文|适道
“模仿ChatGPT,注定消亡!”。
前段时间,在YC周末校友分享会上,OpenAI创始人Sam Altman的一句话狠狠地打了同行的脸。话音刚落,近日又一明星企业Deepgram,宣布二次裁员,似乎是对“消亡论”作出的快速回应。
这让人不由地联想到,今年7月份Jasper宣布裁员的旧闻,而这家2022年成长最快的AI独角兽,在去年10月才完成了1.25亿美元的融资,正准备大干一场。此前同样宣布裁员的还有Mutiny,一家无代码AI营销平台。去年4月,Mutiny宣布完成了5000万美元的B轮融资,估值达到6亿美元。
比起一开始的“炸锅”,不知从何时起,裁员在AI初创公司似乎有点见怪不怪了。纽约风投机构Next Round Capital Partners的创始人兼首席执行官Ken Smythe曾预计:85%的AI初创公司将在三年内倒闭,要么是因为被大公司吞并,要么是因为资金耗尽。
这轮AI泡沫这么快就要破裂了吗?Deepgram和Jasper的困境有哪些异同?国内AI应用层玩家如何才能避免沦为“套壳公司”?适道将结合The Information的近期报道《AI Startup Lays Off Workers Again in Fresh Sign of Sector Belt-Tightening》 (Natasha Mascarenhas),试着给出一些判断。以下是正文。
01 拥有专业模型的Deepgram被巨头围剿
说Deepgram是ChatGPT的模仿者,其实不太恰当。早在2015年,Deepgram就诞生于加利福尼亚山景城。它是一家从零开始训练专业模型的AI自动语音识别(ASR)公司,为企业客户提供语音识别服务。
两名创始人分别是密歇根大学物理系研究员Noah Shutty与其导师Scott Stephenson。对于专职研究暗物质的Stephenson而言,语音是企业数据的暗物质。面对语音技术的三大挑战:准确性、成本和转录速度,Deepgram开发的专有模型能够在不到1/3秒内识别和转录语音,最佳条件下的准确率高达98%。
因为号称是市场上最快、最准确的语音服务,Deepgram在创业之初就得到了包括Madrona Venture Group、Tiger Global Management和Y Combinator等投资者的站台,大客户包括Spotify等。
甚至在此次宣布裁掉20名员工之前(占员工总数20%),Stephenson还表示公司刚刚经历了历史上“最好的季度”。虽然没有透露具体收入,但PitchBook数据显示,去年秋天,Deepgram已筹集了4700万美元,加上2021年的融资,公司估值高达2.67亿美元。
到底发生了什么,让Deepgram突然黑夜降临?
简单来讲,就是没钱了。Stephenson将搞不到钱的原因归结为严峻的宏观环境,他在电子邮件中表示,“我不想赌市场能在一年左右向我们提供额外的资金。因为美联储发出了‘持续高利率’的信号。”
对此,Stephenson认为,公司必须保守,不惜一切代价抑制增长,转关注效率。
Stephenson给出的理由究竟是不是「挽尊」,这很难评。真的是“高利率”让Deepgram搞不到钱吗?并不是。根本原因是Deepgram越来越挣不到钱了。
a16z曾指出:AI产业分成了三层,底层是算力基础设施,中间层是基础大模型,上层则是AI应用。很长一段时间内,AI产业的大部分价值都流向了底层的“卖铲人”,其余环节上的所有玩家目前都缺少长期竞争力。而一些大公司凭借成熟的应用场景和庞大的存量用户基数,可以轻易击败同赛道的创业者。
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对于Deepgram而言,最大的危机正是来自科技巨头的围剿,随着Google、Microsoft和Amazon等科技巨头完善自己的语音文本生成服务,Deepgram的产品优势不再明显。
其次,开源生态的压力也随之而来。OpenAI开发了语音识别模型Whisper(2022年9月推出),在该开源软件推出的6个月后,OpenAI开始通过API向开发者收费,以便他们在应用程序中使用该软件。这大大降低了开发者的使用门槛,他们不再需要Deepgram这样的托管者。
另外,资本开始扶持起了自己的“新儿子”,包括Rev AI和Assembly AI等VC机构支持的创业公司也推出了类似产品。企业客户开始削减对商业软件的支出预算,这使得Deepgram更难获得新业务。
02 ChatGPT下场变运动员,Jasper楼塌了
即便“前有狼,后有虎”,但创始人Stephenson似乎还挺乐观。他给出了两点原因:1、Deepgram的产品比许多竞争对手的质量更好、更精确;2、OpenAI推出的Whisper可以教育市场,让所有行业用户了解AI语音识别软件的力量。
怎么说呢,我们祝他成功吧。
不过,Deepgram至少还训练出了自己的专业模型,只是护城河比较浅,而Jasper就是一家纯粹的ChatGPT“套壳”公司。
Jasper成立于2021年,是一家面向广告营销人员、自媒体博主等群体的SaaS企业,主要提供文案生成服务。这业务是不是听着有点耳熟?没错,Jasper的核心产品正是使用了GPT-3的API接口。
作为第一个吃螃蟹的人,Jasper率先拿到了GPT-3的内测资格,用中间商赚差价享尽了先机带来的红利。这一切的结束,直到2022年11月30日,ChatGPT闪亮登场。
Jasper竞争对手Snazzy的创始人表示:“没有人想到ChatGPT会这么好、这么快、甚至免费,现在你可以直接通过对话来生成一篇博客了。大模型原本并不易用,初创企业的价值在于弥补这种缺陷,如今这种价值突然消失了。”
当ChatGPT从裁判下场变成运动员,几乎没有任何护城河的Jasper,结局自然不言而喻。
03 创业公司的选择:是赚短期的快钱,还是长期的估值?
综上,基本可以概括为ChatGPT的“二创者”Jasper,因为没有护城河,奄奄一息;OpenAI产品的“相似者”Deepgram,因为护城河太浅,还剩口气。
对于国内AIGC创业者而言,大模型的“套壳”公司,像Jasper,其实没有多大存在的意义;而像Deepgram这样专注于具体场景的初创公司虽然一开始容易脱颖而出,但紧接着可能就要面临大模型厂商的挤压。
更何况,Altman甚至强调过“不会试图与我们的合作伙伴竞争”,OpenAI其实也没有投入太多资源直接下场;而国内互联网大厂向来有直接做运动员的习惯。
那么,当下国内的AI初创公司怎么做呢?主要看个人选择。
短期来看,趁着用户还有新鲜感,套壳自然可以赚一波快钱,毕竟国内市场大,韭菜多,大模型的能力还是会让不少新用户惊艳。企业只需接入API,对大模型进行微调,就能实现中间商赚差价。例如,现在国内的AI绘画、AI写作小程序如雨后春笋,但背后都是换汤不换药,一切都流向了那几个大模型。
长期看来,如果底层能力就是国外那些大模型,不仅有可能随时被官方封杀,用户被教育了之后也会选择去用“一手模型”,那么这些套壳大模型的国内AIGC创业公司在资本市场毫无价值。
也就是说,护城河的深浅决定了你能走多远。
一项研究也侧面印证这个结论。咨询公司Kruze Consulting分析了800多家平均筹到800万美元资金的AI初创公司。结果发现,虽然使用OpenAI产品的公司比例从去年11月ChatGPT刚推出时的3%上升至9月的57%,且这800多家公司每月在OpenAI上的平均支出高达2600美元。但是,支出的中位数仅为80美元。
我们从中可以得出两个信息。
第一、 OpenAI似乎是最大赢家。初创公司拿投资人的钱去补贴,去烧钱,去获客,最后都是补给了OpenAI。
第二、中位数只有80,说明其实大多数企业用户在浅尝辄止后发现,至少对于自家公司想要解决的实际问题而言,“套壳GC”的能力有限,所以他们不再给这些公司花钱。
也就是说,既然OpenAI的“模仿者”、 “套壳者”是死路一条,但是我们可以专打大模型延伸不到的长尾领域。
即,要想真正做长期,成为一家有价值的公司,只剩下一个方向:垂直模型。
第一、成本更低、但是更能解决实际问题,最重要的是大模型的触角暂时够不到;
第二、国内大模型还在相对初级的阶段,也正因如此,创业公司得以在短暂的窗口期去训练垂直模型,建立自己的护城河,抢夺细分场景和用户。
从建立技术壁垒的角度而言。随着模型能力的发展,算力价值在应用层可能会被抹平。因此,数据才是长期的壁垒所在。而当数据的质量和数量增加时,模型的性能和效果会提升,同时也会增加用户壁垒。因此,在大模型覆盖的通用场景之外,创业者在垂直领域积累深厚独特的行业数据,或者做冷门领域的先行者,或许可能获得成功。
从AI创业方向的角度而言。Sam Altman在最近的演讲里建议多多研究:AI医疗,优秀的AI医疗顾问将为社会带来巨大福祉;AI教育,提供个性化教学和辅导的AI导师,大规模改善教育质量。
但无论做什么、怎么做,都要记住模型不等于产品,产品要匹配市场。正如a16z的创始人Andreessen在总结初创公司成败时所言:对于初创企业,唯一重要的是达到产品-市场匹配(Product-market fit,PMF)。产品能够满足特定市场需求的程度越高,企业更容易获得成功。每一个成功的初创企业,都是一个已经实现产品-市场匹配PMF的企业。
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