文章来源：定焦
两年前，ChatGPT爆火，掀起全球范围内的大模型开发热潮。国内大厂和创业公司纷纷入场，试图在AIGC时代占据一席之地。
如今，各家的产品都已铺开落地，和各行各业紧密结合。有数据显示，中国AI原生应用已经拥有了1.2亿月活跃用户。一大批已经习惯使用AI的人，率先享受到了技术红利。
我们好奇的是，AIGC的风刮了近两年后，到底哪些产品真正融入了用户日常？哪些是真需求，哪些是伪风口？
「定焦One」和多位用户交流后发现，在使用功能上，职场人士最常用AI查阅资料、编辑文档、翻译文本、公文写作、生成图片或视频；在行业上，内容创作、智能客服、营销以及有标准化（SOP）作业程序的场景，运用AI较多；至于具体的产品，在C端，文小言（原文心一言）、Kimi等讨论度更高，在B端，豆包、通义等常被创业者们提及。
不过，尽管AI产品众多，但功能上创新不够，用户活跃度、留存和商业化仍面临瓶颈。AIGC号称是下一代移动互联网级别的创新，却一直未能爆发，业内人士认为，未来能否出现杀手级别的应用，将会是各家决出胜负的关键。
企业职员璐璐平时主要做文稿编辑工作，她常用字节跳动的豆包和腾讯的元宝。最初使用大语言模型是为了完成工作中的一些形式主义的文件，她希望能提高效率，挤出更多时间去做更能提升自己能力的事情。
她发现，使用AI工具的效果很好，“有时候总觉得稿子里的某句话有语病，但我又拿不准，此时把这句话单独摘出来让AI帮忙校对和完善，比自己绞尽脑汁思考或者上网搜索别人的句子要高效得多。”
长期用下来，璐璐的感受是，文字方面，元宝要比豆包更接地气一点，人工智能感稍微弱点。但在作图方面，她更喜欢用豆包，可以有尺寸、风格的选择。
出版行业从业者张清常用AI产品做翻译、整理类工作，豆包、Kimi、通义等工具给她的工作带来的很大的方便。
她的整体感受是，这几个产品做翻译类、整理类、搜索类工作都比较智能。以翻译为例，将外语译成中文时，中短篇幅的文章能做到准确、语言通顺，也符合中国人的表达方式，但如果是长篇文章，能感受到是机翻。在中译英的时候，语法很准确，但是一个明显的问题是，AI不懂文化。
图源 / Unsplash
张清介绍，比如，中国人在邮件中寻求合作后，会问对方“意下如何，我们可以详细聊聊吗？”这在中文语境没啥毛病，就是一种礼貌的问询，对方可以回复也可以不回复。但是AI会翻译成“What's your opinion? Can we have a detailed talk?”在英文邮件语境里就会有一种强迫回复的意思，在初期寻求合作会显得很不礼貌。
文化行业从业者张瑞提到的“救星”，则是文小言。
她的工作比较繁杂，除了本职业务之外，经常要写方案、活动总结、学习心得等。她苦恼的是，这类型“杂活”已经严重影响到了她的本职工作。
比如举行消防演习、交通安全讲座、体育节、艺术节、读书节等活动，她所在的机构要求他们活动前出策划方案，活动后出宣传文案，还要交学习心得，日常还要写工作故事、读书笔记等，忙的时候，她几乎每天都有要写的材料，苦不堪言。
她认为大模型最方便的地方在于，定了主题，系统会把该主题下有用的资料都整合好，附有出处，生产的内容也有一定的逻辑。如果是要求比较低的总结和汇报材料，可以直接用，即便是要求高一点的，在AI的基础上做一些修改，也比自己写省事多了，和网络资源的重合率也比较低。
在AI的辅助下，她经常不到半小时就能完成一篇文案。据她所知，年轻的同事们大多都用AI辅助工作，领导对此表示默许。
AI帮人提升了工作效率，但是这样的操作也有隐忧，璐璐最担心隐私泄露的问题。
她提到，为了让AI写出更符合要求的内容，有的时候需要告诉AI很多前提，比如自己的身份、要做什么事情……从旁观者视角看，循着和AI对话的轨迹，很容易勾勒出提问者的画像。“这是我比较担心的，毕竟我不想让同事和领导知道我用了AI完成某些工作。”
AI产品在C端帮打工人提升效率，在B端则为创业者带来真金白银。
张格源是AI领域的创业者，他主做2B业务，为企业客户做AI数字营销和AI自动化解决方案。
据他介绍，AI数字营销的一项业务是数字人，“有几个客户在做创始人IP，我们通过数字人技术帮他生产大量内容；数字人还涉及到短剧出海，可以通过AI把短剧的声音、字幕、口型翻译成各种语言。”
AI数字营销的第二个业务是文生图。他介绍，“我们所在的云南属于热门文旅目的地，年轻游客的很大一项需求是拍照打卡，我们通过AI写真能做出一些有意思的照片，AI写真也是我们客户可利用的营销工具。”
AI自动化解决方案是张格源为客户本地化部署的大模型一体机（硬件+大模型软件配套一体的设备），对客户来说，采购这样的一体机，数据资产在自己手里，信息安全有保障。在一体机上，大模型可以将原本的人工业务如公文写作、内容审核等自动完成。
图源 / Unsplash
张格源提到，开发这几项业务，用到的工具主要是字节跳动旗下的豆包大模型，以及一站式智能体开发平台Coze（扣子）。
具体来说，Coze有丰富的插件生态以及工作流生态，大量用户在上面开发了bot，“我们基于这些bot，开发了一些MVP（最小化可行产品）级别的产品，再在不同渠道分发，比如交付部署到我们客户的微信公众号、抖音上面去做服务。”
他提到，涉及视频内容时，运用到的AI能力有数字人、语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）等。基于剪映、即梦等AI平台能力，可以实现文案生成、文生图、AI音乐、AI视频等内容。
另外，他们常用到的还有百度智能云，它可以根据文本内容，完成视频的自动剪辑画面、配音、字幕等，最终输出成品视频。
这些AI产品的使用，极大地降低了创业的技术门槛。在花费上，张格源透露，他们一年在火山引擎上支付token的费用大概是几万元。
不过，技术进步的另一面是，AI生成的内容也可能被人利用，做一些涉嫌犯罪的事。前不久，“三只羊录音门”事件闹得沸沸扬扬，经相关部门调查后确认，网上流传的音视频为伪造，就是利用了AI声音克隆工具生成假音频，再用视频制作软件合成影像。而这一工具，原本是面向短视频制作者、景区导游解说、地铁语音播报等应用场景。
张格源提醒，AI生成的内容足以假乱真、瞒天过海，需要从业者们谨慎防范。
目前国内主要的AI应用，有百度（文小言）、字节跳动（豆包）、阿里（通义）、腾讯（元宝）等大厂的大模型产品，也有创业公司“AI六小龙”，业内公认的是月之暗面（Kimi)、零一万物（万知）、MiniMax（星野）、百川智能（百小应）、智谱AI（智谱清言）、阶跃星辰（跃问）六家。
「定焦One」和多位用户交流时，大家经常提到的产品包括豆包、文小言、Kimi等，结合近期“AI产品榜”发布的9月榜单，能更直观地看到哪些APP受到欢迎。
据“AI产品榜”统计，截至2024年9月，国内的AI应用已经有了1.2亿月活跃用户。其中，国内总榜月活（MAU）排名前五的应用分别是豆包、文小言、Kimi、天工AI、讯飞星火。
来源 / AI产品榜
在从业者眼中，市面上各家的AI产品表现各有千秋。
AI从业者致远分析，每款产品的优势都是背后的公司基因决定的，产品背靠的公司所能积累下来的数据，是AI能力的根本。
他解释，文小言依托百度的搜索资料库，在办公文档方面，比如整理资料、做汇报、写文案等工作，表现不错；有阿里系庞大的电商客户的数据，通义千问更擅长电商优惠策略的设计、营销文案撰写，在电商策划运营方式、电商的SEO上辅助商家，另外，围绕电商体系，在生成图片、生成视频方面也更擅长；Kimi在C端用户使用体验上反响比较好，字节系的产品在B端更加丰富。
总结来看，目前应用AI比较多的行业，包括内容领域、智能客服、市场营销等。
另外，带有标准化SOP的一些场景，也会有大量的AI和自动化的能力加持。张格源介绍，在农业领域AI也得到了应用，比如水果采摘以后，有企业做了智能检测的传送带，通过视觉AI去判断哪些水果是残次品，还有农业上的病虫害检测、鲜花的病虫害以及温湿度的监测都可以利用AI的能力。
10月份正好是高通骁龙旗舰芯片发布的时间，小米、vivo、OPPO、荣耀的旗舰手机也会随之发布，张格源预测，AI功能将会是手机厂商的重要抓手和卖点。小米的人、车、家全生态可以基于小爱大模型实现智能化万物互联。OV等厂商也在手机端侧实现给用户的AI辅助功能，例如通话内容总结等。
接下来伴随着手机的AI能力，也许可以实现这样的场景：“我跟客户聊到要去深圳拜访，手机里就能生成明天要去深圳的待办事项，备注目标公司的地址，还可以调动OTA产品去找最合适的机票、酒店。”张格源认为，类似的AI能力，可能是下一步手机厂商的竞争方向。
资深AI领域从业者连诗路认为，大模型应用前景广阔，但企业在获客、留存、商业化，技术发展上面临诸多挑战。
他对比了豆包、Kimi、文小言、讯飞星火、腾讯元宝等产品的留存率后发现，用户下载之后的30日内，使用率大部分都低于1%。而“AI产品榜”8月的数据显示，国内的AI应用，用户每个月平均只使用4.3天。连诗路认为，大语言模型有非常高的应用价值，只是目前的还没有做出杀手级的应用。
另外，今年以来，大模型企业因内卷而打起了价格战，商业化难题摆在了眼前。
最近几个月，字节、百度、阿里云、智谱AI等企业纷纷宣布降低大模型产品和服务的使用价格，不少大模型产品价格降幅达50%以上，有的产品价格降幅甚至超过90%。
连诗路估算，降价后1元钱大约可以买到200万字符，相当于5本《新华字典》的文字量。
有报道提到，今年5月以前，国内大模型推理算力毛利率高于60%，和国际同行基本一致，今年5月各大厂接连降价后，推测算力毛利率跌至负数。
关于“AI六小龙”，连诗路认为，它们受数据和算力限制，进一步拓展比较难。
不过，目前国内的AI发展产品增速和技术创新有减缓，但是产品形态和应用比较丰富和开放，AI的未来仍然可期。
他提到，AIGC上半场是算法工程人员引领团队做数据清洗、数据集、预训练、调优、做基础模型，下半场是要挖掘AIGC的应用场景。AIGC的杀手级应用不再局限于手机、智能家居、智能汽车某一类，而是可以和万物互联，他预测AIGC杀手级应用将在2026年前展现于市场。
