AI领域的这个iPhone时刻,大概已经成了垃圾时刻

23年11月7日,OpenAI在其首届开发者大会上宣布推出GPTs,让用户通过自然语言对话即可快速创建专用版本的ChatGPT。发布会上,奥特曼同时宣布了GPT Store即将上线,也就是汇聚了大量第三方创建的GPTs的分发平台(当然也可以成为变现平台)。

在当时,被誉为AI的iPhone时刻。

我一直认为,iPhone时刻这个词是不大精准的,因为iPhone本身并没有什么特别出彩的地方,真正让iPhone成为移动互联网风口的关键是AppStore时刻:这是一个:1、任何一个第三方都能开发提交app;2、app通过它分发;3、app如果想收钱,得通过它变现(即著名的苹果税);4、从此手机成为万用设备。AppStore才让iPhone形成了越多用户越多开发者越多开发者越多用户的良性生态,且,封闭。

OpenAI的GPT store看上去是有GPT生态的影子的。在自身大模型的基础上,形成越多用户越多开发者越多开发者越多用户,且分发/变现两大核心能力掌握在OpenAI手中。从这个角度而言,说成iPhone时刻,似乎也成立。

GPTs问世时相当火爆,三个月后,当GPTs store上线,GPTs数量已经跨过了300万大门,看上去大家热情很高。OpenAI也很看重它的生态带动,表示将在2024年Q1启动一项名为“GPT开发者收入计划”的补贴,即根据用户对其GPT的参与度向美国开发者支付报酬。

但这个iPhone时刻其实并没有真正到来。

国内大厂迅速跟进,并称之为“智能体”。

但这个智能体并不是我们今天很多人提到的智能体(agent)的意思。如果要做区分的话,那么它们可以被称为“轻智能体”,而现在科技圈里喜欢说的agent,才是真·智能体。

虽然,这波轻智能体的原点是GPTs,但后续的演进略有不同。GPTs的定位是轻量AI应用开发平台,其本质是是封装好的提示词+简易 RAG。国产智能体则以角色扮演、情感陪伴、星座娱乐、本土化轻工具为主,传播性强、门槛极低:

正因为门槛极低,国产轻智能体的受众并不小。部分用户还因为早期接触了这类轻智能体,慢慢养成了使用习惯。

国内大厂基于LLM的bot服务(聊天机器人)用户动辄亿起,这类轻智能体同样需要消耗海量token,商业上却又很难产生令人满意的回报。豆包、千问的海量轻智能体,你稍微浏览一下就知道,说一句没有一个所谓智能体会让你产生掏钱的可能,不能算很夸张。

道理就在于,生成这样一种轻智能体,实在太简单了。

上周,豆包千问均宣布,将于7.15下架所有UGC轻智能体。具体做法略有不同,但在未来,各自的app里“智能体”这一入口,应该是看不到UGC的轻智能体了。可能再过一阵子,这个入口都很难找到。

一般都理解为是响应4月有关部门发布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。因为明确提出将于7.15起正式实施该法规。

但这个法规显然只聚焦于拟人化互动,而不是覆盖所有。但大厂们的应对则是:UGC全部下架。

所以我一直解读为:借助新规实施,就坡下驴,体面撤退。

道理除了实在是找不到商业化可能却徒背巨大消耗外,还有一点很重要:bot正在把这类轻智能体全部“吃掉”:即覆盖了轻智能体的功能。

在bot中,你还有什么必要调用一个叫“拍照识物”的轻智能体呢?又有什么必要调动一个叫“小学数学作业批改”的轻智能体呢?

这些年AI的发展,基本形成了两个路数,bot(聊天机器人)和agent(真智能体)。bot的覆盖范围越来越广,这和其自身能力越来越强有关。比如ai搜索这个路径,我一度也是perplexity的付费用户,但确实也感觉,似乎没有什么必要专门搞一个ai搜索的app了。

有四个前赴后继的所谓“工程”概念:prompt engineering、context engineering、harness engineering和loop engineering。至少第一个提示词工程,第二个上下文工程,当下的热议度和当初刚冒出来时完全不能相提并论(当然我并不是说它们已经完全过气没有价值)。

我依稀记得,当初甚至有人提出过一个新工种:提示词工程师。这个职业主要就是想出更好的指令,以便于ai给予更好的反馈结果。但随着大模型的意图识别能力的加强,人类这一侧,指令变得越来越傻瓜化。恐怕,提示词工程师作为一个“职业”真的也就是过眼云烟了。

国内的第三方轻智能体已在被清退的路上,国外GPTs也在被OpenAI边缘化。

GPTs 刚推出时的核心卖点有三:预设提示词与人设、挂载私有知识库和调用专属工具。当下,这三项能力都已经被原生bot内化,几乎没有什么必要调用专门的GPTs。

而这三个核心卖点,其实在国内大厂的bot里,也已经完成了内化:

看看这些bot的发消息框的一堆配置就知道了。

最后稍微说一下这个拟人化的垂类AI。

在国外,最著名的就是Character.AI。这个全球最大的AI角色陪伴平台大概有2000万月活用户,目前已经放弃自研基础大模型(当然也就估值腰斩),转向为产品体验与安全合规。

24年年营收仅为3220 万美元,今年预计约6010万美元,未盈利。部署广告服务引发免费用户剧烈不满,因为情感陪伴需要沉浸感,广告入侵显然极度破坏用户体验。

这个最大的平台24年谷歌以27亿美元“人才收购 + 技术授权”模式接盘,极有可能最终无疾而终。

另外一个则是Replika,被视为长期记忆能力做得最好的服务之一,走“单一人设、深度情感联结”路线。注册用户过千万,但付费率远超character.ai,年入3000万美元左右,但由于其团队很小,算力成本被压得很低(有报道说单次30轮长对话的算力成本25年降低至0.0003美元),已持续盈利。跨会话长期记忆是它的核心优势 ,故而Replika可以持续积累用户的生活细节、偏好、过往经历,形成真正的 “长期关系感”。

规模而言,Replika并不大,这两年也未听说其高速增长,大概可以归为“小而美”的垂直产品。

Pi属于维护型产品。

韩国的Zeta是一匹黑马,AI小说式陪伴产品,走叙事型路数,今年在日本市场有爆发,月流水近200万美元,Q1的收入增速为全球第一。

总得看来,大平台character难以为继,小平台replika美但不大,Pi和死亡没什么区别,Zeta可能走不出东亚区域。

中国嘛,本赛道大概是over。

—— 首发 扯氮集 ——

抛开时间谈变化 都是耍流氓

道琼斯指数经历了一次超800点的下跌,不过现在已基本收复失地。

2月23日,一篇题为“THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS”(2028 全球智能危机)的研究报告(原文链接:https://www.citriniresearch.com/p/2028gic)发布在互联网上,这篇充斥着各种术语的长文引起了相当多科技圈、资本圈人士的关注。美股道琼斯指数下跌逾800点,被大多数人认定为此文导致。这里给出个机翻链接

长归长,术语多归术语多——这些都属于推导过程,这篇报告的核心结论其实没有什么太多的新意:它预测到2028年,ai将全面渗透。人类大面积地失业。ai的全面渗透会导致海量供给,人类大面积失业会导致需求极度萎缩(因为ai没有需求)。于是产生幽灵GDP。是为全球智能危机。

我在某群里参与讨论这篇文章的时候,就认为它正好站在了火山口上。意思就是ai带来失业的恐慌已经不是一日两日,前阵子由于小龙虾(openclaw)的横空出世,导致了一轮saas公司市值大跌。岩浆已经汹涌欲出,这篇文章产生的气体炸破了最后一层薄薄的岩石,火山就此爆发。

这是一次比较典型的恐慌性抛售,到今天(也就是27日),道指已经收复失地,至于未来怎么样,不好讲。

2010年,著名的科技杂志《连线》发布了一篇文章:web已死,互联网永生。——我当时作为一个科技blogger,是深度卷入到此文的讨论的,所以印象颇深。

其实这篇文章的术语用得并不对,web即万维网,至今都没有死。 比如你现在在看我这篇文章,就是典型的web,它有一个极其显著的特征:http协议。但我们抛开这些细节不谈,连线的意指是很明确的:web指代桌面互联网站,互联网指代移动互联网app。

十六年之后回望,它说对了吗?

对,也不对。

作为一种产品,网站这个东西确实在衰落,app确实成为了主流。网站时代喜欢用的术语,比如PV、UV之类,让位于app时代的术语:DAU、MAU。

但你要说网站“死”了么?显然没有。我在群里讨论时说了一句:各位要知道,AOL还活着呐。

这家本世纪初曾以蛇吞象态势并购时代华纳的初代网络霸主,现在的价格不过十亿美元出头(去年10月,雅虎打算以14亿刀的价格出售AOL),活得当然不算意气风发,但确实也没有猝死。

这有意义么?

有的,兄弟姐妹们,有的。猝死和苟活,有极大的区别。

所谓有赌不为输。

从产业态势上讲,就是以时间换空间。

突然就完蛋,是没有转弯可能的。但如果是一个慢慢衰落的过程,其实就是转型的过程。我当然不是说AOL可以转型,而是说,一个行业的慢慢衰落,会使得产业作为一个整体,转型是可能的。我这里用了行业和产业两个不同的表述。

传统媒体这一行业在互联网的冲击下,确实在衰落,甚至可以说成是“断崖式衰落”。但它不是猝死。作为一种产业,内容产业从所谓的传统业态向数字业态转型的过程中(这一过程在中国大概前后二十年),大量媒体公司死去或变相死去,但也催生了更大量的内容商业组织。

从商业角度讲,内容产业一片欣欣向荣,这话一点不夸张。比如说,字节是非常典型的内容公司,它构建了一个极为强悍的内容数字飞轮,但它不是媒体行业。

当时间变量被引入后,我在讨论时引用了一句电影台词:生命,自会找到出路。

事实上,《连线》这本杂志的一任主编(01-12年),长尾理论的提出者克里斯安德森(在web已死那篇文章被发布时,他还是主编)在他另一本著作《免费:商业的未来》一书中写下过这么一句话:

“Every abundance creates a new scarcity(每一种丰裕都会创造出一种新的稀缺)”

即:当某一种产品或服务变得极其丰富且免费时,价值的锚点就会转移到更高阶、更稀缺的层面。

但前提是:时间。发现并验证那个更高阶更稀缺的层面,杰文斯悖论是需要时间的。

几十年的互联网经济的内核,是“增加交易频次”。因为互联网是跨越时间和空间的,这使得人类之间的接触达到了一个史无前例的地步。

作为一个互联网移民的我,对于前互联网时代的消费依然是有记忆的:我会在周末去采购一轮商品,但平时基本没啥特别消费。桌面互联网推动了我消费频次,移动互联网再次推动我消费频次,连蹲坑拉屎都可以买一件衣服了。

同样的,信息消费频次也在大幅提升,前互联网时代的媒体信息消费,是有固定时间段点的,但现在几乎是anytime anywhere。这意味着广告总量也在大幅提升——这其实就是为什么媒体经济一片欣欣向荣的根本原因。

无接触,不交易。有接触,必有交易。这是网络经济背后网络效应的商业逻辑。

但这不是没有上限的。当网民增长已经见顶(中国目前11亿),每周上网时长已趋固定(中国目前周时长不到35小时),交易频次已经很难再看到大幅拉升。

AI时代,能再次提升吗?

我不知道。朦胧的感觉是:似乎不能。ai在我睡觉时看信息、买东西,这似乎没有什么意义。

如果按照提升交易频次的分析路径去看待AI时代,确实就是这么个结论:幽灵GDP。人与人的网络效应在被agent和agent之间的关系所取代。

但问题就出在“提升交易频次的分析路径”,这是不是唯一的分析路径呢?

这确实很让人迷惑。

我们几乎能肯定一件事,自互联网以来,生产资料的下放是很明显的,越来越多的供给,过去需要成百上千的人,现在似乎几个人就能完成。而未来,一人公司指挥成百上千的agent,怕真不是科幻。

供给会大幅增加,这没有什么疑问。但是不是就真会导致普遍意义上的大面积失业而使得需求迅速低迷,至少人类历史经验不是这么说的。

2028全球智能危机这篇文章有个假设,社会对智力和劳动的需求是恒定的,AI替代了现有的白领工作,就会导致大规模失业和消费崩塌。然而,人类的历史经验却得出这样一个结论:当一项技术提高了某种资源的利用效率并降低其成本时,反而会激增全社会对该资源的总需求——是为杰文斯悖论。

时间这个变量上,这篇文章其实是很荒唐的:它假设从2026年到2028年短短两年间,企业能无摩擦地完成对核心业务的AI替换。这近乎不可能。文章把一个复杂系统演化的过程简化为类似技术决定论的框架。常识就能证明,技术的理论上限不等于商业的普及速度。企业级替换不仅受制于大模型的能力,还受制于数据确权、隐私合规、能源供给上限、地区发展差异、各国政府政策等等等等。

更何况,当今的大模型,还是个大语言模型,并非世界模型。

作者自己都明确将其定义为思想实验和左尾风险(即统计学中发生概率极低但破坏力极大的极端负面事件)的情景模拟,而非基准预测。

恐慌性抛售后迅速收复失地,便是再自然不过的事。

我是一个信奉ai将改变世界的人,正如我上世纪末接触互联网时,第一次使用过电子邮件就深感这货将来不可想象,并辞去体制内编制下海。

那时候根本不晓得互联网走的是大幅提升交易频次的路数,也不知道它会飞速下放生产资料。在2000-02年所谓互联网泡沫破灭的岁月里,我想99%的人都不会想到,20年后它是今天这个样子。

02年,我所服务的第一家互联网公司资金链断裂,作为该网站的portal manager,我盯着硕大的网站日均访问曲线图——依然是一个坚挺陡峭的上升态势——写下了PaveView could be the money PaveView would be the money PaveView should be the money。

创始人兼CEO路过工位,他说他也这么认为,只是怎么做到,谁都不晓得。

我确实不大在意ai会带来的负面后果,正如我不是不知道互联网上当然有所谓不好的内容。但这又怎么样呢?

拥抱它吧!

相信时间这个变量。

—— 首发扯氮集 ——
我对ai的态度,基本上可以视为“投降派”。态度首先是膜拜,然后在使用过程中却未见得全盘依赖。我甚至给gemini的限制性指令就包括它必须自己和自己抬杠。
这种投降态度太过明显,以至于朋友馒头大师拿着我的数字分身做了一个ai视频: