創業者的AIGC淘金記

文 | 光錐智能，作者 | 盧瀅西
來源：鈦媒體

圖片來源：由無界版圖AI工具生成

2022年，元宇宙、Web3.0降溫后，AIGC成為了創業者們淘金的又一風口。

在硅谷大廠待了5年的Lucy辭去了原來的全職工作，一頭扎進了遊戲開發的事業中，還把一款AI生成3D模型的工具帶回了國內。

“第一款遊戲在藝術設計的過程中，我們就發現了很多涉及到複雜且重複性的工作，其實都可以用AI來實現。”Lucy告訴光錐智能。

談及項目的創立初衷，Lucy表示，最核心的一點還是看到了AIGC可商用的價值。“無論是Stable Diffusion，還是最近的OpenAI，底層邏輯上都是因為生成效果的精度達標了，慢慢為普通的消費者所接受，所以我們就把創業提上了日程。”

從今年年初Disco Diffusion面世，再到MidJourney和DALL-E2的出現，短短几個月內AI繪畫的迭代速度令人吃驚，特別是Stable Diffusion模型開源以後，徹底讓AIGC站上了風口浪尖。

巨頭們聞風而動，百度、騰訊、阿里巴巴以及字節跳動等大廠都在AIGC領域有所投入。在創業公司層面，湧入的公司更是多達數十家。

不過，相比於大廠有成熟的產品做載體，創業公司的路走得似乎更艱難。具體來看，國內應用層的創業公司，大多都是基於Stability AI或是OpenAI這類底座廠商的模型進行二次開發，很大程度上會受制於底層模型的性能。

再來看國外的情況，從2020年開始，OpenAI的商業化路徑逐漸顯露，語言模型GPT-3的API接口付費開放以後，不到一年就吸引了約300家公司。不久前，OpenAI的DALL-E2也可以作為API使用，讓更多的開發者能夠基於該模型構建自己的應用程序。如今，OpenAI估值已經超過了200億美元。

而Stability AI雖然是一家初創公司，但因為Stable Diffusion模型的研發，不僅能夠在消費級顯卡上實現DALL-E2級別的圖像生成，更重要的是，Stable Diffusion完全免費開源，也就刺激了一大批創業公司的出現。

圖片來源於Stability AI

在這樣的背景之下，沒有技術底座的應用層創業公司其實處境有些尷尬，特別是在Stable Diffusion模型開源之後湧入的這批公司。在6pen創始人王登科看來，Stable Diffusion模型開源以後把文生圖的門檻降得特別低，一時間出現了上百家AI繪畫的公司，也就導致了AI繪畫工具的泛濫以及產品的嚴重同質化。

因此，打造產品的差異化，以及尋找合適的商業化場景落地，成為這些創業公司競爭的關鍵。

01 技術可商用，AIGC爆火的關鍵

2021年12月，工作室的第一款遊戲正式發行，Lucy激動得一宿沒睡。

興奮、激動，但更感不易。

白天在科技公司上班、晚上下班回家寫遊戲，這樣的日子持續了將近兩年半。Lucy告訴光錐智能，一開始的時候團隊只有兩三個人，對於程序員出身的主創而言，做原型自然不在話下，但到了畫原畫、3D建模的時候，就顯得力不從心了。

對於遊戲而言，3D動畫效果有助於遊戲更有沉浸感，但沉浸感需要建立在每一個步驟都很貴的前提上。據了解，一個3D模型，需要先畫原畫，畫出來之後需要建模，步驟十分繁瑣複雜。

圖源網絡

“每一個流程都是獨立的工種，一個獨立的遊戲開發者不太可能完成，成本太高。”Lucy表示，當初在開發第一款遊戲的時候，十幾人的小團隊光是負責3D建模的成員就先後招了七八個。

那為什麼不開發一款可以用以提高遊戲開發效率的工具呢？

在Lucy看來，在遊戲開發過程中生成藝術資產這一環節完全可以交給AI去做。從前，如果想要完成一個3D模型，從2D貼圖到3D模型可能需要花上一周甚至更長的時間，現在只需要不到20分鐘的時間就能直接生成。

而AI生成3D模型開發工具的存在，除了遊戲開發以外，任何需要生成3D模型資產的場景都可以使用。起初，這個工具的主要作用只是輔助工作室內部進行遊戲開發，但產品出來以後，很多元宇宙、房地產廠商上門找到了Lucy，詢問其能不能把工具拿給他們的產品建模。

談及項目的創立初衷，Lucy分析道：“最主要的原因還是3D遊戲越來越多，遊戲製作成本越來越高，這兩點是客觀存在的。”據悉，3D遊戲的市場空間巨大，每年都有4-5萬的Steam遊戲上線，而現在做一款3A遊戲並不比拍一部科幻電影便宜多少，甚至更貴。

與此同時，AIGC底層技術的快速迭代，也讓Lucy看到了AIGC能夠商業化落地的希望。“之前AIGC生成的東西基本都不能看，丑得奇形怪狀，要不就是畫質很模糊，根本沒辦法商用。”Lucy感嘆道。

可商用，成為了今年AIGC爆火的關鍵。

事實上，這一切都是有跡可循的。從今年年初Disco Diffusion走紅，但是存在生成速度慢、對人和物體的理解不明確等問題，到Midjourney和DALL-E2的內測，再到Stable Diffusion模型的開源再一次降低了AIGC的門檻，底層邏輯上都是因為AIGC的質量慢慢達到了市場要求的標準。

盜夢師toB產品負責人李慶功告訴光錐智能，AI繪畫的出現讓內容創作的門檻進一步降低，既能夠賦能內容創作工具，也可以重塑內容創作行業的生產方式。“比如說在市場營銷行業中，AIGC的出現帶來了一種全新的營銷方式，讓消費者參與到品牌的互動當中，用AIGC的方式，生成有用戶個性的品牌素材。”李慶功表示。

無論是3D遊戲開發，還是AI繪畫，技術成熟后可商用，造就了這一波AIGC創業浪潮中的機會。

02 產品同質化，C端付費意願低

AIGC是一座富礦，但行業仍然處於商業化探索的初期也是不爭的事實。

在AIGC這片熱土上，你我皆是拓荒人。即使是像百度這樣的大廠，也無法繞開。光錐智能向百度的相關知情人士了解到，在商業化的實現上，文心一格目前已經推出付費版本，採用積分制，用戶通過消耗積分可以使用一格生成圖片，下載后允許個人使用和合法合規範圍內的商用用途。

既然AIGC已經走到了可商用的臨界點，並且有如此多可以落地的場景，那為什麼遲遲沒有在產業端實現爆發呢？

很多時候，一項前沿科技走出實驗室轉化為商業化產品時，往往都需要經過市場的驗證。現在擺在創業者們面前的就是無數道難題：AIGC的價值究竟要如何實現？做B端還是做C端？如何開展商業化？

在商業模式上，光錐智能觀察了國內外幾家AI繪畫應用的收費情況，大多都是採取“一定免費次數+付費點數”的模式，比如DALL-E2、盜夢師以及6pen都是免費生成一定數量的作品之後，按量進行收費，海外的獨角獸jasper也是依靠着訂閱費在2021年創造了4000萬美元的收入，今年預估收入為9000萬美元。

圖為6pen的點數收費規則

王登科告訴光錐智能，從今年5月份上線的第一天開始，6pen就制定了通過向用戶售賣點數的收費規則，“這是最簡單也是我們認為最可持續的一種模式。”在王登科看來，如果Stable Diffusion沒有開源，這樣的商業模式的確是可以賺到錢的。今年5月上線的6pen，在不到半年的時間裡就累積了不少用戶，9-10月份的收入甚至達到了幾十萬的級別。

只是誰都沒有預料到，8月底的時候Stability AI將Stable Diffusion模型開源了。“Stable Diffusion的開源導致了門檻進一步降低，一下子出現了幾百家公司，大家越來越卷，產品同質化也非常嚴重。”王登科無奈道。

在產品嚴重同質化的背景下，C端用戶的付費意願降低，因此，單純依靠售賣點數的商業模式已經很難賺錢，需要找到產品的差異化併發掘新的商業想象空間。

在產品的差異化上，定製模型是6pen正在探索的一個方向。據悉，現階段大部分AI繪畫應用所使用的模型都是比較通用的，但如果AI想要完成個性化的內容創作，這時候就需要定製模型上場了。“定製模型能夠讓用戶自己訓練模型，生成出來的結果是完全具有個人特色的。”王登科表示。

與此同時，李慶功也向光錐智能介紹，因為用戶在盜夢師生成作品的版權歸屬於用戶個人，因此，有一些C端用戶將自己生成的繪畫作品拿到淘寶進行售賣，一幅作品的價格能夠賣到300元左右，而生成的成本只有幾毛錢。在這樣的模式之下，AI繪畫在C端的商業價值進一步被放大。

值得注意的是，表面上看，雖然現在AIGC有很多亟待開發的應用場景，但商業化落地遲遲無法繼續往前推進，核心原因在於，真正落地的過程中無法忽視的版權問題和生成可控性問題。

就拿這段時間最火的AI繪畫為例，生成的可控性差——玩過AI繪畫的人已經見識過了，市面上大多數AI繪畫應用都是基於底層的預訓練大模型進行開發的，應用層的公司想要解決生成可控性問題，底層大模型的迭代和優化很關鍵。

而版權問題自AI繪畫誕生以來，爭議就從未停止。

像Novel AI這樣基於Stable Diffusion模型做微調的模型，它微調用的素材大多都是D站（日本的一個二次元網站）上的圖片，D站上的很多二次元畫師對此意見非常大。不久前，Midjourney的子程序nijijourney無視版權，大量收集個人畫師們的圖片用於訓練模型的事情也在社交媒體上鬧得沸沸揚揚。

在這樣的情況下，如果着急去商用，可能會產生很多不必要的麻煩，這也就不難理解為什麼市場暫時還不太敢用或者用不起來。

此外，產品的商業化對於創業團隊本身而言也是一種考驗。

“項目本身比較早期，很多投資人就在擔心這一點，投資人跟我們說得最多的一句話可能就是'等你的產品出來'”，Lucy無奈地說道。

對於資本市場而言，看到方向好、團隊好的項目腦子一熱就掏錢的時代已然成為歷史，雖然這一波AIGC的創業熱潮來勢洶洶，但能殺出重圍還是需要真正賺錢的能力。

在商業化的道路上，大家仍然是在摸着石頭過河。

03 尋找更長期的場景

萬事開頭難，所有技術從實驗室里走出來，都有一個被接受的過程。

而對AIGC來說，產品還尚未定型。正如王登科所言，單純文生圖工具的生命周期並不會長，在如此短的生命周期里談商業價值，意義不大，更重要的是尋找更長期的場景。

對於6pen、盜夢師這類創業公司而言，現階段可能需要花更多的心思在打磨產品、打開市場和驗證商業模式上，慢慢探索出適合自己的商業化路徑。

“整個行業還是處於早期的階段，所以我們選擇了B端和C端同時進行，兩者能夠相互反哺、相輔相成。”李慶功表示，無論是B端還是C端，盜夢師這幾個月的漲勢都十分驚人，營收實現了200%-300%的增長。

光錐智能向李慶功了解到，在推向市場的過程當中，盜夢師在每個行業都有一個“共創三部曲”：第一步是在行業中找到一個關鍵角色，並為關鍵角色提供新的工具，提高生產效率；第二步是推廣到行業里，讓所有人都用起來；第三步則是將這個行業的案例複製到其他行業里，實現規模化。

也正如李慶功所言，AIGC的商業化路徑上是一個不斷試錯以後，快速引爆應用場景並放大價值的過程。目前，AIGC已經撬動了不少應用場景的潛在需求。據了解，盜夢師已經和旅遊、動漫、小說以及元宇宙等行業客戶進行了合作，有廣闊的應用場景亟待被開發。

圖片來源於盜夢師

以小說的宣發為例，過去的小說宣發是先由平台方輸齣劇本的精彩片段，再聯繫幾百上千個KOL，讓KOL根據片段進行短視頻的製作和分發。但在AIGC的技術介入以後，官方可以直接輸入片段的文字描述，就可以自動將文本生成圖片，並且將圖片自動拼接，最後包括bgm的卡點和人聲配音的加入、字幕的加入等流程都可以做成全自動的形式。

有應用場景，有跑得通的商業模式，那麼接下來，就是要解決上文所提到的兩個棘手問題。

針對爭議比較大的版權問題，目前業界尚未討論出一套行之有效的解決方案，但光錐智能了解到，不少初創企業也正在努力做出嘗試。

據悉，6pen正在探索和人類藝術家的一些合作模式，如果藝術家明確了作品不被使用的意願，那麼其作品就不會餵養模型；如果藝術家願意合作，那就可以把他的作品加入到模型的訓練當中，按照用戶的使用頻率進行付費。

而在生成結果的可控性方面，相比於多數初創企業只能被動地等待諸如Stable Diffusion等模型的迭代，百度這樣的大廠自主性則更強。具體來看，文心一格使用了百度自研的文心ERNIE-ViLG 2.0作為AI繪畫的大模型底座，ERNIE-ViLG 2.0採用知識增強算法和混合專家擴散模型建模，能夠進一步提高了生成效果的準確性和可控性。

圖為百度文心一格還原陸小曼版《夏日山居圖》的部分AI作畫過程

總結下來不難發現，在布局AIGC這件事上，大廠無論是技術儲備，還是產品化上都有其天然的優勢。除了百度之外，騰訊AI Lab有能夠通過用戶提供的關鍵詞自動生成歌詞並演唱的虛擬歌手“艾靈”、能夠輔助疾病診斷的遊戲AI“絕悟”，並且騰訊雲今年還在加大數字人的布局；字節跳動也催生出了爆火全網的抖音AI繪畫特效，一個小特效+流量就玩出了爆款。

因此，創業公司想要在巨頭的夾擊下生存其實並不容易，但憑藉著獨特的優勢和機遇，在垂類場景中依然有可能成為新晉獨角獸。隨着技術的升級、產品的成熟，AIGC會在更多的場景中得到應用，商業價值也會不斷地被挖掘出來。