文|娱乐资本论 付梦珍

“海马体一觉醒来，腰子被AI噶了。”

7月19日起，人脸识别妙鸭相机火爆全网，用户可以一键生成古风、港风、民族风、证件照等20多种风格的照片。去年，海马体全国600多家门店营收20多亿。如今AI一铲子下去，主打写真的照相馆祖坟要飞了，背后的创业者却赚得盆满钵满。

但在许多AI创业者看来，妙鸭并无高门槛。因此小智在不少AI创业群里，看到各个大拿捶胸顿足，遗憾自己为何没用推出类似产品，也有创业者生气自己也有此类创意，但产品还在打磨没法赶上这波热潮。

事实上，大模型之下，诸多创业者正在殚精竭虑的打磨产品，试图推出下一个“妙鸭”。不久前，娱乐资本论采访了6位转行AI或进行AI创业的职场人他们的故事也引发了很多人的共鸣。如今，也有新的职场人和娱乐资本论讲述了他们的AI职业故事。

这其中，有清华毕业生用一个月的业余时间，完成了无代码AI工作流产品的创建；有人从内容行业转行Prompt工程师，笑言正在革自己的命；有人致力于开发面向C端的产品，要用流量变现；有人在为企业打造私有化数据库；有日本留学生积累了大量英伟达显卡，称要在国际局势动荡的情况下做算力生意，让我们听听他们的故事。

01 在应用层，创业公司没什么技术壁垒

我叫毕滢，2016年从清华研究生毕业，学的专业是精密仪器。毕业后我创业做了一款教育产品，之后被有道收购。去年，我在做TikTok直播数据分析SaaS产品时，会用GPT3帮生成产品的介绍文案等。

GPT3的文案应用能力很强，现在写代码的能力越来越强。写文案没有对错，但代码是确定性的能力。所以，如果要做自动化流程，AI写代码的能力非常重要。

纯靠大模型很难生成确定性结果，但通过工作流引导的方式，就能达到相对确定性的效果。工作提效需要准确性。

比如，我想把一篇文章总结成音频导出思维导图。如果纯用聊天需要很多步，但我们可以通过设计工作流的形式固定步骤。

我用了一个月的业余时间做了这款产品。最近也用这款产品给一家公司设计了了一套智能客服的回复工作流系统。现在AI能替我节省30%的工作量。

我的产品是无代码的AI工作流，用户可以通过拖拽的方式，把不同节点像连线一样连起来，实现一套自动化的工作流。

下一个阶段是用户设计好工作流后，可以把它发布为网页应用。其他人可以接入使用这套工作流，实现多人协作。

我发布了两个版本，一个是在线SaaS 版，一个是开源版，能在本地跑。

目前主要是C端客户在用，我需要他们的反馈进行产品完善，再推给B端。这个平台会支持不同的人创建不同的工作流。坦白说，目前还没到用户能自己设计的阶段，后期我会出讲解视频。

盈利主要是B端和海外。很多创业者在给B端做私有化部署，但很多中小型企业只需要公有云版本的AI工作流就行。

你问我技术壁垒在哪里？我只能说除了大模型公司在数据和训练上有壁垒，做应用的公司技术上没什么壁垒。

AI产品目前主要是两波，第一波是ChatGPT刚出来的套壳模型。第二波是结合企业痛点做的垂直行业产品应用。你了解行业，知道行业痛点，有独家数据都是优势。当然，也要比谁的产品想法更新奇，推广力度更大，获客能力强。AI是近十年最大的机遇点，现在国内有很多垂直行业的需求没被满足，比如政府现在不能用OpenAI的产品。妙鸭这款产品找到了非常巧妙的切入角度，排队生成的机制只需要一台机子工作即可，节省了成本。

目前我的产品不太需要大规模的推广和研发投入，没那么需要融资。我打算到9月份左右功能完善后，再向B端推这款产品。

02 Prompt工程师：我在革自己的命运

我之前是内容编辑，现在做Prompt工程师，相当于用GPT颠覆曾经的行业，革自己的饭碗。

我的日常工作是通过修改Prompt生成长文，个人修改的幅度基本不到10%，发在某平台上测试流量，检查AI生成的内容数据如何。

我每天要总结内容的数据情况。未来，我打算做100个账号集中测试。

GPT出现了之后才叫自媒体时代，每个人都是主编，不需要记者和编辑，给AI改Prompt就可以产出内容。很多人说AI产出的内容太程式化，其实是你不会用Prompt。优秀的Prompt，需要你具备计算机知识的相关背景，用写代码的方式提示AI。

人类科技产品是黑箱，没人知道能产出什么内容。未来3-6月内，GPT的能力还会有大幅度提升。

大模型公司发展的方向之一，是让AI自动产出内容，代替原本的大V。平台和用户要的是好内容，不管这个内容是不是AI产出的。

妙鸭很火，但如果妙鸭不提供更多场景的Lora，用户很快会腻。上传用户图片炼专属Lora很吃算力，大公司看不上，小团队玩不起。不知道妙鸭团队部署了多少显卡，但如今看他们有点像ofo的思路，即租车费不重要，数据才重要。以后妙鸭可以用这些数据生成数字演员各种模型，前景广阔。

03 AI的潜力和舆论的水分一样大

我本硕都是普通学校，很难进入知名融资圈，一直做技术。2016年创业做公司，业务主要是网站和小程序开发。现在，我们接MJ、SD，再加上PS做文生图和视频的小程序，用户可以上传素材生成内容。其他的产品还在保密阶段，怕你写了发了别人抢掉了。

我们不擅长搞关系，接不到B和G端的单子，主做C端。很多人说C端不好盈利，我不担心这个，有流量就可以有盈利。我们现在有几千个用户，信息差很大，用户新奇感还在。

现在很多AI创业公司在做私有化知识库，这是大趋势。7月18日，国家出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，它的大逻辑是公有AI需要合规，但私有AI不受限制。出于这个角度，公司也需要建自己的私有化知识库。

现在AI的潜力和舆论的水分一样大，大公司为了股价吹曝AI，互联网是戏子在表演，傻子在付钱。像百度的绘画大模型文心一言只是套壳，国内有一家算一家。投资人也知道水分大，但是有人买单就行。用户试用之后发现了差距，舆论回落。但毫无疑问，AI属于未来。

04 你的专业背景才是你的壁垒

我今年40岁，由传统行业的管理人员，转为AI浪潮下的创业人员。去年，我在处理文字的时候用了GPT3，效果不太好，GPT3.5的效果提升了很多，GPT4则有了质的飞跃，非常强大。

我们公司之前做音乐，今年三月份成立了AI公司，叫MBM OpenAI GPT。核心成员七个人，其中四个技术人员。

普通GPT4每个对话只能处理几千字，但32K模型能处理超过2万字的文稿。我们拿到了AzureGPT套模型商业授权，其中Gpt4-32K我认为是最有价值的。目前国内只有三十家左右的公司，拥有该模型的商业授权。

目前业务主要有以下几块。一是智能客服产品，让客服在交流上更加智能化，同时集成后端的各类工作流程。比如，用户反馈空调问题，客服可以自动记录并查询之前的维修记录，派发维修师傅，后续反馈信息，定期回访复查等。我们希望通过与行业头部的合作，做行业专属的垂类AI产品，向整个行业推广。

二是垂类的行业应用，现在很多AI产品属于消费级，ToB专业性不够。比如MJ生成的中式建筑设计图，像但不够规范，需要垂类数据才能出标准模型。我们在和国内知名的地产集团研发模型，预计八九月份可以发布。

三是AI应用平台，我们做了一个AI的产品网站，用户可以生文、生图，4月上线。这个平台主要给ToB、G的企业应用，相当于展示能力的名片。之后，我们打算部署开发者平台，提供大语言模型应用市场，让开发者把产品放在平台上，让客户看到，搭建双方合作的平台。

开发者上传的应用，我们会做审核以及申报，这也是我们的优势之一。你现在去百度上搜GPT，其实大部分是翻墙不合规的，但我们没有这个困扰。我们和官方下辖的数据服务中心深度合作，产品申报上有优势。

我们和上海的创业者公共实训基地合作，在创业基地提供AI技术，为广大创业者服务。也在摸索如何将AI植入工作流中，和商业场景深度结合。

很多人会说现在大模型不能生成优质的内容，这其实和提示词还有预训练有关。比如，你用 Zero shot方式。写之前我不给你案例，只说目标文章的结构性特点，大模型会照猫画虎出内容，质量比较水。但是如果能提前在大模型中训练你过去的文章，文本效果会很好。

现在做AI，还是需要你结合自己的专业背景，形成护城河。如果你在自己的行业做了十几年也没有清晰的认知，妄图在AI的风口里飞起来，很难。

05 通用AI用户少，我们转做垂类细分场景应用

我们公司成立于2007年，之前主要给企业软件开发，包括小程序和企业内部应用，客户超过一千多家企业。

从3月份开始，我们有部分员工转做AI应用研发，以算法工程师为主。我们产品主要有三方面，一是开源模型LLAMA、ChatGLM等模型，进行模型训练和语料整理等。二是结合企业业务，为企业提供文案创作。三是开发运营AI应用C端产品，包括：JEEMOO AI工具集，虚拟人小程序。其中虚拟人小程序，是一款基于AI开发了一款虚拟角色的产品，包括厨师、心理医生、英语老师等，用户可以设置自己感兴趣的对话角色。目前，这款产品是我们开拓C端用户的一个尝试。

其实最开始我们做了一款对话产品推给B端用户。回访的时候发现，很多用户不知道能用这款产品做什么。针对这个问题，我们决定做垂类细分场景。比如医生、律师可以直接用自然语言和AI交互。

企业部署方面，我们最成熟的业务是文案创作、智能客服机器人，其他产品都在摸索中。今后我们会结合企业业务，绑定更多的深度应用场景，为给企业提供AI业务私有化或SaaS的解决方案。

我认为AI的发展方向之一，是结合特定业务流程，设置不同AI代理角色。由AI自动拆分任务，反馈和评估结果，并自动优化流程。比如，你告诉AI要去成都出差，AI可以自动告诉你需要穿什么衣服，订购哪一个航班。

国内一些大模型是开源的，可以给企业部署到本地的服务器，保证了数据的隐私性。而且很多开源模型对算力的要求逐步降低，不需要太高端的显卡，训练成本控制可以控制在几十万之内甚至几万以内。未来每个企业都有机会拥有私有AI模型，适合企业内部和外部的各种业务场景。

06 算力没有技术门槛，就是秀肌肉

我20年前在日本留学，学机器人专业，这些年创业做IT技术服务公司。之前我们主要做云渲染、元宇宙。去年12月份，我关注到AI。

我们是一家在日本做分布式数据存储的公司，从前年开始，屯了大概200张RTX 3090显卡。今年2月，我们迅速转型成为了算力提供的平台，在日本建算力中心，未来半年内，初步计划是用1000张H100GPU和3000张使用RTX3090和RTX4090的GPU打造算力云，创建全球首个算力期货交易中心，为企业提供API格式的StableDiffusion云服务。预计10月份可以提供服务。

因为中美关系，英伟达最高级的显卡H100和A100都已经禁止向华售卖，而且交货期要一两年。

算力上没技术差异，只讲谁的显卡多，我没有竞品公司。等我建成3000张的H100的显卡云的话，在亚洲我们是最好的算力供应商。

AI最大的表现在这个元宇宙上，离开了数字世界，它只是降本增效的工具而已。VR、AR、XR没发展起来的核心问题，是内容输出的成本太高，AI解决了这个问题。我觉得这一波的AI机会是VR眼镜。此外，AI也会有很多细分产品。比如对普通人来说，他的数字人其实就是他的照片、声音、行为体态。普通人没有太多的影音数据，以后AI产品如何留下人的数据，进行下沉领域的开发很重要。