だから、あなたのモート・アンド・バーリアはどこにありますか？
文 / 王子威 @零售威观察
Web3、メタバースに続いて、人工知能、特に生成型人工知能（Generative AI、または国内では「AIGC」と呼ばれる）が現在の投資分野で非常に人気があります。今年上半期、AI の概念を少し取り入れた株式は何度も「10 センチ」「20 センチ」の制限価格を上回り、時価総額が倍増するものも多くありました。
生成型 AI、AIGC は具体的にどのようなものであり、どこに価値があるのか、これは議論する価値があるトピックです。この記事では、一次市場の投資マネージャーの視点から、現在のいくつかの業界と AIGC の組み合わせについて分析し、ビジネスモデルの成立に関するいくつかの質問に答えようとします。
免責事項：この記事は個人の視点であり、必ずしも偏見や情報の障壁が含まれているため、意見は参考のためのものであり、投資の指示として使用しないでください。
【1】AIGC + スクリプト / コピー#
コピー、スクリプトは、ChatGPT が登場して以来、最初の起業機会であり、最もクラシックな例は海外の Jasper で、その評価はすでに 15 億ドルに達していますが、現在は人員削減中です。
実際のところ、理由は非常に単純です。あなたはただ API を呼び出しているだけでしょう、ただ特定のソーシャルメディアに微調整を加えているだけですよね？
そうです、これが最大の問題です。ほとんど技術的なモート・アンド・バーリアがありませんし、これは数人のプログラマーの仲間の副業であり、数人のプログラマーが自分たちの企業のマーケティング部門 / 広報部門に提供する小さなサービスにすぎません。
今週、OpenAI は GPT-3.5 Turbo Fine Tuning を公開し、最終的なカスタムモデルが GPT-4 の一部のタスクを実行する能力を追い越すことができると主張しています。さらに、OpenAI は今年の秋により先進的な GPT-4 を公開する予定です。つまり、Fine Tuning はますます「簡単」になっています。
同時に、プロジェクトが実際に展開されると、このようなプロジェクトの本質はオペレーション駆動です：どのように迅速に顧客を獲得し、顧客が支払いをすることを望み、顧客が長期間留まることができるか。したがって、この分野では起業家の「非表示資産」の実現が非常に重要です。つまり、あなたがプライベートエリアのエキスパートである場合、このようなプロジェクトの初期のシードユーザーについて心配する必要はありません。
さらに、ほとんどの AIGC がスクリプト、コピーの作成を支援すると主張している企業は、SaaS サービスを通じてコスト削減と効率向上を支援すると主張していますが、問題は、コスト削減は初期段階でユーザーの好意を得ることができ、さらに料金を支払うことができるかもしれないが、長期的にはこのような追加の料金、手数料はほとんど存在しないということです。
効率向上は確かに効率を向上させることができますが、本質的にはオペレーション、マーケティングスタッフが大量のコピーを作成し、ソーシャルメディアに展開することを支援するものであり、実際にはプラットフォームが最終的にこのようなコンテンツのトラフィックを割り当てるかどうか（一部のプラットフォームはこのようなコンテンツを直接制限するかもしれません）は関係ありませんが、明確なことがあります。追加の収益を得ることはできません。
もう一つ言っておきますが、このようなプロジェクトを展開する際には、規制の問題も考慮する必要があります。つまり、Open AI の API を直接呼び出さないでください。
したがって、個人的な視点から見ると、AIGC がコピーの作成を支援するこの道はお金を稼ぐことができ、現金フローも良好になる可能性がありますが、規制は最優先の問題です（もちろん、この問題を回避するために ChatGLM、文心一言の API を呼び出すこともできます）。それが価値があるかどうかは、もっと難しい問題です。
【2】AIGC + デザイン#
MidJourney の登場により、私たちは AI が私たちのために美しい絵を描くのにこのように「愚かな」方法で使えることに気付かされました - ブラウザを開くだけで、グラフィックカードや絵筆は必要ありません。最大の制限は想像力の不足です。
Midjourney と比較して、Stable Diffusion（通常 SD と略されます）は別の極端な方向に向かっています。通常、より速く画像を生成するためにデバイスを構成する必要がありますが、効果もより良くなります。Midjourney と比較すると、操作の複雑さは Photoshop と美图秀秀の差程度です。
そのため、AIGC とデザインの組み合わせはホットトピックとなっています。
AIGC のエンパワーメントは非常に多様な領域に及びます。ファッションデザイン、ジュエリーデザインから家具、インテリアデザイン、実際の画像から効果画像まで、デザイナーは解雇される可能性があります。そして、明確な見えるものがすべてであるため、AIGC + デザインは非常に人気があります。
この領域の基盤は本質的に SD の微調整です - はい、コピーの作成には Open AI の API を使用しないかもしれませんが、デザインの面ではほとんど SD を越えることはできません。
問題はどこにあるのでしょうか？
現在見られる優れたプロジェクトの中で、基本的な壁はプロンプトです。はい、すべてのチュートリアルに従って学ぶことができますが、なぜ他の人のように上手くできないのでしょうか？
それがプロンプトの差です。ポジティブなプロンプト、ネガティブなプロンプト、およびデバイスに関連するプロンプトを含む - 必要なのは数個ではなく数十個です。したがって、これは短期的には小さな壁になるかもしれませんが、長期的には、服の生地や色と同じように、あなたがそれを作ることができれば、私はそれを 2〜3 週間で複製することができます。もちろん、私が言っているのは 1 つのデザインです。数十のデザインであれば、その作業量は確かに小さくありません。
2 つ目の壁は技術です。確かに、いくつかのプロジェクトは独自のモデルを作成することができ、輪郭の正確な認識などのさまざまな技術を必要とするかもしれません。これらは研究開発が必要なものです。
3 つ目の壁はデータです。あなたがトレーニングするデータはどこから来るのですか？それは独占的ですか？たとえば、建築を行っている場合、データはあるトップデベロッパーから来るかもしれません。あなたがジュエリーデザインをしている場合、データはある有名なジュエリーブランドから来るかもしれません。これらは確かに壁であり、さらに深い領域に進むのに役立つかもしれません。つまり、AIGC + デザインは切り込み点になる可能性があります。
デザインを切り込み点とする AI デザインは、実際には私たちが AI に対して持っている幻想そのものです。つまり、AI は産業を 10 倍、100 倍に変革するのに役立つことができます。それが業界全体でない場合は、特定のノードを見つけて切り込むこともできます。
ちょうどデザインがその切り込み点です。少なくとも、産業の効率を向上させるために次の 2 つの側面からアプローチできます：
1 つ目は、製造前に大量の関連デザインを生成し、ソーシャルメディアに投入し、消費者の実際のフィードバックを見ることで、サンプルのテストや商品のプロモーションを実現することです。
2 つ目は、企業内のコミュニケーション効率を向上させることです。たとえば、ファッション企業の場合、企画担当者とデザイナーの間にはコミュニケーションの障壁がありますが、デザイナーのアイデアを AI で素早く図にすることで、企画担当者との迅速なコミュニケーションを実現します。
業界に参入した後はどうなるのでしょうか？AIGC + デザインは効率を向上させることができますが、企業の収益をどれだけ向上させることができるのでしょうか？ほとんど計測不可能ですし、この領域の天井は非常に一般的です。したがって、業界に参入した後、サプライチェーンに参入すべきかどうかはどうでしょうか？もしそうなら、どの部分に参入すべきでしょうか？これらは非常に考える価値があるかもしれません。
これらは、AIGC + デザイン企業が答えなければならない質問です。
【3】結論#
全体的に言えば、AIGC はコスト削減と効率向上の潜在能力をもたらしますが、ビジネスの観点から見ると、以下の 3 つのビジネスロジックはまだ変わっていないと考えています。AIGC のブームの中でも考慮する必要があります。
第一に、コスト削減は長期的な収入を得るのは難しいですが、企業にとって増加をもたらし、明確に区別される増加をもたらすことは長期的な収入を得ることができます。これは本質的に CPS のロジックであり、収入の増加に応じて支払いを行います。
第二に、天井は AIGC が考慮する必要がある問題です。あなたが参入する領域の天井が一般的な場合、より深いレベルに参入する必要があります。サプライチェーン、さらにはより多くのツール（Shopify のようなもの）やその他のものに参入するかどうかです。
第三に、プロジェクト制度はあなたの企業の運営を早期に維持するのに役立つかもしれませんが、長期的には資本化の価値が非常に低いです。
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「零售威观察」は、グローバルな視点で、新しい小売り、新しい消費の戦略、戦術、思考に焦点を当て、スーパーメンバーシステム、国内外の新しい小売りの事例について深く研究しています。プラットフォームの創設者である王子威は、独立した小売りアナリストです。