文|光錐智能 盧瀅西
2022年，元宇宙、Web3.0降溫后，AIGC成為了創(chuàng)業(yè)者們淘金的又一風口。
在硅谷大廠待了5年的Lucy辭去了原來的全職工作，一頭扎進了游戲開發(fā)的事業(yè)中，還把一款AI生成3D模型的工具帶回了國內(nèi)。
“第一款游戲在藝術設計的過程中，我們就發(fā)現(xiàn)了很多涉及到復雜且重復性的工作，其實都可以用AI來實現(xiàn)?！盠ucy告訴光錐智能。
談及項目的創(chuàng)立初衷，Lucy表示，最核心的一點還是看到了AIGC可商用的價值?！盁o論是Stable Diffusion，還是最近的OpenAI，底層邏輯上都是因為生成效果的精度達標了，慢慢為普通的消費者所接受，所以我們就把創(chuàng)業(yè)提上了日程?！?/p>
從今年年初Disco Diffusion面世，再到MidJourney和DALL-E2的出現(xiàn)，短短幾個月內(nèi)AI繪畫的迭代速度令人吃驚，特別是Stable Diffusion模型開源以后，徹底讓AIGC站上了風口浪尖。
巨頭們聞風而動，百度、騰訊、阿里巴巴以及字節(jié)跳動等大廠都在AIGC領域有所投入。在創(chuàng)業(yè)公司層面，涌入的公司更是多達數(shù)十家。
不過，相比于大廠有成熟的產(chǎn)品做載體，創(chuàng)業(yè)公司的路走得似乎更艱難。具體來看，國內(nèi)應用層的創(chuàng)業(yè)公司，大多都是基于Stability AI或是OpenAI這類底座廠商的模型進行二次開發(fā)，很大程度上會受制于底層模型的性能。
再來看國外的情況，從2020年開始，OpenAI的商業(yè)化路徑逐漸顯露，語言模型GPT-3的API接口付費開放以后，不到一年就吸引了約300家公司。不久前，OpenAI的DALL-E2也可以作為API使用，讓更多的開發(fā)者能夠基于該模型構(gòu)建自己的應用程序。如今，OpenAI估值已經(jīng)超過了200億美元。
而Stability AI雖然是一家初創(chuàng)公司，但因為Stable Diffusion模型的研發(fā)，不僅能夠在消費級顯卡上實現(xiàn)DALL-E2級別的圖像生成，更重要的是，Stable Diffusion完全免費開源，也就刺激了一大批創(chuàng)業(yè)公司的出現(xiàn)。
在這樣的背景之下，沒有技術底座的應用層創(chuàng)業(yè)公司其實處境有些尷尬，特別是在Stable Diffusion模型開源之后涌入的這批公司。在6pen創(chuàng)始人王登科看來，Stable Diffusion模型開源以后把文生圖的門檻降得特別低，一時間出現(xiàn)了上百家AI繪畫的公司，也就導致了AI繪畫工具的泛濫以及產(chǎn)品的嚴重同質(zhì)化。
因此，打造產(chǎn)品的差異化，以及尋找合適的商業(yè)化場景落地，成為這些創(chuàng)業(yè)公司競爭的關鍵。
01 技術可商用，AIGC爆火的關鍵
2021年12月，工作室的第一款游戲正式發(fā)行，Lucy激動得一宿沒睡。
興奮、激動，但更感不易。
白天在科技公司上班、晚上下班回家寫游戲，這樣的日子持續(xù)了將近兩年半。Lucy告訴光錐智能，一開始的時候團隊只有兩三個人，對于程序員出身的主創(chuàng)而言，做原型自然不在話下，但到了畫原畫、3D建模的時候，就顯得力不從心了。
對于游戲而言，3D動畫效果有助于游戲更有沉浸感，但沉浸感需要建立在每一個步驟都很貴的前提上。據(jù)了解，一個3D模型，需要先畫原畫，畫出來之后需要建模，步驟十分繁瑣復雜。
“每一個流程都是獨立的工種，一個獨立的游戲開發(fā)者不太可能完成，成本太高。”Lucy表示，當初在開發(fā)第一款游戲的時候，十幾人的小團隊光是負責3D建模的成員就先后招了七八個。
那為什么不開發(fā)一款可以用以提高游戲開發(fā)效率的工具呢？
在Lucy看來，在游戲開發(fā)過程中生成藝術資產(chǎn)這一環(huán)節(jié)完全可以交給AI去做。從前，如果想要完成一個3D模型，從2D貼圖到3D模型可能需要花上一周甚至更長的時間，現(xiàn)在只需要不到20分鐘的時間就能直接生成。
而AI生成3D模型開發(fā)工具的存在，除了游戲開發(fā)以外，任何需要生成3D模型資產(chǎn)的場景都可以使用。起初，這個工具的主要作用只是輔助工作室內(nèi)部進行游戲開發(fā)，但產(chǎn)品出來以后，很多元宇宙、房地產(chǎn)廠商上門找到了Lucy，詢問其能不能把工具拿給他們的產(chǎn)品建模。
談及項目的創(chuàng)立初衷，Lucy分析道：“最主要的原因還是3D游戲越來越多，游戲制作成本越來越高，這兩點是客觀存在的?！睋?jù)悉，3D游戲的市場空間巨大，每年都有4-5萬的Steam游戲上線，而現(xiàn)在做一款3A游戲并不比拍一部科幻電影便宜多少，甚至更貴。
與此同時，AIGC底層技術的快速迭代，也讓Lucy看到了AIGC能夠商業(yè)化落地的希望?！爸癆IGC生成的東西基本都不能看，丑得奇形怪狀，要不就是畫質(zhì)很模糊，根本沒辦法商用?！盠ucy感嘆道。
可商用，成為了今年AIGC爆火的關鍵。
事實上，這一切都是有跡可循的。從今年年初Disco Diffusion走紅，但是存在生成速度慢、對人和物體的理解不明確等問題，到Midjourney和DALL-E2的內(nèi)測，再到Stable Diffusion模型的開源再一次降低了AIGC的門檻，底層邏輯上都是因為AIGC的質(zhì)量慢慢達到了市場要求的標準。
盜夢師toB產(chǎn)品負責人李慶功告訴光錐智能，AI繪畫的出現(xiàn)讓內(nèi)容創(chuàng)作的門檻進一步降低，既能夠賦能內(nèi)容創(chuàng)作工具，也可以重塑內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)的生產(chǎn)方式?！氨热缯f在市場營銷行業(yè)中，AIGC的出現(xiàn)帶來了一種全新的營銷方式，讓消費者參與到品牌的互動當中，用AIGC的方式，生成有用戶個性的品牌素材。”李慶功表示。
無論是3D游戲開發(fā)，還是AI繪畫，技術成熟后可商用，造就了這一波AIGC創(chuàng)業(yè)浪潮中的機會。
02 產(chǎn)品同質(zhì)化，C端付費意愿低
AIGC是一座富礦，但行業(yè)仍然處于商業(yè)化探索的初期也是不爭的事實。
在AIGC這片熱土上，你我皆是拓荒人。即使是像百度這樣的大廠，也無法繞開。光錐智能向百度的相關知情人士了解到，在商業(yè)化的實現(xiàn)上，文心一格目前已經(jīng)推出付費版本，采用積分制，用戶通過消耗積分可以使用一格生成圖片，下載后允許個人使用和合法合規(guī)范圍內(nèi)的商用用途。
既然AIGC已經(jīng)走到了可商用的臨界點，并且有如此多可以落地的場景，那為什么遲遲沒有在產(chǎn)業(yè)端實現(xiàn)爆發(fā)呢？
很多時候，一項前沿科技走出實驗室轉(zhuǎn)化為商業(yè)化產(chǎn)品時，往往都需要經(jīng)過市場的驗證。現(xiàn)在擺在創(chuàng)業(yè)者們面前的就是無數(shù)道難題：AIGC的價值究竟要如何實現(xiàn)？做B端還是做C端？如何開展商業(yè)化？
在商業(yè)模式上，光錐智能觀察了國內(nèi)外幾家AI繪畫應用的收費情況，大多都是采取“一定免費次數(shù)+付費點數(shù)”的模式，比如DALL-E2、盜夢師以及6pen都是免費生成一定數(shù)量的作品之后，按量進行收費，海外的獨角獸jasper也是依靠著訂閱費在2021年創(chuàng)造了4000萬美元的收入，今年預估收入為9000萬美元。
王登科告訴光錐智能，從今年5月份上線的第一天開始，6pen就制定了通過向用戶售賣點數(shù)的收費規(guī)則，“這是最簡單也是我們認為最可持續(xù)的一種模式?！痹谕醯强瓶磥?，如果Stable Diffusion沒有開源，這樣的商業(yè)模式的確是可以賺到錢的。今年5月上線的6pen，在不到半年的時間里就累積了不少用戶，9-10月份的收入甚至達到了幾十萬的級別。
只是誰都沒有預料到，8月底的時候Stability AI將Stable Diffusion模型開源了。“Stable Diffusion的開源導致了門檻進一步降低，一下子出現(xiàn)了幾百家公司，大家越來越卷，產(chǎn)品同質(zhì)化也非常嚴重。”王登科無奈道。
在產(chǎn)品嚴重同質(zhì)化的背景下，C端用戶的付費意愿降低，因此，單純依靠售賣點數(shù)的商業(yè)模式已經(jīng)很難賺錢，需要找到產(chǎn)品的差異化并發(fā)掘新的商業(yè)想象空間。
在產(chǎn)品的差異化上，定制模型是6pen正在探索的一個方向。據(jù)悉，現(xiàn)階段大部分AI繪畫應用所使用的模型都是比較通用的，但如果AI想要完成個性化的內(nèi)容創(chuàng)作，這時候就需要定制模型上場了?！岸ㄖ颇Ｐ湍軌蜃層脩糇约河柧毮Ｐ?，生成出來的結(jié)果是完全具有個人特色的?！蓖醯强票硎尽?/p>
與此同時，李慶功也向光錐智能介紹，因為用戶在盜夢師生成作品的版權(quán)歸屬于用戶個人，因此，有一些C端用戶將自己生成的繪畫作品拿到淘寶進行售賣，一幅作品的價格能夠賣到300元左右，而生成的成本只有幾毛錢。在這樣的模式之下，AI繪畫在C端的商業(yè)價值進一步被放大。
值得注意的是，表面上看，雖然現(xiàn)在AIGC有很多亟待開發(fā)的應用場景，但商業(yè)化落地遲遲無法繼續(xù)往前推進，核心原因在于，真正落地的過程中無法忽視的版權(quán)問題和生成可控性問題。
就拿這段時間最火的AI繪畫為例，生成的可控性差——玩過AI繪畫的人已經(jīng)見識過了，市面上大多數(shù)AI繪畫應用都是基于底層的預訓練大模型進行開發(fā)的，應用層的公司想要解決生成可控性問題，底層大模型的迭代和優(yōu)化很關鍵。
而版權(quán)問題自AI繪畫誕生以來，爭議就從未停止。
像Novel AI這樣基于Stable Diffusion模型做微調(diào)的模型，它微調(diào)用的素材大多都是D站（日本的一個二次元網(wǎng)站）上的圖片，D站上的很多二次元畫師對此意見非常大。不久前，Midjourney的子程序nijijourney無視版權(quán)，大量收集個人畫師們的圖片用于訓練模型的事情也在社交媒體上鬧得沸沸揚揚。
在這樣的情況下，如果著急去商用，可能會產(chǎn)生很多不必要的麻煩，這也就不難理解為什么市場暫時還不太敢用或者用不起來。
此外，產(chǎn)品的商業(yè)化對于創(chuàng)業(yè)團隊本身而言也是一種考驗。
“項目本身比較早期，很多投資人就在擔心這一點，投資人跟我們說得最多的一句話可能就是'等你的產(chǎn)品出來'”，Lucy無奈地說道。
對于資本市場而言，看到方向好、團隊好的項目腦子一熱就掏錢的時代已然成為歷史，雖然這一波AIGC的創(chuàng)業(yè)熱潮來勢洶洶，但能殺出重圍還是需要真正賺錢的能力。
在商業(yè)化的道路上，大家仍然是在摸著石頭過河。
03 尋找更長期的場景
萬事開頭難，所有技術從實驗室里走出來，都有一個被接受的過程。
而對AIGC來說，產(chǎn)品還尚未定型。正如王登科所言，單純文生圖工具的生命周期并不會長，在如此短的生命周期里談商業(yè)價值，意義不大，更重要的是尋找更長期的場景。
對于6pen、盜夢師這類創(chuàng)業(yè)公司而言，現(xiàn)階段可能需要花更多的心思在打磨產(chǎn)品、打開市場和驗證商業(yè)模式上，慢慢探索出適合自己的商業(yè)化路徑。
“整個行業(yè)還是處于早期的階段，所以我們選擇了B端和C端同時進行，兩者能夠相互反哺、相輔相成?！崩顟c功表示，無論是B端還是C端，盜夢師這幾個月的漲勢都十分驚人，營收實現(xiàn)了200%-300%的增長。
光錐智能向李慶功了解到，在推向市場的過程當中，盜夢師在每個行業(yè)都有一個“共創(chuàng)三部曲”：第一步是在行業(yè)中找到一個關鍵角色，并為關鍵角色提供新的工具，提高生產(chǎn)效率；第二步是推廣到行業(yè)里，讓所有人都用起來；第三步則是將這個行業(yè)的案例復制到其他行業(yè)里，實現(xiàn)規(guī)模化。
也正如李慶功所言，AIGC的商業(yè)化路徑上是一個不斷試錯以后，快速引爆應用場景并放大價值的過程。目前，AIGC已經(jīng)撬動了不少應用場景的潛在需求。據(jù)了解，盜夢師已經(jīng)和旅游、動漫、小說以及元宇宙等行業(yè)客戶進行了合作，有廣闊的應用場景亟待被開發(fā)。
以小說的宣發(fā)為例，過去的小說宣發(fā)是先由平臺方輸出劇本的精彩片段，再聯(lián)系幾百上千個KOL，讓KOL根據(jù)片段進行短視頻的制作和分發(fā)。但在AIGC的技術介入以后，官方可以直接輸入片段的文字描述，就可以自動將文本生成圖片，并且將圖片自動拼接，最后包括bgm的卡點和人聲配音的加入、字幕的加入等流程都可以做成全自動的形式。
有應用場景，有跑得通的商業(yè)模式，那么接下來，就是要解決上文所提到的兩個棘手問題。
針對爭議比較大的版權(quán)問題，目前業(yè)界尚未討論出一套行之有效的解決方案，但光錐智能了解到，不少初創(chuàng)企業(yè)也正在努力做出嘗試。
據(jù)悉，6pen正在探索和人類藝術家的一些合作模式，如果藝術家明確了作品不被使用的意愿，那么其作品就不會喂養(yǎng)模型；如果藝術家愿意合作，那就可以把他的作品加入到模型的訓練當中，按照用戶的使用頻率進行付費。
而在生成結(jié)果的可控性方面，相比于多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)只能被動地等待諸如Stable Diffusion等模型的迭代，百度這樣的大廠自主性則更強。具體來看，文心一格使用了百度自研的文心ERNIE-ViLG 2.0作為AI繪畫的大模型底座，ERNIE-ViLG 2.0采用知識增強算法和混合專家擴散模型建模，能夠進一步提高了生成效果的準確性和可控性。
總結(jié)下來不難發(fā)現(xiàn)，在布局AIGC這件事上，大廠無論是技術儲備，還是產(chǎn)品化上都有其天然的優(yōu)勢。除了百度之外，騰訊AI Lab有能夠通過用戶提供的關鍵詞自動生成歌詞并演唱的虛擬歌手“艾靈”、能夠輔助疾病診斷的游戲AI“絕悟”，并且騰訊云今年還在加大數(shù)字人的布局；字節(jié)跳動也催生出了爆火全網(wǎng)的抖音AI繪畫特效，一個小特效+流量就玩出了爆款。
因此，創(chuàng)業(yè)公司想要在巨頭的夾擊下生存其實并不容易，但憑借著獨特的優(yōu)勢和機遇，在垂類場景中依然有可能成為新晉獨角獸。隨著技術的升級、產(chǎn)品的成熟，AIGC會在更多的場景中得到應用，商業(yè)價值也會不斷地被挖掘出來。