大模型的春风,吹乱了内容平台们的心。
作为“被革命”的第一梯队,内容平台们跃跃欲试,欲抢占时间窗口。
5月6日,小红书被曝开始筹备大模型团队;4月上线了一款主打AI绘画功能的创作应用;
(资料图片仅供参考)
4月13日,知乎抢发“知海图AI”中文大模型,将其运用进知乎热榜,上线“热榜摘要”新功能并开启内测;
3月24日,快手MMU自然语言处理中心、音频中心负责人张富峥曾在某次公开活动上透露,快手也在搭建大模型,已在短视频创作、广告创意、电商直播、虚拟偶像、剧本创作等场景落地了AIGC解决方案。
2月,字节跳动被曝在大模型上已有所布局,分别在语言和图像两种模态上发力,探索方向主要为与搜索、广告等下游业务相结合。
至此,包括内容问答、短图文、短视频等主流内容形式在内的平台们,都加入了滚滚大模型制造大军中。
不过,和百度、阿里、华为“高端局”不同,内容平台们似乎更现实,想要借大模型的东风,打造自己的“第二春”。
在上一个百花齐放的时代,不同内容平台们有着各自的特点,但随着小红书做短图文、快手做视频直播、知乎做长图文,内容平台们从个性鲜明走向“泯然众人矣”。
同时,即便内容形式不同,但各家都面临着同样的商业化困境。
小红书困于商业化难闭环,“站内种草,站外拔草”,平台“片叶不沾身”;知乎尽管付费会员收入上涨,但难抵广告收入下滑、营业成本和费用高昂,处于常年亏损中,2022年净亏损同比扩大21.5%;即使是有明确闭环的抖音、快手,也一直处于竞争激烈胶着的直播电商战中,其中快手2022年净亏损仍高达136.9亿元。
降本增效,则是平台们解困的方法之一。不与大厂比拼“模型商业化”,这波小巨头的AI探路,核心目的还是反哺业务增长以及商业化加速。
对内卷上天的内容平台来说,大模型能否成为商业化的解药?为其创造新的增量?
虽然内容平台皆欲下场做大模型,但是各家有各家的算盘。
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知乎上线“热榜摘要”功能,在每一个热门话题下,AI可以帮助用户高效地提SJMHhYDue取总结出知乎社区的高质量回答,以此来提升用户获取信息的效率。但现在的功能,还无法直接回答用户问题,提供更多增量信息。
小红书新上线的“Trik AI”创作空间,支持用户上传自己照片,生成动漫等艺术创意图片。但与现在大火的Midjourney文生图软件还不一样,小红书AI绘画仍需要用户提供图片,作为模板进行二次创作,这样的功能更多地停留在AI1.0阶段。
快手则以“短视频”为核心,延伸出AI视频剪辑创作、音乐创作、表情制作等功能。此外,针对主播、电商、招聘企业专业性不强的痛点,快手提供了虚拟人解决方案,只要只需输入文字,便可生成口型精确、动作表情丰富的24小时主播。
不过,上面提到的还只是内容平台增加的一些“AIGC新功能”,距离成熟的产品还很远。就现阶段而言,AI和内容的结合相当初级,内容生成环节仍然是小学生水平,甚至有些产品连简单的AI捏合都没做到。
不过,由于内容形式、内容生产方式以及数据类型的不同,在做大模型上,种子不同,成长出的优劣势也不同。
知乎创始人、董事长兼CEO周源所言:“知乎以问答为基础的讨论场景是天然的应用场景,构成了独一无二的专有数据。”
简单的说,知乎的优势在于数据类型的特殊性,更加适合中文语料下大模型训练。
首先,这些点对点数据从形式上就十分契合大模型输入、输出的训练方式,这将能大幅度提升训练效率。其次,更加专业的用户和问答数据,意味着知乎大模型也能进一步从效果上提升准确性。
知乎PUGC的运营模式为其积累了海量、优质的数据。截至2022年第四季度末,知乎社区上的累计内容达6.5亿条,其中包括5.1亿条问答,且微软New Bing将知乎独家作为中文语料的补充。
反观小红书,在“输入”阶段并没有知乎的数据质量,但优势在于笔记内容结构化,方便大模型进行套路的学习和输出。
在小红书“WILL商业大会2023”上公布,通过将笔记、用户行为数据结构化,小红书识别了26万的属性词、600万+的昵称词、700万+的情感描述词。
小红书可拆解、规律化的平台属性,成为一部分人利用ChatGPT打造爆款文案的最大倚靠。有网友将小红书营销文案从封面、标题、排版做了一一拆解,并形成了模式化的公式,只要进行小小的调教,即使偶尔“胡言乱语”的ChatGPT也能写出一手小红书文案。
现阶段,“模式化、套路化”对大模型来说绝非贬义词,这代表着机器能快速学习并精准地理解人的需求,提升人的生产效率。
不过,无论是知乎还是小红书,仍然是相对严肃的内容环境,现阶段大模型的准确性,很难进行实际应用,而快手的优势便在于平台属性娱乐化,给予了大模型一定的试错空间。
据透露信息来看,快手大模型主要由两部分功能组成,一类是类似Midjourney文生图功能,一类是类似ChatGPT对话式AI工具。js
尽管快手称,“语言描述的精准度不及Midjourney”,但相较于极度追求专业化的Midjourney,以UGC为主的快手本身对大模型的要求就不那么高。
天壹资本杨臻向光锥智能表示:“AIGC在C端偏娱乐性质的平台更有发展空间,不用那么严肃,生成式的结果即使出错也没关系。”
正是如此,快手大模型才能从一定程度上不那么受AI“胡说八道”的弊病的限制。对比其他内容平台,在做大模型上和AIGC应用时更加激进,步子迈得更大。
相比之下,由于生态模式的不同,国外内容平台并没有自研大模型,而是搭上了ChatGPT的快车快速落地应用。不过无论是Snapchat还是Instagram,智能化程度与国内水平相差并不多,也没有进入商业化阶段。这也侧面证明了,大模型的能力固然是比拼的赛点,但具体的场景和落地应用,更是关键点。
国内各家内容平台上线的新功能看似毫不相干,但光锥智能通过梳理发现,他们在AI方面的尝试集中在对内容产业链条各环节的优化,涵盖了内容推荐、内容分发、内容变现等,而这本身就是最激烈的战场。
通过整理后我们发现,各平台的AI改造环节都与变现直接相关,这背后也折射出平台们的商业化困境。
无论国内外,AIGC应用都仍处于早期,商业化仍未真正到来。当下,技术对内容平台的增益,主要还是表现在降本增效上。
在内容产业链条上,内容生产环节负担是最重的。据国海证券AIGC行业报告显示,2022年国内短视频内容成本达152.8亿元,网络直播内容成本达968.3亿元。
但也恰恰在内容生产领域,AI可介入的深度也是最广的。报告显示,短视频领域AI辅助制作比例达40%,网络直播领域AI辅助制作比例达35%。这意味着,一旦AIGC技术大规模落地,内容平台降本效果将实现质的飞跃。
同时,多名百大UP主反映,内容创作中团队协作渐成趋势,但也带来了人力管理成本的增高。
AI的本质是替代人,实现高效工作,对内容创作者和平台的降本也体现在降低人的成本编程上。
一家医疗器械公司直播团队负责人对媒体提到:“一个主播平均月薪两万元,一年也要24万元。一个AI主播定制费用8000元,一年系统使用费8万多元,可以省下来10多万元。二十个主播,一年就可以节省200万元。”
虚拟主播,真正的“007”劳模,远比真人更能卷,甚至更便宜。
而在去年,这些虚拟人的技术成本还相当高昂。以柳夜熙为例,其一个短视频制作费就高达百万元,虚拟偶像单曲的制作成本高达200万元。但进入2022年后,百度数字人与机器人业务负责人李士岩表示,虚拟人的成本自2021年以来下降约80%。三维虚拟人每年费用约10万元人民币,二维虚拟人约2万元。
增效则体现在用户创作门槛的降低、用户体验的提高。
以“一键成片”功能为例,据快手张富峥介绍,该功能日均消费量超4.5亿,文案成片日均作品消费量超4000万,正是因为有了AI,才大幅度提升了用户剪辑视频的效率。
而抖音也早在2021年就在剪映上线了“图文成片”功能,输入一段文字,软件智能匹配图片素材、添加字幕、旁白和音乐,自动生成视频。近日,抖音虽然没有公开发布跟AI相关的功能,但“一键成片”的能力也大有提升。
AI对内容平台用户粘性的提升也是显著的。Meta扎克伯格表示:“在Meta推出AI技术后,人们在Instagram上花费的时间增加了24%。”
抖快和Meta绝不是个案,越来越多的内容创作平台正在经历提效阶段。
在国内外各个平台的探索下,除了降本增效,AIGC的商业化路径逐渐清晰起来。
相比于国内内容平台长久的“免费午餐”模式,国外率先在C端完成变现初探。
Snapchat将phpAIGC应用打包进了付费会员权限里,用户需要花费3.99美元/月订阅会员,才能使用聊天机器人“My AI”;美版知乎Quora推出付费问答程序Poe,该应用迄今已安装了117万次,产生了52万美元的总收入。
而国内平台,则尝试转向TO B服务,扩宽商业模式。
从去年开始,在抖快、淘宝等平台上,就出现了大量售卖数字人的账号,价格从99到万元不等。从行业数据看,据艾媒咨询数据,2014年至2018年,中国虚拟主播企业注册数逐年增加,2022年新增注册数达到948家,增速达68%。
相比于作壁上观、看人赚钱,抖音、快手、喜马拉雅等平台开始下场亲自做AIGC服务。这也意味着,从以“内容营销变现”转向以“技术变现”,平台们又多了一条赚钱的路。
直播平台以快手为例,从2021年11月推出首位虚拟主播关小芳,至今平台已陆续尝试了多款AI虚拟人;在技术基础上,去年8月,快手正式推出StreamLake,用于提供“AI+视频”的智能化解决方案。
随后,在去年的双十一,StreamLake找到了一位大客户——与蒙牛合作推出了虚拟员工奶思。这位二次元主播,可以流畅地与直播间用户互动,也被用于广告营销等场景。据报道,当天奶思的直播吸引了近300万人观看,相较于该账号过去30天内的均值表现,直播间点赞数和评论数分别提升800%和88%。
而抖音,也有火山引擎所推出的数字人应用平台,涉及到虚拟2D、3D卡通、3D超写实三种数字人产品。去年6月,火山引擎虚拟数字人平台获信通院首批数字人系统基础能力认证;一边自己下场做,字节一边也投资了不少成型的虚拟形象,包括全资入股虚拟偶像团体A-SOUL著作权的公司、去年年初独家投资虚拟人李未可。
除了虚拟人,AIGC下的文字、声音、图片、视频生产都有相应的B端落地场景,服务于各类达人账号、MCN、品牌商家等有内容制作需求的企业。
以喜马拉雅为例,去年年底上线的创作者平台“喜韵音坊”,上传文本,即可通过AI配音,输出音频作品,每分钟内能转化约3000字左右,远超人类主播。据报道,目前,喜马拉雅已与近百家网络平台和出版机构合作,上线了近6万本电子书。
作为一种解决方案,AIGC更确定的变现机会在于B端。正如字节跳动做飞书、腾讯做产业互联网,B端作为确定性强、可复制、上限高的市场,是C端企业们内卷的出口之一。
而在B端内容技术服务赛道里,内容小巨头们不仅有积累多年的技术基础,还有内容行业“know-how”、用户资源、稳定的应用场景渠道,集齐了成功的初步要素。
AI正在成为内容社交平台们突破自身桎梏的首要机会,但也不是万能解药。
无论是降本增效,还是开辟新赛道,如何将AIGC融入PGC、UGC、PUGC之中,仍然有一道道门槛。
一方面,创作者内容与AIGC内容,存在着伦理问题。
以知乎为例,智能摘要是对用户回答的摘取。当创作者的大段内容产出,沦为AI回答中的一句话,并将用户注意力夺走,他们该何去何从?此前,内容社交平台网易LOFTER由于上线AI作画,就引发了大量用户卸载反对,认为“AI作画是对人类创作者劳动成果的剽窃”。
其次,AIGC置于已有内容生态,可能会出现水土不服。
以虚拟人应用为例,在快手信任电商的背景下,虚拟主播如果无法“复刻”真人主播和用户之间的情感纽带,也就从根本上被排除在了平台生态之外。
最后,最核心的一点,对于内容社交平台而言,核心竞争力始终是优质且差异化的内容。当平台们都在大模型技术底座之下改造内容生产、创作、分发的全链路,如何解决AI标准化带来的无趣?
内容平台们的AIGC路,刚刚迈出第一步。