尽管不是一种新的商业模式，但是MaaS（模型即服务，Model as a Service）将成为人工智能公司的核心商业模式，因为我已经在开发AI模型处理定式波动捕获的场景下运营了五年以上（我相信在本文之前，我在雪球的粉丝有99.99%都不理解我是做什么的）。是ChatGPT大模型产品的快速普及，让大众知悉了这种“养”模型的生意。可以预见，未来有越来越多的AI模型开发者为服务订阅者提供特定场景的解决方案，而解决方案本身是由AI模型来执行（服务）的。开发者负责优化模型，并开发更多不同场景的解决方案。这一切都离不开高质量、大规模的数据支持，离不开算法升级换代的全球竞赛，更离不开算力硬件的持续投资。这门生意的上游是数据供应商，中游是算法开发者，下游是B端和C端的用户，而基础设施是算力中心和数据中心——基础设施和数据的租金，加上算法服务溢价转嫁给用户。而公益性质或共享性质的MaaS，则是把算法服务溢价定为零，仅转嫁基础设施和数据的租金。@今日话题
2023年3月16日，百度紧急发布了“文心一言”，抢在对手之前，防止像谷歌被ChatGPT突袭而陷入被动追赶又反复打脸的局面。百度展示了文心一言的五大能力：文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解和多模态生成，简单来说，就是根据指定目标高效地排列组合并复制粘贴存量信息。目前已有650家企业宣布接入文心一言生态，意味着至少有650家企业里面靠与老板的信息不对称优势来摸鱼度日的复制粘贴工们将面临失业威胁。文心一言大模型可能三大产业机会：新型云计算（MaaS 模型即服务）、 行业模型精调（工业、金融、交通、能源、媒体等）、应用开发（文字、图像、 音视频生成、数字人、3D 生成等）。但据我了解，目前老板们最想用AI大模型来替代他们眼中“不创造价值、无业绩产出”的人工客服。我测试了现有的GPT类产品，它们可以回答专业问题，可以快速生成一份像模像样的研究报告，也可以在互动中展现出一定的表面情商，但是，它们目前无法给出应对不确定性的解决方案——还是那句话，目前的商用AI大模型只能解决有限样本范围内快速寻找最优解的问题，比如给出目标（比如开发一个特定难度的游戏），它们能快速给出代码（对应程序员平时复制粘贴模块化代码的动作，只是比人类程序员快得多）。但是，目前这些AI模型依然未能帮助人类应对不确定性问题。如果你问他一个涉及未来不确定性的问题，这些AI模型就会开始圆滑地玩起文字游戏放人类风筝。比如我问它我是谁，因为我不出名，它“不认识”我，就开始根据我的ID来瞎猜。
综上，人类会在“复制粘贴”领域不断失去岗位优势，但在“应对不确定性”领域依然是AI模型的主人——因为人与人之间可以产生信任，但人无法与AI模型产生信任，尤其是非自己亲手开发的AI模型。在需要人与人之间产生信任来提升转化效率的领域，AI毫无用武之地。从这个角度讲，老板们用AI模型来替代人工客服这件事，从答疑层面来说是OK的，但从提升客户粘性、提高复购概率层面来说是完全不靠谱的。
后记：今天降温，暴雨后空气非常湿润，喜欢这种空气的醇度。