AI爆火2年后,99%的人都搞不清“AI应用还是应用AI”,你踩坑了吗?
作者：微信文章ChatGPT的出现，代表着AI时代出现了“iPhone时刻”，机器学习达到了全新的高度；随后，ChatGPT又从原先的文本，逐渐向计算机视觉、语音交互、音频视频等多模态进阶；AI Agent的爆火，各式各样的“助手”层出不穷，又进一步改变了人类和计算机交互的模式。技术的突破，一定要落地到应用场景，于是大家又在关注AI应用的落地。
但大模型发展至今，一直都没有出现“杀手级”的AI应用。到底是何原因？昨天与一位业内二级市场的大咖交流，他的一席话道破了目前AI应用发展的现状。
“到底是AI应用还是应用AI？谁会为了这个产品买单？”
AI应用VS应用AI
我们先来搞清楚AI应用和应用AI，这两个概念。
AI应用指的是将人工智能技术转化为应用的过程。简单来讲，就是创造一个新的AI产品。
而应用AI指的是利用人工智能技术进行应用的升级。简单来讲，就是在原有应用上增加AI的能力，提升体验。
先说大咖的结论：大部分场景应该是应用AI，只有少部分有愿意付费客户的场景是AI应用。
为什么大部分场景是应用AI？
从场景角度。移动互联网发展至今，现有产品和应用基本已经满足了人们“衣食住行”等各类场景的需求。AI应用只是在移动互联网各类场景应用的基础上提升了体验、提高了效率。但如今的移动互联网产品，不仅仅提供的是单一产品，已经发展成了线上+线下的完整服务体系。
比如，现在很多做AI文旅的应用产品，可以帮你出攻略和安排行程计划，但它做不到帮你订机票、订酒店、订门票，因为它没有积累全国的机票、酒店和景区的能力。而携程这种平台，如果做了应用AI，不仅仅能帮你规划，还能帮助你把规划中涉及到的交通、住宿、景区门票等服务全部预订好。
所以做AI应用，还必须要积累移动互联网产品应用的基础设施的能力，否则解决不了用户的根本需求。AI应用面临两个选择：要不就合作、要不就再重做一遍。但往往这些掌握客户、数据和服务体系的大厂，自己也要做，为啥和你创业公司合作呢？自己重做一遍基本不现实。
从成本角度。假设AI应用重新搭建了一套和移动互联网产品完全一样的产品+服务体系，成本结构上也不具备任何优势。
成本主要两方面：数据+获客。
AI应用都是从0开始，需要大量的场景数据来优化模型，数据清洗、数据标注，这要花大价钱，投资人烧的也心疼。
对于AI应用的新产品，获客成本也是大头，通过什么方式来获客，成本都不会低。
然而做应用AI的，数据是现成的，客户是现成的，都不用再花重复的钱，把这些钱投到AI的升级上去。这成本确实没法比，何况人家做应用AI的原有产品还有持续不断的现金流进账，家中有粮心中不慌。
2024年中国移动端AI应用MAU榜单中的前6名，都是应用AI的头牌。
那也有人也说了，创业公司组织结构扁平，决策速度快，能够快速响应市场变化。大厂的创新业务面临“老板有限的注意力”和“对资源的竞争约束”，不一定能做好。
不是说AI应用没机会，而是要避开大厂的优势阵地，避开数学加减法的题目都算不过来账的阵地。
少部分有意愿付费的AI应用
做AI应用，最终要走向商业化落地，如果没有客户愿意付费，那终究走不长远。那我们就要从这波大模型能力最能大幅提升客户体验、提高效率、降低成本的场景出发。
比如AI金融风控。对于信贷业务来说，金融机构对客户的信用风险评估是至关重要的。AI大模型现在能做到识别各种贷款诈骗，比如伪造身份、团伙骗贷、冒用申请等。通过AI将风控能力提升，帮助银行降低信贷的坏账率，你帮他节省10个亿，他就愿意给你1一个亿。
比如AI创新药的研发。传统药物研发面临着“双十定律”——平均耗时10年、耗资10亿美元，其中靶点发现与分子筛选环节效率低下尤为突出。现在AI的能力，可以通过模拟分子间的原子级相互作用，精准地筛选出仅最有希望的分子进行实际合成，最终得到指标优秀的分子，极大缩短了研发进程，精确筛选出最有潜力的分子。一款新药的研制成功，都以几十亿美金来计算的，医药厂商肯定愿意为了提升效率和降低成本付费。
无论AI应用还是应用AI，最终落脚点还是为用户创造价值，并有用户愿意为价值付费。
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