独角兽开始裁员，人工智能产业进入沉淀期

　　Cloud

　　乘上东风不代表高枕无忧

　　从本质上来看，Jasper 能成为人工智能独角兽的主要原因，是其公司创始人较早地嗅到了GPT 模型的能力，换句话说就是“早起的鸟儿有虫吃”，而后主打基于人工智能的创意与营销内容的生成，恰好乘上了AIGC 爆发的这轮风口，公司规模不断扩大。但问题在于，人工智能这种产品和技术更新迭代速度远比我们之前见过的所有IT 产物都更快，所以至少在行业初始阶段，竞争力的高低并不在于公司规模的大小，而在于是否掌握核心技术和准确把握市场走向。显然，在这方面Jasper 除了“起得早”之外就没有任何优势了，它既没有自己的大模型，也没有把握住风口建立自己的用户护城河，各种服务都基于OpenAI 的，在ChatGPT 还没有诞生的时候确实可以赢得市场，但随着OpenAI 亲自下场开始做ChatGPT，再加上微软、Meta、谷歌等巨头涌入大模型领域，没有核心技术的Jasper 黯然失色也成为一种必然。

　　这也告诉了我们一个最基本的现实：年初ChatGPT横空出世时的热度已经完全退去，随着用户能选择的产品越来越多，再加上长时间的使用和体验总结出了大量的经验，大模型已经不再有神秘感，只有真正希望借助AI 提高生产力的用户才会最终留下来。而随着热度的下降，也自然会导致投资者兴趣减弱，所以套壳GPT 的公司，或者依靠大公司大模型做二次开发的人工智能企业就失去了优势。说到底，最重要的还是要拥有研发能力和数据资源等核心竞争力，否则在市场逐渐成熟的情况下只会越来越难。

　　事实上不仅是Jasper，在国内也有一批消费端的AIGC 应用悄然退场了，底层的原因除了套壳GPT，更多还是因为消费端的AIGC 应用在国内很大程度上就是定性为“赚快钱”，凭借AIGC 风潮捞到了投资就算成功。所以现在无论是大模型还是应用，都将目标锁定在了政府、企业用户上，因为只有这些大客户才有持续付费的能力，从这个角度来看，人工智能产业本质上就是走的SaaS 的老路。

　　如何盈利成为人工智能落地的关键

　　站在投资的角度，投资人当然最关注回报，要是有机会投OpenAI，相信没有人会犹豫。但现在的情况是即便OpenAI 有着一骑绝尘的行业表现力，它也没有特别落地的场景和盈利点，这主要是因为很多所谓 AI 工具的用法都是“没有需求创造需求”，而不是真正从用户和业务需求出发，在面对客户质疑时甚至都无法回答，比如面向政府部门的人工智能公文写作机器人。没错，人工智能写公文真的非常快，而且粗看下来也没啥问题，但客户依然会问“如何保证人工智能写的每条都是对的？如果写错，责任谁负责？”要知道公文写错，带来的结果可能就是掉饭碗，同样的道理，人工智能主要利好的企业用户还有AI 制药、AI 建筑设计、AI 自动驾驶等等，这些市场确实非常巨大，但都没有什么容错率，所以它能不能落地，什么时候落地都得打个问号。

　　除此之外还有一个问题——科技无国界，但科技企业是有国界的。国内一定需要自己的大模型，但现在还不知道哪家的通用大模型能成功，在垂直领域大模型有行业壁垒，同时需要巨大的算力成本，还需要大量的数据积累，所以除了百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等大厂，小玩家基本没戏。而如此前分析的那样，应用层目前又没有变现盈利的场景，因此基本上各家的策略都是融合SaaS，以较低的成本接入如金山WPS AI、字节飞书AI、阿里钉钉AI 等场景，目前来看正确的道路就应该在某个垂直领域深度地调研用户需求，再嵌入用户的日常生活需要中，而不是试图用一种新的产品形态去教育用户创造需求。

　　总的来说，目前的人工智能产业已经开始“抢滩登陆”，目前整个产业链除了提供算力的NVIDIA 赚得盆满钵满之外，应用层如何盈利还在不断摸索，未来可能还会倒下一批小玩家，在找到真正的落脚点之前，巨头们依然会保持交叉竞争的态势，这对于整个人工智能行业来说还是利大于弊的。

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