Однако я считаю, что процветание AIGC, которое мы наблюдаем, во многом является иллюзией. Если не внести своевременные коррективы, через 2 года отрасль неизбежно будет в плачевном состоянии.
Конечно, я должен заранее пояснить: я не отрицаю ценность AIGC, внедрение AIGC в некоторых отраслях и сценариях, безусловно, имеет ценность.
Однако, по крайней мере в ближайшие 1-2 года, ценность AIGC для бизнеса, вероятно, переоценена.
01 Переоцененный AIGC
В прошлом году в группе руководителей SaaS предприниматели разработали отраслевой продукт AIGC, рыночная реакция была очень позитивной, и некоторые крупные инвесторы выразили желание инвестировать.
Но в этом году он сказал мне:
Наибольшая ценность продуктов AIGC заключается в том, что они позволяют продавать программное обеспечение дороже, но на самом деле, поскольку контент, генерируемый AIGC, имеет точность только 90%, а в его области требуется 100% точность, продукты AIGC вообще не создают реальной бизнес-ценности.
Что касается того, почему клиенты все еще готовы платить, этот генеральный директор объяснил: на самом деле клиентам также нужно отчитываться о результатах интеллектуализации, а AIGC, очевидно, очень подходит для этого.
Еще один вице-президент по продуктам ведущей SaaS-компании также сказал мне: после выпуска ChatGPT они сразу начали исследовать продукты AIGC, но прошло более года, и на самом деле было реализовано только 1-2 сценария.
Его вывод: в их области AIGC пока не подходит для широкомасштабного применения.
Так в чем же проблема?
На самом деле проблема не в незрелости технологии AIGC, а в том, что AIGC по своей сути является лишь корреляционной логикой.
Например, он знает, что 1+1=2, но не потому, что понимает математику, а потому, что на основе исторических данных он предполагает, что после 1+1= с вероятностью 99% появится 2, поэтому он дает результат 2.
Но в нашем корпоративном управлении больше используется не корреляционная логика, а причинно-следственная логика. Например, если клиент купил 2 товара, то сумма заказа обязательно будет равна 2 товарам, умноженным на их цену за единицу, и это абсолютно нельзя предсказывать на основе вероятности.
Вы можете проанализировать, разве не 90% бизнес-сценариев предприятий основаны на причинно-следственной логике?
Например, закупки, продажи, управление запасами, производство, финансовый учет, управление цепочками поставок.
Даже в некоторых сценариях, которые, казалось бы, не требуют 100% точности, на самом деле не так свободны, как мы думаем, например:
Секретарь пишет протокол собрания, 1% критических ошибок также неприемлем;
При создании рекламного плаката дизайн также должен на 100% соответствовать корпоративным стандартам UI;
При ответе на вопросы клиентов служба поддержки не может допустить 1% дезинформации.
Когда врач пишет диагностический отчет, 1% ошибочных выводов также может привести к серьезным проблемам.
Поэтому, если действительно использовать AIGC для обработки большей части бизнеса предприятия, даже если вероятность ошибки составляет всего 1%, это может принести предприятию большие убытки.
На самом деле, с момента выпуска ChatGPT прошло почти 2 года, но сейчас нас больше всего беспокоит то, что мы "до сих пор" не знаем, в каких сценариях он полезен?!
Разве это не говорит о проблеме?
Более того, даже в сценариях, в которых AIGC наиболее компетентен, таких как генерация текста и изображений, в большинстве случаев эффект AIGC далеко не соответствует ожиданиям предприятий.
Вы можете сказать, что AIGC постоянно развивается.
Но как бы он ни развивался, он всегда остается корреляционной логикой и никогда не сможет достичь 100% точности, это определяется его генами.
Это означает, что AIGC может проявить свою истинную ценность только в небольшом количестве сценариев.
Но очевидно, что многие все еще не хотят признавать серьезность этой проблемы.
02 AIGC неизбежно столкнется с проблемой рыночного потолка
Даже если AIGC в конечном итоге найдет подходящие для него бизнес-сценарии, я осмелюсь сказать, что его развитие в Китае не достигнет уровня Европы и Америки.
Внедрение AIGC в бизнес-сегменте по сути является корпоративным программным обеспечением. Поэтому путь, который предстоит пройти AIGC, SaaS уже прошел за него.
Ключом к росту SaaS стало внедрение мобильного интернета в бизнес-сегменте. Можно даже сказать так:
SaaS = корпоративное программное обеспечение + мобильный интернет.
Вот почему 2015 год называют годом SaaS, потому что распространение мобильного интернета в 2014 году стало самой большой движущей силой взрыва SaaS.
По сравнению с AIGC, внедрение мобильного интернета в бизнес-сегменте прошло очень гладко, ведь многие бизнес-сценарии предприятий могут быть мобилизованы.
Тем не менее, развитие SaaS в Китае все еще далеко от ожиданий.
Здесь есть 2 очень важные причины.
Во-первых, проблема китайского SaaS заключается не в продукте, а в рынке.
Некоторые говорят, что китайские SaaS-продукты плохие, китайские SaaS-компании некомпетентны и недостаточно осведомлены. Но даже такие продукты крупных компаний, как Feishu и DingTalk, сейчас не достигли масштабной прибыльности.
Основная проблема китайского SaaS все еще заключается в том, что клиенты не признают ценность программного обеспечения и имеют ограниченную платежеспособность.
Я объясню это тремя ключевыми цифрами позже.
Во-вторых, целевая клиентская база китайского SaaS и целевая клиентская база AIGC в основном совпадают.
Это означает, что AIGC придется столкнуться со всеми рыночными проблемами, которые не решил китайский SaaS.
Например, недавно Ли Кайфу сказал: в Китае многие предприятия не осознают ценность программного обеспечения и не хотят платить за него. Кроме того, многие компании, занимающиеся большими моделями, участвуют в торгах, цены становятся все ниже и ниже, что значительно сжимает прибыль, и каждая сделка приносит убытки.
Еще один пример: руководитель стартапа AIGC сказал мне, что клиенты не очень готовы платить за AIGC, а уровень кастомизации проектов обычно очень высок, что приводит к низкому соотношению затрат и результатов, а также длительным циклам доставки и оплаты, что совершенно не позволяет содержать команду разработчиков.
Знакомая ситуация, знакомый вкус?
Я покажу вам три важные цифры, и после этого вы поймете, с какими общими проблемами сталкиваются SAAS и AIGC.
Первая цифра: согласно данным Национального бюро статистики, двумя крупнейшими отраслями в Китае в первой половине 2024 года были производство и оптовая и розничная торговля, на которые приходилось почти 40% ВВП.
Однако обе эти отрасли являются более традиционными, с низким уровнем цифровизации бизнеса, поэтому они также не очень высоко ценят программное обеспечение.
Для сравнения, в США третичный сектор более развит, например, высокие технологии и финансовая отрасль, на которые приходится 70% рыночных субъектов. Их бизнес в основном онлайн, они очень ценят эффективность обработки информации и сотрудничества, поэтому, конечно, они больше ценят программное обеспечение.
В этом отношении мы также можем обратиться к Feishu.
Особенность Feishu заключается в хорошем пользовательском опыте и высокой эффективности сотрудничества, но цена относительно высока, поэтому те, кто действительно может оценить ценность Feishu, часто являются предприятиями третичного сектора, такими как интернет и финансы.
Потому что все они являются предприятиями с интенсивным использованием талантов.
Вторая цифра: согласно "Белой книге сравнительного исследования 500 крупнейших предприятий Китая и США", опубликованной CCID Think Tank в 2021 году, с 2016 года средняя прибыль производственных предприятий США, входящих в список, примерно в 4,9 раза превышает прибыль китайских производственных предприятий, входящих в список.
То есть даже при сравнении одной и той же отрасли уровень прибыли американских предприятий намного выше, чем у китайских.
Чем выше уровень прибыли, тем, конечно, больше желание инвестировать в корпоративное программное обеспечение, которое не является жесткой потребностью.
Третья цифра: согласно данным Gartner, в 2021 году около 42% мировых расходов на ИТ были направлены на ИТ-услуги и прикладное программное обеспечение, и только 19% - на аппаратное обеспечение.
Для сравнения, китайские предприятия тратят 19% на ИТ-услуги и прикладное программное обеспечение, но 31% - на аппаратное обеспечение.
То есть по сравнению с мировым уровнем китайские предприятия предпочитают покупать аппаратное обеспечение, а не программное.
Все эти 3 цифры на самом деле указывают на одно: китайские предприятия имеют слабую готовность и способность платить за программное обеспечение.
И с этой проблемой AIGC неизбежно придется столкнуться.
Поэтому не стоит слепо верить в AIGC, он может добиться успеха в США, потому что там совершенно другая рыночная почва.
Но в Китае это может быть совсем другая история.
03 Что делать
Если мы признаем проблемы AIGC, то начиная с сегодняшнего дня нужно принять более осторожную стратегию в отношении проектов AIGC и не идти по старому пути китайского SaaS.
На ранних этапах многие SaaS-компании были прибыльными, или, скажем так, их бизнес-модели были очень здоровыми.
Однако чрезмерная жажда капитала и беспорядочная внутренняя конкуренция в отрасли в конечном итоге привели всю отрасль к убыткам.
И если AIGC сейчас обратит внимание на эту проблему, я думаю, можно избежать такой плачевной ситуации.
- Не привлекайте чрезмерное финансирование
Путь AIGC в бизнес-сегменте еще долог, будущее может быть прекрасным, но сейчас предстоит пройти очень трудный путь.
Будьте более пессимистичны, сохраняйте минимальную операционную деятельность, оставьте больше времени для создания MVP.
Можно привлекать финансирование, но не нужно создавать фальшивые данные для привлечения финансирования