ChatGPT 的出现将 AIGC 这个概念捧上了热度高点，但是在讨论热度过后，ChatGPT 的发展还需面临一个关键问题，即其如何才能实现商业化落地，找到后续的发展路径？那么对 ChatGPT 而言，有哪些可以参考的商业化落地方向？

虽然媒体狂欢、大厂跟进，所有迹象都表明一个新时代正在到来。

但是在前文发布后，我和很多人进行了交流。给我印象最深刻的就是，有些朋友在表达感谢后，总会忐忑地追问一句——“你觉得ChatGPT方向能落地吗？”

他们中有面临职业抉择的打工人，有跃跃欲试的创业者，有二级市场的冲浪者，有一级市场态度谨慎的投资人。所有人都在岸边谨慎、克制地观望。所以，究竟能落地吗？如果能，是100%完全能吗？哪些方向可以哪些方向不可以？如果不可以，那么为什么不可以？

因为少年时的AI幻想成真感动感动是一回事，客观的现实又是另一回事。而且当我的建议会对其他人产生影响，这就愈加让我谨慎。

OK，前言就到这里，我将开始我的推理过程，向你展示我整个过程中的所思所想。

如果你对推理过程不感兴趣，可以直接看结论——“我相信他能够成功落地，并且将是一个时代的开始。”

但是我更希望你跟随我的思考过程，就像GPT模型中用到的思维链CoT技术一样，我们“think step by step”，当每个环节都清晰无误时，最终的答案也将更值得信任。

我们需要更清晰地定义我们的问题，从我们自身的角度出发（打工人、创业者、投资者等）。并在随后围绕定义来确定我们要去加载哪些方面的知识，并基于这些知识做出符合利益和逻辑的推理。

我所寻求的答案是“AIGC这波狂潮能否落地”，那么：

首先，这是一门生意。而生意的本质就是价值交换，并在过程中积累剩余价值。所以他的首要原则一定是能跑通商业模式，赚到利润。

当然，生意要赚到钱是谁都知道的道理。AI绘画也能赚到钱啊，有人靠激励广告打平收益，有人拿到了融资，有人延伸出了提示语买卖。

是的，所以我还期望他具备足够宽度的赛道，能够支撑百花齐放。因为这样对于打工人来说，他进入这个方向才足够宽阔，拥有突破天花板的可能，对创业者来说市场的机会足够多，避免扎堆死在沙滩上，对于一级市场投资者来说有足够的种子进行选择试错，对于二级投资者来说，百花齐放的涌现才是这个赛道长久生长的推力。

在这里我们观察一下AI绘画，他的赛道是不是一眼就望到了尽头？你敢投入其中吗（此处假装忽略Diffusion技术后续的潜力）？

然后，找到03 新技术带来的增量市场。。

我们要避免被媒体词语迷惑。什么是媒体词语？就是标题中的“AIGC”。

事实上这波狂潮中只有AI绘画背后的Diffusion和ChatGPT背后的GPT这两项技术产生了应用端的突破。但是AIGC词语一造出来，干涸的互联网终于迎来了久违的新概念，媒体迫不及待将他扶上王座，绘制出一张张行业全景图。

但事实上真正因为这两项技术发生影响的行业是哪些？受到影响的行业就一定存在增量机会吗？我搜集材料时一般刚开始的时候是不看投研式的报告的，很宽很全，但是好像知识从脑子流淌过去，看完什么也没留下。

特别做过汇报PPT的人应该知道，很多时候为了结构式美观，你会硬凑信息，比如这个产业链只有2条不好看呀，我凑够3个来个金字塔布局。这种信息会误导思维框架的的建立，我一般是建立了体系化认知再去看报告来补充参考的。

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紧接着，让我们首先瞄准核心的应用场景，暂时忽略上下游布局。

当一个地方发现金子，马上就会有为淘金者服务的餐馆、旅馆、劳保店出现，但这这一切的前提在于必须能发现金子。核心应用场景就是这波浪潮中的金子，只有找到在消费端能够跑通模式的场景，才会关联延伸出相应的上下游产业。因此在这个问题的思考过程中，上下游产业是不重要的，我们不需要投注任何精力去关注。

最后，让我们基于如上推理，重新构筑对这个问题的定义：“当前是否有足够多的受到两个新技术影响且产生增量机会的核心场景能够跑通生意模式，获取盈利”。当我们收集的知识满足这些条件，我们就认为答案是“是”。推导顺序如下图：

对了，补充一下接下来这篇文章将只分析GPT是否能够落地，不涉及AI绘画，这是因为：

1）我做不到

AI绘画的材料我收集了，但是还未整理，后续会有一篇《AI产品经理视角下的AI绘画全解析》。我要等那篇文章写完了，思路才会清晰，没想清楚之前我就不乱说了。

2）其实也没必要

两项技术虽然都具备突破性，但目前ChatGPT的延伸方向、变革程度，都是远远高于Diffusion的，所以如果ChatGPT能论证成功，不用等AI绘画，我们也可以推出标题中的答案。

我们先说盈利模式和成本控制两部分，然后带着相关认知去盘点场景。

互联网主流盈利模式无非三种：

1）广告/流量模式

通过免费产品吸引用户使用，促使用户投注大量时长/频率，再从中切割广告流量从而盈利。在目前短视频、中长视频、游戏、小说的围剿下，我不看好ChatGPT所创新的应用能够抢夺足够份额的时长。边角料的时长空间或许可以，但上限不够大。

而且一旦涉及时长争夺，我们所描述的肯定是C端娱乐应用。对于有野心的玩家来说，是很难接受让广告突破用户体验的。

不过小规模应用其实可以考虑，特别对于独立开发者来说，激励广告变现是一个很好的方式，虽然我手里没有数据，但AI绘画在过去的半年内已经证明了可以实现收益打正。

而持续价值和复购动力可以合并来说，因为这两种收费模式其实很容易互相摇摆。一个比较好玩的做法可能是构造“角色”的获取-使用-厌倦-再获取这种闭环。这套模式已经被诸多集卡类游戏深度验证过，也成功从我手中掏走了不少钱（该死的原神！！）。

综上，我认为娱乐类BOT是一个完全的增量市场，技术的突破成为这个方向的关键要素。但是市场强依赖对用户需求的打磨和设计，到底应该怎么做，还需要摸索，目前大家都在尝试。

3）工具类（助手类）

工具类包括语音音箱、手机语音助手、车载语音助手等。从技术上来看，我觉得非常大的问题在于“实时性”，我从圈内朋友获取的信息是，目前接口调用的时延在1S以上（不知道是不是因为服务器距离导致）。这种延迟很难说可以应用在上述场景，他的用户体验将十分糟糕。

除了这个缺陷以外，技术上对工具类BOT的体验提升将是非常大的帮助（上面说过了不再重复一遍了）。但从商业上来看，我认为这也是一个旧市场。

或许你会认为，可能有一家创业公司，依赖全新、更好体验的语音助手杀出重围，挤占原有语音助手的空间。但需要我们注意的是，这些助手虽然是软件，实际上却非常依赖自身的硬件渠道——小爱依托小米，Siri依托苹果，车载助手则在各个汽车品牌之间互相割裂。我感觉这个领域应该是产生不了新蛋糕的。

不过比较有意思的是，虽然看起来和客服类一样是个存量市场，但工具类Chatbot会热衷于拥抱这些新技术，因为这将有助于提升他们的用户体验，从而推动他们硬件渠道的增长。综上，我认为工具类方向半旧不旧，没有增量，但更乐于拥抱新技术。

4）专业类

专业类指需要独特领域知识的Chatbot，例如法律咨询机器人、投顾机器人、心理咨询机器人等。

这类机器人有几个特点：第一，专业要求高，需要专业人员调教验证；第二，结果输出要求稳定/高质量，需要为结果负责；第三，部分场景使用频率偏低（例如法律Chatbot，普通人一辈子用不到几次）；第四，极度需求高质量专业数据。

从技术角度来说，GPT给他们带来的升级效应较小。因为这个领域最困难的并不是交互过程、理解过程的升级，他面临的困难始终来自专业数据，低频场景。不知道GPT是否可能挂载额外的知识库，而不需要专业数据在预训练环节重新接入。如果可以的话，应该有助于提升用户体验的上限。目前看到一个法律领域的BOT，如下图：

在我一位律师朋友看来虽然还会有些错误，但已经相当自然通顺，相较过去基于旧技术的专业机器人已经有一些提升。综合来看，对当前体验没有颠覆性升级，场景低频难以变现。

一条可靠的路径可能是先做给专业人员的辅助工具，然后在使用中积累数据优化再开放。我认为他暂时是一个有一点潜力的增量市场，需要结合技术演进和专业落地尝试再细看。补充：专业领域太多了，非常需要行业经验逐一盘点，所以这段判断仅供参考，存在较高错误可能。

头部的应用方向基本就是Chatbot、文本生成、代码这三个领域，而游戏其实暂时我看不到太多优秀的例子。这是我目前唯一找到的case：AI地下城，文字交互类游戏。但是我毕竟是20年 的游戏玩家，为爱发电也要强行聊一波：

1）NPC流水线

NPC制作的几个制约因素都被本轮技术升级覆盖。包括NPC背景故事的生成（短文本），NPC自由对话（基于人设的对话），NPC头像、3D建模生成（头像比较容易，3D建模有点困难，但NPC外貌重要性弱一些），NPC好感度机制等。其中自由对话模块已有现成的case，一名玩家为《骑马与砍杀2》制作了一段实验性demo，见下图：

我们接下来就要基于我们上述所有收集到的知识进行判断。而我的判断结果也很简单，就是开篇那个——“我相信他能够成功落地，并且将是一个时代的开始”。当然，会附带一些小补充、小限制：小心旧技术市场，小心媒体词语的迷惑，关注技术的更新等等。

是的，这一步就这么简单哈哈。事实上做决策最难的永远是信息收集，当拥有足够信息时，答案近在眼前——是的我说的就是拉普拉斯妖。我相信能看到这里的朋友，应该心中也有自己的那份判断了。

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