文|阿爾法工場
昨天凌晨，整個AI界發(fā)生了一場地震，在被視為“首屆AI春晚”的OpenA開發(fā)者大會上，GPT-4進(jìn)行了史詩版本的更新。
128K的超長上下文、成本更低的tokens、全新的 Assistants API、新增的多模態(tài)功能以及文本轉(zhuǎn)語音（TTS）技術(shù)，都讓新版的 GPT-4 Turbo 模型變得性能更強(qiáng)大，同時也更具擴(kuò)展性。
然而，除了上述功能外，最令人驚艷的，莫過于GPT商店的問世。
CEO山姆·奧特曼現(xiàn)場登臺演示，全程不到3分鐘，無需任何編程操作，只需在對話框內(nèi)告訴GPT自己的需求，一個“創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師GPT”就應(yīng)運(yùn)而生。
是的，所有想實(shí)現(xiàn)的功能，都能通過聊天構(gòu)建！
不僅如此，OpenAI還宣布，GPT商店將在本月晚一點(diǎn)的時候推出。
這意味著，任何人都能靠制作專屬GPT來賺錢了！
此言一出，網(wǎng)友即刻群起沸騰，并紛紛驚覺：AI的致富之路，真的對所有人敞開了！
那么，在這種百花齊放的應(yīng)用生態(tài)中，AI時代的爆款應(yīng)用，是否會就此誕生？而由此催生的應(yīng)用生態(tài)，又將打造怎樣龐大的市場？
01 如何建立壁壘？
自從互聯(lián)網(wǎng)時代以來，幾乎每一次技術(shù)的迭代，都會造就一批爆款。
而總結(jié)這些爆款的特征時，人們往往會發(fā)現(xiàn)如下的共同點(diǎn)：
它們不僅有長期的留存率，能構(gòu)建商業(yè)模式，且有一定的護(hù)城河。雖然當(dāng)時很難估算市場規(guī)模，但未來可能就是千億美金的公司，可遇不可求。
例如移動互聯(lián)網(wǎng)時代的抖音，就是個典型的例子。
而現(xiàn)在，GPT商店的推出，無疑為這類AI時代的“抖音”，提供了誕生的土壤。
然而，興奮過后，冷靜下來的人們也發(fā)現(xiàn)了個問題，那就是：在目前OpenAI打算構(gòu)建的GPT商店 中，那一個個上架的應(yīng)用，剛需點(diǎn)和壁壘究竟何在？
是的，無門檻的開發(fā)，意味著人人都能上，可既然人人都能上，那誰又會為別人制作的GPT而付費(fèi)呢？
大家想要什么功能，自己做不就完了嗎？
為了解開這一悖論，我們有必要對當(dāng)前GPT商店所構(gòu)建的這種UGC生態(tài)，與前AI時代的UGC生態(tài)進(jìn)行一個對比。
如果說，要想在前AI時代，為GPT商店的這種UGC模式，找一個最接近的例子，那恐怕最先入選的，就是以Roblox、蛋仔派對為代表的各種游戲類UGC社區(qū)。
在Roblox中，用戶可以使用平臺提供的易用的編輯工具，創(chuàng)建游戲場景、角色和道具，并將這些游戲資產(chǎn)發(fā)布到平臺上，供其他用戶玩耍、購買。
在這樣一種生態(tài)中，所有的玩家，都是基于同一個平臺或工具進(jìn)行創(chuàng)作，誰也不會比誰擁有更多先天的、硬性的優(yōu)勢。
這樣的特點(diǎn)，與GPTs通過對話創(chuàng)建專屬GPT，從而抹平用戶創(chuàng)作門檻的做法，幾乎如出一轍。
而且由于“玩法”、“創(chuàng)意”之類的東西是抽象的，是依賴于用戶靈感，而非知識、技能的，因此在Roblox這類UGC社區(qū)中，所謂的“壁壘”從根本上說是沒有的。
可既然沒有壁壘，為何人們?nèi)匀辉敢鉃槠渌婕?用戶創(chuàng)作的內(nèi)容付費(fèi)？而不是自己創(chuàng)作？
其實(shí)原因很簡單，因?yàn)樵谶@類UGC生態(tài)中，用戶創(chuàng)造的內(nèi)容，是一種“易學(xué)難精”的東西。
換句話說，表面上看人人都可以創(chuàng)造，但精品的、高質(zhì)量的內(nèi)容，卻很難復(fù)制。
具體地說，在這類UGC社區(qū)中，用戶/玩家雖然可以使用游戲內(nèi)的編輯器，創(chuàng)造出各種道具、地圖等虛擬物品，但真正受歡迎的、爆火的內(nèi)容，往往需要付出很大的心血，或是需要天才的構(gòu)思。
于是乎，最后懶得細(xì)細(xì)打磨的人，就會選購買別人創(chuàng)作好的、現(xiàn)成的游戲內(nèi)容。
然而，盡管Roblox這樣的UGC模式，給將來GPT商店上的創(chuàng)作者提供了一個啟示，但它同樣有回答不了的問題，那就是：
Roblox這類平臺，終歸是個以娛樂為主的游戲平臺，而游戲是不講究“實(shí)用性”的，只要做得有趣，即可讓人掏錢。
但在GPT商店這種明顯帶有工具性、實(shí)用性的平臺上，各類基于GPT的應(yīng)用，該怎么找到自己的“剛需”點(diǎn)呢？
02 “剛需”的誤區(qū)
很多人在討論大模型（LLM）與“剛需”問題時，往往會陷入一個誤區(qū)：那就是以當(dāng)下的、靜止的視角，來看待人們對LLM的需求。
實(shí)際上，如果用“剛需”的邏輯來看待當(dāng)初的抖音、快手，那它們根本就不應(yīng)該存在。
因?yàn)橐援?dāng)時的標(biāo)準(zhǔn)來看，它們根本就不“剛需”。
其實(shí)，所謂的需求，不是一成不變的，今天很多理所當(dāng)然的“剛需”，也不是當(dāng)時就產(chǎn)生的。
它本質(zhì)上是一個隨著技術(shù)邏輯運(yùn)動，而不斷發(fā)展的結(jié)果。
具體來說，抖音、小紅書這樣非工具性、非剛需的APP之所以會出現(xiàn)并爆火，本質(zhì)上是移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)邏輯的一種運(yùn)動結(jié)果。
在移動互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)邏輯中，最重要的有兩點(diǎn)，一是便捷性，二是個性化。
便攜性，使得用戶可以隨時隨地訪問互聯(lián)網(wǎng)，獲取信息。
這種情況下，用戶的時間變得更加碎片化了。在等待、通勤、休息等場景下，用戶希望利用碎片時間進(jìn)行娛樂、學(xué)習(xí)或購物等活動。
于是，人們使用手機(jī)等移動設(shè)備的需求，開始變得越來越多樣了。那么，面對如此多樣的內(nèi)容，用戶該如何選擇？
這時，推薦算法和大數(shù)據(jù)登場了。
移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，使得用戶在移動設(shè)備上產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為推薦算法和大數(shù)據(jù)分析提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。
通過對這些數(shù)據(jù)的分析，各大APP可以更好地了解用戶的興趣和需求，從而提供個性化的內(nèi)容和推薦。
于是乎，在便攜性和個性化兩大技術(shù)邏輯的推動下，抖音、小紅書這些爆款A(yù)PP就誕生了。
它們可以說是移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)邏輯的一種終極體現(xiàn)，必然結(jié)果。
由此可見，在分析某種新興技術(shù)是否能滿足“剛需”時，我們除了關(guān)注“人”想要什么，還必須要關(guān)注“技術(shù)”想要什么。
那么，按照這樣的邏輯，今天以ChatGPT為首的LLM，究竟想要什么呢？
從最近大半年LLM的發(fā)展趨勢，以及昨日OpenAI發(fā)布會的情況來看，目前的LLM，至少顯現(xiàn)出了兩大越來越明顯的傾向：
一是想“看”到和“聽”到更多，即多模態(tài)方向的發(fā)展；
二是想與更多的“同伴”協(xié)作，即智能體（Agent）方向的發(fā)展。
而這兩大愈發(fā)明顯的傾向，就構(gòu)成了未來LLM發(fā)展的兩大技術(shù)邏輯——信息融合和自主決策。
信息融合，意味著LLM可以通過融合多種模態(tài)的信息（如視覺、聽覺等），實(shí)現(xiàn)對跨模態(tài)、跨領(lǐng)域任務(wù)的深入理解，從而更好地勝任不同場景的需求。
而自主決策，則通過多個智能體之間自動化的協(xié)作、配合，使LLM能實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境、任務(wù)中的自主決策和行動，從而大大地解放了人類的時間、心智。
正如移動互聯(lián)網(wǎng)的誕生，催生了碎片化時間的場景一樣，上述兩大邏輯的演化和推進(jìn)，也終將催生出一些人們從來沒見過的，新的場景與需求。
03 可能的應(yīng)用形態(tài)
在自主決策和信息融合催生的新場景與需求中，最能代表其本質(zhì)的，就最有可能產(chǎn)生新時代的“抖音”。
從上述技術(shù)邏輯的特點(diǎn)來看，至少有兩個方向的需求，可能性是最高的。
一是個性化的智能助理。
由于多模態(tài)技術(shù)的存在，這樣的智能助理，將很有可能脫離單一領(lǐng)域，或單一模態(tài)的限制，從而最大限度地深入人們的生活。
舉例來說，如果某人使用了某個翻譯類的GPT，那么該用戶也許在翻譯之外，還希望該應(yīng)用兼具機(jī)票預(yù)訂的功能，幫跨境出行做好準(zhǔn)備，又或是在此基礎(chǔ)上，成為一個智能的跨境電商的助手，對比不同國家、地區(qū)的商品。
第二個方向的需求，則是智能決策支持
如果一種技術(shù)，用與不用有很大區(qū)別時，它就會逐漸成為一種“剛需”。而智能決策，也許正在創(chuàng)造這樣的需求。
自動化的智能體系統(tǒng)，最大的意義，不在于讓打工人每天節(jié)省那么幾個小時的時間，干些批量處理文檔之類的“牛馬活”，而在于其通過快速、高效和多角度的分析，為用戶提供“單一大腦”所難以得出的洞見。
例如，最近一家名為Fantsy的企業(yè)，就用了類似于ChatGPT和Bard的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，創(chuàng)建了一些具有詳細(xì)背景和思想、性格的智能體，讓它們在虛擬的小組中進(jìn)行討論，從而對尚未發(fā)布的產(chǎn)品進(jìn)行評估。
同樣的，類似的技術(shù)思路，也可以用于個人的財(cái)務(wù)規(guī)劃、職業(yè)規(guī)劃中，從而為個人在現(xiàn)實(shí)中的生活、工作，提供高質(zhì)量的輔助決策。
綜上所述，GPT商店的出現(xiàn)，雖然為各類AI應(yīng)用的繁茂生長提供了土壤，但所謂“爆款應(yīng)用”，卻并非完全靠人為的、主觀的“窮思竭慮”就能想出來的。
所謂爆款的誕生，本質(zhì)上仍然要遵從技術(shù)發(fā)展的一般規(guī)律，唯有參透了這樣的規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上思考、構(gòu)建產(chǎn)品，才能長久地在智能時代扎下根脈。