科大讯飞超出ChatGPT？吸引人的不一定是技术-chatgptplus账号购买平台

今天，我继续跟大家聊聊最近AIGC行业最热的新闻：

就在5月6日，科大讯飞在合肥发布了旗下首款AIGC利用产品——星火认知大模型。

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自从百度发布文心以来，我们已屡次探讨人工智能大模型，这个领域进步的速度实在是太快了，就跟2016年的楼市一样，一周一个价。

各种新产品层见叠出，每个都能引发我们对人工智能的无穷畅想。

同时，我们也能够借助于区别的产品，来视察这些企业对人工智能的商业化探索和发展逻辑。

科大讯飞的AI大模型叫“星火”，意思就是星星之火可以燎原，固然，这也意味着不能燎原就会很快熄灭。

但从整场发布会，和后续用户的反馈来看，科大讯飞确切做出了点不一样的东西。

他和百度发布文心一言使用的“录播”区别，科大讯飞董事长刘庆峰现场展现了“星火认知大模型”所具有的多项功能。

比如说多风格的长文生成、多语种的语言理解、多领域的开放式知识问答、情形式思惟链的逻辑推理、多题型的数学解析能力。

这些能力全部在现场进行了演示，还额外临时抽题测试，星火大模型也很给力，都顺利的做出了回答。

从全部表现来看，星火大模型已展现出了不输于ChatGPT的能力，后续也会推出虚拟人合成、图文理解、图片生成的功能。

所以，这场发布会结束后，科大讯飞不但赚足了眼球，股价也直接涨停。

固然，人怕出名猪怕壮，我们特别去针对星火大模型“发问找茬”，横向对照了文心和ChatGPT的回答。

结论是从整体输出效果来看，星火大模型基本做到跟ChatGPT持平，回答的逻辑很类似，在中文语境的理解上会明显优于ChatGPT。

但是，星火大模型又明显弱于GPT⑷。

比如说在一些比较复杂的MBA逻辑推理问题上，表现不太好，GPT⑷能回答90%的问题，星火大模型大概能回答50%⑹0%。

固然，我们也没必要过分责怪它，能遇上ChatGPT已非常不容易了。

我们从另外一个角度也能看到目前AIGC产品的一个特点：

它们特别像当年的安卓系统。

GPT模型和基础训练集就像是安卓的原生系统，走出了这么一条线路，打下了基础。

各家公司是沿着这个基础之上添砖加瓦，把它改造成符合需求，具有本身特点的产品，重点不是在于技术原理比你好，而是结合具体场景，进行商业落地的能力。

所谓“技术无所谓颠覆，市场无所谓颠覆，技术和市场的组合才具有颠覆性”。

只要一项发明和技术还没有得到实际上的利用，那末在经济上就是不起作用的，由于它没有创造出新的价值，它不叫颠覆式创新。

创新，一定要要产生出新的经济价值，一定要要跟利用场景相结合，解决实际的问题。

在这一点上，我整体觉得科大讯飞很聪明。

我们知道AI大模型靠的是算力、算法、数据。

一个好的大模型就是靠海量的数据喂出来的，从这方面来看，科大讯飞跟国内的那些大厂相比，有明显的劣势。

毕竟在国内，谁都难和百度、腾讯、阿里比数据量。

但是，科大讯飞精准的找到了自己的优势。

甚么优势？

科大讯飞在教育、医疗、办公、汽车多个场景化属性很强的领域，针对性积累了相对垂直和细分的数据和算法。

大家都知道，越是垂直，商业化落地的方向就越明确，投资者就很容易看见你的未来。

所以，这场发布会，真正“图穷匕见”的地方其实不是在大模型本身。

科大讯飞其实不是展现自己有多智能，而是汇报自己对大模型的商业化落地进度。

就像科大讯飞的五个具体利用场景：

1、大模型+AI学习机：Al像老师一样批改作文，改错别字，再批改语义和内容，生成评价与学习建议；

2、大模型+讯飞听见：录音一键成稿，一分钟输出完全会议文案。

3、大模型+智能办公本：根据手写要点自动生成会议记要。可以语音转文字，也能够根据文字同步匹配录音内容。

4、大模型+智慧驾舱：车内跨业务，跨场景人车自由交换。

5、大模型+数字员工：基于自然语言生成业务流程和RPA(机器人流程自动化)，帮助企业员工完成大量重复性工作。

总结以上5点，我们会发现一点，星火模型的每个功能，都有一个具体的场景，一个具体的需求，一个现成的产品进行搭配。

所以，明确的商业化线路，比在发布会上单纯的炫技要好很多。

你未来有无GPT⑷利害，我不肯定，但是我知道你有明确的盈利能力和模式，这才是重要的。

其实，科大讯飞的星火大模型，并没有带给我们多大的震动，但他们在商业化探索的成熟度，着实是让人眼前一亮。

这也引出了我想和各位探讨的一个问题：

对市场和投资者，我们究竟用甚么来展现我这家企业的未来？

是靠玩命砸钱，一路狂奔，创造出超出同时期的技术？或者靠稳扎稳打，选择好盈利模式，一步一个脚印的发展？

这两个模式都有成功的例子，但我更认为，在AI智能时期，对中小企业来讲：

选定自己的盈利模式，一步步走好商业化线路，稳扎稳打，站在伟人的肩膀上前进，才是延续稳健发展的方向。

我给各位介绍两个公司

一个叫midjourney，一个叫StableDiffusion

这两家公司，都是AI绘图的顶级企业，可以说是目前的天花板，但这两家公司面临的境遇却大不相同。

主打开源的Stable Diffusion面临严重的财务危机，而Midjourney仅仅靠着11个人（全部公司就11个人）实现了每一年1亿美元营收，1000多万用户的成绩。

差别在哪呢？

在商业模式。

Stable Difussion采取开源模式，直接给你一个模型，自己拿回去安装，它对用户的硬件有一定要求，但胜在不要钱和速度不错。

缺点也比较明显，产品有一定的门坎，对配置有要求，上手难度比较高。

Midjourney采取了闭源系统，利用定阅付费模式，为消费者提供了一个可以延续定阅的大众化产品。

定阅模式带来的是稳定的现金流，和一条可以延续保护和更新的商业化道路。

这一方面保证了公司的稳定运行，另外一方面是拉投资的时候有足够的底气。

就像Midjourney的开创人，把自己的定阅模式介绍给了云计算公司，不要钱的拿到了对方提供的算力资源。

这也说明了在AIGC的浪潮中，能够脱颖而出的，其实不只是财大气粗的头部大厂。

而是创意，是人材，是履行力，更是已走通的商业模式，是未来可延续的现金流收入。

我相信，科技的进步不只是给企业减少了重复性劳动和人力本钱，更是可让少数人利用杠杆撬动大项目。

对企业来讲，未来发展的逻辑也多了两条：

第一、我不一定需要很多人，但是招的人一定要有实力，要有创意，会利用工具。

第二、企业不一定要做大而全的科技创新，但是要聚焦在自己专精的那个细分领域，找到具体的利用场景，在场景之下跑通盈利模式，向用户提供延续、循环的解决方案，做长时间的生意。

这才是AI时期、全面数字化时期的企业发展逻辑。

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