一

GPT和Dall-E之上，创业公司需要训练一个OpenAI无法复制的专门聊天机器人。或者考虑GPT-J等。并且为特定人群训练特定数据集，这可能是未来的出路。

生成式人工智能席卷了大公司和创业公司。美国方面：

(相关资料图)

Open AI发布了迄今为止最先进的语言模型GPT-4；

谷歌宣布了Workspace中的AI功能，涉及Gmail、Docs、Sheets和Slides；

微软宣布了Microsoft 365的copilot ，涉及到Docs、Excel和PowerPoint；

谷歌发布了Bard，与ChatGPT竞争；

Open AI几乎连续发布了ChatGPT插件。

二

首先说两家美国公司。

第一家，ContentBot.ai是一个构建在OpenAI技术之上的内容自动化工具，在ChatGPT问世之后失去了客户和收入，其创始人公开宣布将不得不转变其产品。

第二家，Jasper AI，在GPT之上构建的文案创作初创公司的创始人在今年10月宣布获得了1.25亿美元的融资，估值为15亿美元，但是在12月，OpenAI发布了ChatGPT。

Jasper AI提供了和OpenAI足够相媲美的功能，而且免费，但仍然无法阻止其线上流量下滑。根据数据提供商SEMRush的数据，流量下滑一半。

Jasper AI因为有足够的资金和知名度，因此有时间开发和销售自己的转悠技术，目前它正在整合其他AI模型以减少对GPT的依赖。

GPT-J是EleutherAI主导，2023年1月，EleutherAI正式注册为非营利研究机构，这个组织被视为OpenAI的开源版本以打破OpenAI的垄断。

三

这两家公司的例子是说，当所有应用都需要以AI为轴重新做一遍的时候，创业公司如何保持自己的独特产品功能？在产品上如何不雷同？以及如何保持收费？

今早我看了一篇文章，作者是Ben Parr，他是一位前媒体人，后在AI领域创业，同时是专注在AI领域的作家。

他提出了一个视角以及例子和建议，创业公司如何不要在这波OpenAI的浪潮下阵亡。

也就是说，不以AI为轴心改变自己的产品和商业模式，未来必死。但是加入AI之后，如何思考公司？

Parr的提醒是，公司一定要更加专注服务于你所服务的客户，拥有更加垂直的数据。这是唯一的道路。

“务必做特定垂直领域的专门人工智能。”

“pecialized AI for specific verticals”

四

与其他热门技术不同，生成式人工智能已经与大众的日常融合。足够好用、简单，且用起来很好玩。我认为这种产品调性是ChatGPT能够快速起量的原因。当然，ChatGPT是一个包裹在这种好玩、简单，像搜索一样产品背后的大模型，并不是一个简单的前端交互产品。

接入OpenAI成为一些创业公司目前转变产品或者用户量的可能性，也意味着你必须占领的技术高位。

另一方面，AI在一个月之间成为普惠功能，开发人员不需要拥有大型语言模型和机器学习经验，企业不需要雇佣大量AI工程师，只需要通过OpenAI应用程序编程接口发送指令或提示就可以生成结果，甚至在几个小时内启动AI。

OpenAI的两个最流行的技术GPT和Dall-E之上，已经接入了大量应用程序和创业公司。OpenAI也在投资相关生态内的企业。对此，惶恐的不仅仅是尚未接入AI的创业公司，即便是巨大的Google，也在被颠覆，Bard目前在功能上逊色于OpenAI。

这很正常。

五

回到创业公司的产品上。

如果想抓住AI成为独角兽，而不是沦为OpenAI的“死侍军团”，需要极其谨慎地将生成式人工智能，也就是国内流行的“AIGC”和业务模型结合。

OpenAI的技术功能很强大，你用不用它，你的竞争对手都会用它。而OpenAI自己也会发展用户。

Parr的观点是：对抗“平台风险”的关键是，思考如何构建一个产品，OpenAI这种平台本身是压根就不会构建的。

“这个时候找准产品的核心刚需点，且这个点是基于产品本身的用户基础，基于产品原本的优势，并且不太会被他人愿意去做的功能点。”

机会在于：“不要试图为所有人构建生成式AI工具。为有特殊需求的垂直领域构建。”这一点是建立一个强大、可靠、持久的产品，而不是在这一轮AI应用中消失的前提。

Parr举两个例子：

ChatGPT可以提供基本的诊断，但没有集成到医院的许多系统中，也没有数百万临床数据点的数据。任何医疗技术都有隐私性要求。

OpenAI永远不可能构建医院可能需要的所有集成、数据点和监管功能。这为专注于医疗的初创公司创造了机会。

GitHub的Copilot产品是另一个例子，它专注于特定的人群——为开发者提供工具。

Jan一位软件工程师的评论也有启发：

比如把CoreML模型下载下来，安装在设备本身上，可以离线使用，这不会因为OpenAI响应时间过慢而影响用户体验。

总结下：

（1）需要专用的、小众的数据集训练模型。使用ChatGPT无法访问的数据库来训练。这使得将你公司的结果与ChatGPT的结果有所区分。结果将是一个OpenAI永远无法复制的专门聊天机器人。

（2）专注于特定垂直领域的产品。比如为健康、育儿、法律和政府等领域的人们提供服务，提供专门的数据、接口、合规能力、集成和营销，大型面向公众的人工智能平台无法提供这些。

六

我这篇文章写得很浅，我也并不清晰地了解目前中国创业公司中，有谁在场景上做得足够有壁垒，这一切才刚刚开始。

但想提出一个问题。以及给出一个我的认知是：用户最终的选择，是取决于他们信任谁。对于功能的稳定性是信任的一个关键，这是这一轮我为Notion而不是ChatGPT plus付费的关键因素。

实际上，对于AI的平台风险也并不是首次出现。Shopify、iOS应用商店与创业应用的关系，很多产品人已经体会到的。

未来，产品的交互好坏，功能操作上如何融入AI，这一点是在Notion的产品设计中，我也体会得到的关键。此前，我认为英语不太好的人群可能会无法用好Notion，现在我收回这一论断，我觉得Notion在写作AI上如果走得足够深入，可以帮助用户一起穿透产品使用的语言关，对于生产力的提升已经可以用魔力来形容。但是我对Notion的期待是，它需要比ChatGPT好十倍。

七

最后我的感受，也许我们还来不及思考如何在OpenAI下保护已经共享到这个平台之上的数据，但至少我们先思考下，自己公司的产品未来聚焦在哪一种垂直的数据和用户上。用户即数据。

当下拥有海量用户的产品，我也认为，你已经拥有了一座金山，千万不要忽略你的用户。OpenAI不是创业公司做AI的起点，你已经拥有的用户才是金山。