新京報
2025-01-08 
“大模型落地元年”的創業者們：業務不再“堆人”與AI賽跑
“如果放在幾年前，我們的產品做到今天這種成熟度至少要一兩百人，現在則變成了二十幾人，AI的提效作用特別明顯。”致力于將人工智能生成內容（AIGC）和大型語言模型應用于金融領域的問智科技CEO陳菲告訴貝殼財經記者。
自從AI大模型兩年前“破圈”以來，2024年，這一提高生產力的工具，被諸多創業者們應用到了公司經營中，2024也被稱作是“大模型落地元年”。
那么，回顧2024，創業者們都在怎樣運用這一工具？創業者們的團隊配置發生了哪些改變？他們如何解決AI落地過程中出現的各種問題？對此，新京報貝殼財經記者對話了多位“文心杯”創業大賽的獲獎者，他們的企業分布在金融、教培、圖像設計、漫畫、心理咨詢、智能營銷等多個領域，但他們有一個共同點：都是使用AI大模型技術的創業者。
AI時代的創業：
數據處理不再需“堆人”，隔行不再隔山，業務流程變陣
貝殼財經記者在采訪中注意到，提效作用以及由此帶來的團隊結構的改變是AI大模型出現后給初創企業帶來的第一個變化。
問智科技CEO陳菲告訴貝殼財經記者，“AI的提效作用特別明顯，比如說數據處理，都是用AI解決，完全不需要‘堆人’。”
談到AI大語言模型的各種能力，不少創業者都提到了“代碼”這個詞。對于IT類公司，大量程序員往往起到了支撐業務的基礎性作用，而大模型帶來的編程能力則讓寫代碼變得不那么困難。
鏡象科技CEO黃立在2019年創立了這家用AI進行心理測評的公司，隨著AI大模型的出現，他立刻將新技術運用到了心理咨詢領域。
黃立表示，原來IT跟垂直領域的專業有點“隔行如隔山”，做一件事需要兩個領域的人，但大模型的出現降低了代碼編寫的難度，使得團隊里可以增加更多專業的人，再加上一些低代碼AI開發知識，就能夠獨立做出產品，“以前我們開發一個心理學游戲，可能要美術、產品經理、引擎、前端開發，一個團隊四五人，而現在找一個心理學產品經理，再付費買一些軟件，就全部搞定，團隊結構發生了很大變化。”
此外，AI大模型的出現也直接影響了許多行業的業務流程。
專注于圖像軟件研究與開發的亦心科技CEO劉昌偉表示，AI時代對設計會產生顛覆式的影響，“比如做室內裝修設計，此前我們可能先要現場測量，再去建模、做渲染，再跟用戶溝通效果到底好不好，可能還要再重新建模，周期較長，而且很多矛盾沖突出現在最后和客戶溝通上。”
而在AI大模型出現后，只需現場拍出照片，用AI就能進行實時渲染，“通過我們的軟件筆刷，可以畫一個紅色地毯，或者直接輸入提示詞需要什么風格，可以直接出效果圖，調整到客戶滿意后，我們再去做精準設計，這意味著舊有的流程被‘倒置’了。放在其他領域也是一樣，比如工業設計可以先出汽車原型，當汽車原型外觀符合需求，再去精準設計。所以AI讓整個設計流程發生了比較大的變化，整個效率也得到了數十倍以上的提升。”劉昌偉說。
此外，AI大模型的出現也讓更多“普通人”擁有了專業能力。AI生圖能力出現后，水母智能CEO苗奘和她的團隊全員切入AIGC，在2023年4月上線了國內首個AI漫畫工具，這一決定讓公司設計師變成了能寫參數代碼的產品經理，讓傳統行業的漫畫師變成了模型指令訓練工程師。苗奘告訴記者，使用AI畫漫畫后，A級漫畫的成本降低了62%，商業測試的效率提高了98%。
“在創作端，參與我們A級漫畫創作的創作者大部分并不會繪畫，也不是傳統漫畫行業的從業者，這非常激動人心；在消費端，韓國在2023年抵制過AI漫畫，國內平臺有的接受有的不接受，但隨著我們的閱讀量和播放量的不斷提升，我會感覺自己正在經歷技術逐漸被大家接受的過程。”苗奘說。
面對“幻覺”AI如何落地：
有的嚴格選擇訓練數據，有的選擇非嚴肅場景
不過，AI大模型也遠非“無所不能”，其基于技術底層邏輯出現的“幻覺”問題就難以避免，如語言大模型“一本正經地胡說八道”，圖片模型畫手指不準確，視頻模型無法正確理解物理關系等，這也讓不少想要使用大模型的企業止步在了“落地”上。
陳菲告訴貝殼財經記者，大模型只覆蓋他的公司業務鏈條最后的生成部分，而他解決‘幻覺’的方式是對訓練數據的嚴格選擇，“金融投研跟通常的大模型回答問題不一樣的，它的回答只能在規范的數據范圍內去做歸納總結，基于我給它喂的數據再發散出現幻覺是不可能的。做應用并不是一個大語言模型就能做成的。對于金融投研應用，大語言模型也許占技術的20%-30%，其他包括數據獲取、數據清洗、數據打標、數據分門別類，針對不同數據構建各種算法，也是非常繁瑣的工作任務。”
而苗奘等創業者則選擇了另一條思路。她看重PMF（產品市場匹配度），“我們選漫畫的原因就是因為當時大模型的幻覺問題赤裸裸擺在那里，想盡快閉環、盡快在產業落地，漫畫是一個比較好的選擇，因為它是一個非嚴肅性場景，法律說錯了事關重大，但漫畫里人物的頭發長一厘米短一厘米、紅一點綠一點都不要緊，可以繼續落地，用戶照樣消費，所以這是我們當時選擇這一市場非常重要的一個判斷，當大模型跟產業之間的出現gap（差距），我要選最寬容的，gap（差距）最小的垂類。”
師者AI CEO劉春江則在選擇“不讓AI胡說八道”的同時，也不過分追求大模型的計算準確度。
師者AI是一個全學科教育AI大模型，但相比追求100%的正確答案，這個大模型產品以“引導”為主題。“我們不給答案，而是可以匹配現在所有能找到的小學、初中、高中應試教育的考點和得分點，重視能明顯得分的地方。對于大模型的幻覺問題，我們的解決方案是讓AI先學一遍九年義務教育的得分點，只回答得分點，不胡說八道。”劉春江說。
在他看來，初創公司并不是做科研，沒有必要“卷大模型”，“AI大模型作為硬能力來說，大家都卡在80%-85%的計算準確度上，不可能做到100%。”
AI與創業者相愛相殺：
大模型會替代很多基礎工作，AI快速迭代創業者被逼快跑
事實上，從零起步開發一款大模型對于初創公司而言確實并不現實。“我們所要專注的是把應用端做好，我上面所說的那些事情已經需要投入很多時間和精力去做，更不用說自己做一個垂類大模型了。”陳菲說。
而對使用大模型所帶來的成本，陳菲坦言，在前期，這個成本相比員工成本就根本不是一個數量級，因為公司規模還沒有到那個程度。不過，隨著時間推移、用戶量增加，未來模型調用成本肯定會線性上升。
在海外推出AI原生社交游戲的Kotoko CEO喬海鑫表示，在移動互聯網時代大家都首先搞流量增長，虧錢不盈利沒關系。而今天大模型的各種算力成本沒有辦法視而不見，它會在成本結構里占很大一部分。
陳菲時常從產品角度思考公司的核心競爭力是什么，“一定不是模型，我們只是依賴模型，模型是我們的一個工具，模型能力提升，我們產品能力也能提升。最終回歸到產品本身，如果說只有一個核心競爭力，那就是數據。當我用我們的業務邏輯和模型能力構建這個產品，然后推向市場，獲取用戶，再產生數據，這個數據和大模型無關。”
在這一邏輯下，大模型只是初創企業所必需的工具，選擇也有很多。多位創業者都認為，更重要的還是先想通PMF（產品市場匹配度），這也是AI時代對創業者必須的要求。
“我們都是偏產業型的項目，需要產業落地，對于這種AI應用來講，誰的大模型強，我就用誰的，所以大模型也在相互競爭。”苗奘說，“對于我們自己來說，會思考怎么能把業務先跑通，把收入拿回來，A級漫畫出品的是商業化漫畫，能變現，在這個過程中永遠是基于新的技術做工具，然后才有新的工具、新的工作流、新的付費用戶群體。”
喬海鑫表示，當今時代大浪淘沙，對創業者的素質要求更高，CEO的核心能力在找錢、找人、找方向，對于跨界經驗的要求和業務理解的要求比過往要高得多，“不然只有模型和底層能力，沒有需求，沒有場景，這件事情（創業）是不成立的。”
在陳菲看來，現在初創公司從Day1（第一天）就要想好商業模式是什么，不能像以前一樣花很長時間先賺流量，用戶不付費，“PMF的節奏要非常快，要迅速找到用戶究竟為什么付費，付費核心痛點是什么，而不是說在邊緣上提供一些爽點，那毫無意義。”
另外，在大模型的“倒逼”下，AI產品的迭代速度更快，初創企業也感受到了危機。
從事智能營銷的LightAI聯合創始人鄭月明表示，AI所帶來最大的一個改變是，大模型就是競爭對手，“現在如果完全想不明白商業化這件事，創業就不應該開始，因為AI攢一個應用非常簡單，比如讀個法務文件，做一些軟文處理，直接丟給ChatGPT就行，為什么還需要我們這種公司？所以一定要把這些問題想清楚，扎在業務里，這就是為什么PMF很重要。”
對于大模型的出現對創業環境帶來的沖擊，劉春江也深有體會，他在成立師者AI之前曾做過一款編程產品，但是隨著大模型開源出越來越多的東西，他發現產品壁壘沒那么高了，這給他帶來了危機感。“如果走在時代必經之路的第一步上，會被踩死（編者注：如果跟著時代慣性走，做一些基礎工作，可能會被AI替代），因為大家都能看到的東西一定競爭太激烈。”他告訴記者，師者AI平均30到35天迭代一次，“我們沒有周六周日，沒有固定假期，只有比AI跑的快。”
而在越來越多的大模型公司“劍指AGI（通用人工智能）”的當下，這些將AI靈活運用到公司業務中的創始人們也抒發了自己對未來的看法。
“我們認為總有一天不用再賣學習機，我們可以讓孩子個性化地把家教用AI方式請到家里的既有設備上，我們相信有一天微博賣課這種老的商業模式會消失，我們堅信AI和教育結合一定是個性化的，教育培養不是統一的，更有助于孩子發展，這就是現在AI大模型時代能夠解決的一個很重要的問題。這是我能做到的下一個水平，也是我們這個時代可以實現的目標。”劉春江說。
“在大模型時代，專業能力變的不重要了，你對業務的理解需要遠遠大于你對技術的理解。在未來，用AI是基礎能力，AI對人也有技能要求，創新變得特別關鍵。”鄭月明說。
（文章來源：新京報）
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