本期要点：究竟什么AI应用才有未来？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
前段时间，全球知名的投资机构红杉资本组织了一场由100多位人工智能领域顶尖专家参与的闭门会议，包括OpenAI的Sam Altman在内的众多业界重量级人物均出席了此次交流。网上已经有很多相关视频，相信你也看了不少文章和分析。今天我们就不全面覆盖所有会议内容了，而是聚焦一个万亿规模的市场来好好聊聊。此次会议中，红杉合伙人指出，法律、AI编程和医疗等重要领域均出现了代表性的应用，例如Harvey和Cursor。同时，Salesforce等企业也实现了千亿美元市值。因此他们预测，应用层公司将迎来爆发，年经常性收入的增速可能会高达300%-500%。此外，通过用户行为数据对模型进行持续优化，企业的客户留存率有望从60%显著提升至92%。所以，红杉认为垂直领域的AI Agent具有巨大潜力。未来10-20年，AI服务会切入软件和劳动力服务两大领域，市场规模将达数万亿美元。这与我们近期有关AI应用即将迎来爆发期的看法不谋而合。未来，AI革命的真正战场并不在通用AI大模型，而是在于垂直行业的AI应用。但我要指出，红杉没有说透的是，未来赢家将是那些手握行业专业知识、敢于成为“品类杀手”的AI应用服务商。相比之下，“万金油”式的通用型AI工具将面临较大风险。将AI大模型转变成直击行业痛点、能提供定制化解决方案的应用，才有可能在未来竞争中脱颖而出，重塑传统商业模式并获得成功。
首先，我认为，AI时代，赢者通吃的情况未必会出现，而是会给“品类杀手”型的AI应用提供不错的生存空间。红杉合伙人在演讲中提到，企业的发展思路要从客户需求出发（customer-back），而不是单纯追求模型性能。市场真正需要的不是一个无所不能、但实则样样稀松的通用模型，而是希望有针对自己需求的特定方案。其实这种需求在美国零售业的发展过程中已得到淋漓尽致的体现。就像沃尔玛，拥有强大的供应链体系、极致的成本控制以及广泛的商品种类，成为超市行业的巨无霸，似乎其他超市已经没有生存空间了。但实际上，市场上仍然存在着各类“品类杀手”，如专营办公用品的Staples、专攻家居建材的Home Depot、专注于电子产品的Best Buy等等。一方面，“品类杀手”能在某一细分领域做到极致，以满足特定消费群体的特定需求。另一方面，消费者心理上也倾向于“专业人干专业事”，认为要找最好的产品，还得去专门的卖场。当前的通用大模型有强大的资源和技术优势，就像是AI领域的沃尔玛，但仍然面临着用户认知的挑战。ChatGPT虽然也能当客服，回答一些常见问题，但如果涉及拖拉机相关咨询，用户可能会觉得它没有一个专门面向农业用户的“拖拉机GPT”可信。而且如果切换成本也不高，用户为什么不试试看呢？正如红杉资本合伙人Pat Grady在闭门分享中所说，自然厌恶真空（Nature hates a vacuum）。市场同样不能容忍真空。然而很明显，眼前各行各业还没被AI所渗透，真空仍然大量存在，是创业者去填补的好机会。即便只是对通用大模型进行套壳，比如针对特定用户取个名、优化用户界面和交互流程，使其符合特定人群的使用习惯，也能营造出“更懂你、更专业”的感觉，从而赢得一定的市场空间。
当然，我想指出的是，长期看，“品类杀手”型AI应用必然不只是套壳。随着各个领域智能的发展，通用大模型在具体行业的表现也会不如专业AI应用。红杉合伙人也提到了，真正的商业价值仍在于面向客户的垂直化应用。但他们没说透具体该怎么做。其实，上周爆火的设计智能体Lovart就是“品类杀手”的雏形。Lovart不只是调用通用大模型的能力，更重要的是将特定的行业知识、工作流程、专业术语甚至行业Know How固化到AI之中，从而可以理解设计师所交予的命令，转化为专业任务，并快速生成多套符合行业标准的设计方案。过去，ChatGPT等AI工具也能生成营销文案、海报、产品设计图以及相关宣传视频，但往往并不完全符合设计师的要求，还需要设计师投入大量时间进行调试和修改。Lovart背后虽然仍调用OpenAI等平台的大模型，但它知道设计师要什么，从而显著提升了工作效率，并且生成的结果具备可编辑性，给设计师保留了发挥创意的空间。为了实现这一点，Lovart团队进行了多年的行业数据积累和模型优化，而这恰恰是像OpenAI这样的通用平台不会深入去做的事情。所以，我想强调的是，要让AI成为一个行业的专家，首先开发者得是这个行业的专家，要有长期的数据积累和行业经验沉淀。如果你对这个行业都没有深刻的理解，不知道用户体验的精髓在哪儿，即便你拥有最先进的AI技术，开发出来的产品也可能只是“隔靴搔痒”，解决不了实际问题。这也为各行各业的专家提供了新的机会。当你把专家级经验和专有知识注入AI，不仅能让你的AI应用成为你的分身，帮你完成任务、创造收入，还能把你从重复性的劳动中解放出来，以创造更大价值。总结一下，我判断，通用大模型将继续作为基础设施存在，但商业价值将主要来自于和特定行业深度融合的AI应用。所以，如果你是某个领域的资深从业者，收入受到时间精力的限制，就可以好好思考一下如何用AI打造一个无限复制你能力的工具。欢迎在评论区分享你的思考！
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