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2023年，可以算是AI井噴的“大模型元年”。

【資料圖】

在這閃耀的年份，生成式AI以驚人的速度和創(chuàng)造力，不斷地誕生出驚人的產(chǎn)品和服務(wù)，為人類帶來了無限的可能和便利。

然而，在這股充滿機(jī)會的浪潮背后，一些被視為AI未來獨角獸的光鮮企業(yè)，卻因為種種原因，最終不甘地倒在了這個曙光初現(xiàn)的“大模型元年”。

例如，曾經(jīng)備受資本青睞的Jasper，就是一家提供AI寫作工具的公司，在GPT問世前，一直備受眾多企業(yè)和營銷人員的喜愛，2022年10月還完成了1.25億美元的融資。

然而，隨著微軟、谷歌等巨頭的紛紛入局，Jasper的處境一路急轉(zhuǎn)直下。訪問量短短三個月內(nèi)下降近40%。目前面臨著嚴(yán)重的財務(wù)危機(jī)和人才流失，被迫宣布裁員。

同樣的，被視為未來AI獨角獸的思必馳、影譜科技等國內(nèi)AI企業(yè)，也在這璀璨的“大模型元年”，迎來了自己最慘淡的時刻，并面臨了上市失敗、運營停擺等困境。

今天，我們不妨就以經(jīng)歷頗為跌宕的影譜科技作為切入點，對此類倒在“黎明前”的AI企業(yè)，進(jìn)行一番管中窺豹的剖析。

01 不存在的壁壘

曾經(jīng)飛得有多高，墜落時摔得就有多痛。這似乎是對影譜科技目前最貼切的形容。

在2016年就開始布局AI的影譜科技，憑借著自主研發(fā)的AI視頻植入技術(shù)，在國內(nèi)影音播放器市場占有率達(dá)70%以上，覆蓋超6億用戶，創(chuàng)造了百億級增量市場。并且在D輪時，以13.6億人民幣的數(shù)額創(chuàng)下AI影像生產(chǎn)單輪融資紀(jì)錄。

但如今，陷入運營停擺的窘境后，影譜卻曝出了欠薪、部門人去樓空，聯(lián)合創(chuàng)始人退出的不堪消息。

如此巨大的反差，讓人不禁疑問：這家布局甚早，曾經(jīng)風(fēng)光無限的AI獨角獸，為何落到這般地步？

實際上，影譜科技面臨的困境，也是眾多具有“先發(fā)優(yōu)勢”的AI企業(yè)所面臨的共同困境。

如開頭提到的Jasper、思必馳等獨角獸，與各路巨頭相比，在入局AI的時間上可謂占盡了先機(jī)，其中思必馳更是早于2007年就已開始布局對話式人工智能。

但，后來的事實表明，沒有堅固的技術(shù)壁壘，起得再早也無濟(jì)于事。

以影譜科技為例，其最核心的技術(shù)，是在2016年年初和芒果TV合作推出產(chǎn)品“易植”。

這是一款通過AI技術(shù)，在視頻中修改場景、物品，從而無縫植入廣告的技術(shù)。

憑借著這樣的技術(shù)，觀眾熟知的《楚喬傳》《快樂大本營》《中餐廳》等多個熱門影、劇、綜藝的后期植入廣告，都被影譜承包了。

然而，好景不長，之后各大視頻網(wǎng)站，如愛奇藝，優(yōu)酷等，也紛紛推出了各自的視頻植入技術(shù)。

例如愛奇藝的“Video-in”、極鏈科技的“ASMP”以及優(yōu)酷聯(lián)合Mirriad推出的“移花接木”等，這些技術(shù)均可自動掃描并識別視頻中合適的廣告位，將廣告高效的植入其中。

其實，這樣的情況并不意外，因為視頻植入本質(zhì)上是一個成熟度高、且存在了很多年的技術(shù)。其最早在1994年的電影《阿甘正傳》中就已經(jīng)出現(xiàn)。

再者，視頻植入技術(shù)所涉及的AI技術(shù)領(lǐng)域，主要是計算機(jī)視覺和圖像處理。這些領(lǐng)域已經(jīng)有了大量的開源工具和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等?？梢詭椭_發(fā)者快速實現(xiàn)視頻分析、廣告植入等功能。

如此一來，影譜科技在視頻植入方向上的優(yōu)勢，就開始被逐步蠶食殆盡。

與此同時，另一個變量的出現(xiàn)，也釜底抽薪地給了影譜科技重大打擊。

那就是短視頻直播帶貨的興起。

根據(jù)飛瓜數(shù)據(jù)，2020年，抖音電商平臺的總銷售額達(dá)到2000億元，同比增長600%；而同時期愛奇藝、優(yōu)酷、騰訊三大視頻平臺的視頻植入廣告收入合計僅為40億元。

與視頻植入廣告的方式相比，短視頻直播無疑有著無法比擬的優(yōu)勢。

以往影譜科技的合作方，在進(jìn)行品牌植入時，選擇的產(chǎn)品往往是護(hù)膚品、牛奶、代餐食品等C端消費品居多。

對于這類更加“大眾化”的小門類商品，短視頻直播的實時互動、實時銷售、實時反饋的方式，要遠(yuǎn)比在視頻中植入的方式，要來得直接，轉(zhuǎn)化率也會更高。

于是，在同行競爭壓力，以及短視頻直播的替代優(yōu)勢下，影譜科技的技術(shù)壁壘，便被徹底擊碎。

但是，這樣的局面，真的無法避免嗎？

02 動態(tài)護(hù)城河

實際上，關(guān)于“技術(shù)壁壘”這個老生常談的話題，人們時常會陷入的誤區(qū)是：將所謂的壁壘或護(hù)城河，當(dāng)成了某一具體的技術(shù)或產(chǎn)品。

例如影譜科技之前引以為傲的易植入、Moviebook ADT等。

然而，對于AI這個快速變化的行業(yè)來說，要想攻下某一兩項具體的“技術(shù)高地”，其實并不是特別困難的事。

可以說，目前為止，即使是OpenAI，也不能保證其麾下的chatGPT一直處于龍頭地位，在個別指標(biāo)和能力上，某些開源模型，已經(jīng)接近或超越了chatGPT。

開源模型 Guanaco ，在基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了ChatGPT （ GPT-3.5-turbo ）99% 以上的性能

由此可見，在瞬息萬變的AI時代，真正的護(hù)城河其實是一種持續(xù)研發(fā)和創(chuàng)新的能力。

只有具備了這樣“動態(tài)護(hù)城河”，企業(yè)才能在這個大模型迭出，算法日新月異的時代，持續(xù)生存并壯大。

可惜的是，在這方面，以影譜科技為代表的一系列早期AI獨角獸，做得都不太好。

影譜科技雖然在生成式AI影像領(lǐng)域有一定的積累和成就，但其產(chǎn)品主要依賴于傳統(tǒng)的GAN模型和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，沒有利用最新的大模型和自監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)，來提升生成效果和質(zhì)量。

究其原因，是大模型和算法的研發(fā)，需要的投入十分高昂。因此，要維持這樣持續(xù)的研發(fā)，AI企業(yè)就必須有一定的自我“造血”能力。

而這種“造血”能力的強(qiáng)弱，則很大程度上取決于企業(yè)自身所處賽道的廣度、寬度。

這就涉及到了“動態(tài)護(hù)城河”的第二個部分，即：不斷擴(kuò)展自身賽道的能力。

在這方面，影譜科技與其他失利的AI獨角獸（如Jasper、思必馳）相比，可謂算得上十分“積極”，其幾乎追趕了每一個新出現(xiàn)的技術(shù)風(fēng)口，如AR、VR、元宇宙等。

2018年，影譜就與商湯科技在AR、VR、視頻分析等底層AI技術(shù)方面展開合作。

到2021年，元宇宙大熱，影譜更是傾力投入其中，并力推自主研發(fā)的數(shù)字孿生引擎 ADT Meta。

但實際上，這樣的“擴(kuò)展”不僅未切中技術(shù)發(fā)展的真正方向，反而還徒勞地分散了自身精力。

其狂熱追捧的AR、VR、元宇宙等領(lǐng)域，由于缺乏實際、廣泛的應(yīng)用場景，致使其難以真正地將其作為有效的賽道。

與自然界的生物演化一樣，科技的發(fā)展，也有其自身內(nèi)在的規(guī)律，而這樣的規(guī)律，并不會以資本的炒作為轉(zhuǎn)移。

例如，當(dāng)年憑借強(qiáng)大的GPU技術(shù)，在游戲領(lǐng)域風(fēng)生水起的英偉達(dá)，在試圖開辟新賽道時，也受到了各種“風(fēng)口”的誘惑。

當(dāng)時投資界普遍認(rèn)為，云計算、移動設(shè)備和虛擬現(xiàn)實，才是英偉達(dá)這類硬件廠商的未來。

但在這樣的浮躁中，黃仁勛卻冷靜地意識到了GPU 在加速 AI 訓(xùn)練和推理方面的優(yōu)勢。而這樣的認(rèn)知，則是建立在 AI 在各個領(lǐng)域的應(yīng)用前景和潛力的深刻認(rèn)知上。

由此可見，AI時代的護(hù)城河，遠(yuǎn)非部分人簡單的想象中，依靠“燒錢”、“搶人才”、“堆算力”就能構(gòu)建起來。

在這個“動態(tài)護(hù)城河”中，對技術(shù)發(fā)展的認(rèn)知，以及行業(yè)的敏銳洞察，都是構(gòu)成其城墻不可或缺的軟實力。

因為唯有樹立正確的認(rèn)知，才能開辟有效的新賽道。

而唯有不斷擴(kuò)展新的賽道，不斷地“開源”，才能為持續(xù)的高研發(fā)提供長久的支持。

最后，持續(xù)的高研發(fā)，才能讓這個AI時代的“動態(tài)護(hù)城河”形成真正的閉環(huán)。

03 總結(jié)

殘酷的AI賽場，就像一個無情的過濾器，篩除了任何缺乏求生之技的企業(yè)。

在當(dāng)下失利的AI獨角獸中，有的止步于短期的先發(fā)優(yōu)勢，便不再持續(xù)投入研發(fā)，如Jasper。

有的則缺乏開辟新賽道的意識或能力，致使其原有賽道被巨頭擠占時，便徹底打碎了所有雞蛋，如思必馳。

還有的，雖然積極地做出了擴(kuò)展賽道的“努力”，但卻因方向分散、錯誤，最終徒耗精力，如影譜科技。

而這些慘痛的教訓(xùn)，告訴了所有的后來者，在AI領(lǐng)域，真的沒有所謂“一招鮮，吃遍天”的技術(shù)捷徑