在人工智能的浪潮中，AIGC正逐渐成为创新的前沿。然而，AI创业者在追求技术突破的同时，如何确保他们的产品能够满足市场需求，实现商业成功？本文深入探讨了AIGC的PMF产品市场契合度，分析了当前AI大模型的商业化现状，并提出了评估AI大模型PMF的标准和策略，为AI创业者提供了宝贵的指导。
在知乎有个关于AI的问题：AI创业者是追求遥远却璀璨的通用人工智能（AGI）理想，还是脚踏实地，产品向市场“妥协”（PMF）？
资本时代，答案可想而知。所以，我们今天要聊的话题正是：AIGC的PMF。
一、什么是PMF？
PMF一般是”Product-Market Fit”的缩写，意为”产品市场契合度”。这是一个关键的商业概念，由风险投资家Marc Andreessen在2007年提出，并成为许多创业企业追求的目标，指的是产品能够满足目标市场的需求并且具有吸引力，从而实现销售和市场接受度的理想状态。当一个产品与市场契合时，它就能够吸引并保留用户，实现增长和盈利。
在甲子光年最新发布的《中国AIGC行业应用价值研究报告》中，对PMF又做了另一种视角的理解，将Market（市场）变成Model（模型），无疑非常契合AIGC当前的应用和发展，先有Model然后才有Market。
二、国内AI大模型商业化现状
据华金证券研报统计，截至今年5月，国内已经推出超过300个大模型。10亿参数规模以上的大模型在今年3月也已经超过100个。不过这些模型都普遍面临一个问题：盈利模式尚不清晰，落地应用仍待破局。
换句话说，绝大部分AI大模型还处于研发打磨阶段，离商业化应用还有一段距离。主要的原因是：
- AI大模型在实际解决问题中仍存在许多不足之处，同时高昂的费用让许多传统企业不敢轻易入局；
- 缺乏落地的应用场景和真实有效的数据训练又导致了AI大模型无法有效匹配市场需求。
这两点形成了一个恶性的循环，成为当下AI大模型难以打破的商业化困境。
从用户侧或许更能说明白当前AI大模型商业化的现状：难用、贵。
三、什么样的AI大模型更符合当前市场？
当前，关于AI商业化主要有两种主流的形式，一种是TO B，将AI技术集成到传统产品中并提供垂直定制服务；一种是TO C，向个人用户提供生产力解放工具，并以付费订阅模式变现。
在TO B市场，各大企业级系统服务商如BAT均已纷纷入局；在TO C市场，国内还没有一家能够超越Open AI。不过ToB和ToC并没有完全的界限，在最近落幕的2024世界人工智能大会上李彦宏就讲到：“我们要避免掉入超级应用陷阱，觉得一定要出一个DAU10亿的App才叫成功。”这也反映了百度大模型现阶段的重心或许更偏向于B端。同时，月之暗面创始人杨植麟曾也表示：“我们To B倒也不是说完全不做，但是我们可能最主要的肯定还是会去聚焦和发力这个C端。”，也没有否定月之暗面未来To B的可能。
无论是TO B 还是TO C，大模型都是趋向于更有市场的地方，但最重要的是AI应用的产品体验与市场契合度永远是打动用户的关键因素，也是AI产品商业化的核心。
因此，对AI大模型而言，Model的适配更为重要！垂直、专业、与场景更加匹配的模型更适合大多数AI创业者/企业。
四、如何评估AI大模型的PMF？
参考甲子光年《中国AIGC行业应用价值研究报告》可以从以下几个维度和标准展开：
- 持续学习：AIGC模型应具备自我学习和适应新数据的能力，以应对不断变化的市场和用户需求。
- 集成性：AIGC需要能够无缝集成到现有的工作流程中。
- 定制化：不同行业和场景对AIGC的需求各异，因此模型需要能够根据特定需求进行定制和适配。
- 合规性和安全性：在处理敏感数据和特定行业内容时，AIGC需要符合相关的法律法规和安全标准。
- 数据驱动：AIGC模型需要能够处理和学习大量行业特定的数据，以提高生成内容的相关性和准确性。
- 可解释性：在复杂场景中，AIGC的决策过程需要是可解释的，以便用户和监管机构理解和信任。
- 多模态能力：AIGC不仅要处理文本数据，还可能需要处理图像、声音、视频等多种数据类型，这要求模型具备多模态处理能力。
- 用户交互：在复杂场景中，AIGC应能够理解并适应用户的交互方式和偏好，提供个性化的内容。
- 反馈循环：建立有效的反馈机制，以便从用户和业务流程中收集反馈，不断优化AIGC模型。
- 流程优化：AIGC应帮助优化业务流程，提高效率，减少人工干预，实现自动化的端到端流程。
试想，一个聪明、灵活、贴心、温暖的AI助理，谁能忍得住不付费呢？但是一个智障、愚蠢、吃相难看的AI助理，免费送大家也未必想要呀。
本文由人人都是产品经理作者【成于念】，微信公众号：【老司机聊数据】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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