A股AI概念股直线式拉涨，技术大牛带资进组分分钟成数十亿人民币独角兽，互联网巨头争抢着入局，政府各类扶持政策持续出台，媒体动不动就是万亿风口，500万年薪难招AIGC大牛……2022年以来，ChatGPT带起来的这波技术创业浪潮，就像前些天的沙尘暴，正席卷中国。创业者、投资人、打工人、吃瓜群众……无一不被卷入其中。AIGC真的那么容易吸金？一线创业者过得好吗？有没有困难？我们采访了数位一线从业者发现，冷暖自知，行业火爆是一回事，真正的创业其实很难。比如，投资人的钱不好拿，商业化场景刚刚才有眉目，种子用户并不是非常大。更核心的一点，AIGC很火，但懂的人真不多，“市场教育”迫在眉睫……但有一点，AIGC创业者都非常非常兴奋，有资历很深的从业者说：AIGC激起了20年前互联网刚兴起时给他的那种兴奋，彻夜不眠，总觉得要做点什么。

AIGC创业，资本面前“叫好不叫座”

普华资本把AIGC投资分为应用层、模型层、基础层。基础层包括算力、数据之类，由传统企业把守，新玩家基本进不去。大模型价值含量高，最受关注。从互联网投融资情况看，从应用到基建，越往下科技含量越高，越赚钱，比如卖水人英伟达已经“赚麻”了。但这里巨头云集，竞争异常激烈，卷资金，卷资源，卷人才……“大模型扎根深，不需要独立应用，它是一种基础能力，就像手机领域的安卓，它能链接其它应用。大模型甚至能顺便就去做应用，像Midjourney。客观来讲，大模型都要几个亿美金这样来投。”一位从业者告诉巴比特。与大模型完全不同，应用层就显得缺乏想象力，资本的要求更清晰：可落地的商业模式、应用场景、规模效应、用户数，甚至是营收。大部分受采访者的观点很统一：市场可以听大模型讲故事，给很多耐心去培育，但应用类项目没有这个待遇，很直接，要看“疗效”。问题是，AIGC应用是摸着石头过河，别说商业模式了，应用场景都不见得能跑通。这使得应用类项目有意向的投资机构很多，真正下注的投资者寥寥。刨去幸存者偏差，从采访和公开资料看，AIGC在公共舆论里呼声很高，但拿钱挺难的。华创资本熊伟铭也向媒体表达了自己的无奈，五个同事在看大模型和AIGC，无一出手。“创业项目通过 API 的方式直接调用 ChatGPT 的算力，在其基础上做点应用。这种公司短时间内能够做点生意赚钱，但没有自己的算法、算力和模型，也没有实际的创新点，很容易被取代，并不值得去投资。”这个非常典型的观点有“市场很大”，但也被很多创业者在社交媒体上Diss：不应该用互联网的逻辑来套AIGC。

AIGC首个杀手级应用大概率是AI绘画，付费企业出来了

在AIGC应用这个赛道里，成熟，出圈，“能打”的无疑是AI绘画，即文生图，它的超低门槛让每个人都成了绘画达人。这个赛道拥挤异常。海外顶流项目席卷全球市场；网易、腾讯、美图把它变成了一个APP里的一个功能。中小创业项目雨后春笋般冒出来。赵杰诚就是这个行业的一员，他描述了过去一年AI绘画市场的变化。2023年年前，拿着方案主动找相关企业谈合作，很容易吃闭门羹。2023年年后，一些知名企业，甚至是上市公司开始主动找上门，开门见山：AIGC能帮我做什么？如何赋能原有业务？“现在，很多人主动来加微信，但他们对AIGC的能力不是很熟悉，我想跟他们讲，但我实在没有时间做科普。”赵杰诚说，“需要在懂AIGC的人里挑，你想做什么，我能做什么，我跟你尝试合作。

”AI绘画对原来的岗位冲击最大的很可能是美术设计，一些典型案例来自游戏公司，裁撤50%、60%。要知道，一家3万人的游戏公司，可能8000人是美术设计。美术设计的工作任务大概是根据策划需求，把创意内容视觉化，诸如logo、人物、武器……这种美术、创意类职位，原本被行业认为是AI最后攻占的一块高地，结果第一个被打掉。“没有意义了。”一位从业者在小红书哭诉绘画这个行业（非艺术创作）的陷落，“不要再学画画了。”企业比打工人更焦虑了，担心落后被市场淘汰。因而，虽然AI绘画的走红在于C端用户爆发，对创业者而言，似乎B端市场才是主战场，一些“新奇”的模式正被开发出来。无界AI是这个赛道的先行者，据悉目前全网覆盖用户超过 200 万人，近期还入选了量子位发布的中国 50 家最受关注 AIGC 企业榜单。从其官网可以发现，C端的营收模式已经非常丰富，包括像按次收费，一键同款，使用主题模型，以及可能的会员增值模式等。据其CTO张飞彪介绍，“AIGC对各行各业影响都很大，创意参考，效率提升，内容生产，辅助创作……价值非常大。

在汽车、家居设计、游戏、漫画等领域都能应用。C端用户可以用热情来形容，B端企业则是着急，急着让AIGC赋能自己。”公众更多看到的是大量企业借助AIGC进行广告营销，但从一线从业者的反馈看，AIGC在落地到具体生产环节里，解决具体问题的能力，非常强，而且已经出现一些模式。“AI绘画并不能完全替代人工，但哪怕降低20%人力投入，企业也会趋之若鹜。”只是，B端的变革，媒体关注度低得很。“我有被投资人问到，你做的东西太薄了，没有壁垒，适合做生意，但我并不这么想。如果我能在一条完整闭环的商业逻辑中叠加多个系统，让系统之间产生嵌套和耦合的逻辑，似乎就可以让商业壁垒变厚。简单讲，我要给出一整套解决方案。”AIGC创业者王衡说，这是他思考很久后认为，AIGC创业的一个护城河。采访下来，提供针对性的解决方案，这是很多AIGC创业者普遍采用的开B端市场的一种路径。

行业“小模型”能否成为创业护城河？

有不少观点认为AIGC是赢家通吃，甚至是海外大模型吃掉绝大部分市场，中小创业者机会渺茫。但通过采访我们发现，情况恰恰相反。原网易、字节跳动工程师，AIGC创业者“马小被的迷思”的观点很有“市场”：应用层创业，不是为了AIGC 而AIGC，而是深入理解需求和场景，把产品本身做厚，AIGC做加法，通过新的交互逻辑和范式，改进操作方式，极大的提升产品体验。“目前看大的机会属于成熟型产品，比如Office、Notion之类，借助AIGC改造已有产品。还有没有新的机会？当然有，需要探索更多垂直领域，法律、跨境电商等等。”他说，“大家都在调接口，技术上的壁垒就低了，那么就得想清楚产品的壁垒在哪。是产品体验？数据回路？运营手段？用户社区？说到底挺‘烧’团队的综合实力。Idea很多，靠谱可行的很少，能做出来且做好的更少。”在AIGC圈子里流传着一句话：“技术仅仅是及格线，证明你可以上牌桌了。”AIGC的从业者，有担忧技术飞速迭代带来的焦虑，但更多人相信，AIGC天生的开源文化，技术壁垒不是问题，相反，AI带来的“技术平权”让大企业、小公司，站在了同一起跑线。

无界AI CTO 张飞彪告诉巴比特，针对行业的模型就是一种构建创业项目护城河的硬科技。在无界AI，目前已经提供了诸如彩漫、国风、美漫、仙侠等等超过30个主题模型。以仙侠为例，用户输入画面提示词，比如：一个人在奔跑，最终出来的图就会是仙侠风格的人物在奔跑。这比用户在Stable Diffusion、Midjourney等大模型上自己摸索仙侠风格要高效、简单的多。无界AI联合创始人马千里也提及，做产品创新和拥抱Stable Diffusion（SD）生态并不冲突。SD只是帮忙从0-1的原型搭建，在应用层面，创业者依然可以作出差异化。“我们现在开发国风模型，这个模型底层要有大量国风数据，比如中国人面孔、眼睛、汉服等素材，细节见鬼神，谁训练出来了这种带有丰富细节的细分模型，谁就能具备底层的差异化。”这种创业项目可能的突破口还表现在针对B端市场的模型，比如，做过家装的人都会想，能不能把户型图给到AI，输入一种风格，AI自动完成家装设计？张飞彪的回答是完全可以，而他们已经在跟这类企业做联合的模型训练了。这像是一种策略：把大模型应用到具体的场景里去解决具体的问题，搭建小模型，然后积累足够数据，逐级进化、迭代，最终反哺、诞生出大模型。甚至有观点认为，未来每个行业都会有自己的行业模型，每个企业都会有针对自己业务的模型。而销售模型会成为一种新的商业模式。有多少行业，有多少企业，就可能有多少中小创业者的机会。

开源的力量——小公司有勇气硬扛巨头

“巨头总是迷恋旧时代，旧时代的商业模式，旧时代的思考模式，但AIGC创业拼的再不是互联网那一套，比如谁的壁垒深，谁自带大模型。这里会诞生全新的东西，你可能都不能用商业模式来定性它。”过去一个月，媒体大规模报道中国互联网巨头进军大模型赛道，不少接受采访的AIGC创业团队的观点是：不眼红。“大公司想在产业链上通吃，从算力到模型到应用，都自己搞，做成了封闭的生态。未来模型的竞争，不光是技术的竞争，而是生态的竞争。小公司很容易加入新的生态。但巨头就得重来一遍，这是会是路径选择上的困境，系统性失败。”开源，这是AIGC，尤其是AI绘画领域最核心的一种模式，Stability.AI的开源生态，Midjourney打造的SaaS或者Model Service生态，都是如此。Stable Diffusion通过开源模式让生态项目成长，既满足长尾的市场需求，也强大了自己，进步速度难以想象的快。ControlNet、T2I-Adapter、Composer、LoRA都跑了出来。实际上，国内不少AI绘画项目也都调用SD的能力构建更多的应用。

Midjourney则几乎也成了AIGC技术产品化的代表性项目，2021年8月成立，一年后公测。此前，媒体报道其全职员工11人，社区成员超1000万，年营收1亿美元。合纵连横，创业者反而拥有了有与巨头站在同一起跑线的机会。一位资历很深的从业者说：“AIGC激起了大家20年前互联网刚兴起时的那种感觉，有人焦虑到睡不着，也有人兴奋到24小时打鸡血，总觉得立刻、马上要做点什么。”“正确的做法，就是干起来，先迭代，先建立认知和范式。不迷恋旧时代，其它做啥，并没有那么重要。”一位从业者在即刻的留言，获得了极高的点赞。

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