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    妙鴨爆火二十天:AIGC應用如何加筑壁壘?

    2023年08月08日 10:05:08 來源:光錐智能

      文|郝鑫

      對標海外,中國狂補AI Infra落下的課,但在應用層,中國速度并不慢。

      去年底,海外頭像軟件Lensa.AI火爆全球,今年7月上旬美國老照片修復軟件Remini下載量霸榜美國地區。

      據Sensor Tower《2023年AI應用市場洞察》數據顯示,上半年Al+圖像應用市場繁榮發展,相關應用超過150余款,下載量突破1億次。

      承接這波應用浪潮,中國首款AIGC現象級應用出現得比預想中更快。

      7月下旬,妙鴨相機橫空出世,上線當日,“妙鴨相機”一詞整體指數日環比增幅40325%,微信指數熱度飆升至1800萬以上,短短兩周便霸屏朋友圈,其迅猛速度遠超妙鴨產品負責人張月光的預期之外。

      一石激起千層浪,仿佛只是一夜間,千千萬萬個“妙鴨”冒出來了。光錐智能在蘋果應用商店里搜索妙鴨時,就出現了“美鴨”、“StyleArt相機”、“臉貓”等五花八門的產品。

      美顏照相賽道的老牌公司也按捺不住,光速上新B612上線“咔嘰AI”選項,支持用戶在線生成童年照、證件照、寵物寫真照;美圖秀秀推出“AI繪畫、AI設計、AI視頻”等功能;一甜相機上線“AI打光”圖片編輯功能,黃油相機上線AI頭像制作功能等等。

      AI+圖像又為如火如荼的AIGC事業添了一把火,上線即付費的模式,更是讓一眾SaaS公司重新燃起了希望。

      但這些AIGC應用的熱度就像龍卷風,來得快、去得也快。海外Lensa.AI等應用的平均熱度生命周期是兩周,妙鴨上線僅一周時熱度就出現了下降。

      曇花一現過后,什么才是“妙鴨們”的生存之道?

      一夜爆火后,

      避免只剩一地“鴨毛”

      “妙鴨們”的誕生,正處于AIGC應用大規模爆發的前夕。

      “對比互聯網,現在的AI剛剛進入撥號上網階段。”張月光在上周北京的一個小型的媒體溝通會上認為,AIGC還非常早期。

      而“妙鴨們”之所以在這個節點密集上線,也是因為經歷了半年的爆火,AIGC應用開發已經推進到“最后一公里”。

      不久之前,大模型應用部署剛剛成為了新的方向和機會。AI工具鏈LangChain發布了大模型應用開發平臺LangSmith,OpenAI 的首位風險投資人Vinod Khosla新投了一個做AGI操作系統的華人團隊。

      雖然“萬事俱備”,但應用層的成熟,仍然需要時間的淬煉。對比十年前的移動互聯網,最優秀的應用層公司要到2-4年后才出現,AIGC階段時間或許會更短,但在這之前,都是機會窗口期。

      嗅到機會的張月光,在今年1、2月份的時候產生了做AI產品的想法,在還沒有樹立明確商業目標的情況下,就和五、六個同學組成了興趣小組,開始了產品的研發。

      “3月份時,我們正式確定了‘寫實人像’的垂直研究切口”,張月光向光錐智能解釋稱,選擇這個方向,主要有兩方面原因:一方面是其自身曾經做過相冊類產品,在產品研發過程中他發現用戶相冊中70%都是人像,因而有很大的待挖掘價值;另一方面,諸如Midjourney這類AI生成圖片的產品,對于算法的要求非常高,相比之下做寫實人像反而資源占用的不多,也更好落地。

      在潛心打磨了3-4個月后,到6月底時,妙鴨面向用戶開啟了為期兩周的內測,“內測期間,妙鴨的使用人數就達到了1萬人左右,邀請碼一碼難求。用戶反饋和評價都很正向,達到了90分以上”,張月光道。

      7月17日,妙鴨全面上線,一度沖上各種熱搜。

      原本只是作為阿里大文娛邁進AIGC投石問路的產品,可沒想到誤打誤撞地踩上了第一波應用爆發的風口,爆火程度遠超團隊預期,甚至形成了強大的“妙鴨效應”。

      “從沒想過要替代海馬體和天真藍”,上線后,張月光和其團隊更加明晰了妙鴨的用戶市場,那就是覆蓋攝影實體所觸達不到的下沉城市和欠發達地區的用戶。張月光認為,這些難以接觸到線下攝影拍照服務的用戶同樣有追求美的訴求,妙鴨則可以利用自身優勢盡可能地實現覆蓋。

      火得猝不及防,冷卻的速度也令人詫異。微信指數顯示,“妙鴨相機”一詞指數值在7月25日到達高峰后開始回落,雖然之后偶有小高峰,但現已基本跌至低谷水平,僅從指數熱度來看,妙鴨的熱度也僅維持了一周多而已。

      成本低、效率高、需求市場明確、效果回饋迅速、商業模式可被驗證,綜合以上種種考量,面向C端的AI+圖像成為最先被瞄準的賽道。但是,這類產品過于“輕薄”,技術門檻較低。

      海外Lensa等產品在技術上普遍采用開源模型,其中主要使用了主流的Lora、ControlNet、Stable Diffusion(擴散模型)等模型,國內公司大概率也是如此。

      開源模型的弊端在于可控性較差且容易被復制,這就極其容易引發安全、隱私和同質化等問題,在這種情況下,數據才是靈魂和唯一壁壘,如果缺乏大量的行業數據進行灌溉和反饋,其開發出的產品則與空殼無異。

      妙鴨的成功也不在于技術壁壘優勢,更體現在對客戶需求的精準把握和對產品效果的精細打磨,用即刻上一位資深產品設計師的話來總結,“自己利用SD(擴散模型)把圖做得漂亮是一回事,但要把成品做到90分的效果就會變得十分復雜。”

      現階段,市面上的大多數產品還亟待優化,少則排隊幾十分鐘,多則等待十幾個小時,用戶體驗沒有得到質的提升,生成出的照片可利用率也不高,究其根本是首批爆火的AIGC應用產品目前還不能為用戶創造出更多的額外價值。

      所以,盡管AI+圖像這個賽道很垂直,但很多投資人卻并不看好,剛需性不強、既不通又不精,更重要的是一旦Midjourney等強壁壘公司下場,將會對初創公司造成毀滅性的打擊。

      第一批AIGC公司已經開始紛紛倒下,站在風口浪尖的“妙鴨們”也在思考,一夜爆火后,如何避免一地“鴨毛”,構建起新的護城河?

      AIGC應用,

      如何構筑護城河?

      “9.9元,買不了吃虧,買不了上當。”

      經過了互聯網時代的付費教育,這屆AIGC產品趕上了用戶愿意“花小錢嘗鮮”的好時候。

      光錐智能在體驗各種AI圖像產品過程中發現,盡管各家生成照片的效果參差不齊,但基本所有的產品都摒棄了互聯網時代免費的策略,一上來就直接收費。

      妙鴨的收費模式是9.9元生成數字分身,挑選模板后生成照片,用戶如需下載則要另外付費。此外,市面上還存在按照生成時長收費方式,等待時間越短,付費越高;按照用戶會員制收費,分為包周和包年;按照次數收費,每次生成照片都會扣除相應的費用。

      張月光向光錐智能透露,“9.9元是綜合內部測算和參考用戶傳播心智理解程度,而得出的結果。目前,成本還處于可控范圍”。

      “AIGC時代的產品,如果第一天收不到用戶錢,就永遠收不到用戶錢。”張月光認為,用戶是否肯付費,也是產品的試金石。

      張月光解釋稱,如果把互聯網業務抽象出來看,本質上都是一種信息流通和渠道生意,開始是免費的渠道,后面逐漸增加抽傭或者其他方式,實現二次變現。“而AI時代本質上改變的不是渠道,改變的是工廠,AI本身是工廠,工廠是生產貨品的。如果第一天生產貨品賣不到錢,以后也賣不到錢,這就是為什么把商業化前置的原因,好的AI產品第一天就能讓用戶嘗鮮。”

      但對于AIGC產品來講,真正的痛點在于,如何讓用戶持續付費?

      這需要AIGC產品,從流量明星,走向實力派。于是,“如何加厚產品壁壘?”成為“妙鴨們”新的思考。

      光錐智能獲悉,張月光確定了兩個發展方向:

      一是明確定位做“攝影美學服務”產品,區別于市面上更常見、更“玩具化”的換臉特效應用,走“服務”路線,去滿足那些很難去線下體驗寫真服務的用戶需求。

      數據顯示,海馬體的平均客單價為350-400元,天真藍的平均客單價為300元,且其用戶大部分為一二線城市的女性。以此為參考標準,的確還有大量未被覆蓋的三四線用戶人群。此外,三四線的城市中一組大頭貼25元16張,不用排隊,還可以隨意DIY。

      實用主義的路線有可取之處,也能從一定程度上避免曇花一現。但張月光多次在會上強調“產品只做到像”,這意味著妙鴨生成的照片離本人總會有差距,在證件照等標準較高的場景能不能落地使用,在下沉市場中能不能培養起用戶消費習慣,目前還要等待市場檢驗。

      二是產品“生態化”,上線妙鴨的B端工作站,邀請行業里對AI和相關技術比較了解的設計師來做模版制作內測,通過ToB端與創作者展開合作,來為ToC產品做生態補充。

      目前妙鴨一共上線了49套不同風格的模板,雖然從數量上遠超其他同類產品,但受制于輕量化體驗、所見即所得的特性,想要滿足海量客戶的個性化需求還遠遠不夠。

      參考互聯網的PGC模式,專業創作者的參與可以幫助提升產品的質量,吸引新的用戶群體。例如抖音通過激勵專業內容創作者,開發出更多高效的工具,生態內容做厚后,流量也越來越大,妙鴨通過打通B端和C端,也將有望打破模板的限制,進一步提高用戶的復購率。

      另一個角度來看,相較于C端,無論國內外,B端AIGC產品的商業模式更加清晰,能夠產生的商業價值也更大。例如網易伏羲推出了面向創意設計行業的眾包服務平臺——有靈眾包,該平臺的設計資源一面可以賦能網易的游戲開發,另一面還能連接企業和設計師,打包提供B端的解決方案,為其創造更多的營收。

      國外Stability AI還在早期階段就開源了擴散模型,如今已經更新到了Stable Diffusion XL 1.0版本。得益于開源和全世界頂尖技術人員的參與,Stability AI自身的模型訓練效果突飛猛進,目前也只有Midjourney、OpenAI的DALL-E 2能夠與之一較高下,最新版本的開源模型更是被業界稱為“當前圖像生成領域最好的開源模型”,其技術壁壘也在開源的過程中越來越厚。

      雖然目前,妙鴨并沒有明確面向B端開發解決方案的意圖,但綜合海內外的產品情況和技術發展趨勢來看,這樣的道路,或許才是“妙鴨們”真金白銀的商業歸宿。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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