乐见钉钉成为国内 AI 大模型的场景落地第一例 - 图1

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    近期关于 AI 的讨论确实不少,包括我的公众号和播客也都以 AI 为主,确实是 GPT 大模型牵动出来的革命性的潜力,让很多产品经理都很兴奋。

    乐见钉钉成为国内 AI 大模型的场景落地第一例 - 图2

    不过一盆冷水是,AI 依然还是技术,应用方面的场景也看似很多,要落地,并没有那么容易。

    前几天去了即刻团队主办的 AI Hackathon,当然即刻团队办得很专业,参赛选手也几乎是国内年轻创业者里最顶尖的一批了,场景的想法五花八门,从生活方式,到科研和文字生产力,还有结合 XR 和新交互形式的探索。

    不过背后则都有一个共性,就是离实际落地还尚有距离。或者说,缺乏一个精准的需求切入点,体验差大到能让人主动迁移到新平台。

    举个例子,AI 是否能帮助我们定制国内的旅游路线?有朋友就在做这个方向的创业项目。长期看几乎是一定的,AI 能更好地捕捉我们的需求、更个性化地推荐精细的旅游计划,甚至能够通过各平台的 API 接口去购买飞机票和预订餐馆。

    但是,这些就如同移动手机出现后,等到淘宝、滴滴、美团的普及和易用,还是花了很多年时间一样,基础设施都需要挺长的耐心。从捕捉需求、到场景地推荐,再到接入各平台,每一步的数据积累、产品功能的打磨和迭代,都不是简单的问题。

    在这些问题尚不能快速解决的前提下,新平台没有一个「有力牵引用户」的办法,那就还需要更长时间。

    因此反过来说,在两三年内,很可能能快速应用落地的,还是成熟产品的僚机。微软提的 copilot 概念就很精妙。

    成熟的产品并不需要靠 AI 吸引新用户,但可以增强竞争力和壁垒。同时,对于还没有熟悉 AI 的用户来说,在老的产品上结合 AI 的体验,也是门槛最低的方式。

    类比到国内的场景,钉钉也许真的是一个机会。

    视频里体现的这些功能,可以直观看到接入通义千问后体验的变化。就像微软Copilot 给 Office 带来的一样。

    这些视频对钉钉也许只是开始。对于办公和协作,有很多可能性。大模型的价值既然在于赋予了基本的推理能力,未来钉钉内的很多功能,都有重新赋能的可能性。未来可期。

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    钉钉作为落地场景是有其特殊性的。

    除了原生的、并不是搭建在成熟产品的 ChatGPT 和 Midjourney 之外,最快能让人上手的、我身边朋友都纷纷在用的,还是 Notion AI 和 New Bing。

    可以预见的是 Adobe 全家桶的 firefly 在正式发布后,也会成为设计师们的标配,尤其里面修图、润色的功能(文生图方面,我仍坚持认为 Midjourney 是一骑绝尘的)。Office 全家桶也是同理。

    简单粗略地划分 AI 潜在的落地场景的话,生产力是要大于娱乐的。很多人调戏过 ChatGPT,试了几次用 Midjourney 出图,就觉得没劲了,还是因为没有用在解决生产力的问题上。

    而在生产力的问题上,内容创作者还是一小撮人,帮忙出封面图、写小红书文案,是小众场景。

    AI 的特点在于同样存在网络效应,更具体说是「数据网络效应」,即有场景的产品就有用户真实行为数据,有真实行为数据就能更好地修正模型、提升体验,进而吸引更多用户。没有用户,从零开始的 AI 体验肯定不佳;仅有用户,使用的频次不高,也无法产生正向回馈。Midjourney 很优秀的一个做法就是用低门槛快速吸引用户,并且持续迭代体验,用社区的方式加速这个效应。

    在国内,钉钉的特殊性就在于,它的确覆盖了大量真实的生产力场景,是高频使用的真实需求。哪怕绝大多数人只是用 IM 和会议,一部分人用文档,小部分人用其它应用,这也是天然的生产力试验田。

    国内还有另外的侧重生产力的场景也适用,比如百度的搜索引擎、各大厂的在线会议和在线文档、内容平台的视频音频剪辑工具等等。这些是能接入 AI 最有效的场景。而像美团外卖、滴滴打车,AI 肯定也有用,体验差就不是一回事了,能精准地匹配好的餐厅和餐品自然很有用,不过更像锦上添花的事情,价格和线下的送餐质量还是最重要的。

    说到这里,就可以谈谈阿里在各大厂里面,也还是有特殊性的。

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    阿里的特殊性简而言之就是,阿里有大模型+云服务的完整链路。如果说再加一个乞丐版的芯片品牌平头哥,那确实至少在战略上是全覆盖的,在国内的布局最接近微软的。

    大模型是很多大厂是没有的,而真正有 NLP 基础的,还是百度和阿里两家优势比较显著。没有自己的大模型,当下就会比较尴尬,要么接第三方、要么自己重新搭建。

    我在之前的文章里聊过一些新的认知:认知 ChatGPT 的过程就是消除偏见的过程

    虽说之前路线不同,但对于已经有大语言模型的大厂来说难度不在于重建,而在于调教和训练。因此阿里和百度是有路径可循的,只是目前确实尚有差距,究竟是半年追上 GPT-3.5 还是一两年,这是存疑的,能不能比别家早做出来,这个是相对有确定性的。对比来说,字节是不是能快速搭起来自有的大模型,确实要再观望一下。

    而跟百度比,阿里还存在一个特殊性就是,有云服务的支持,也可以说,AI 可以成为成本部门,因为利润部门在链路下游。就像微软跟谷歌用 AI 竞争,谷歌是肉痛的,他的市场份额高,且搜索引擎是利润部门,用上也只能是防御性的措施,市占份额未必提升,放血会比较狠。

    单纯从这个视角来看,阿里积极推动钉钉用上 AI,也是有积极的战略意义的(可惜阿里的搜索引擎没做起来)。

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    总的来说,还真的不是刻意拉踩谁,或者对钉钉有特殊情感(离职后也早就卸载了)。单纯从这一轮国内的局势看,有一家能早点落地覆盖到场景里,给互联网从业者们一些启示,是乐见其成的。AI 到底能做到什么,AI 到底能不能提升生产力、解决实际问题,在这些高频场景下,AI 会有哪些化学反应,这都是有价值的课题。


    题图由 Midjourney 绘制。