中国大模型或许满了,但中国SaaS不慢
编者按:本文来自微信公众号 光锥智能(ID:guangzhui-tech),作者:郝 鑫,编辑:刘雨琦,创业邦经授权转载,头图来源摄图网
过完年第二周,一家设计服务SaaS公司的会议室气氛降至了冰点,平时沉默寡言的CEO不止一次地打断了正在汇报新一年规划员工的讲话。
“计划全部重做,所有产品线在今年全面智能化。”
即使CFO站出来制止,与CEO激烈争辩,但后者仍以强硬的姿态,要求各部门在两周内必须重新出一份计划书。就在大家处于一头雾水时,一直关注ChatGPT的设计产品经理Alex却感到异常兴奋和跃跃欲试。
“属于SaaS的智能化时代要来了。”Alex告诉光锥智能。
此后的一段时间,所有人仍然毫无头绪,但却又隐隐觉得,正走在一条正确的路上。
“ChatGPT火爆之后,市场很快动了起来。3月份,国内即时、蓝湖这些在线设计公司先后公布了一些规划,钉钉、飞书隐隐有了智能化的苗头。庆幸的是,我们也没有掉队。”Alex讲道。
诚如Alex所感知那样,4月份,不仅大模型开始“大乱斗”,SaaS市场也同样热闹。
国内,钉钉接入千问大模型,发布类Copilot能力系列产品,开启了智能化新阶段。酷家乐成立全空间设计领域的AIGC实验室,将在家居家装、商业空间、地产建筑等领域的AI设计生成上探索。蓝湖旗下MasterGo宣布成立AI实验室,聚焦数字界面设计师的创作、协作和生产场景,并发布了第一款AI概念产品。万兴科技推出短视频出海营销工具“万兴播爆”,其多国籍AI数字人功能,针对性解决跨境电商拍摄短视频雇人难、成本高等痛点。与此同时,万兴科技旗下Wondershare Filmora、万兴喵影等产品已集成AIGC能力。
国外产品发展更是迅速,就连平时对国外应用不怎么感冒的人,也知道了Midjourney。微软PPT上新ChatGPT插件功能,提供一键抠图、照片美化、模版适配等功能。Notion重新整合知识库,上线“按钮”新功能,再次强化一个页面解决所有问题的产品思路。
“对比下来,我们认为,中国大模型可能慢了,但中国SaaS不慢。”Alex判断道。
不过,无论是国内还是国外,SaaS智能化仍然处于非常早期的阶段,大多数产品处于“明确方向却不明确路径”的阶段。无论是阿里张勇还是百度李彦宏,都在强调“应用智能化生态”是大模型最大的方向,但由于中国底层设施的不成熟,SaaS应用的生长空间路径也比较模糊。
为此,光锥智能对话多位SaaS从业者、投资人,试图描绘出当下中国SaaS智能化发展的蓝图。
在大模型开始扎堆出现后,市场上开始担心大模型的选择问题。国外有OpenAI、谷歌、亚马逊等大模型,国内有百度、阿里、华为等公司的大模型,企业究竟怎么选?
与SaaS公司多轮沟通下来后,光锥智能发现,上述问题其实只是“想象中的大山”。事实情况是:小孩子才做选择,成年人全都要。只要大模型好用,SaaS公司来者不拒,照单全收。
万兴科技、影刀宣布旗下产品将优先内测文心一言,同时又是国内首批开通Azure OpenAI商用服务权限的企业。返利科技已接入ChatGPT 4.0、百度文心一言,并准备接入谷歌投资的Claude大模型。昆仑万维在自研“天工”大模型的同时,旗下Opera浏览器还接入了ChatGPT。
影刀RPA联合创始人兼CTO石开认为,为了避免重复造轮子,积极拥抱各类大模型是现在的趋势。他表示:“我们看重的是这些大模型的底层能力,影刀将ChatGPT视为大脑,RPA来做它的眼睛和双手,帮助其了解行业、业务逻辑。以应用为导向,多数公司会选择调用大模型的能力,在大模型之上微调出适合行业和公司业务的小模型。”
正如石开所言,在综合能力较强的大模型基础上去训练自己的小模型,是现下企业高效又节约成本切入智能化赛道的方式之一。在现在如此激烈的竞争环境中,这样的好处便是起跑速度快。
在UI设计场景下,即时设计利用AI重塑了设计稿的产生流程。通过在对话框输入简单的文字描述,就可自动生成各种风格的设计稿原型,设计师可以在这些设计初稿的基础上进行编辑和创作,生成设计终稿。
影刀将ChatGPT和RPA相结合,把ChatGPT做成一个自动化的指令导引嵌入在产品线中。据影刀透露,技术融合已经率先在电商场景实现落地,比如当商家收到用户的差评后,ChatGPT可以调用差评模版库,根据用户的描述自动发送个性化的回复。
返利科技基于ChatGPT技术,推出了电商导购APP“如意”,消费者通过跟AI对话,便可获得满足自身喜好的商品推荐,享受精准化、个性化、一对一的购物体验。
在接大模型上面,企业表现出来者不拒的态度。但在怎么接大模型上,各家有各家的思量。
海外产品接ChatGPT,国内业务接百度文心一言是一种思路。如万兴旗下万兴播爆、视频创意软件Wondershare Filmora以及海外版PDF等涉足海外业务的产品接入了ChatGPT,国内亿图软件则接入了百度文心一言。
除此之外,有公司将需要大量分析、推理的业务接入了ChatGPT,将需要了解国内市场、行业的业务接入了国内公司的大模型中。还有公司同时接入了国内外大模型,一起在业务线上跑,找寻最优解。
万兴科技战略发展部负责人唐芳鑫称:“现在很多公司普遍在使用ChatGPT,只是因为它技术出来得早。未来,行业不会去排斥任何一家的大模型,只要它能加深企业在垂直领域的业务理解能力、产品能力,满足用户的需求,就会予以考虑。甚至以后还可能会出现一家公司同时接入几十家大模型的情况。”
在与多家SaaS公司交流中,透露出一个重要的信号:时间窗口并非是大模型角逐赛胜负的决定性因素,核心竞争的锚点仍在能力上。简而言之:谁好用,我用谁。
这种大模型的运用方式类似于混合云,同时发挥公有云和私有云的优势,在灵活性和安全性方面达到平衡。又类似于多云部署的思路,一家企业可以同时采买阿里云、华为云、腾讯云等厂商产品,享用不同云平台的核心能力。
这也意味着当下大模型的竞争,并不像阿里和京东在电商领域那样的零和博弈,非此即彼。而是一个较为良性的市场化竞争,最终以“产品力”为标准,供应用端进行多元化的能力配置。不过,未来是否会出现与某一厂家进行深度绑定的情况,还要看各家大模型能力的发展。
光锥智能根据公开披露信息,将国内外的SaaS智能应用按场景做了分类。据不完全统计,国外现在跑出来了22个成熟的SaaS智能应用,国内市场率先公布或透露了14个应用。
上面表格的应用覆盖了设计、文生图、电商销售、支付、协同办公、关系管理、教育、社交、新闻等场景。这些可能还只是冰山一角,更多可挖掘的智能化应用还在路上。美国研究机构最新数据显示,全美有1116家公司正在使用OpenAI的技术、产品,公司所处的行业前五名包含了软件制造商、广告、营销和公关等。
图源:HG insights网站
从表中覆盖的领域不难发现,无论国内、国外智能化都首先发生在了图文生成和设计领域,智能化将极其专业的门槛降了下来,这使得过去只有具备专业能力才能使用的绘画、设计软件一下子涌进了许多普通用户。
同时,纵观国内外,率先进行智能化革新的都是数字化程度较高的赛道,例如走在数字化前沿的CRM、ERP、RPA、协同办公赛道。
就在4月18日,钉钉总裁叶军宣布,新钉钉将全面智能化,未来一年所有场景都将进行智能化布局。
“这只是工作智能化探索的一小步,AI对生产力工具的改造才刚刚开始。”叶军称。
那么可以明确的一个前提是,数字化是智能化发展的基石,数字化程度更高的赛道,智能化革新速度更快,下一批智能化应用也会基于数字化工具往前跑。
走在智能化前面的赛道率先跑出的是一波2C产品,不久前,国外Midjourney、Stable diffusion等应用已经实现了破圈大热。国内,2、3月份设计公司扎堆官宣了一批面向C端用户的AI产品。从当前形势来看,预计今年6、7月份还要继续涌现出一波新SaaS智能化产品。
这波SaaS智能化公司在通过接入大模型加强原有的核心能力,展开新一轮的产品升级。
对现在的企业而言,ChatGPT等大模型的作用更像一个放大镜、一个扩音器,比如Notion的Notion AI持续增强的是文档写作能力,微软365 Copilot继续在办公效率方面做提升,蓝湖、酷家乐等设计公司则在已有的设计场景和流程上做拓展。
“人工智能的落地一定要跟场景结合,这个是必须的,先把一个个的行业问题解决。”
无论2C市场怎样热闹非凡,SaaS智能化应用最终还是要在2B场景内落地。
尽管国内SaaS智能应用产品开始狂飙,但通过上图对比,国内从产品数量、覆盖领域和成熟度等几个方面都不及国外。国外一些有前瞻意识的公司甚至已经进入了商业化探索阶段,比如跑在智能办公赛道第一梯队的Notion,借助ChatGPT接口上线了Notion AI功能,基于该功能扩大了2B企业规模,将最高收费价格从8美元提升至15美元。
在中国,商业化还在早期,即使是已经接入了大模型的公司,在商业化这个问题上依旧处于迷茫期。
许多SaaS公司坦言:“产品虽然先出来了,但智能化时代的商业化完全没有概念。”
影刀也在抓紧新产品上市,石开认为:“现在讨论商业化问题还太早,一是大模型和RPA业务融合的问题还没有解决,许多产品计划尚未落地,现在能跑出来的产品还比较早期,以后面临着迭代更新的重任。再者是,中国对大模型运用的相关监管政策已经提上了日程,企业只有在合规的前提下才能进行商业化探索。”
从收入结构来看,传统SaaS公司的主要商业模式是订阅服务,订阅制是主要的收费模式。迈入智能化时代后,AI技术对SaaS产品、业务流程上的重塑,也引发了企业对未来商业模式的思考。
从市场的反馈来看,在很长一段时间内,订阅制依然会是SaaS公司的主要收费方式。
石开表示:“以后还是会以订阅制为主。但如果RPA的门槛可以降到足够低,使得人人可以使用得上的话,RPA企业可能会改变现在以单个解决方案收费的模式,转而尝试以客户规模收费的模式,这种就类似于目前石墨的商业模式。”
唐芳鑫认为订阅制与智能时代的新产品仍然适配:“大模型技术目前只是提高了内容的生产力,但并未改变原有的生产关系,基于此,订阅收费暂时不会改变。”
“SaaS苦智能化久矣。”
从SaaS融资热潮到快速冷却,SaaS公司一直在等待下一个时代机会。当应用智能袭来,抢夺入场券的游戏将再次复刻。
抢占先机似乎在任何时代都生效。一位投资人对光锥智能讲到:“现在SaaS的智能化很像互联网初期扎堆发产品的时候,如今互联网的红利虽然消失了,但是智能化的红利才刚刚开始。”抓住了红利窗口期的企业有机会先一步占领用户心智,开拓市场份额,在智能化的开端,构筑起除了产品能力之外的护城河。
在智能化的新赛点上,SaaS公司不进则退。站在技术的风口,所有SaaS公司都有机会基于智能化的能力再上一个台阶,但当大家都完成了爬坡,就如阿里张勇所言:“所有企业在智能化时代又站在了同一条起跑线上。”
不过,无论时代如何改变,不变的是SaaS的商业逻辑仍然大于技术逻辑。
不少投资人反映,目前,他们对AI市场并没有很高的投资意向。除了大模型,没有人拿钱投资AI。一些项目,即使原本没有AI,现在也能拿到融资。
SaaS企业也纷纷表示,大模型不是万能的,行业问题还得靠自身去解决。
石开讲道:“由于在行业中的长期沉底,我们的RPA非常懂业务、懂客户,ChatGPT虽然强大,但在这方面的能力远不及RPA产品。现阶段,如何能让大模型既了解工具,又能理解业务系统是最大的难点之一。”
唐芳鑫认为:“大模型提供的是通用能力,产品服务要做到满足用户需求,还得靠公司花时间去研究场景应用。”
当大模型技术都拉齐后,智能化时代最终比拼的还是行业的know-how,懂行业仍然是SaaS公司最核心的壁垒。
在做智能化产品的过程中,影刀发现即使有了ChatGPT这样强大的工具,却仍然无法跨越现在国内各个数据生态的壁垒。而打通这些数据后所释放的价值是巨大的,例如在求职的场景下,若是能打通招聘软件和邮箱的数据,那就能实现一键筛选、投递、回复等功能,而且无需重复跳转网页。是痛点也是机会所在,影刀正在尝试做ChatGPT的双手,利用RPA来抓取数据,再由ChatGPT大脑来分析、处理。
有些产品打着“智能化”标签,本质的内核却没有变。智能化不是简单地接入API,也不是单纯生成一张图片、一段文字、一个模板,而是能够真正解决企业的问题。
今天SaaS行业接入大模型不是为了“炫技”,而是要深耕行业来解决客户痛点,这是行业不变的逻辑,也是新时代下SaaS智能化的新挑战。