AIGC+X：生成式AI产业的投资思考

继Web3和元宇宙之后，人工智能，特别是 Generative AI (Generative AI，也就是俗称的“AIGC”），已经成为了一个非常热门的投资方向，甚至有不少与 AI相关的公司，都取得了“10厘米”甚至“20厘米”的涨幅，甚至有不少公司的市值因此而暴涨。 

生成式人工智能和 AIGC究竟应当是怎样的，其价值究竟何在，是一个值得探讨的问题。本论文从一位基金管理人的角度，通过对当前几个产业与 AIGC相结合的研究，试图对 AIGC的业务模型能否成立这一问题做出解答。 这只是我的个人看法，可能会有一些偏见，也可能会有一些信息的茧房，所以我的看法，只用于交流和参考，并不能作为投资的指南。

 一、 AIGC+手写稿 

这可以说是 ChatGPT诞生以来，最早的一次创业浪潮，其中以海外的 Jasper为代表，市值高达十五亿美金，但也有大量的人员被裁掉。 理由很简单，你只是一个使用 API的人，为某些社交媒体进行了一些细微的调整。 是的，这才是最大的问题，你没有任何的技术护城河，你可以把这个项目当成你的朋友们的业余爱好，让他们为自己公司的营销部门、宣传部门做一些小事情。

 这个星期， OpenAI公布了 GPT-3.5 Turbo优化的消息，并宣称在一些特定的任务中，它将能够达到或者超越GPT-4的水平。此外，今年秋季， OpenAI还将发布更为高级的GPT-4处理器。

换言之，对这个问题的调整正越来越“简单”。 同时，在项目实际落地时，这类项目的本质是运营驱动：看你如何快速获客，让用户愿意买单，并让用户能够长期保留。因此，在这一块，你会发现，这一块，对“隐性资产”的要求很高，如果你是一个私人领域的大老板，你根本不需要为这种项目的初期种子用户发愁。

 而且，很多 AIGC的公司都宣称自己可以通过 SaaS来降低降本成本，提高效率，但问题在于，这些公司可能会在初期吸引到更多的用户，甚至会给他们更多的钱，但从长远来看，这些钱和提成都不会给他们带来任何好处。 至于增效，它的确可以提高效率，但它的本质是帮助运营、市场人员海量地写出文案，去铺开社交媒体，这实际上是一种 hack平台算法的逻辑，不管平台最终会不会分配流量（有的平台可能直接对这类内容进行限制），但有一点是很清楚的，那就是它所产生的额外收益，你一分钱都不可能拿到。 而且，这些项目在落地的时候，也要考虑到遵从性，也就是说，不能直接使用开放人工智能的 API。

 所以，在我看来， AIGC的文案写作之道，是可以赚钱的，而且还能带来可观的收入，但必须要考虑到合规性（当然，你可以使用 ChatGLM和文心一语的 API，来解决这个问题），但能不能赚钱，却是一个很大的问题。

 二、关于 AIGC+的方案 《

MidJourney》的出现，让我们明白了一件事，那就是 AI可以用一种“傻瓜”般的方法，帮助我们绘制一幅漂亮的画面，只需要打开一个浏览器，不需要显卡，也不需要刷子，唯一的问题就是你没有足够的想象力。 和“Midjourney”不同，“稳定分布”（SD）则是另外一种方式，虽然需要对图像进行一定的调整，但其输出速度却要快得多。

比起 Midjourney，这款游戏的运算难度，就像是 Photoshop和美图秀秀之间的区别一样。 于是， AIGC与设计领域的融合，成为了一个热门话题。 AIGC的赋能范围很广，从服装、珠宝到家居装饰，从实物照片到实物照片，似乎设计师们都要被解雇了。正是因为看到了什么， AIGC+的设计才会如此的受欢迎。 当然，如果你不需要 OpenAI API来撰写一篇文章，你也可以使用 canythings和 ChatGLM，但很少有不使用 sdd的时候。 那么现在的问题是，这座壁垒到底在什么地方？

 就目前来看，好的项目，最大的障碍就是提示。是啊，你什么都能从视频里学到，怎么就没别人做出来的好看呢？ 这就是提示词的差别，有正面的，有负面的，也有与装备有关的，不是几条，而是数十条，因此，在短时间内，可能会形成一个小的障碍，但是，从长远来看，就像服装的布料颜色，你能做出，我得到后，2-3周就可以复制。当然，这只是一个型号，要做几十个型号，那工作量可就大了。 第二道关卡就是技术上的问题了，确实，有些工程可以自己制作，有些工程也可以自己制作，有些技术上也可以用来精确的轮廓，这都是需要研究的。 

第三道关卡就是资料，你们培训的资料从何而来？是不是只有你一个人知道？例如，您是搞建筑的，您的资料来自于某个顶级开发商；你从事的是首饰设计，你的资料来源于某一著名首饰品牌，这是一道关卡，也是一道可以让你深入的关卡。

 人工智能的设计为出发点，实际上也是我们对于人工智能的憧憬，即人工智能能够使行业发生十倍、百倍的变化；即使不是全行业，我们也能找到一个可以被十倍，百倍颠覆的点切入。

 而设计恰好是一个切入点，至少能在两个方面提高整个行业的效率： 第一种是在产品发布之前，就可以制作出大量的产品，并将其发布到社会媒体上，让消费者看到真正的反馈，从而进行测试和种草。 第二个方面，就是提高公司内部的交流效率，比如在服装行业，策划师和设计师之间存在着一定的交流障碍，可以通过人工智能，让策划师对设计师的思路进行快速生成，从而更好地与策划师进行交流。 进入这个领域之后，会发生什么？

AIGC+的设计能提高效率，但又能提高多少利润呢？几乎是无可测度的，而这一块的上限也是比较普通的，那么接下来该不该进入这个行业呢？如果有，又该从何下手？该从哪个环节切入？这一切都很值得深思。 这也许就是 AIGC+设计公司需要面对的问题。

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 三、小结

 总体来说， AIGC的确能降低成本，提高效率，但从业务角度来看，我觉得有三个业务逻辑没有改变， AIGC的火爆还得继续。

 第一，从长远来看，降低成本很难带来收益，但从长远来看，却能带来明显的收益，这就是 CPS的逻辑，按照收益的增加来支付报酬；

 第二， AIGC要考虑的是上限，如果只是一个普通的上限，那么就需要深入到更深的地方，不管是供应链，还是 Shopify，又或者是别的什么。

 第三，项目制度能让你在初期保持业务的稳定，但从长远来看，它的资本化程度会很低。

 总结：

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