内容为王时代，技术成本降低催生越来越多新机会。
4 月 25 日，由中国科技产业智库「甲子光年」主办、上海市信息服务业行业协会支持的「共赴山海 · 2023 甲子引力 X 智能新世代」峰会在上海召开。现场 30 余位嘉宾与数百位科技从业者共同全方位聚焦新一代人工智能，为科技与产业的结合寻找新机会。
在《百花齐放：AIGC 时代，内容世界的破与立》主题圆桌中，硅基智能联合创始人 & 高级副总裁陈莉萍、灵宇智能创始人 & 流利说联合创始人林晖、云舶科技创始人 &CEO 梅嵩、元语智能联合创始人朱雷、金沙江联合资本管理合伙人周奇、元禾原点合伙人 & 南京智子集成电路产业基金合伙人乐金鑫共同探讨了大模型对原有应用生态、商业模式、底层商业逻辑的重塑。
以下是本场圆桌的交流实录，「甲子光年」整理删改：
1.AIGC 的核心是技术还是内容？
乐金鑫（主持人）：第一个问题，从 AIGC 本身来看，它包括两部分，一部分是 AI 底层人工智能技术，另一部分是 GC 也就是它生成的内容。以往内容的生成方式没有这么智能，现在被 AI 所取代。因此，就这样一个转变而言，各位认为未来 AIGC 企业的发展，应该是以技术为本还是以内容为本？
陈莉萍：我们一直是这个行业的参与者，我也分享一下自己的想法。这个问题很难用二分法来解答，很显然，平台经济已经进入到了一个内容为王的时代，科技也成为了一种内容科技。因此内容始终是发展的前提。在 AIGC 这个阶段，我们已经能实现以大规模、低成本的方式来生产内容，但是我们也面临一个问题，那就是不能无限扩张内容，这一点是非常明显的。很多用户都会被优质的内容所打动，比如因为想看《甄嬛传》和《狂飙》而购买平台会员。所以优质的内容本质上是更有价值的。不可否认这仍然是一个内容为王、需要不断产出优质内容的时代。
周奇：我来说一下，AI 是手段，GC 是目的，目的是为了生成内容，如果问最终用户看的是什么，还是看的结果。你是 AI 生成的还是人工生成的，可能没有那么重要，所谓的大模型到底生成的是什么内容，我也是 2016 年开始投人工智能的时候做了很多思考，什么叫人工智能，AI 是一个什么东西？从咱们的发展历史看，AI 跟自然界的三类数据和对象产生了关系：第一个是自然世界，有人类之前就有了自然世界；第二个是人类出现之后，产生的文字图形、视频、货币、宗教等等，这些是人类社会导致产生的内容；第三个是有了计算机和数字世界以后，他们自发产生的内容。
我们今天讲的 AIGC 和 GPT 更多的是第二块内容，人类原来认为自己生产内容很自然，但现在计算机和数字世界跳过了中间的壁垒，来生产人类社会的内容。从广义来讲，我觉得 AIGC 可能不只这一个领域。打个比方，这两年比较火的 ” 可控核聚变 “，在核聚变发生过程当中，有几千上万个流程，这个流程如果让人精确控制的话，是做不到的，怎么办？里面也有模型，通过计算机、数字世界去控制自然界，我认为广义上来讲也是 AIGC，人工智能产生了一种控制的模型，最后来控制整个流程。我可能稍微展开讲了一下，最终还是归于内容。
乐金鑫：周总这个思考很好。想听一下大模型的玩家，你们怎么看这个问题？
朱雷：我可能和陈总的结论不太一样。我认为这个问题要分阶段来看。从长远的角度看，内容肯定非常重要，因为无论是 UGC、PGC 生成的内容，还是 AI 生成的内容，都需要依托于现实场景落地。但就目前的情况而言，无论是国内还是全球，AI 技术相对来说还没有那么成熟，尤其是国内。自 2019 年开始，我们一直关注大模型的发展趋势。目前的判断是，国内的头部企业与 GTP-4 相比差距约 30 个月。因此，如果国内的 AI 企业声称做 AIGC，必须考虑现有能力的边界，要非常清楚表现出色的任务和表现不佳的任务。基于这个基础，我们才有资格可以考虑落实如何将 AIGC 内容应用于实际场景中，以及如何让用户更简单高效使用 AI 生成的内容。所以从短期来看技术本位要更多一些，但从长期的角度来看，我们相信在未来的 5 至 10 年内，通用大模型或专用轻量化的模型肯定可以达到普惠的状态，到那时强调 AIGC 内容的重要性更加合理。
乐金鑫：内容本位与技术本位是不同的视角，针对 AI 的发展，最近有了一些热门讨论，是否需要制定国际公约和责任。商业企业的目的是产生内容，在这一点上大家无需质疑。但如果忽略了技术规则和底层逻辑的讨论，就有可能引发不可控局面。因此，我们需要同时思考发展方向和技术本身。
2. 技术成本降低催生内容机会变化
乐金鑫：在从移动互联网时代到 AGI 时代的跨越过程中，已经发生了一些本质的变化。请嘉宾们结合企业和用户的需求，分享一些关于内容分发和流程上的变化都包括哪些方面？
林晖：在内容的生产和分发过程中，我们需要从两个角度进行考虑。一方面是内容的形态，另一方面是传播的媒介。内容的形态和生产效率是相关的，比如从最早的文本格式到图文再到后来的视频，内容形态的生产效率也是会有所变化的。一旦我们有了内容，我们需要将其匹配到相应的需求上进行传播，这需要供给和需求的匹配。同时，随着平台的变化，传播的媒介也在不断发生变化。从最早的印刷、广播、电视，到互联网，所有这些媒介的变化都会影响到内容本身的形态和传播方式，这里面也有潜在的机会和新的可能性。
如果我们沿着内容形态和传播方式两个维度来看移动互联网，当时的变化就是智能手机的出现，对内容生产效率和便捷性有了很大的提高。想象一下，在智能手机出现之前，生产视频类的内容需要麦克风和摄像头，这需要成本。但是智能手机的出现，使得这种内容的生产可以随时随地，门槛降低了很多。例如在 2012 年我们创业的时候，我们发现学习英语口语是一个很大的痛点，但是智能手机的麦克风使得声音数字化变得容易，这也为我们提供了机会。现在，许多人可以通过智能手机的摄像头成为自己的内容创造者，从而创造短视频等内容，这也是一个很大的机会。现在我们看到的 AI 技术进步，也会对内容生产和媒介产生很大的变化。
AIGC 和 AGI 无疑可以提高内容生产的效率，但是 AIGC 在内容生产的质量可控性等方面仍有改进空间。此外，从内容形态角度来看，除了文本、音频、图像、视频等传统内容形态之外，以 ChatGPT 为代表的人工智能交互形式中的互动内容和对话内容等也成为一种相对较新的内容形态。随着生产门槛的降低，这一新形态也将带来更加广泛的机会。虽然传播媒介并未发生本质变化，仍然以移动设备和 PC 等为主，但随着 AGI 和智能体的不断发展，可能会出现更多集成智能体的媒介形式，这将为内容传递带来更多想象空间。
梅嵩：我认为，从传统的内容制作到现在的 AIGC 时代，最大的特点就是内容的生产和提供方式发生了变化。主要是由于 AI 制作内容的效率大大提高。例如，在从事游戏行业时，以前游戏的内容生产肯定是 PGC 生产，需要巨大的策划、编程等工作量，研发成本也是很高的。而在后来的动画制作阶段，如果要做实时的动画，可能需要购买昂贵的硬件设备才能进行动捕。这些动捕设备的成本从几万到几百万不等。但是，随着 AI 技术的提高，比如我们公司在 2017 年研发的 AI 动捕技术，可以通过普通摄像头采集到视频图片，不仅可以捕捉到动作，而且门槛也变得非常低了。
在 2021 年年底到现在的一年多时间里，我们发布了一款名为 ” 小 K 直播姬 ” 的实时动捕直播工具。现在，这个工具已经吸引了超过 40 万个主播用户。在以前，如果想要卖出 40 万套硬件动捕设备，才可能有这么多虚拟主播。但是，很显然这个市场在过去一年里并没有那么大的接受度。包括现在在图片领域，AIGC 的图片，如果纯 AIGC 或 AGC 产生的内容可能还不够好，不够符合市场需求，但是它们对 UGC 的内容产生了非常大的帮助。
此外，我认为在内容供给方面会有突破性进展，虽然分发方式可能会有所变化，目前为止，我们还没有看到实际效果，但一旦开始启动，未来可能会出现新的内容分发机会。抖音是怎么起来的呢？只需要使用手机和易于操作的视频编辑工具，就可以制作出短视频，门槛并不高。但是如果加入了 AI 技术，视频制作的门槛会进一步降低，视频质量也会提高。这意味着，从几秒的短视频到几分钟，甚至 10 分钟以上的中长视频，用户生成的内容将会更多样化。我们不知道新的分发方式是否会诞生，但这一切都让人充满期待。
陈莉萍：从移动互联网到 AIGC 时代，我们所面临的问题本质上是交互入口的改变。当交互方式发生改变时，入口也会随之发生变化，我们相信这种交互方式的改变会改变未来的交易模式。虽然我们在移动互联网上的连接方式大多数是工具式的连接，通过在不同的电商平台比价和选择来获取我们需要的信息，并进行自主式的服务。比如，我们经常向身边的专业人士或者专家询问建议。比如，今天想吃素食了，我们可以请教营养师或者美食家，是否有好的推荐？专家会给我们提供菜单，并当我们提出可能需要调整的意见时，专家们会再次提供更新的菜单，并进一步推荐适合的餐厅。
随着 AIGC 的出现，我们会逐渐从与身边的专家沟通，转变为与 AI 进行沟通。这种交互方式的改变将会导致 AI 越来越了解我们，产生情感连接。当我们依赖这种情感连接时，很多产品将会被重构，商业模式也将会改变。因此，在许多视频电商中，我们可以看到从图文电商到视频电商的转变，这种转变其实也是从货架电商到情感电商的转变，即信任电商。基于对某个主播的信任和情感连接，我们会购买一件商品，因为在他的直播间购买是建立在信任和情感连接的基础上的，而不仅仅是商品的定价和批发属性。
乐金鑫：各位企业家分享的内容相当宝贵。随着生产效率的提高，内容生成从以前大量依赖于硬件和重资本投入的制作方式转变为更多柔性的方式。这些改变不仅可以通过平台化和更广泛的传递方式实现更好的价值传递，还能够在情感连接层面体现价值，最终实现价值传递和分发的改变。
当谈到产品本身时，我们不得不聊到 OpenAI，OpenAI 给我们提供了一个很好的研究范本。让我们看到一个好的超级 APP 与数据的临界点是完全打通的。在 AGI 这样的底层上，不知道企业家和投资人对未来超级入口或应用的想象是什么样的？你们认为什么样的场景或产品可以驱动数据飞轮实现快速增长？
周奇：我先讲一下我的想法，刚刚讲到的跟数据、数字世界的交互方式有没有可能会发生变化，或者虚拟人是不是会变成互联网的一个入口。我想有两个方向讲一下：一个是现在互联网的用户数量或者饱和度已经极近饱和，有数据说中国网民是 10.67 亿，中国移动互联网网民是 10.65 亿，属于误差范围内，基本全是移动互联网的用户，现在移动互联网每天的时长超过 6.3 个小时，基本时间全部被占满了。所以现在不是内容不够的时代，而是内容过剩的时代，这是我想讲的第一个。
第二个是投资人经常会讲的终极思维，所谓终极思维就是未来和数字世界怎么交互，我们是通过手机看，还是用 AR、VR 眼镜看，我觉得都不是。第一步应该是我的代理人帮助我看，我不需要了解那么多信息，代理人要帮我收集整理信息，并且告诉我浏览信息的时间；下一步，我觉得更夸张更加科幻的就是脑机接口，我们说人类发展了之后就是 AI 发展，AI 很恐怖是信息拷贝成本是 0，而人类是要花时间和精力去反复学习的。但如果打通脑机接口，信息直接通过脑机接口输入进去，这种新的所谓的交互模式，我觉得是终极的。
另外，大家都知道，GPT 很厉害，人类在训练它，我问它一个问题，他就寻找答案，找到答案后也就进行了学习。但我一直在思考的问题是，人最厉害的一点在哪里，像我们学习也是一样，我们不是为了回答问题而存在的，人类存在是为了问问题而存在的，能问问题才算是学好。所以 GPT 是什么时候能自己问问题，自己问问题自己回答就牛了，这时候很有可能人类打不过人家了。谢谢！
乐金鑫：超级应用入口。说的特别好。我觉得创业者还是比较落地的。因为周总刚刚提到了核聚变和脑机接口，这让我想起了我去年做的事情。对于超级 APP 或者超级应用这个话题，我们需要关注内容呈现和信息传递，周总也提到了一个很好的点：什么时候我们能够真正看到智能涌现。这个问题的技术层面可以交给专业人士，但是对于我们企业家来说，如何在面对甲方的要求时提供高质量的产品并且获得微薄的利润是非常不易的。
3.AI是否会影响企业内部管理与外部协同？
乐金鑫：接下来我们想探讨另一个话题。内容是人与人之间的交互。在 AIGC 时代，对于企业内部的管理、以及企业间的业务协作，是否会有哪些新的不同？AI的出现是否会对协同提出更高的要求？可以从企业内部与外部两个视角来看。
朱雷：先看企业内部，企业内部的语言模型、多模态大模型甚至代理智能体的发展都会对企业的组织架构造成强烈冲击。我们斗胆预测，未来许多部门和岗位都将消失。以大模型为例，原本小模型只能解决一个单点的任务，而大模型可处理数百个不同的任务。同样地，原本一个岗位只能做一个任务，现在可能 AI 的加持可以让一个部门完成原来多个部门的任务。因此，企业组织架构将会因 AI 的加持而做出调整，并且变得更加简洁。
另外，针对企业与企业协同的问题，钉钉推出的斜杠 AI 功能可以被视为未来企业协同的缩影和雏形。企业在意向合作前期就可以通过 AI 加持提高协同的生产力和效率，而在合作后，AI 的加持可以应用到企业各个业务的推进和办公协同中。对于企业之间的协同，AI 智能体自动化将成为越来越重要的事情。
乐金鑫：对于我们所做的底层大模型来说，这个问题相对较为简单，因为我们的生态比较开放。但对于更偏向上层应用的企业而言，我不知道各位企业家们如何看待这个问题。你们是如何考虑和其他跨业合作的，是主动协同还是被协同？在开发这个API时，你们又会有怎样的考虑呢？
梅嵩：在我看来，对于上层应用来说，AIGC 的技术在具体行业中的应用还需要根据实际情况进行适配。以我们公司正在进行的小 K 绘图为例，它是面向 AI 图片生成领域的，我们在垂直行业上选择了游戏和电商两个方向。虽然很多人认为 AI 绘图可以替代游戏行业的原画师和电商行业的设计师，但实际情况并非如此。举个游戏行业的例子，使用开源的 AI 绘图大模型只能做到 10-20% 的 2D 图片素材，这对美术原画的游戏生产素材的帮助非常有限。对于美术行业的工作流程来说，原画开始从概念设计到角色上色再到最后的动画制作等等流程都需要 AI 做适应性。因此，我们需要针对垂直行业具体做出适应性的协调工作，这是一个需要投入大量工作量的过程，并不是一件简单的事情。因此，我觉得我们需要更加深入地研究和了解每个垂直行业的具体需求，并根据需求进行相应的调整。
陈莉萍：由于新公司和新物种的出现，这对我们来说是一个挑战。以前的公司在发展过程中，规模通常是越来越大，但现在情况却逐渐变小，变得越来越敏捷。过去我们需要了解客户的痛点，在行业竞争中建立自身的护城河和优势，但随着AI技术和大模型技术的发展，我们必须数字化，超越以往用人来衡量的方法，转而使用更智能、更先进的方式。如果企业没有能力进行数字化，就可能一直处于相对低效的阶段，需要员工行为数据化、信息流程化和资本化等过程。因此，每个企业都需要构建一个超级大脑，企业之间也需要高水平的数字化交流，而不再限于不确定的碳基连接。
4.AI如何影响未来元宇宙发展？
乐金鑫：观察到今天在座的各位企业家，可以说从整个公司成立和发展伴随着元宇宙风口的兴起。AI 技术能够为数字化产业赋能，但反过来看，元宇宙的兴起也不是没有先例。以往元宇宙的特点让人有点虚无缥缈，缺乏实质内容。如今，伴随着 AI 技术的发展，大家对元宇宙产业的发展有何看法？能否借助 AI、AGI 技术为元宇宙注入更多具有实质意义的内容？
梅嵩：我认为 AIGC 对于元宇宙的内容制作有很大的推动作用，但是我认为这不一定是元宇宙最核心的问题。元宇宙的核心问题是，你在现在或未来创造的应用或场景相对于现有应用场景的优势和优化在哪里。例如在元宇宙中娱乐比玩游戏或看视频更有乐趣，在元宇宙中开会比现有软件更方便有效。在元宇宙中做电商可能比现有网页购物更便捷。然而，这个核心在于你的升级的地方，这需要不断地提升。我们不能认为 3D 一定比 2D 更强，因为游戏也是 3D 的世界，VR 和 AR 也是 3D 技术。我认为 AI 会对元宇宙的生产起帮助作用，但 AI 也同样会对其他产业产生帮助。因此，我们的重点还是要找到自己的优势和升级的方向。
周奇：我也再补充一下，问题的浅台词是现在 AIGC 那么火，里面有没有水分和泡沫，我也在思考这个问题。前两年参加了有个叫 ” 超自动化 “，内容没有特别大的变化，今天也看了整个论坛，很多在座的跟大模型没什么关系，但是很多人在讲大模型，就跟过去几年人人都说自己是大数据公司，问有多少数据，大概 10 万用户，这根本称不上大数据。什么称得上是大数据呢，去美国上市 100 万用户起，这我觉得是一个 Line 可以评估一下。今天我们在座的绝大多数人用的模型称不上是大模型，所以我觉得在我们氛围非常好的情况下也得泼一下冷水，每个创业公司得想清楚到底我的商业模式是什么，我在做的事是不是真正能够落地的事，而不是蹭这样的流量。
乐金鑫：今天的讨论主题是关于内容，我们从之前讨论的技术和定位的角度，到今天企业内部产品制造、以及企业对外的整个客户和供应链的价值连接的讨论。我们回顾今天的讨论，每个人的观点不同，而且时代角度也不同。我认为《黑镜》中分享的一句话很棒，即真正以内容为王的时代，我们需要创造具有标签化、差异化的可识别性内容，这样的内容本身就可以产生传递价值。如果你能够生产一些值得在朋友圈分享的东西，那一定会带来价值。在创造有差异化价值的过程中，我们应该怎么样合理地利用 AI 和 AGI，特别是超级 APP 的应用，这个问题我们今天没有讨论。我个人持乐观态度，相信 AI 技术的迭代和发展，以及按照逻辑涌现的方式，在很多应用生产的场景中，我们的价值链条可能会被重塑。我鼓励各位投资者在更多、更大的场景里，如何创造更多的价值。非常感谢大家！
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