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原标题：万字长文：ChatGPT商业化落地方向拆解

ChatGPT 的出现将 AIGC 这个概念捧上了热度高点，但是在讨论热度过后，ChatGPT 的发展还需面临一个关键问题，即其如何才能实现商业化落地，找到后续的发展路径？那么对 ChatGPT 而言，有哪些可以参考的商业化落地方向？

前言：我希望谨慎地做出判断

虽然媒体狂欢、大厂跟进，所有迹象都表明一个新时代正在到来。

但是在前文发布后，我和很多人进行了交流。给我印象最深刻的就是，有些朋友在表达感谢后，总会忐忑地追问一句――“你觉得ChatGPT方向能落地吗？”

他们中有面临职业抉择的打工人，有跃跃欲试的创业者，有二级市场的冲浪者，有一级市场态度谨慎的投资人。所有人都在岸边谨慎、克制地观望。所以，究竟能落地吗？如果能，是100%完全能吗？哪些方向可以哪些方向不可以？如果不可以，那么为什么不可以？

因为少年时的AI幻想成真感动感动是一回事，客观的现实又是另一回事。而且当我的建议会对其他人产生影响，这就愈加让我谨慎。

OK，前言就到这里，我将开始我的推理过程，向你展示我整个过程中的所思所想。

如果你对推理过程不感兴趣，可以直接看结论――“我相信他能够成功落地，并且将是一个时代的开始。”

但是我更希望你跟随我的思考过程，就像GPT模型中用到的思维链CoT技术一样，我们“think step by step”，当每个环节都清晰无误时，最终的答案也将更值得信任。

第一步：开始思考前，想清楚如何思考

我们需要更清晰地定义我们的问题，从我们自身的角度出发（打工人、创业者、投资者等）。并在随后围绕定义来确定我们要去加载哪些方面的知识，并基于这些知识做出符合利益和逻辑的推理。

我所寻求的答案是“AIGC这波狂潮能否落地”，那么：

01

首先，这是一门生意。而生意的本质就是价值交换，并在过程中积累剩余价值。所以他的首要原则一定是能跑通商业模式，赚到利润。

当然，生意要赚到钱是谁都知道的道理。AI绘画也能赚到钱啊，有人靠激励广告打平收益，有人拿到了融资，有人延伸出了提示语买卖。

02

是的，所以我还期望他具备足够宽度的赛道，能够支撑百花齐放。因为这样对于打工人来说，他进入这个方向才足够宽阔，拥有突破天花板的可能，对创业者来说市场的机会足够多，避免扎堆死在沙滩上，对于一级市场投资者来说有足够的种子进行选择试错，对于二级投资者来说，百花齐放的涌现才是这个赛道长久生长的推力。

在这里我们观察一下AI绘画，他的赛道是不是一眼就望到了尽头？你敢投入其中吗（此处假装忽略Diffusion技术后续的潜力）？

03

然后，找到新技术带来的增量市场。

我们要避免被媒体词语迷惑。什么是媒体词语？就是标题中的“AIGC”。

事实上这波狂潮中只有AI绘画背后的Diffusion和ChatGPT背后的GPT这两项技术产生了应用端的突破。但是AIGC词语一造出来，干涸的互联网终于迎来了久违的新概念，媒体迫不及待将他扶上王座，绘制出一张张行业全景图。

但事实上真正因为这两项技术发生影响的行业是哪些？受到影响的行业就一定存在增量机会吗？我搜集材料时一般刚开始的时候是不看投研式的报告的，很宽很全，但是好像知识从脑子流淌过去，看完什么也没留下。

特别做过汇报PPT的人应该知道，很多时候为了结构式美观，你会硬凑信息，比如这个产业链只有2条不好看呀，我凑够3个来个金字塔布局。这种信息会误导思维框架的的建立，我一般是建立了体系化认知再去看报告来补充参考的。

OpenAI CEO对资本造词“生成式AI”的嘲讽

05

紧接着，让我们首先瞄准核心的应用场景，暂时忽略上下游布局。

当一个地方发现金子，马上就会有为淘金者服务的餐馆、旅馆、劳保店出现，但这这一切的前提在于必须能发现金子。核心应用场景就是这波浪潮中的金子，只有找到在消费端能够跑通模式的场景，才会关联延伸出相应的上下游产业。因此在这个问题的思考过程中，上下游产业是不重要的，我们不需要投注任何精力去关注。

06

最后，让我们基于如上推理，重新构筑对这个问题的定义：“当前是否有足够多的受到两个新技术影响且产生增量机会的核心场景能够跑通生意模式，获取盈利”。当我们收集的知识满足这些条件，我们就认为答案是“是”。推导顺序如下图：

第二步：开始组装知识框架

在有了思考的方向后，我们需要构造知识框架，哪些重要、哪些不重要、哪些要素之间互相关联、影响、先后顺序是什么等等。

首先，搞钱是最重要的，即核心场景，第一个要做的就是盘点应用场景，客观评估其商业模式及可行性。

其次，场景不是独立存在的，有大量因素影响制约。其中影响最大的是技术，其次可能是政策、道德等。

最后，我们在知识收集过程中，必定面临一些困难。例如自身的知识洼地无法跨越，或是元素过多无法穷尽，我们需要应用一些抽象、指代的方法来跨过这些障碍。

基于上述原则，形成我们的收集框架：

优先梳理商业部分，并在遇到知识洼地时采用抽象要素、同理推断、指代推断等方法。

技术现状决定当前生意是否成立，技术潜力决定生意的上限天花板。作为重要支撑因素进行分析。

限制因素如道德、政策、版权等，对主干不构成影响，放到最次优先级大概看看就行，对行业未来可能的限制稍作了解。导图见下方：

对了，补充一下接下来这篇文章将只分析GPT是否能够落地，不涉及AI绘画，这是因为：

1）我做不到

AI绘画的材料我收集了，但是还未整理，后续会有一篇《AI产品经理视角下的AI绘画全解析》。我要等那篇文章写完了，思路才会清晰，没想清楚之前我就不乱说了。

2）其实也没必要

两项技术虽然都具备突破性，但目前ChatGPT的延伸方向、变革程度，都是远远高于Diffusion的，所以如果ChatGPT能论证成功，不用等AI绘画，我们也可以推出标题中的答案。

第三步（1）：基于框架进行知识填充――商业篇

我们先说盈利模式和成本控制两部分，然后带着相关认知去盘点场景。

1. 盈利模式

互联网主流盈利模式无非三种：

1）广告/流量模式

通过免费产品吸引用户使用，促使用户投注大量时长/频率，再从中切割广告流量从而盈利。在目前短视频、中长视频、游戏、小说的围剿下，我不看好ChatGPT所创新的应用能够抢夺足够份额的时长。边角料的时长空间或许可以，但上限不够大。

而且一旦涉及时长争夺，我们所描述的肯定是C端娱乐应用。对于有野心的玩家来说，是很难接受让广告突破用户体验的。

不过小规模应用其实可以考虑，特别对于独立开发者来说，激励广告变现是一个很好的方式，虽然我手里没有数据，但AI绘画在过去的半年内已经证明了可以实现收益打正。

AI绘画暂时形成一条应用-消费的小市场，但上限很低

不过我感觉广告模式应该是最不适配的，除非技术再进行突破，或出现意料外的杀手应用。例如一个让你愿意每天投入半小时进行聊天，并且他放广告你还不反感的虚拟人……这有可能吗？

2）商品模式

商品模式是最传统的，一手交钱一手交货。只是这种模式下，交易是一次性的。2B端的定制开发服务，游戏充值都可以用这种模式概括――当然也包括卖实体商品。

但是商品模式最需要的是“复购动力/频率”，游戏充值有沉浸心流、社交货币、排行攀比等心理方法来推动，实体商品则来自现实生活的复杂需求。

Chat的应用延伸，如果采用商品模式变现，需要考虑几点：

1. 是否可以延伸出丰富的商品――例如虚拟人物的剧本，不同的TTS音色，或者虚拟人物本身的购买。
2. 这些商品的边际成本如何，是否能控制到极低的程度？
3. 这些商品用什么动力来推动复购？

B端会更明确一些，商品付费基于明确价值。例如49.9元1000次SEO文案生成/社媒生成/广告语生成。而C端提供的价值不那么商业实际，需要考虑其他动力来刺激复购能想到的替代。例如宅男手办、以及明星周边/打榜。

3）订阅模式

用户周期性支付费用，以获取某种服务、特权、功能。这种模式最重要的在于，花钱订阅的那个东西对用户是否具备“持续价值”。

2B方向的产品，可以不用讨论，订阅模式已经逐步替代商品模式成为最优解。我们慢慢看到不管是软件服务的定制开发，还是本地应用软件的license机制越来越少，取而代之的是订阅模式。毕竟订阅模式能带来更健康稳定的现金流，这已经是非常大的优势了。

而2C方向的产品，还充满不确定性。比较经典的如视频会员VIP所代表的娱乐价值，交友APP代表的社会尊重价值，GTD代表的生产力价值，2C向的GPT产品能否像他们一样创造足够的“持续价值”，还需要先行者为我们踩坑。

上述三种盈利模式简单了解即可，他们之间不是非此即彼的。例如百度云盘限速下载，你可以用订阅来做，也可以用商品来做，严格来说没有那么明确的界限，纯粹看那种盈利方式在商业测算上能带来更大的利润。

但综合来看，商品模式和订阅模式和ChatGPT的延伸应用会更为匹配。

2. 成本控制

成本可以分为三块：

1）技术成本

GPT3.0的付费接口是3700个字/元（经过换算），这是最明确的成本线。除非等几个月成本下降或国内大厂跟进做出服务开放，否则这个成本线会持续一段时间。

此外搭建相关服务、开发产品并维护也会产生费用，根据落地的形式不同。

2）运营成本

人力费用一般而言是大头。即使排除算法角色（是的，只做应用层甚至可以不需要算法，所以这波技术浪潮对算法同学而言是非利好），那么也至少需要工程方向、前后端、产品设计等角色。

如果你是2B市场，还至少需要配备销售团队。整体的上限浮动空间非常大，从0人（独立开发者）到几十人都有可能。

另外还需要考虑办公场地、器材购买、HR/行政等费用，当然你可以选择全体远程协作+服务外包等多种方式去降低。上下浮动空间也比较大。

3）增长成本

2B的增长成本来自PR费用，参会费用，以及销售费用。部分to 小B的例如给电商从业者的还会涉及广告费用。2C就更不用说了，除非运气好裂变了，不然买量是离不开的话题。

目前比较好的是这个方向比较新，竞价价格会相对低。不过也存在蹭流量现象，例如完全没有相关要素的社交APP，也会投放含有“虚拟聊天”相关的素材。

2C还有一个利好就是一般做娱乐类应用，社交的买量价格起码不像电商和金融那么恐怖。

带着上述这些前置信息，我们会发现，考虑场景的生意模式的时候，我们不可能只按3700字/元来作为底线测算。整体的成本线可能要压到2000字甚至1000字/元，才能抹平其他成本。

即我们需要做到，GPT每生成1000个字，产品能从用户身上赚到1元。这样营收与成本线3700字/元之间的差额就是我们可累积的利润。

3. 场景盘点

带着对盈利模式和成本线的简单了解，我们进入场景盘点。

在这一部分我们要注意，我们没有精力、也不可能将市面上全部的应用罗列。因此只能基于技术线应用可能进行分类聚合，然后基于各类别的关键要素进行分析。

4. 文本创作类

这是目前最火爆的一个分类。从文本长度来说，可以分为短文本、长文本、超长文本。从专业角度，可以分为法律、心理咨询、教育、建筑、小说、公文等。再细致一点可以列出SEO文案、社媒内容、广告创意、邮件写作、公文信函、简历修改等等等等。

我们不可能把全部的可能组合起来，其结果将超出我们的分析能力范围。

我们只抓两个关键要素：怎么赚钱，技术能否支撑。

在这里，举两个例子：

SEO文章生成：在AIGC之前，人工手写的SEO稿是有明确标价的，大约在千字10元~50元不等，个别优质的可以到100元。我们取一个最低值，就是千字/10元，离我们前文硬推的千字/1元之间足足有10倍的价值差额。

电商运营提效：我是一名在西班牙的电商从业者，原本我雇佣了一名本地运营，帮助我维护西语系国家的站点。现在通过AI的能力，仍然是这名运营，可以在多个不同语系，数十个细分市场中维护站点。那么这中间的差额就来自1名运营人员和N名运营人员之间。

我们会发现，他的模式本质上是AI在内容创作这项劳动上，制造了剪刀差。只要这场浪潮没有完全结束，内容创作的社会必要劳动时间没有完全进入另一个层面，剩余价值就会自动从动荡的剪刀差中掉落。

而在技术层面而言，目前的技术支撑程度，简单来说就是：文本越长死的越快，结构越复杂死的越快，但短文本和通用内容方面已经是如鱼得水，非常成熟。

不过目前已经有人在中长文本方向进行努力，他的推理能力也在加强，所以技术的突破和垂直领域适应是一个非常值得期待的方向。

综上，我认为，文本生成领域是一个完全的增量市场。并且随着技术的进一步提升，他的规模更逐步扩大。补充：其实还有一些小分支领域，例如文本纠错、实时翻译等，但是都不如文本生成夸张，所以就略过了。

5. 代码生成/纠错/Sql/语言转换等等等等

这是目前海外第二火爆的分类，独立开发者很多。不过分析到这里我遇到一个尴尬的地方。我并不是程序员，无法设身处地去设想是否愿意为相关的服务付费。

哈哈，所以我把问题转手给我的程序媛夫人，让她在旁边静静思考一下。我们先从这个领域的技术情况开始分析。

首先，不要被媒体稿迷惑。就目前而言，GPT无法替代程序员。他的代码生成能力，在常规问题上能够正确，但是一旦你换一些变种，他就会给出看似正确其实离了大谱的答案。

这项技术的应用前景，更多在于代码辅助写作，例如快速生成一个简单模块，对代码进行自动Bug检查，生成Sql语句、代码解释等等。但是都需要人工二次review，他能够帮助你的主要在于快速的检索、简单代码的快速写作、自动纠错等辅助功能。

并且这方面和文本生成领域不太像，技术角度产出的结果质量还不够高，不太能形成巨大的剪刀差。但目前的技术已经实现了一定的效率提升，以及门槛降低。效率提升：有助于程序员们coding环节加快速度。门槛降低：门外汉已经可以通过开发工具+GPT实现部分专业领域的简单设计（例如Unity+GPT做游戏）。

好了，回到商业价值上，一段时间的思考后，程序媛老婆给出了坚定的答复――“我们花这个钱干什么，当然自己做一个啊。”我：“0.0?”

我有点不太相信，但是找了一圈这个领域的投融资情况，找不到太多的例子，只看到OpenAI有投资消息：一家代码编辑，一家开发工具。但再往下细探就找不到任何相关消息了。

好吧，我只能认为暂时而言，这方面的商业前景可能不太乐观。2C侧暂时相信老婆大人的判断，应该比较难创收；而2B侧需要企业判定对自身内部效率有帮助。而众所周知，提效类的2B服务，往往比不过营销类这种能直接创收的服务……

综上，这是一个完全的增量市场，

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人们在与ChatGPT聊天时，面临的挑战就是如何能够获得人类信任。这一问题可以从多个方面来思考，例如，ChatGPT应当提供人类可以理解的对话，并且保持真实可信的表达，而不是自动生成的内容。由于ChatGPT的优势包括准确性、易利用性和有效性，它能够帮助人们更轻松地完成任务，并且有助于提高工作效率。此外，ChatGPT也可以通过反馈来建立人们对其可信度的信心，例如及时回答用户的问题，快速准确地响应请求，并且重新回到原来的对话上下文，从而使用户能够平稳地参与所有的对话。另外，ChatGPT还可以采用身份验证、安全防范和智能隐私管理等技术措施，以确保每个人的个人信息得到有效的保护。最后，了解用户的使用习惯，提供丰富的功能以满足用户的需求，以及促进用户之间的合作，都可以为ChatGPT赢得用户信任。

与ChatGPT聊天，如何才能得到人类信任？｜ 新京报专栏

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