AIGC的独角兽们开始裁员了？这到底是怎么回事？

①、通向成功的快速之路？

AIGC（Artificial Intelligence General Computation）行业，最近发生了些迅速转变的事情。原本充满希望的To C（面向消费者）的AIGC应用，怎么现在都开始裁员了呢？是不是现在投身这个行业已经不再明智了？还有，如果想要进入这个行业，该如何选择和规划自己的路径呢？

从最近的情况来看，深圳这边的To C的AIGC应用似乎发生了一些不太妙的事情。但事实上，并不是因为套壳（指应用充满华而不实的现象），而是因为To C的产品付费模式有些风险。这些产品一开始就追求的是快钱，根本没有长久发展的计划。

最初，这些应用都是像MJ一样的产品，后来发展到了垂直领域，比如二次元、宠物，再到最近风靡一时的“正脸照”。实际上，这只不过是追赶潮流，赚取快钱的手段而已。但是这样的产品，很容易让用户失去新鲜感，甚至玩上三天就厌倦了。所以，不论是做大型模型的研究者，还是应用开发者，都在考虑将自己的产品定位在To B或To G领域。只有大型客户才能提供持续的付费能力，这又让我们回到了传统SaaS（软件即服务）的模式上。

不过，人们发现通用大型模型只能处理一些容错率较高的任务，比如写段子、回答问题。对于最终结果的正确性，并不能提供确保。这就是目前该行业需要解决的难题，如何将通用大型模型转化为严谨的垂直应用。

举个例子吧，在我之前陪一位客户走访市场时，他们推出的是一款公文写作机器人。由于我们当时处于大湾区，公务员的能力非常出众，所以需要解决的问题也相对繁重。这位领导直截了当地问了我一个问题：“怎么保证他所写的每一句都是正确的？如果出错了，责任应该由谁负责？”尽管使用AIGC可以轻松生成各种公文，但并不能保证他写的每一句都是正确的，这也就导致了需要真人逐条核对的情况。这样一来，花费的时间比自己亲自写还要多。同样的情况在自动驾驶领域也发生过，因为这涉及到垂直场景的应用。一次自动驾驶的错误可能导致人员伤亡，而公文写作的一次错误可能会导致失去工作。现在还有一些与AI相关的行业，比如AI制药、AI设计建筑等，都属于“容错率”极低的任务。

尽管现在有些AIGC公司出现了裁员的情况，但我们并不需要过于担心。垂直大型模型的竞争才刚刚开始！未来，还有很多To B行业值得AI再次加速发展。这是我们快速而准确地入场的最佳时机！

②、选择正确的行业方向

在现如今这个时代，AI技术的发展给很多行业带来了前所未有的机遇。但是，我们该如何去选择正确的行业方向呢？毕竟这个行业也面临着一些挑战。

一方面，我们需要看到AI技术的潜力。将AI技术应用到To B领域可以为企业带来巨大的效益。通过使用AI在线工具来改进企业的流程和决策制定，可以提高生产效率并降低成本。AI学习门户为企业提供学习和培训的机会，使员工可以掌握新的技能，以适应行业的变化。而AI工具大全可以提供各种各样的工具和解决方案，帮助企业更好地利用AI技术。

另一方面，我们也要看到AI行业所面临的挑战和风险。