AI要饭，谁来给碗
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最近这段时间很多人讨论ChatGPT，我之前也写了文章，用下来的感觉是现阶段作为工具不够准确和可靠，甚至会一本正经的胡说八道，后面数据库联网+模型迭代之后的效果虽然还需要再评估，但其先进性本身是无可置疑的。
这个热点一出，相关的各种跟风产品就一窝蜂的涌了出来，但他们大多在应用层使劲，沉迷换皮，只想推出产品表示自己没有落后于时代，却对搞底层缺乏兴趣。
然而任何生产工具做到最后，都是在拼标准，拼底层。
如果不能在数据层和模型层做出成绩，那就永远只是跟风的换皮怪。
大家一窝蜂的涌入这个领域当然不是没有理由。
由于ChatGPT是比较泛用的，所以精度不够高是很正常的事情，毕竟人类现阶段做个全知全能的电子神出来也不现实。
如果更务实一些，把应用场景固定，进行针对性训练和迭代，那么AIGC的时代其实已经开启了。
AIGC，区别于PGC和UGC，简单地说就是用人工智能来搞内容创作，用AI生成内容。
目前我们已经看到了AI绘画，AI编曲，AI编程以及AI聊天等等等等，而AIGC的终极目标是用AI取代大部分内容创作。
当然，在可以预计的时间里，实现这个目标没那么快，但作为辅助工具，这项技术已经可以用了。
不说别人，就说我自己，我一直都在用智能工具提升效率。
我视频中的表情包，大多要先用爬虫从表情包社区收集，再用脚本给表情包打tag，做视频的时候，直接用关键词索引然后拉到PR里用。
这里面给表情包打tag的阶段，就用了比较初级的机器生产。
很久之前，我就说过我是这么干的了，不然一个视频几百个表情包还要大部分能和文案对得上，这是人干的活吗？
当然靠的还是机器啊。
这些工具可以节约大量时间，提升效率。
我自己对AI没有敌意，在我看来都是工具，只有好用或者不好用，可靠或者不可靠，生产力强或者不强。
相比起敌视AI，不如抢先学会怎么利用它。
在AI卷死人类之前，那些擅长工具的人就会利用工具带来的效率把不肯用工具的人先卷出局。
和AI较劲，是没有意义的，AI又不吃你家大米。
你要用AI，和你的身边人较劲。
工具，要为你服务。
2
从生产的角度，AI是工具。
从商业的角度，AIGC是巨大的机会。
如果国内有公司能拿出自主的AIGC领域工具，这里面的意义比很多人想的都深远，因为这涉及到一个行业标准制定权。
很多人玩吃鸡的时候会好奇：为什么子弹的口径是7.62mm和5.56mm，为什么设计的时候不搞一些整齐点的数据？
原因很简单：因为作为世界工业革命发端的英国，非常魔幻的有一套自己的度量衡。
他们按照英寸作为标准设计了工业的基础，导致后面很多数据必须要服从英国的度量衡，直到今天我们都没办法完全把英制度量衡从工业系统中踢出去。
恶心吗？
恶心。
但你没辙，就得这么来。
这就是制定行业标准的先发优势。
每一次技术革命都会带来一次标准争夺战，而赢家就可以躺在标准上数钱。
就好像微软统治浏览器市场的时候，所有网页制作者都要服从于IE那过时的内核，英特尔统治处理器市场的时候，所有软硬件架构都要适配X86。
如果你定义了下一个时代的生产标准，就相当于拥有了相关行业从业者的全部生产力。
这是一个非常，非常，非常庞大且坚固的市场。
这都不是护城河，这是马里亚纳海沟。
因为对大部分人和公司来说，更变生产工具的代价承受不起，新人做再好也没有用，因为我们所有人用的都是老一套的东西，我不可能为了你让整个公司重新学习。
当工具涉及到底层的模型标准的时候，这一切会变得更坚固。
目前传统的办公套件领域已经被瓜分完毕，从最基础的微软三件套，到工业、影视、设计上的工具软件，这些市场都已经被吃完了。
已经占领市场的人不但有市场份额，还有技术积累，新人很难挑战这些传统工具的地位。
后来芯片领域杀出来的是更强的X86吗？
不，是另一个战场，是手机芯片，是全新的平台。
只有技术革命，才会出现新的市场空间，让新人入局。
而下一阶段，创作工具这个领域会出现的技术变革是什么，大家都已经能看到。
AIGC。
3
AI绘画前段时间非常火，我也玩了一段时间，从这个技术上就能看出AIGC的应用前景。
你说用他直接出图，让画师失业，夸张了，AI绘画的逻辑性和细节还没达到那个地步，而且你不可能给甲方交付单图层啊，工程文件怎么办？
更别说版权问题始终绕不开。
但是你用它来做概念，做草图，做一堆样品让甲方挑风格，它可以拯救无数画师的头发。
商业约稿，最难的永远不是执行，而是摸清楚甲方的需求。
而这种间接提升效率的辅助工具势必会成为行业标配，就像现在的摄影师不能不会PS一样，未来的创作者恐怕很难脱离AI辅助。
这是一个非常庞大的市场，从长远看，它会改变整个内容创作生态。
而现在昆仑万维这样的国内公司率先尝试研发AIGC技术，也就有机会在这个市场上狠狠啃一口，尤其是他们在模型层和数据层的能力。
早在两年前，昆仑万维就已经在着手布局AIGC领域，针对相关技术进行了一定的积累，这也是他们能够这么快就拿出自己成品技术的原因。
前段时间的AI绘画热，跟着炒作AIGC的公司很多。
昆仑天工与众不同的地方在于，他们在技术方面发展得比较全面，没有扎堆挤进AI绘画领域蹭热点，而是在多个领域进行同步扩张。
此次推出的“昆仑天工”是由昆仑万维集团推出的全系列AIGC算法与模型，AI生成能力覆盖图像、音乐、文本、编程等全模态领域。
在绘图领域，昆仑天工采用了全球第一款中英文Stable Diffusion分支模型。
这个模型不但拥有Stable Diffusion的生产力，还支持中英文同时输入，可以让用户在输入召唤咒语的时候更自由。
输入“一只猫咪eating noodle”，出来的图如下：
不仅如此，它还能生成其他多种风格的图片：
【昆仑天工作品】
在音乐领域，昆仑天工的AI作曲模型是国内第一款商用级作曲AI模型。
目前他们用AI生成的音乐已经上架Spotify、SoundCloud、QQ音乐和网易云音乐等海内外 180余个音乐平台，粗听之下已经有了相当优秀的水平。
文本领域则使用了开源GPT中文预训练大模型，这个模型使用了大量中文文本训练，支持生成诗词、对联。
在AI文本能力上，给出了一个上联，它便可以秒懂其意给出一个对仗的下联。
编程领域同样可以用中文直接呼叫出一组代码。
昆仑天工针对这些高质量模型提供了丰富的开源数据进行训练，尽可能用高质量数据集，通过投喂高质量素材提高AI创作的成品质量。
现在昆仑万维已经成为国内仅有的达到传统音乐版权代理机构商用音乐接收标准的AI音乐生成机构，也是行业内商业化合作模式最成熟的AI音乐解决方案供应商。
就这一点，就已经是独步行业了。
AI图像、AI编程和AI文本，全部都是开源的，不但开源软件工具，也开源成品，不给AI生产的成品加任何水印。
4
昆仑万维是一家老牌出海公司，早在2008年就开始做海外游戏发行，2015年上市后逐渐将业务扩展到信息分发、元宇宙、社交、娱乐等领域，业务遍布全球5大洲、70多个国家和地区。
这些领域的积累有效推动了昆仑天工项目成型，他们能拿出国内一流的AI作曲系统，正是得益于他们之前运营StarMaker这款音频社交软件所积累下的资源。
此外，昆仑万维CEO方汉本人拥有28年互联网从业经验，从1994年开始参与和倡导开源运动，是中文Linux奠基人、中文Linux四剑客之一，写了国内第一本Linux书籍《Linux实用大全》，对于开源有着独特的情结。
2020年，昆仑万维就开始涉足AIGC领域，他们组建了200余人的团队，投入数千万元，用掉几百张显卡，成功训练出自己的AI模型，目前昆仑万维是国内少数全身心投入到AIGC开源社区的公司。
他们对标了国外知名大数据公司databricks、开源数据库MongoDB，以及正在高速崛起的Stability AI，试图用开源的方式推动AIGC技术在国内落地，之后使用商业支持、云服务收费等方式解决开源后的收入问题。
按他们的说法，昆仑万维希望让开源云项目起到大厂SaaS的补充，给中小企业、中小开发者、普通开发者更好的选择。
就好像安卓之于苹果一样，他们想通过开源获取封闭生态不能提供的迭代速度和更多使用场景。
很明显，他们已经意识到了这份技术能带来的商业前景。
往小了说，昆仑天工的AI能力可以用来优化昆仑万维内部的业务，刺激昆仑万维的业务扩张。
往大了说，这些AI辅助工具将会提高C端用户效能，促进B端降本增效，打开内容领域的全新蓝海。
而他们在B端、C端多次“重新创业”积累下的经验，可以提高他们将技术商业化落地的效率。
一旦解决AIGC的商业落地问题，这个市场将会迅速爆发，因为AI辅助带来的效率提升太强了，它将直接影响整个内容创作行业的生态。
你用，你就比别人出货快，比别人更有想象力，比别人更精确。
你不用，你就被淘汰。
最后它会变成内容创作的基础设施，成为一个行业入职时需要写在简历上的技能。
就像office三件套，adobe全家桶一样。
你喜欢或者不喜欢，不重要。
但你离不开。
5
长期来看，AI创作工具可以解放用户的双手，大幅增加个人将脑内的想法落地的效率。
这个过程中节约下来的人力，释放出来的创造力，都会转变成踏踏实实的生产力。
不久之后，你就可以利用软件生成无数新曲子，然后选自己最中意的一首留下，作为自己的专属BGM。
甚至以后每个视频都能生成自己的音乐，想必那时候抖音神曲就不会像现在一样重复洗脑了。
再往后推，总有一天，一个人就可以拍一部满是特效的电影，一个人就能做一部3A游戏。
其实现在已经有很多人用RPG制作大师在做游戏，其中不缺想法非常好，剧情非常优秀的作品，只不过受限于工具简陋，做出的游戏没法登上大雅之堂。
如果有一天，你向电脑要一个角色，要一套场景，AI就会自动给你生成，然后你给出指令，不需要繁琐的校正就能把这些东西组合起来，就能达到中小型游戏工作室的生产效能。
重要的是你的创意，而不是机械生产。
现在，AIGC这个市场现在还很初级，大部分应用都还在测试阶段，没有大规模应用到创作领域。
这种空白是中国公司弯道超车的机会，也是创作者创造差异迅速建立产能优势的机会，其中拥有大量的商机。
谁先用上，谁就领先一点。
如果没把握住机会，没有在AIGC领域拿到底层标准的主导权，以至于下一个时代还要勉强自己用各种破解汉化版软件，那只能说是一种悲哀。
是时候，让下一个版本的游戏规则，发生改变了。
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