Автор: Frank, PANews
По мере того как ИИ переходит от демонстрации возможностей к практическому применению, внедрение ИИ-приложений постоянно ускоряется, чтобы удовлетворить растущие потребительские потребности. В то же время, с постоянным улучшением возможностей больших моделей, кажется, что ИИ вступил в эпоху, когда "каждый может создать прототип продукта".
В ходе muShanghai AI Week состоялся круглый стол "Инновационная практика и пути исследования потребительской экосистемы ИИ", организованный PANews, который был посвящён реальным путям внедрения потребительских ИИ-продуктов. В обсуждении приняли участие гости, включая руководителя продукта открытой платформы MiniMax Фэн Вэнь, CEO FateTell Леви, руководителя Sentient APAC Аниту, а также электронного музыканта и независимого разработчика Гао Цзяфэна, представляющих разные области: платформы открытых моделей, приложения для культурного экспорта, экосистему open-source ИИ и практику музыкального творчества.
По мнению гостей, ключевые проблемы потребительского ИИ не стали проще из-за технологических итераций. После скачка возможностей моделей реальные барьеры смещаются в сторону понимания сценариев, организации данных, обучения пользователей, эмоциональной ценности и построения открытой экосистемы.
ИИ не снизил сложность предпринимательства, реальным барьером остаются сценарии применения
Распространённое противоречие в индустрии ИИ: модели становятся всё мощнее, порог входа для предпринимательства, кажется, снижается, но многие продукты с трудом находят устойчивые сценарии применения. Приложение, которое сегодня кажется жизнеспособным, может быстро потерять актуальность с выходом следующей версии модели.
По мнению Фэн Вэнь, для потребительских ИИ-продуктов идея продукта и оценка сценария по-прежнему важнее. MiniMax как поставщик больших моделей и открытой платформы больше фокусируется на возможностях базовых моделей, дизайне продуктов, связанных с токенами, и сквозном опыте для разработчиков. Но с точки зрения предпринимателя, продукты должны проектироваться исходя из "уровня интеллекта моделей через шесть месяцев".
Её оценка такова: на фоне того, что законы масштабирования моделей всё ещё не утратили силу и возможности моделей продолжают расти, предпринимателям не стоит чрезмерно ограничиваться текущей скоростью, стоимостью или границами возможностей моделей, а следует смелее думать о целевых пользователях, конкретных сценариях и решаемых проблемах. Производители моделей будут продолжать предоставлять более дешёвые, быстрые и эффективные по стоимости возможности, а на уровне приложений необходимо более чётко отвечать на вопрос "почему именно этот сценарий?".
Леви с уровня приложений дополнил другой источник барьеров. Он считает, что технологии меняются быстро, но данные и понимание, соответствующие сценарию, не будут быстро нивелированы. Раньше многие считали, что барьер данных можно создать только путём тонкой настройки модели; но с развитием инженерии контекста и промптов, данные и структура, накопленные приложением в управлении контекстом, также могут изменить производительность модели. Особенно некоторые узкоспециализированные данные, связанные с культурой или персональным опытом, не обязательно попадут в веса общих моделей, что, наоборот, может стать основой для дифференциации потребительских ИИ-продуктов, защищающей от итераций моделей.
Анита высказала более осторожное мнение относительно "ИИ снижает порог входа для предпринимательства". Она считает, что ИИ действительно облегчил создание демонстрационных образцов, прототипов, быстрый запуск первоначального продукта, но по-настоящему сложные части предпринимательства не исчезли и даже могут стать более заметными: как привлекать клиентов, как создавать сплочённость сообщества, как осуществлять коммерциализацию, как устанавливать связи между людьми помимо программирования. Она упомянула, что концепции супер-индивидуалов и "компаний из одного человека" сейчас привлекают внимание, но по-настоящему успешные индивидуалы часто требуют более комплексных навыков, а не просто умения вызывать большие модели.
От Бацзы до музыки: «Более глубокое понимание пользователя становится барьером для потребительского ИИ»
Когда технологические возможности постоянно выдвигаются на передний план, ценность потребительских ИИ-продуктов в конечном итоге должна возвращаться к потребностям человека.
Практика FateTell предоставляет наглядный пример. Леви представил, что FateTell — это потребительское приложение «ИИ + восточная нумерология / Бацзы» для зарубежных пользователей, которое в настоящее время имеет пользователей в более чем 90 странах. Команда изначально избегала направления чисто инструментов эффективности, делая акцент на духовном потреблении и эмоциональной ценности.
По его мнению, желание узнать свою судьбу, найти объяснения и утешение — это глубинная психологическая потребность, существующая в разных культурах и в долгосрочной перспективе. Раньше ИИ с трудом завоёвывал доверие в этом сценарии, но улучшение возможностей моделей, таких как DeepSeekR1, объективно помогло пользователям и инвесторам понять возможность того, что "большие модели могут выполнять сложные рассуждения и объяснения". Преграды, с которыми сталкивается FateTell, — это не только возможности модели, но и то, как перевести и интерпретировать для зарубежных пользователей китайские культурные концепции, такие как небесные стволы и земные ветви, «И Цзин», Бацзы, и через язык, визуальное оформление и взаимодействие донести их очарование до людей из разных культур.
Гао Цзяфэн с точки зрения музыкального творца поднял схожую проблему: ИИ должен не только предоставлять результат, но и сохранять процесс. Он отметил, что такие инструменты, как Suno, делают генерацию музыки очень прямой, но также пропускают творческий процесс, что лишает пользователей чувства вовлечённости и принадлежности. Для музыкантов и обычных пользователей творчество — это не только получение "готовой песни", сам процесс является частью опыта.
Он привёл аналогию с футболом: даже если обычный человек никогда не превзойдёт Месси или Роналду, он всё равно будет играть в футбол из-за любви к игре. То же самое и с музыкальным творчеством. Гао Цзяфэн разрабатывает MusicAIGameBoy (музыкальную ИИ-игровую приставку), пытаясь с помощью ИИ-больших или малых моделей управлять музыкальным кодом, а затем, сочетая игровое взаимодействие, позволить людям, не знающим музыку, участвовать в творчестве в процессе игры. Для него настоящий сценарий — не "автоматически сгенерировать песню", а вернуть пользователю интерактивный процесс музыкального творчества.
После появления агентов, логика обучения пользователей меняется
В потребительских ИИ-продуктах обучение пользователей часто определяет, будет ли продукт действительно использоваться.
Фэн Вэнь отметила, что среди пользователей открытой платформы MiniMax есть те, кто обладает базовыми навыками разработки, но всё же могут быть остановлены документацией по API, параметрами, кодами ошибок и способами использования токенов. Для этого платформа предоставляет платформы для пробного использования моделей, руководства для разработчиков, демонстрационные примеры, видеоуроки и другие способы, позволяя разработчикам быстрее пройти путь от понимания до вызова.
С развитием агентов меняется и способ обучения пользователей. Раньше пользователям нужно было читать документацию, понимать интерфейсы, разбираться с сообщениями об ошибках. Но с улучшением производительности агентов, сейчас многие пользователи полагаются на агентов, которые напрямую читают документацию, ищут решения, выбирают подходящую модель и автоматически корректируют путь. Производителям моделей необходимо хорошо проработать модели, документацию и опыт платформы, а сообщество, разработчики и различные формы продуктов совместно снизят порог входа.
Для Sentient открытая экосистема сама по себе является частью обучения пользователей и внедрения продукта. Анита представила, что Sentient уделяет внимание экосистеме open-source ИИ и связанной с ней инфраструктуре, и через хакатоны, программы финансирования и другие способы собирает разработчиков. Она подчеркнула, что продукт должен сначала чётко определить своих целевых пользователей: кто они, где появляются, через какие каналы устанавливается доверие. Для инструментов разработчиков эффективным входом являются хакатоны и экосистемное сотрудничество; а для потребительских продуктов важны также KOL, KOC и контент в социальных сетях.
На фоне быстрого снижения стоимости AIGC стартап-команды могут с меньшими затратами создавать трейлеры, визуальные материалы и контент для распространения, позволяя продукту быстрее получить первых пользователей. Гао Цзяфэн также считает, что дизайн продукта должен максимально приближаться к пользователю, позволяя ему естественно учиться в процессе взаимодействия и развлечения, а не полагаться на большое количество инструкций. Такой способ "обучения в использовании" может быть более подходящим для потребительского ИИ, чем традиционные руководства.
Аппаратное обеспечение входит в реальный мир, персонализация и эмоциональная ценность продолжают усиливаться
Через три-пять лет, по общему мнению гостей, рынок потребительского ИИ всё ещё будет находиться на ранней стадии проникновения, но форматы продуктов претерпят заметные изменения.
Фэн Вэнь прогнозирует, что в ближайшие три-пять лет интеллектуальные устройства, роботы и воплощённый интеллект достигнут важного переломного момента. После роста возможностей моделей ИИ больше не будет существовать только в программных интерфейсах, он также войдёт в реальный физический мир, выполняя больше взаимодействий и задач. Часть продуктов будет ориентирована на человека, предоставляя повышение эффективности или эмоциональную ценность. Часть продуктов может быть ориентирована на агентов, предоставляя ИИ среду, инструменты и инфраструктуру для связи с физическим миром. Но независимо от изменений формы, продукт в конечном итоге должен быть ориентирован на человека, позволяя людям уделять больше времени связям между людьми, семье, реальному миру и более богатому жизненному опыту.
Леви считает, что прогноз на три-пять лет в индустрии ИИ уже очень сложен, даже три-пять месяцев полны неопределённости. Он считает, что хотя передовые пользователи уже активно используют такие инструменты, как Claude Code, большинство обычных пользователей всё ещё находятся на довольно ранней стадии проникновения ИИ. В ближайшие годы ИИ будет в большей степени удовлетворять более мелкие, более личные потребности. По сравнению с относительно "однообразными" услугами эпохи мобильного интернета, у ИИ есть шанс предоставить каждому более конкретные, более детализированные услуги. В то же время, безработица и чувство неопределённости, вызванные технологическим развитием, могут ещё больше усилить потребность в духовном потреблении, таком как психологическое сопровождение.
Анита обобщила эти изменения как "технологическое уравнение". Она считает, что в будущем различие между гуманитарными, естественными науками, искусством, технологиями и другими категориями будет ослабевать. Мелкий торговец также может с помощью ИИ создавать рекламу, направленно распространять информацию, тем самым улучшая свой бизнес. Ценность ИИ не обязательно в том, чтобы сделать каждого топовым программистом, а в том, чтобы помочь людям в разных жизненных ситуациях получить лучшие инструменты. В то же время, страх безработицы и чувство одиночества будут стимулировать рост потребности в эмоциональной ценности, аппаратное обеспечение, ИИ-питомцы, сопровождающие устройства и продукты с мультисенсорным взаимодействием получат больше возможностей.
Гао Цзяфэн же исходил из изменений культурных форм. Он считает, что в будущем такие формы контента, как музыка, кино, видео, будут реорганизованы, и даже неясно, останется ли "песня" минимальной единицей музыкального потребления. Текущие концепции треков, аудиодорожек в будущем могут быть разбиты на более атомарные единицы творчества. Но в то время как форма растворяется, эмоциональная связь, которую несут IP, бренды и конкретные личности, станет ещё более важной. Люди стремятся не всегда к идеальному произведению, а к объектам с изъянами, теплотой, способным установить эмоциональные отношения.
Хотя гости не дали единого ответа на вопрос о потребительском ИИ, обсуждение из разных областей — платформ моделей, культурных приложений, open-source экосистемы и музыкального творчества — указывает на одну и ту же тенденцию: когда возможности моделей продолжают расти, конкуренция в потребительском ИИ больше не сводится к тому, "кто использует более мощную модель", а к тому, кто способен понять более конкретного пользователя, реальный сценарий и эмоциональные потребности.
Будущая экосистема потребительского ИИ может одновременно включать более мощную открытую инфраструктуру, более низкий порог входа для разработки, более персонализированные услуги, более сопровождающее аппаратное обеспечение, а также больше новых форм продуктов, разворачивающихся вокруг культуры и творческого процесса. Модели будут продолжать эволюционировать, но по-настоящему выживут те продукты, которые нужны людям, понятны им и устанавливают с ними связь.
