美元。因此，企業(yè)在選擇商業(yè)模式時(shí)，需要平衡技術(shù)投入和回報(bào)，避免因算力成本過(guò)高而陷入虧損。 （2）數(shù)據(jù)壁壘與隱私合規(guī) AI的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一是數(shù)據(jù)，但許多國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)日趨嚴(yán)格，例如歐盟的GDPR法規(guī)。因此，企業(yè)需要在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和使用上建立合規(guī)體系，否則可能面臨法律風(fēng)險(xiǎn)。 （3）市場(chǎng)教育與用戶接受度 AI產(chǎn)品往往涉及用戶習(xí)慣的改變，需要大量的市場(chǎng)教育。例如，企業(yè)在引入AI客服后，用戶可能對(duì)其信任度不高，因此需要一段時(shí)間的適應(yīng)過(guò)程。 結(jié)語(yǔ)：AI商業(yè)化的最終答案AI商業(yè)化并沒(méi)有“放之四海而皆準(zhǔn)”的答案，不同行業(yè)、不同公司需要結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)，選擇最適合的模式。 但可以確定的是，AI正在深刻改變商業(yè)世界，產(chǎn)品經(jīng)理和企業(yè)高管需要具備AI思維，找到屬于自己的商業(yè)化路徑，才能在這場(chǎng)變革中立于不敗之地。 未來(lái)，AI商業(yè)化的成功將取決于技術(shù)、產(chǎn)品和市場(chǎng)策略的有機(jī)結(jié)合。你，準(zhǔn)備好了嗎？ 本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【長(zhǎng)弓PM】，微信公眾號(hào)：【AI產(chǎn)品經(jīng)理社】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。 題圖來(lái)自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。 |
