Обострение конкуренции среди легковесных поисковых систем с искусственным интеллектом: Kimi и Douban демонстрируют свои способности

Является ли борьба за каналы трафика мудрой стратегией?

Исследование коммерциализации крупных моделей ИИ вступает в новую фазу. По мере охлаждения "войны моделей" компании начинают уделять больше внимания практическим результатам и коммерческой ценности крупных моделей, а не слепо гнаться за масштабом и количеством.

В настоящее время у компаний, работающих с крупными моделями, есть два основных пути коммерциализации:

  1. Создание высококачественной универсальной крупной модели, которая может служить как открытой платформой для других предприятий, так и развиваться в "суперприложение", следуя двойному пути технологий и продуктов.

  2. Переход от универсальной крупной модели к прикладной компании, находя пространство для выживания в вертикальных областях.

Однако независимо от выбранного пути, все сталкиваются с проблемами высоких затрат на вычислительные мощности и привлечение клиентов. В этом контексте ИИ-плагины становятся хорошей отправной точкой:

  • Плагины - это форма нативных ИИ-приложений с самым низким порогом входа и наиболее простая в освоении.
  • Они позволяют быстро получить отзывы рынка и пользователей, снижая затраты на ошибки.
  • Браузерные плагины могут охватывать различные сценарии использования, способствуя быстрому привлечению пользователей.

В настоящее время несколько компаний, включая Douban и Kimi, выпустили браузерные плагины с различными функциями:

  • Плагин Douban богат функциями, включая организацию результатов поиска, обобщение видеоконтента, генерацию изображений из текста и т.д.
  • Плагин Kimi фокусируется на легком поиске, предлагая функции подчеркивания вопросов и обобщения.

Однако конкуренция в области плагинов также будет усиливаться. Ключ к успеху в этой области - предоставление качественного пользовательского опыта и мощных возможностей модели.

В целом, ИИ-плагины предоставляют хорошую отправную точку для исследования коммерциализации крупных моделей, но коммерциализация остается долгосрочной проблемой. Компаниям необходимо постоянно работать над улучшением пользовательского опыта и технических возможностей, чтобы выделиться в жесткой рыночной конкуренции.