AI生成只有巨人玩得起？給AIGC創業家的忠告：慎選商業模式比努力更重要

去年Open AI的ChatGPT (GPT 3.5) 火紅後，不管是對話式AI或者是AI圖片詠唱等方式，都可以看到社群很多人分享，不少創業者也跳進這波的基於ChatGPT下，創造出各種應用服務的趨勢，而許多VC的關注力道也逐漸加強。這類的AI應用其實都算是生成式AI（Generative AI）的一環。根據Pitchbook的資料顯示，到2022年底時，生成式AI投資總金額接近14億美元，相信2023 Q1後這個數字還會大幅上升。每次發生一窩蜂的資金湧入到一個新興的項目時，雖然代表著大家看好這樣的機會，但有沒有什麼方式可以更聰明的投入呢？

生成式AI崛起

紅杉資本在2022年時，有一篇Generative AI: A Creative New World，裡面就提到了生成式AI的崛起，主要可以應用的領域有文本（Text）、編碼（Code）、圖片（image）、影像（Video）等，其中又以文本為最多投入與相對比較進步成熟的領域。

從上面的圖你不難發現，Model Layer大多背後都有網路巨人的影子，不管是Google、Meta、或是Microsoft（Microsoft投資了OpenAI，近期有些新聞提到微軟推出的網路搜尋引擎Bing也會加入ChatGPT的元素來跟Google Search一較高下，OpenAI的投資人每個也都來歷不小，目前的CEO是Sam Altman)。

生成式AI是巨人玩的遊戲

前幾年AI剛開始紅起來時，很多人也都想要做AI的Infra，但這幾年看下來，大家發現其實訓練模型是很花錢的，特別是大家對於AI的想像是那種通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI），要能更應用到各式各樣場景更是難上加難，所以後來就會有人開始倡導，如果是要創業選題目的話，也許專注在某個領域的Vertical AI會是比較可行的方法，一來你訓練的資料量透過產業的選擇，比較相關也比較好訓練，二來是在商業模式的推廣上，比較聚焦，有個明確的TA，讓你進行商業化的過程中比較容易（白話就是比較容易找到想買單的客戶，然後也能夠讓他願意付錢)。但不管怎樣，很多這樣的Vertical AI團隊也都是建立在其他巨人的肩膀上，建構出自己的服務，畢竟不需要再自己發明一次輪子，建立在既有巨人的技術基礎上，做自己選擇的賽道，衍生出自己的服務，從商業上獲利，可能是更聰明的做法。

Google跟OpenAI可能就是這些巨人裡面走得比較前面的。而這些圍繞著這些底層開發的開發者，就會形成Platform間的競爭，這也就又不能提到Network Effect了。

選擇（商業模式）比努力還重要

但最近Stock AI卻宣布要停止目前的服務，Q1會提供新的服務。其實這也提醒的想一頭栽進去生成式AI世界的創業者，選擇商業模式比努力還重要。過去也都有幾波這樣的新潮流出現，然後過沒半年這類的新創就遍地開花，然後就是死一堆。在這題目剛開始很新奇的時候，多數人士願意投資資源進去的，但隨著可以採用的服務變多，消費者最終是否願意付費，則又是另外一回事了。

舉例來說，前幾年Chatbot盛行時，很多開發者就開發了圍繞著Messenger或是Line的服務，但有些創業者不久後就發現，他們的客戶不一定願意付費，或是付費也只能夠收蠻低的費用，整個成本結構算起來可能也不太能支撐。這次Stock AI的事件應該也是經歷了這樣的狀況，AI運算的背後都是算力，也都是需要錢的，當然你可以使用成本加成法，把你的利潤疊加上去，但如果客人不買單，那這筆帳還是算不過來。這些投入都是創業者的投資，如果不能轉成錢，那技術再好也是白搭。所以選擇賽道與應用就變得重要起來了。你得去選擇客戶比較痛，願意去付錢的項目，未來才有機會賺到錢。

過去在Chatbot火紅的時代，我們也曾跟創業者聊到，替他們的客戶提升營收的服務，相對於幫他節省成本的服務，他們的客戶更願意去付費，這是一種思考模式。或者我們用智慧農業做例子，有很多把IoT設備運用到農業上的新創，後來失敗了，也是因為帳算不過來，因為一開始就要投入資本把整個設備架起來，還有戶外的聯網系統等，雖然實際上會有效益，但農夫算一算我投入這些錢，就算提升效率或降低耗損了，但我要多久才能把這投資賺回來？所以有些還活著的創業者，當初是選擇了高經濟作物作為TA，這筆帳才勉強算得過來。

生成式AI的未來

我認為從B端出發，底層的這些生成式AI如果可以吸引更多的開發者來上面開發，開發者選擇對的TA，有好的商業模式，收取足夠的費用，才有辦法負擔相對應的成本。為何是B端的原因，主要是這些程式開發者相對於一般使用者而言，有比較好的Skill Set將這類Generative AI的應用，串接到自己的服務上，同時對於生成式AI類別的公司，To B依照你使用的量（By Tokens or By images）去收費，跟大B小B的合作締結，相較於讓他們自己開發產品，直接去跟C端客戶溝通，會是他們比較熟悉的方式，同時透過B端的使用者，加強自己的Network Effect（網絡效應），這才是他們長期經營更重要的。所以現在的創業者也可以審視手上的項目，如果有些流程可以透過生成式AI的應用自動化，讓你的服務如虎添翼，那我認為搭上這波潮流，應該有機會讓你的Traction（牽引力）更上一層樓。