聲明:本文來自于微信公眾號 鉛筆道（ID:pencilnews），作者:王方，授權轉載發布。

本周最熱門的話題莫過于AIGC。在朋友圈，你能看到各路創業者曬圖，內容均與一款火爆產品有關:聊天機器人ChatGPT。比如你讓它寫一個10億美金的商業計劃書，它真的可以;你再讓它寫一份某領域研究報告，它也可以。

ChatGPT現在有多火爆?據瑞銀集團數據，在推出2個月內，ChatGPT的月活用戶已經突破1億（截至2023年1月底），是史上用戶增速最快的消費級應用。參照移動應用分析機構Sensor Tower的數據，TikTok突破1億用戶花了9個月，而Instagram花了2年。

什么叫AIGC?它實際是一個組合詞:AI+GC，意思是用人工智能生產內容（AI generated content）。你應該聽過PGC，意思是專業產內容;你也應該聽過UGC，意思是用戶生產內容。

AIGC讓我最驚艷的地方在于:以前為了寫一份報告，需要看1000頁資料;而今，AIGC把1000頁資料的核心內容都整理好了，直接給你成品。就好比你是服裝創業者，從供應商采購紐扣、布料等散裝部件，以前要設計、打板、制衣，而AIGC直接把你期望款式的衣服成品交給你，拿去賣就行。

AIGC的主要應用領域是“內容”賽道。比如在文字領域，有OpenAI推出的ChatGPT聊天機器人;在圖片賽道，有百度推出的“文心一格”AI繪畫機器人;在視頻賽道，有Meta 推出的Make-A-Video工具。

過往7年在創新創業圈，鉛筆道每年都會見證1-2個爆火概念被追捧:少數基業長青了，大部分紅不過1年——背后的核心要素，是沒有找到賺錢方法，最終退出歷史舞臺。

那么，AIGC的未來結局又會怎樣?（僅指國內）而要探討這個問題，我們必須以終為始地回答另一個問題:AIGC是否有清晰的變現手段。

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面向企業用戶還是個人用戶?

首先我認為，to C（個人消費者）是比較難的。

在to C領域，AIGC的唯一商業化案例發生在2018年。在英國佳士得拍賣行，一副人工智能生成的畫作竟以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品。

縱觀國內互聯網盈利模式20年，盈利最好的產品有幾個特征:一，與實物商品有關，比如京東、阿里這種電商平臺;二，付費軟件產品，但多與人性的弱點有關，比如游戲、社交、秀場;三，免費產品，靠廣告盈利，但這種商業模式實際是to B（企業客戶）的。

因此，根據以上思路，AIGC的商業化路徑是很難to C的。

比如把AIGC做成實物商品，比如學習機、音箱等。在這個方向，微軟推出的“小冰機器人”倒是有先例，它曾與百度、科大訊飛、搜狗等推出了智能音箱、翻譯寶等，但都是和企業收錢。

再比如有沒有可能做成付費軟件產品?有可能，但我最看好的是游戲賽道——如果能有一款超脫“人為規則”的游戲面世，我認為商業化前景會很好。

其余付費產品，我短期內一律不看好。雖然在理論上，它有探索空間:比如在寫作機器人、畫圖機器人等產品，推出30元-50元的月度會員、幾百元的年度會員。

但這條路子一定會很累。我們可以參考視頻及音樂平臺，它的用戶教育周期非常長。在20年前，我們很難想象:聽一首歌要付費，看一集電視劇要花錢。

就這一件事，企業教育了國內用戶多少年?15年。國內首批視頻平臺誕生于2004年前后，樂視網、優酷網、土豆網等，而后才是愛奇藝等。

“看劇花錢”這個事到什么時候才被視為“理所當然”?2018年前后。以愛奇藝為例，作為一個視頻平臺，在2018年前后，會員收入才成為第一大收入。

而在2018年以前，愛奇藝本質是一家“to B公司”:它主要靠廣告賺錢，而不是向個人用戶收費，主流視頻內容是免費的。

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類搜索引擎模式?

盡管市場已經教育了很多年，但用戶基因的變化是很慢的:AIGC的盈利模式如果要朝著to C走，我認為會相對更慢，而to B會更快。

我觀察到的歷史規律，多數新興技術都會先在to B領域應用，比如計算機。中國第一臺計算機誕生于1983年，它的用戶是“中國官方”，用于地質勘探、衛星圖像處理等;而后才出現供普通人使用家庭計算機——Personal Computer，即個人電腦。

AIGC雖然是“軟科技”，但商業模式也多半會遵循這個規律:先to B，后to C。

在to B領域，AIGC的盈利模式可能會有哪些?我們可以看到，目前對AIGC最熱心的公司之一:在國內有百度，在國外有谷歌、微軟

據最新消息，在ChatGPT火爆的當下，谷歌立刻斥資3億美元投資了它的競品:由ChatGPT前核心成員創辦的AI初創公司——Anthropic。而近期，ChatGPT的母公司OpenAI獲得了微軟100億美元投資（約677億人民幣）。而在2019年，微軟已經投資了其10億美元(約67億)——三年總計投資約744億元。

參與者已經用行動告訴我們了。因為利益，所以行動。

盡管李彥宏2022年底的內部反思會稱:AIGC的機會還不是那么清晰。“技術能做到這一步了，但是它會變成什么樣的產品，這個產品能滿足什么樣的需求，在這個鏈條上還有很多不確定性。”

我個人認為，參考搜索引擎的盈利模式，AIGC還是很有機會的:比如對個人用戶免費，再向企業用戶通過流量賺錢。

這里面核心問題是:利用AIGC做出有流量的產品。而這個產品可能是什么?我認為，可能是過去20年互聯網上誕生的一切產品，而未來，誰都有機會利用AIGC把它們重做一遍。

我們可以從千禧年歷數至今:AIGC+門戶、AIGC+搜索引擎、AIGC+社區、AIGC+視頻網站……當然，我們要把其中“人屬性”太重的產品去除，比如（陌生人）社交等。而內容屬性越強的產品，AIGC的應用空間可能就越大。畢竟，AIGC的主攻方向還是與內容有關。

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機器人員工模式?

除去“類搜索引擎”的模式外，AIGC的另一種盈利模式可能是以“機器人員工”的形式，向企業出售解決方案。某些領域，也稱其為“數字員工”。

AIGC本質是一種擁有高運算能力的“內容機器人”。根據行業規律，既然是機器人，本質創造的價值還是“輔助現有員工提升效率”——過往機器人的核心價值均是如此。

過往5年在人工智能行業，已經有“機器人員工”的商業化案例。

比如財務機器人，幫助企業自動開票;比如客服機器人，幫助企業完成售后工作;比如人力資源機器人，幫助企業自動篩選簡歷等。

在這個領域，已經有不少創業企業完成了商業化初探。比如我認識這個賽道的一位創業朋友，公司成立于2018年前后，完成了數億元融資，收入也到了幾億量級。

這充分說明一個道理:AI+機器人員工是能商業化的，企業是買單的;而AIGC+機器人員工的邏輯，必然也能商業化，企業也會買單。

只是二者有一個區別。此前的機器人并非內容機器人，更偏向流程機器人:解決的是重復勞動、易瑣碎、易低效的工作。

而AIGC的核心價值完全不同:它本質創作的是內容，而內容是獨具人類智慧的產物——AI能從中創造怎樣的價值高度，目前無從得知。

如果創造內容未達到一種臨界點，企業是不愿意為其買單的。

比如寫作機器人:幫助媒體寫稿，以節省其人力成本。這個命題我在6-7年前研究過，那時候鉛筆道融了千萬級別的錢，想研發一款自己的“寫作機器人”。

但當我研究完市面上主流的“寫作機器人”后，我比較失望。從相對較早的彭博寫作機器人，再到字節、騰訊推出的機器人，都是主要基于“完形填空”的邏輯:多數內容都是已經定好的，少數內容由機器填補，但發揮空間不大。

我當時斷定，寫作機器人沒有5年時間是很難商業化的，于是停止了投入。

我個人認為，即便AIGC達到了預期效果，未來也只能承擔實習生、見習記者的工作:寫最簡單的題+最簡單的文體（消息體）。

而且我認定，這是AIGC大概率的結果:更多是解決數量上的問題，而不是質量上的問題。而前者的工作，在機器人未出現前，企業都是通過傳統工具或者廉價實習生完成的。

因此在“機器人員工”方向，AIGC的客戶可能會具備幾個特征:

一，超級大公司。只有超級大公司，才會存在“數量上”的困擾。

二，大數據特征的行業。小數據行業就不用碰AIGC了，人工效率反倒更高。

以上目標的實現，還建立在一個重要前提下:在內容上，達到人類智慧的初級臨界值。

比如媒體賽道的寫作機器人。媒體的生命是“真實+客觀”，稍有差錯會影響品牌的根基——如果寫作機器人的內容無法實現這種嚴謹，媒體會寧愿棄用，更不必談付費。

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結語:創業者應冷靜克制

最后我想說:AIGC是個機會，但不是所有創業者的機會。在風口到來時，每位創業者都需要冷靜克制，不要盲從。

風口的大部分結局都是一地雞毛。大家是否還記得2021年，有一款叫Clubhouse多人在線聊天工具火爆全網。當年年中，國內掀起一波“模仿潮”:最夸張的時候，我身邊有5-6家公司在開發同樣的產品，TWO、對話吧、遞爪、聚聚。

結果呢?這批模仿者的結局都是接近失敗。

我想說，Copy To China的時代早已結束了:在今天的創業圈，在美國資本市場爆火的風口項目，多數不太適合國內資本市場。在國內，美元基金的投資時代已經在2021年結束。

我比較確定地認為:未來1-2年內，誰要盲目地以OpenAI的邏輯成立初創公司，去資本資本市場融資，大概率結果是失敗的。

蠢蠢欲動的時候，想想過去幾年盲從者的結局:請冷靜克制，理性思考自己是否熱愛AIGC，是否擅長AIGC。如果2個問題自己都沒有清晰的答案，那么不要著急地進入，放過這個不是你的機會。