AI應用如何跨過“差異性陷阱”

生成式AI創業者們對“產品-市場匹配”（Product Market Fit，PMF）的焦慮正在暴漲—看看多少公司群起模仿Perplexity和Character AI就知道了，它們被視作除ChatGPT外，PMF最好的兩款產品。

僅最近一個月，國內就有兩大平臺發布了類似Perplexity的所謂“AI搜索”產品。先是問答平臺知乎，6月29日，很久未露面的知乎創始人周源親自出面，發布了一個叫“知乎直答”的新產品，產品界面和Perplexity很像，只不過當用戶提出問題后，“知乎直答”給出答案時參照的僅僅是知乎創作者們的回答，而不是像Perplexity那樣搜索更多第三方數據作為回答依據。

搜索引擎夸克也在7月10日推出了一個叫“超級搜索框”的新功能。它除了能搜索，還能回答、能創作、能總結，當用戶在搜索框輸入問題后，它不會像傳統搜索引擎那樣直接列出相關網頁的超鏈接，而是會先分析用戶意圖，然后調用合適的能力來回應。比如當你搜索“胃痛怎么辦”與“胃痛是病嗎”這兩個看似相關的問題時，前者會引用夸克健康助手自制的成熟內容，包括視頻與緩解胃痛的文字步驟，后者則會調用AI模型的總結能力生成相關回答。通過這種方式，夸克將“Perplexity功能”整合進了既有搜索引擎，而在它推出這個“超級搜索框”之前，Bing、Google都已經這么做了。

Perplexity是2022年12月才上線的一個基于生成式AI的產品。它不同于傳統搜索只提供一連串相關鏈接，也不像ChatGPT那樣只能掌握固定時間內的信息、不能及時把握突發新聞事件；在用戶提問后，它能夠實時索引相關網頁，并且總結出答案。目前，這家公司的年化收入達到1000萬美元，估值到30億美元。

更早一年成立的Character AI也沒逃過被復制的命運。與主打生產力工具的ChatGPT不同，Character AI為用戶提供的是陪伴，其平臺允許用戶根據歷史、游戲或者劇集里的虛擬人物創建個性鮮明的聊天機器人。因用戶黏性比ChatGPT還高，Character AI自推出以來就不乏模仿者，第一個是Meta，最近的消息是，連Google也要開發一款類似Character AI的個性化聊天機器人，且有望在今年內推出。目前Google已經開始嘗試與各領域的名人建立合作，取得他們的形象或數據授權。

以上舉例不過是管中窺豹，事實上，對于這兩款產品的模仿幾乎已經滲透到每一款生成式AI產品中。縱觀國內所有主流聊天機器人產品，在回答問題時像Perplexity那樣列出搜索式信源已經是標配。試圖拷貝Character AI的應用也在增多，就連Character AI自身都在擔心其提供的價值會被越來越多的模仿者所稀釋。數據跟蹤機構SimilarWeb的統計結果顯示，Character AI的網站5月的獨立訪客量從去年同期的1480萬下降到1260萬。最新消息是，Character AI已在與Google、Meta以及馬斯克旗下的人工智能公司xAI等競爭對手初步談判，試圖通過投入大廠懷抱緩解增長壓力。

PMF一詞最早由硅谷風投機構a16z的創始人之一馬克·安德森（Marc Andreessen）在2007年提出，意思是產品與市場需求達到了匹配，接下來將迎來可觀的市場變現—似乎只要找到PMF，就找到了財富密碼。自移動互聯網時代以來，所有的投資人、創業者都在追求這一目標，生成式AI時代的創業者也不例外。不過現實好像正在走向反面：正如Character AI遭遇的，哪怕自認為找到了PMF，市場也幾乎是不可持續的。

用戶留存率說明了一切。2023年年底，據紅杉資本統計，無論在用戶日活、月活還是月留存率等指標上，生成式A I中表現最好的應用的水平也不及移動互聯網應用的平均水平。比如在用戶活躍度這一指標上，A I原生應用的行業中位數是14%，其中活躍度最高的Character AI的月活也只有41%，而移動互聯網應用的活躍度中位數就有51%。在月留存率方面AI原生應用的表現同樣糟糕，其中位數只有42%，表現最好的ChatGPT是56%，而移動互聯網應用的用戶月留存水平的中位數是63%，其中YouTu b e的月留存率高達85%。Sense Tower的數據更不樂觀：除了Character AI，其他生成式AI應用的月留存率都沒有達到10%—這是個及格線。

移動互聯網時代，業內曾對用戶留存率形成過一個“421法則”，即用過一次后留下的比例需要達到40%，以此類推，周留存率達到20%、月留存率達到10%才算健康。按照這一法則，現有生成式AI應用中恐怕只有ChatGPT達標。

今年以來，國內有不少生成式AI公司都在通過廣告投放提升用戶量。根據AppGrowing的數據，今年3月和4月，僅月之暗面旗下的Kimi就向市場先后投放了價值1488萬元和1627萬元的廣告，平均每天50萬元。相應地，Kimi的月活用戶從2月的263.6萬迅速飆升至3月的10 63萬，突破1000萬大關，并繼續攀升至4月的1824萬。不過5月和6月其廣告投放銳減至212萬元和689萬元后，用戶環比增長也就幾乎停滯了。6月其月活用戶達到了2140萬，超過百度旗下文心一言1614萬的月活，但相較于5月，Kimi的用戶規模已環比下降1.47%。

Perplexity創造的AI搜索模式和Character AI想要構建的擬人、陪伴感，在Kimi身上也都找得到痕跡。除此之外，它和其他聊天機器人的區別算不上多大。尋找、拆解、復制PMF的最終結果是，生成式AI產品長得越來越像，用戶忠誠度也就成了奢侈 品。

生成式AI的底層技術在本質上不同于之前的技術時代，無論計算機、互聯網還是移動互聯網，所有的計算都是確定的，技術是標準化的，但生成式AI不是，同一個問題，沒有任何兩家大模型公司的產品給出的解答會是相同的，甚至拿同一個問題問同一個模型兩次，它給出的回答也可能不同。

當底層技術不再標準化，標準化技術時代的一些生存法則也許不再適用，與其像之前本專欄由《新皮層NewNewThing》兩位編輯吳洋洋與王杰夫輪流主持。“新皮層NewNewThing”為《第一財經》YiMagazine旗下關注智能領域的新媒體IP。關心智能領域實時進展可關注的技術時代那樣去追求PMF，更適合的也許是“技術-產品匹配”（Technology Product Fit，TPF）或者“模型-產品匹配”（ModelProduct Fit，MPF），即應該由大模型公司自己去發現它們的模型和技術可以做什么、更適合做什么，它們的產品經理也該對AI技術有深刻理解，懂得模型的能力邊界，而不是僅僅懂市場需求。