AI要飯，誰來給碗
1
最近這段時間很多人討論ChatGPT，我之前也寫了文章，用下來的感覺是現階段作為工具不夠準確和可靠，甚至會一本正經的胡說八道，后面數據庫聯網+模型迭代之后的效果雖然還需要再評估，但其先進性本身是無可置疑的。
這個熱點一出，相關的各種跟風產品就一窩蜂的涌了出來，但他們大多在應用層使勁，沉迷換皮，只想推出產品表示自己沒有落后于時代，卻對搞底層缺乏興趣。
然而任何生產工具做到最后，都是在拼標準，拼底層。
如果不能在數據層和模型層做出成績，那就永遠只是跟風的換皮怪。
大家一窩蜂的涌入這個領域當然不是沒有理由。
由于ChatGPT是比較泛用的，所以精度不夠高是很正常的事情，畢竟人類現階段做個全知全能的電子神出來也不現實。
如果更務實一些，把應用場景固定，進行針對性訓練和迭代，那么AIGC的時代其實已經開啟了。
AIGC，區別于PGC和UGC，簡單地說就是用人工智能來搞內容創作，用AI生成內容。
目前我們已經看到了AI繪畫，AI編曲，AI編程以及AI聊天等等等等，而AIGC的終極目標是用AI取代大部分內容創作。
當然，在可以預計的時間里，實現這個目標沒那么快，但作為輔助工具，這項技術已經可以用了。
不說別人，就說我自己，我一直都在用智能工具提升效率。
我視頻中的表情包，大多要先用爬蟲從表情包社區收集，再用腳本給表情包打tag，做視頻的時候，直接用關鍵詞索引然后拉到PR里用。
這里面給表情包打tag的階段，就用了比較初級的機器生產。
很久之前，我就說過我是這么干的了，不然一個視頻幾百個表情包還要大部分能和文案對得上，這是人干的活嗎？
當然靠的還是機器啊。
這些工具可以節約大量時間，提升效率。
我自己對AI沒有敵意，在我看來都是工具，只有好用或者不好用，可靠或者不可靠，生產力強或者不強。
相比起敵視AI，不如搶先學會怎么利用它。
在AI卷死人類之前，那些擅長工具的人就會利用工具帶來的效率把不肯用工具的人先卷出局。
和AI較勁，是沒有意義的，AI又不吃你家大米。
你要用AI，和你的身邊人較勁。
工具，要為你服務。
2
從生產的角度，AI是工具。
從商業的角度，AIGC是巨大的機會。
如果國內有公司能拿出自主的AIGC領域工具，這里面的意義比很多人想的都深遠，因為這涉及到一個行業標準制定權。
很多人玩吃雞的時候會好奇：為什么子彈的口徑是7.62mm和5.56mm，為什么設計的時候不搞一些整齊點的數據？
原因很簡單：因為作為世界工業革命發端的英國，非常魔幻的有一套自己的度量衡。
他們按照英寸作為標準設計了工業的基礎，導致后面很多數據必須要服從英國的度量衡，直到今天我們都沒辦法完全把英制度量衡從工業系統中踢出去。
惡心嗎？
惡心。
但你沒轍，就得這么來。
這就是制定行業標準的先發優勢。
每一次技術革命都會帶來一次標準爭奪戰，而贏家就可以躺在標準上數錢。
就好像微軟統治瀏覽器市場的時候，所有網頁制作者都要服從于IE那過時的內核，英特爾統治處理器市場的時候，所有軟硬件架構都要適配X86。
如果你定義了下一個時代的生產標準，就相當于擁有了相關行業從業者的全部生產力。
這是一個非常，非常，非常龐大且堅固的市場。
這都不是護城河，這是馬里亞納海溝。
因為對大部分人和公司來說，更變生產工具的代價承受不起，新人做再好也沒有用，因為我們所有人用的都是老一套的東西，我不可能為了你讓整個公司重新學習。
當工具涉及到底層的模型標準的時候，這一切會變得更堅固。
目前傳統的辦公套件領域已經被瓜分完畢，從最基礎的微軟三件套，到工業、影視、設計上的工具軟件，這些市場都已經被吃完了。
已經占領市場的人不但有市場份額，還有技術積累，新人很難挑戰這些傳統工具的地位。
后來芯片領域殺出來的是更強的X86嗎？
不，是另一個戰場，是手機芯片，是全新的平臺。
只有技術革命，才會出現新的市場空間，讓新人入局。
而下一階段，創作工具這個領域會出現的技術變革是什么，大家都已經能看到。
AIGC。
3
AI繪畫前段時間非?；?，我也玩了一段時間，從這個技術上就能看出AIGC的應用前景。
你說用他直接出圖，讓畫師失業，夸張了，AI繪畫的邏輯性和細節還沒達到那個地步，而且你不可能給甲方交付單圖層啊，工程文件怎么辦？
更別說版權問題始終繞不開。
但是你用它來做概念，做草圖，做一堆樣品讓甲方挑風格，它可以拯救無數畫師的頭發。
商業約稿，最難的永遠不是執行，而是摸清楚甲方的需求。
而這種間接提升效率的輔助工具勢必會成為行業標配，就像現在的攝影師不能不會PS一樣，未來的創作者恐怕很難脫離AI輔助。
這是一個非常龐大的市場，從長遠看，它會改變整個內容創作生態。
而現在昆侖萬維這樣的國內公司率先嘗試研發AIGC技術，也就有機會在這個市場上狠狠啃一口，尤其是他們在模型層和數據層的能力。
早在兩年前，昆侖萬維就已經在著手布局AIGC領域，針對相關技術進行了一定的積累，這也是他們能夠這么快就拿出自己成品技術的原因。
前段時間的AI繪畫熱，跟著炒作AIGC的公司很多。
昆侖天工與眾不同的地方在于，他們在技術方面發展得比較全面，沒有扎堆擠進AI繪畫領域蹭熱點，而是在多個領域進行同步擴張。
此次推出的“昆侖天工”是由昆侖萬維集團推出的全系列AIGC算法與模型，AI生成能力覆蓋圖像、音樂、文本、編程等全模態領域。
在繪圖領域，昆侖天工采用了全球第一款中英文Stable Diffusion分支模型。
這個模型不但擁有Stable Diffusion的生產力，還支持中英文同時輸入，可以讓用戶在輸入召喚咒語的時候更自由。
輸入“一只貓咪eating noodle”，出來的圖如下：
不僅如此，它還能生成其他多種風格的圖片：
【昆侖天工作品】
在音樂領域，昆侖天工的AI作曲模型是國內第一款商用級作曲AI模型。
目前他們用AI生成的音樂已經上架Spotify、SoundCloud、QQ音樂和網易云音樂等海內外 180余個音樂平臺，粗聽之下已經有了相當優秀的水平。
文本領域則使用了開源GPT中文預訓練大模型，這個模型使用了大量中文文本訓練，支持生成詩詞、對聯。
在AI文本能力上，給出了一個上聯，它便可以秒懂其意給出一個對仗的下聯。
編程領域同樣可以用中文直接呼叫出一組代碼。
昆侖天工針對這些高質量模型提供了豐富的開源數據進行訓練，盡可能用高質量數據集，通過投喂高質量素材提高AI創作的成品質量。
現在昆侖萬維已經成為國內僅有的達到傳統音樂版權代理機構商用音樂接收標準的AI音樂生成機構，也是行業內商業化合作模式最成熟的AI音樂解決方案供應商。
就這一點，就已經是獨步行業了。
AI圖像、AI編程和AI文本，全部都是開源的，不但開源軟件工具，也開源成品，不給AI生產的成品加任何水印。
4
昆侖萬維是一家老牌出海公司，早在2008年就開始做海外游戲發行，2015年上市后逐漸將業務擴展到信息分發、元宇宙、社交、娛樂等領域，業務遍布全球5大洲、70多個國家和地區。
這些領域的積累有效推動了昆侖天工項目成型，他們能拿出國內一流的AI作曲系統，正是得益于他們之前運營StarMaker這款音頻社交軟件所積累下的資源。
此外，昆侖萬維CEO方漢本人擁有28年互聯網從業經驗，從1994年開始參與和倡導開源運動，是中文Linux奠基人、中文Linux四劍客之一，寫了國內第一本Linux書籍《Linux實用大全》，對于開源有著獨特的情結。
2020年，昆侖萬維就開始涉足AIGC領域，他們組建了200余人的團隊，投入數千萬元，用掉幾百張顯卡，成功訓練出自己的AI模型，目前昆侖萬維是國內少數全身心投入到AIGC開源社區的公司。
他們對標了國外知名大數據公司databricks、開源數據庫MongoDB，以及正在高速崛起的Stability AI，試圖用開源的方式推動AIGC技術在國內落地，之后使用商業支持、云服務收費等方式解決開源后的收入問題。
按他們的說法，昆侖萬維希望讓開源云項目起到大廠SaaS的補充，給中小企業、中小開發者、普通開發者更好的選擇。
就好像安卓之于蘋果一樣，他們想通過開源獲取封閉生態不能提供的迭代速度和更多使用場景。
很明顯，他們已經意識到了這份技術能帶來的商業前景。
往小了說，昆侖天工的AI能力可以用來優化昆侖萬維內部的業務，刺激昆侖萬維的業務擴張。
往大了說，這些AI輔助工具將會提高C端用戶效能，促進B端降本增效，打開內容領域的全新藍海。
而他們在B端、C端多次“重新創業”積累下的經驗，可以提高他們將技術商業化落地的效率。
一旦解決AIGC的商業落地問題，這個市場將會迅速爆發，因為AI輔助帶來的效率提升太強了，它將直接影響整個內容創作行業的生態。
你用，你就比別人出貨快，比別人更有想象力，比別人更精確。
你不用，你就被淘汰。
最后它會變成內容創作的基礎設施，成為一個行業入職時需要寫在簡歷上的技能。
就像office三件套，adobe全家桶一樣。
你喜歡或者不喜歡，不重要。
但你離不開。
5
長期來看，AI創作工具可以解放用戶的雙手，大幅增加個人將腦內的想法落地的效率。
這個過程中節約下來的人力，釋放出來的創造力，都會轉變成踏踏實實的生產力。
不久之后，你就可以利用軟件生成無數新曲子，然后選自己最中意的一首留下，作為自己的專屬BGM。
甚至以后每個視頻都能生成自己的音樂，想必那時候抖音神曲就不會像現在一樣重復洗腦了。
再往后推，總有一天，一個人就可以拍一部滿是特效的電影，一個人就能做一部3A游戲。
其實現在已經有很多人用RPG制作大師在做游戲，其中不缺想法非常好，劇情非常優秀的作品，只不過受限于工具簡陋，做出的游戲沒法登上大雅之堂。
如果有一天，你向電腦要一個角色，要一套場景，AI就會自動給你生成，然后你給出指令，不需要繁瑣的校正就能把這些東西組合起來，就能達到中小型游戲工作室的生產效能。
重要的是你的創意，而不是機械生產。
現在，AIGC這個市場現在還很初級，大部分應用都還在測試階段，沒有大規模應用到創作領域。
這種空白是中國公司彎道超車的機會，也是創作者創造差異迅速建立產能優勢的機會，其中擁有大量的商機。
誰先用上，誰就領先一點。
如果沒把握住機會，沒有在AIGC領域拿到底層標準的主導權，以至于下一個時代還要勉強自己用各種破解漢化版軟件，那只能說是一種悲哀。
是時候，讓下一個版本的游戲規則，發生改變了。
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