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AI创业的繁荣与风险:案例分析与启示

作者:神经童非童发布时间:2024-04-11

近期,AI技术掀起的创业热潮令人瞩目。ChatGPT等创新应用引领着这场变革,让众多创业者既兴奋又紧张。OpenAI、Midjourney、Stability AI等行业佼佼者估值飙升,成为焦点。国内AI领域同样竞争激烈,不仅科技巨头纷纷涉足,中小团队和独立开发者也积极涌入,渴望在这一历史性机遇中脱颖而出。

市场涌现出众多专注于细分领域的小型AI产品,展现了AI创业的蓬勃生机。然而,这繁荣背后也暗藏风险,大多数AI创业项目可能面临失败。广东省孵化器创新创业导师骆仁童博士表示,目前的AI产品开发充满不确定性,成功往往难以预料,而失败才是常态。真正的成功往往源于对市场需求的敏锐洞察和不懈的努力。2023年就有几个有代表性的AI项目夭折。

1. AI搜索引擎:Neeva的落幕

Neeva,曾试图打破搜索引擎广告的垄断,以“无广告、保护隐私”为卖点。然而,巨头的阴影难消,用户习惯难以改变,加之盈利模式的模糊,Neeva最终难逃被收购的命运。

2. AI搭讪台词生成器:短暂的流行

一时的新鲜感让AI搭讪台词生成器走红,但用户很快发现,这些预设的台词在复杂多变的社交场合中显得苍白无力。缺乏实用性和深度,使得这类产品难以长久留住用户。

3. AI照片编辑工具:市场饱和的牺牲品

PhotoFix试图在照片编辑领域分得一杯羹,但面对Adobe Photoshop等成熟产品的强势竞争,以及用户对专业度的高要求,PhotoFix最终未能脱颖而出。

4. AI生成游戏模拟器:宏大愿景的破灭

Fablesimulation梦想打造一个拥有百万人工智能的在线元宇宙,但现实却残酷得多。技术挑战、用户参与门槛、商业模式的不确定性等问题接踵而至,最终导致这个项目夭折。

这些“死掉”的AI项目的失败,往往归因于以下几个关键原因:

首先,市场需求不足。很多产品在开发前,如果只是根据一些上层信息或理论思考来判断市场需求,却忽略了实际的一线调研。结果,产品推出后发现市场并不买账,客户根本不需要或用不上。

其次,急于求成,打法全靠拍脑袋。在政策驱动的市场环境下,往往急于抢占先机,却忽略了对业务的深入了解和产品的充分准备。结果,产品推出后问题百出,无法满足客户需求,最终导致失败。

再者,产品的性价比太低。在竞争激烈的市场环境下,客户在选择产品时会综合考虑价格、功能等因素。如果AI产品无法提供更低的成本、更高效率或更大的成效,那么其性价比就会偏低,难以吸引客户购买。

最后,产品卖点缺乏吸引力。在某些有明确政策要求的市场领域,竞争非常激烈。如果AI产品没有足够的差异化优势来打动客户,那么就很难在竞争中脱颖而出。

在AI领域,失败的项目往往具有相似的特点:同质化严重、资金不足、技术落后。要避免这些陷阱,关键在于找准细分市场、控制成本,并始终关注用户需求。

首先,找准细分市场是打造产品壁垒的关键。通过深入了解特定行业或领域的需求,可以开发出具有差异化的AI产品,从而与竞品拉开差距。同时,专注于某个垂直领域有助于降低成本,因为无需投入大量资源去覆盖广泛的市场。

其次,控制成本是确保项目可持续发展的重要因素。AI项目的研发和推广往往需要高昂的资金投入,但并非所有团队都能筹集到足够的资金。因此,选择较低成本的研发路径,如对现有模型进行微调或集成开源模型,可以降低项目的经济压力。此外,合理规划人力和资源分配,避免不必要的浪费,也是控制成本的有效方法。

最后,满足用户需求是AI项目成功的关键。在开发过程中,应时刻关注用户的反馈和需求变化,及时调整产品策略以满足市场需求。同时,注重用户体验和界面设计,提高产品的易用性和吸引力,从而增加用户黏性和转化率。

广东省孵化器创新创业导师骆仁童博士总结到,避免AI项目失败需要综合考虑市场、成本和用户需求等多个方面。只有找准细分市场、控制成本并满足用户需求,才能在激烈的竞争中脱颖而出,实现项目的成功。

不过,在2024年,AI创业需审慎前行。科技媒体报道称,包括微软、亚马逊和Google在内的云厂商和技术销售商正下调对生成式AI的预期。担忧声音响起,生成式AI是否已吹起过大的泡泡?尽管其潜力巨大,但未来仍充满不确定性。如同互联网当年的繁荣与崩溃,我们不应忘记教训。

当前,生成式AI主要通过两种方式盈利:一是按月销售会员服务,二是以API方式按需提供AI服务。例如,OpenAI的GPT模型通过API向用户提供问答服务,价格根据字数计算。OpenAI的营收情况备受关注,有两种不同的说法,但无论如何,其GPT模型在2023年创造了可观的收入。

然而,与OpenAI的成功相比,其他公司的变现效率显得相形见绌。Google Cloud在北美地区的AI服务业绩目标仅为10亿美元,甚至不足以覆盖购买AI芯片的开支。在中国,生成式AI的变现效率更是不容乐观。

近期,多家美国生成式AI独角兽陷入困境,估值与实际收入之间的鸿沟愈发明显。一些公司被迫裁员或寻求转型,而投资者也开始对这一领域产生疑虑。Inflection公司的案例尤为引人注目,其创始人和大部分员工已加入微软,而微软则以约6.5亿美元的价格获得了其模型授权和补偿投资人。这一交易引发了广泛关注,也让人们开始思考:这究竟是泡沫还是真实的价值?

OpenAI作为生成式AI领域的领军企业,其未来发展备受瞩目。有消息称,OpenAI将于今年夏天推出GPT-5模型,这将是其证明自身实力的重要时刻。然而,如果GPT-5的表现不及预期,整个生成式AI产业的未来估值可能将受到严重影响。因此,广东省孵化器创新创业导师骆仁童博士强调,对于国内的AI创业者来说,2024年将是一个充满挑战与机遇的年份。在追求创新的同时,也需保持清醒的头脑和谨慎的态度。

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