从“中国制造”到“中国智造”，中国力量在全球市场大放异彩还在进行时。但全球市场形势变化却宛如高速列车，机遇与挑战应接不暇：不同区域的本土消费业态出现哪些新变化?社交电商赛道机会如何把握?抓人眼球的AIGC又将为全球生意注入何种新活力?......
摆在眼前的问号，亟待一个回答。变化不停的全球市场，时刻期待崭新思路。
基于此，钛动科技特别打造全球化访谈栏目《Global Talk》，通过邀请行业大咖走进钛动科技展开高层对话，分享前沿行业洞察，输出丰富的宝贵经验，以先锋视角打开全球视野、把握出海脉搏。
《Global Talk》栏目首期邀请非凡资本合伙人吴畏与钛动科技创始合伙人Eric到场对谈。非凡资本合伙人吴畏被外界称为“AI应用研究领域国内领先的行业智库缔造者”，已累计投资和服务数百家创业公司，在跨境和AI领域积累了深厚的资源链接与行业干货。钛动科技创始合伙人Eric曾任宝洁产品供应部团队经理，拥有体系化的项目管理、标准化流程管理以及精细化运营的经验，并且从0到1搭建了钛动科技的营销服务体系。
随着人工智能领域进入全新时代，来自中国的明星AI应用如雨后春笋般涌现，不乏在全球市场崭露头角。本期对谈将聚焦我们周遭的这些AI应用，谁能突破重围?为什么?
01 谈谈今非昔比的AI应用
Eric：越来越多AI相关企业在做出海，尤其是 AI+工具、AI+社交。其实这两类都是早期出海的典型产品，随着 AI 技术的突破，似乎又焕发出新的活力。您怎么看待这一现象?以及您觉得行业下一步发展趋势如何?
吴畏：我相信每个人对 AI 会有不同的理解，我更多从我的这个理解来讲，首先大家要搞清楚，现在我们说的AI跟 十年前我们说的AI，不是一回事。十年前是“判别”，最大的应用场景是我们坐火车、坐飞机的时候，不用出示身份证，摄像头就能够识别你，也包括工业检测领域的技术，主要是基于计算机视觉的判别式AI，主要判断“人是人”“猫是猫”“狗是狗”。
现在我们说的 AI 更多是生成式AI，这类应用相比以前更容易实现全球化，无论是情感陪伴，还是生产力工具、小说生成，你会发现在大模型支持下，本身它就能生成全球化语言，多语言问题直接解决了。
不过，这一代 AI 应用也存在成本上的难度。之前做移动APP应用，只是借助CDN，云服务把数据信息推送给用户，支付云服务等费用即可。但如今的生成式 AI 应用涉及例如情感陪伴类的多轮交互场景，用户和AI持续地聊天就是不断在烧应用的钱，因此这类应用往往需要用户付费，以满足其带宽成本、推理成本等每次调用成本。只有收支取得平衡才能保证模式可持续。
Eric：这类产品接下来怎么盈利?怎么形成造血能力，能够真正长久生存、取得成功?
吴畏：早期应用的普遍变现方式是流量变现，只需要确保很多人使用这款应用，就可以通过各种形式去变现。现在大家会发现，做大一款应用的DAU需要花费更高的成本。
如今形势不同于过去的移动互联网红利，现在并没有一个新的“端”出现。移动互联网蓬勃初期，出现了手机端，这个时候做应用，同时也有很多人也在找应用，正好匹配了移动互联网“随时随地”的特点，也匹配了摄像头、麦克风等等手机端功能，在这样的流量红利下会有爆发性增长。现在没有当初的流量红利，应用需要考虑如何向用户收费。那么需要去拆解的是，什么样的场景下用户愿意付费?我们目前看到，相对来说收益比较好的ToC端AI应用大概有以下这些类型。
·第一类是情感陪伴，解决情感陪伴需求，拥有这些需求的大有人在，有点像以前的声讯台、午夜电台。当初是有人花钱打电话进去聊天，话费不断要充值，聊的越多越花钱，这是人普遍基础的需求。这个领域也涌现了一些典型的公司，其中就有中国的出海企业。
·第二类是教育，这类应用之前也已经存在，比如字节的Gauth，之前叫Gauthmath，最开始是拍照解题，实际是它背后有一些老师在解题，人工+智能，之前收费是有真人老师的成分在。现在用了生成式 AI，拍照后答案马上就出来了。成本结构发生了变化。还有 AI 小说，原来可能要支付 30% 的成本给到创作者，现在不需要创作者，支付的是电费、算力成本，这些是来自于成本结构的变化。
·第三类是生产力工具，普通写字楼办公者对这块是有需求的，这一类竞争也比较激烈，去收费也有难度。总体来说，离人性越近的，越好赚钱。
02 哪些AI应用能激起用户付费欲望?
Eric：古往今来，赚钱的点其实都是人性的点。不过好比情感陪伴类软件，要做到像以前人工聊天所产生的情绪价值一样，给我们一种“人”的感觉，是很难的事情。
吴畏：大家也许还记得 GPT-4o 发布的时候，有一场景是通过摄像头进行实时语音交互，为什么现在我们还没有大范围看到?或者说看到了一些应用，但它们还没有被完全地推向市场，完全实现实时交互。因为这里还是会产生算力成本。文本层面的算力成本可能未来会下降，但是如果是实时语音，甚至实时数字人、实时视频交互，成本很高，目前来说还没有办法实现。我相信，如果到真正实现的时候，会有很多人愿意付费。
Eric：还有一个细分行业也蛮适合 AI 应用，《恋与制作人》这类剧情类游戏非常适合加入 AI 模型，实现不同人玩出不一样的结局、不一样的剧情延展，跟小说逻辑很像，让用户参与到其中。
吴畏：最近有一个创业者找来，他们是做“乙女类”(以女性为主角或玩家)小说生成应用，用户不需要提供非常复杂的提示词，只需要给一些角色，可能就是喜欢的偶像，它能够在10分钟里生成 8000 字到1万字的同人小说。目前这款应用没有做任何推广，已经有了粉丝社群。产品也即将要推广去海外市场。
Eric：突然觉得这个市场非常大。现在海外短剧也非常火，说明非常多人愿意为这些内容付费。如果有一个千人千面的内容平台，甚至可以 DIY 内容，非常激发人性的付费欲望。
吴畏：我大概有一个理解，把所有AI应用分类在四个象限，横轴是花费时间长短，纵轴是赚钱和省钱。
有些应用帮你花时间，有些应用帮你省时间。花时间的是娱乐类应用，用户愿意为了更好的花时间，收获更多情绪价值而去支付费用。而节约时间的应用例如生产力工具，AI帮你生成PPT、制作Excel、写公文和工作汇报。
另外一条轴是钱。省钱逻辑指的是，你原来可能有一些工作需要外包，做相对重复性的工作，这些靠提效类AI工具得以解决。而借助 AI 去做创作的应用工具，能帮你赚钱。
通过这样的四个象限维度，定位到你的机会在哪里。
03 放眼全球，机遇何在
Eric：在全球范围来看，您对AI应用有什么样的观察?
吴畏：先说AI赛道里的 ToC 应用，全球化的 ToC 应用跟国内 ToC 应用，侧重点不太一样，生态也有所不同。
·情感陪伴类：国内的情感陪伴应用数量不如海外多，DAU也没有很大。举例而言，MiniMax在海外的情感陪伴应用“Talkie”已经盈利了，国内版产品“星野”流量却不如Talkie大，背后是国内外在内容审核的角度上有所区别。整体来看，国内情感陪伴类应用发展不如海外蓬勃。
·教育类：目前这些相对来说 DAU 比较大的应用基本还是主做海外，国内它的做法是把软件跟硬件结合起来。
很有意思一点，在国内市场发展的 ToC 应用主要是大厂在做。但从全球市场来看，ToC 应用其实有很多不同公司在做。这也导致，国内创业公司如果要做一个 AI应用，他会先问自己，我是做 ToC 还是做 ToB?如果是 ToC，大概率一开始就会设定为全球化的应用。如果做 ToB，就做国内市场为主。
Eric：总结一下，ToC 相关的AI应用，主要做全球市场为主;ToB 应用主要面向国内市场。
吴畏：在国内做这类 ToC 的应用很难冷启动，没有流量。当然如果他已经具备一定资本实力，可以通过数字营销公司去买量，但很多创业公司支撑不了这样的模式。另一方面，创业公司相较于大厂，在内容审核合规上也更欠缺经验，结果就是它们会更偏向发展海外市场。其次，如果他们考虑收益的话，更有可能先去做海外，因为海外付费客单价基本就是乘以汇率。
Eric：国外用户对效率型产品的付费意愿都还挺强的。
吴畏：这就是我们刚才说的“省时间”应用。在中国主要是帮用户“花时间”，海外是“省时间”。中国人多，欧美国家人工相对比较贵，更需要提效，他们愿意付费。甚至一个很小的创业公司，都能同时买十几个SaaS平台，很正常。
Eric：中国做的效率工具，在国外其实是一个很好的机会。但这类产品现在还没有那么旺盛，绝大部分都还是做第一象限的产品：花钱，花时间。而帮用户省时间的第三、第四象限产品，还没有百花齐放的感觉。希望未来更多企业出现，去迎合用户消费习惯，取得成功。
对谈现场还设置了精彩的问答环节，以下节选问答精华：
Q：很多中腰部广告主都在做 AI 应用，我们怎么判断谁更有潜力?
A：如果要判断广告主短期内有没有投流打算，首先，它本身是否有比较多外部资金注入，如果他有投资人大量资金注入，那对他来讲，增长非常重要，它有可能一开始就会进行广告投流;另外就是白手起家，一开始不见得马上会去投流，但可能会做SEO、网红营销和社群，可以看它的流量变化，如果基于低投入情况增长五倍到十倍，那有可能会马上启动投流方式去获得流量稳定持续的增长。其次，还跟商业模式有关，如果依赖自身资金驱动的情况，ROI是否能回正。
具体到什么样的应用更有潜力、更能从用户那里拿到结果。目前我们看到的一类是娱乐应用，情感陪伴、小说类“花时间”应用。未来也许短剧可能也会有部分内容通过AI生成。另外就是生产力工具，帮人提效，看是否能够切中用户痛点、用户自身付费能力，以及产品降本的程度。如果他原来需要花两小时，你帮他降到2分钟或者20分钟，那他很可能愿意支付费用。
Q：2025 年，AI在营销领域有哪些实际应用的可能性?
A：去年和今年，大家更多看到AI在素材生产这块的应用。你在营销中需要什么?素材，包括视频、图片、文案。目前来看，纯生成的视频是无法用于广告素材的。2025年会不会有呢?我首先觉得这个有可能性。成本反而不是问题，它确实降低了生产素材的成本，主要是技术问题。毕竟现在更多还是短视频营销，如果这一块能够完全由 AI 生成，应该是2025年可见的一个方面。
另外是消费者洞察，AI 更多还是提供辅助，基于大数据去了解品牌的目标受众，不同市场的情况。再到投放，其实智能化程度已经挺高的，但还有一个机会在于投放后的私域运营，如何让这些用户互动起来?AI 客服能不能起到一些作用?能够把这些花钱买来但又没有马上变现的流量好好养起来。
最后一个 AI Agent 智能体，自动化代理，一旦技术到达一定程度，实现完全的自动化，AI Agent 有可能可以替代服务商。短期不会，但长期是很大的挑战，值得关注。
Q：现在中国的 AI 企业有两种模式，一种是接入其他自研大模型，另一种是有自研大模型。您觉得哪一种在未来有更大发展潜力和发展空间?换一种方式说，AIGC 技术壁垒是不是已经建立完好了?
A：做大模型的训练有周期也有成本。做应用不需要去直接开发大模型，可以微调、可以接API，也可以外挂知识库，我自己觉得这是两条完全不一样的方向跟路线。
前者像发射火箭，要花很多钱，有可能发射成功，也可能会失败，无论如何都要花一大笔钱。这可能是AI排头兵们需要去做的事情，甚至是国家做的事情。对于我们大部分人来讲，真正能做的方向其实都是应用层，也会有很多技术，比如微调模型、外挂知识库、让大模型的能力更好地匹配你的场景。
我相对会觉得做应用是百花齐放的东西，对我来说更有吸引力。当然模型是基础设施，我相信未来就像我们喝水一样，任何时候想要喝水都可以随时随地取用。它是必需品，同时也是商品。
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