直面大模型:SaaS 新沃土与复杂情绪


大模型在重构云计算基础设施的同时,也将重构 SaaS 球赛押注app(中国)有限公司官网,它将成为 SaaS 生长的一片沃土,也会给 SaaS 创业者带来不确定的挑战。

 | 周效敬
编辑 | 燕子   排版编辑 | 小双

在 2016 年举世关注的人机大战中,李世石以 1:4 输给了 AlphaGo,世人皆惊。18 岁的围棋天才柯洁(九段)发表了迫不及待想要挑战 AlphaGo 的声明:“就算 AlphaGo 战胜了李世石,但它赢不了我。”

一年后,柯洁如愿与 AlphaGo 对战。以 0:2 被 AlphaGo 领先后,柯洁彻夜未眠,想寻找 AlphaGo 的漏洞,结果还是输掉了第三局。AlphaGo 让这个代表人类顶尖水平的围棋少年感到寒冷和绝望,从此以后,机器 AlphaGo 再无对手。

如果说 AlphaGo 只是冰冷的数据计算,那么最近人工智能的发展则正在动摇人类对于情感和审美的既有认知。

人工智能领域的“神书”《GEB》的作者、认知科学家侯世达 (Douglas Richard Hofstadter),对人工智能的发展充满担忧,他担忧的不是机器越来越聪明,也不是取代人类工作,而是创造力、情感、意识这些他最为珍视的人性特征和人类精神,结果只不过是“一套把戏”,被一套肤浅的暴力算法就可以破解,这会摧毁他对人性的理解。

幸运的是,每一次技术革命都是在关上一扇门的同时,也打开一扇窗。2022 年底,Open AI 研发的 ChatGPT 在全球用户中爆火,点燃了沉寂的互联网世界。云计算厂商纷纷吹响进军大模型、重构云基础设施的号角,而 SaaS 创业者也在不同程度地拥抱变革,尽管 AI 会给 SaaS 带来未知的挑战。


01

大模型带来的挑战


SaaS 创业者对大模型可能带来的挑战心存警惕。

过去十几年,客服球赛押注app(中国)有限公司官网发生了两次巨大的颠覆:第一次是 2006 年到 2012 年间,从硬交换(使用语音卡和多媒体交换机的传统呼叫中心)向软交换(使用软件加网关设备的呼叫中心)的转变,在技术变革大潮冲击下,约70%的硬交换厂商消失在牌桌上;第二次颠覆是 2013 年到 2016 年间,没有将客服产品云化的企业,都遇到了不小的问题。

比如,统一通信巨头 Avaya 在六年内两次遭遇破产危机。Avaya 诞生于依赖硬件的时代,随着企业从基于硬件的计算转向基于云的计算,Avaya 开始落后,老式企业电信时代宣告结束。

客户联络平台服务商“天润融通” CEO 吴强对技术的变革特别敏感。经历了两次球赛押注app(中国)有限公司官网颠覆的他心里有些「忐忑」,他不知道 AI 是否会重新定义这个球赛押注app(中国)有限公司官网,因为每次洗牌都会有一些玩家消失。吴强认为,AI 激活了客户的心智,调动了兴趣,如果企业不跟上客户的关注方向,就会被市场淘汰。但是鉴于各方面因素,天润融通对于把大模型能力推送给客户一事比较慎重。

《SaaS 创业路线图》作者吴昊认为,在大模型的冲击之下,低代码、RPA、客服等重交互领域厂商会受到较大影响。某头部办公软件和服务提供商负责人表示,在客户需求的推动下,办公软件越做越复杂,如果办公软件厂商自己不 AI 化,不将产品简单化,未来就会被 AI 化的友商“干掉”。

在 ChatGPT 刚爆火的时候,宜创科技 CEO 宜博在自己的朋友圈发了一句话:“程序员将不存在。”他认为,信息、模型和行动这三件事情在新的时代里迎来一个拐点——以前是机器收集信息,人去做模型和行动,现在三者全部由机器来完成。大模型表现出的涌现能力让宜博有些「恐慌」,因为此前软件球赛押注app(中国)有限公司官网和云计算构建出的优势被大模型改变了。宜博看来,在大模型时代 SaaS 企业必须知道自己的优势是在什么地方。

对于所有身处其中的市场主体来说,任何一个技术变革时代都有硬币的两面,无动于衷就是挑战,顺应趋势就是机会。


02

机会与风险并存


“今天我们企业所处的时代,很像十几年前移动互联网的初级阶段,很多技术的发展水平最后都超乎想象。SaaS 的未来必然 AI 化,大家不要为新技术的出现而焦虑,要去思考如何借助大模型的能力来升级产品。”金山办公 CEO 章庆元说。

吴昊也认为 SaaS 的 AI 化会越来越深刻,但有一个很长的演进时间。AI 会改变 SaaS 产品甚至颠覆组织流程,SaaS 企业挑战与机遇并存。而他认为,to B 的商业逻辑要大于技术逻辑,能够准确理解客户需求变化,又善于使用 AI 工具的 SaaS 企业会有更多机会。

回到这波 AI 热潮的燎原星火——ChatGPT 本身,魔力跃动/Martech 王国创始人谷海松,从营销层面分析认为,这类文本模型类的对话 AI,确实可以让大家更便捷更高效地了解特定知识或者事件的框架性内容:

在辅助文本创作场景里大语言训练文本相较人工整理内容更高效,替代了部分低效的检索工作,是相对较好的变化趋势;


在文案创作场景,指定型内容拓展确实变得更加快捷有效,一定程度上提高了文案创作类岗位的工作效率;


当部分营销技术厂商将类似能力移植到特定企业检索,让场景信息获取更简洁更系统;


部分智能客服技术厂商在智能式对话客服场景的深入应用让客服场景更高效,优化了客户的沟通体验。


由此看,特定的营销工具附加价值及文案的便捷支持价值是目前清晰可见的营销变化趋势。


创意设计营销平台“易企秀”创始人兼 CEO 黄金不但观察到营销的这一变化趋势,公司更是将产品与大模型结合在了一起。

黄金认为,数字营销球赛押注app(中国)有限公司官网厂商的机会在应用层,但是从零到一的机会不是很多,应该做零到十的部分,即“现有软件+AI”。对于易企秀来说,不止是用大模型生成一个内容,而且生成的内容可以在易企秀的产品流程中找到应用场景,形成一个闭环。

当然,进军大模型、应用大模型,也必须注意一些风险。

谷海松以 ChatGPT 大模型为例来分析 AI 的本质:“ChatGPT 回答的准确性以及是否合乎伦理道德,都依照训练数据及后续衍进数据本身是否正确或伦理合理,即我们了解到的内容的对错是预演的,不是基于理性的认知也不是基于感性的思考。

他认为,社会化商业行为仍然基于人(即情绪)为存续的纽带,AI 会给大家带来便捷高效,但无法取代纽带核心作用。语言类大模型应用可能会在短期迎来高潮,但最后都会衍进到落地的实用场景。未知带来恐惧,盲从消磨智慧,关注实用场景才能让大模型应用冲向效率应用的新高峰。

大模型需要具有几十种涌现能力,没有涌现能力的大模型其实不能称之为革命性的大模型。宜博特别提醒 SaaS 企业,要考虑自己的业务方向是否存在未来被 GPT 升级折叠的风险。花两三年时间去打磨一个应用,如果很快被折叠,这是很恐怖的事情,所以选择应用落地方向非常重要。

从 2022 年开始,很多 SaaS 公司意识到一个问题,即自己不可能一直采取“融资-烧钱-融资”的模式,这种模式是无法持续的,因此很多企业开始精打细算过日子。有很多企业由于开了太多产品线,陷入了资金困境,吴昊建议 SaaS 企业要抗住 AI 的诱惑,必须控制好成本,一定要在第一个产品挣钱以后,再去做第二个产品。

控制成本的重要性再强调都不为过,由于资金问题,有人已经站在离场的边缘,孤注一掷。

在崔牛会的活动中,某 SaaS CEO 坦言:“我做 to B 产品九年,很多同行收入都上亿了,我个人现在的收入还不如打工。这是我春节后第一次参加活动,可能也是最后一次......因为我们也全力以赴做了 AI,成败在此一举,如果营收不好我就离开 SaaS 球赛押注app(中国)有限公司官网,前不久我刚投资了一家婚庆互联网公司......”

何其悲壮!


03

大模型不能做什么?


我们担心工作被人工智能取代,担心自己珍视的东西被人工智能轻而易举生成,面对汹涌的潮水,不知道站在什么地方才能不被淹没。换个角度,思考下人工智能不能做什么或许就能得到答案。

从计算本质看,到今天为止,计算机解决问题的能力都没能超出图灵机的范畴,人工智能解决的是那些可以被数学化的问题,不能被数学化的问题机器则无能为力。大模型的能力边界必然在此范围之内,但这个范围还是太广,对减轻焦虑聊胜于无。具体到落地层面,创业者们也给出了自己的看法。

分秒帧 CEO 程刚认为,在大模型时代,SaaS 企业应该厘清不变、缓变和巨变的部分,要把精力聚焦在不变的事情上,把它做深做透,这部分可能是 AI  再迭代五年、十年也解决不了的问题。比如,在广告营销球赛押注app(中国)有限公司官网,大的专业分工依然没有改变,虽然甲方对自己的产品和业务比较熟悉,但对整合营销可能会力不从心,这需要乙方基于专业的知识经验和案例库去为他出整体方案,这块 AI 还取代不了。

易企秀 CEO 黄金认为,大模型解决了创作门槛、传播覆盖人群的问题,它可以解决常识问题,但解决不了洞察问题。简单的输入输出型 AI 应用价值链太薄,必须做厚价值,嵌套多个商业环节,形成闭环才能构建核心优势壁垒。

崔牛会创始人、CEO 崔强坦言,崔牛会开启“二次创业”向一个订阅式公司转型,这一动作本身也是为了应对汹涌的大模型浪潮。

疫情三年,企业线上化之后经营效率的确提高,但它依然缺少人情的味道,线下聚会、聊天吃饭、面对面的思想碰撞,这个过程中人与人接触所激发的那种人情味,人工智能永远替代不了——这也是本次会员大会在线下举办之初衷。


04

结语


大模型在重构云计算基础设施的同时,也将重构 SaaS 球赛押注app(中国)有限公司官网,它将成为 SaaS 生长的一片沃土,也会给 SaaS 创业者带来不确定的挑战。每次洗牌都会有玩家从场消失,身处其中的选手复杂情绪可想而知。

企业中的每一分子,或许不应该因大模型如此焦虑,毕竟技术进步可以提高人力资源的利用效率,效率的提升往往会伴随生产规模的扩大,以及新岗位的出现。

比如,Computer 最初的含义是以操作 Calculator 进行计算为职业的人,后来计算机完全消灭了名为“computer”的职业,使其变成了一种真正的机器,但同时也扩大了社会对计算机生产、操作等相关人员的需求。

硅谷的很多公司信奉的准则是,预测未来最好的办法就是把它造出来。要想知道大模型未来会给 SaaS 球赛押注app(中国)有限公司官网带来什么改变,去创造它吧。







本文来自牛透社