3月24日，OpenAI輕描淡寫的宣布了兩件大事：

一是ChatGPT聯網了。

(資料圖片)

二是OpenAI開放了第三方插件，任何開發人員都可以自行參與構建。OpenAI甚至還給出了一整套構建流程：“如何在ChatGPT構建你的插件”，并在Github上開源。

這意味著，屬于ChatGPT的“APP Store”真的要來了，當天下午，OpenAI也開始廣發英雄帖，招聘iOS和安卓工程師。

▲ 圖源 OpenAI 官網

正如李開復所說：“在新的AI 2.0時代，會誕生比移動互聯網大十倍的平臺機會?！边@是一個新生態的建設，而非某一塊蛋糕的爭搶，生態之下，有無數的創業機會等待著創業者們去挖掘。

在文心一言發布會上，李彥宏也提出了大模型下的三大產業機會：MaaS模型即服務的方式、垂直行業模型和應用開發。李彥宏認為相比于MaaS和行業模型，應用生態是一個更重要且更大的機會。

對比從互聯網到移動互聯網時代，誕生了字節跳動這樣的黑馬，在數字化向智能化變遷的大時代，已有無數暗夜里潛伏的眼睛，意圖攪動著未來所有行業的商業格局。

可以預見的是，當下所有基于互聯網和移動互聯網的應用都將被重新做一遍，但這也僅僅是第一階段，“老APP”的重塑將與“新APP”的創新同步進行，是AI 2.0發展的左右腳。

「自象限」整理了當下國外僅基于GPT-3 API接口所打造出的各類應用，并將已知的714個應用進行分類，其中覆蓋了底層的AI訓練、底層開發、應用開發等各個方面，并已經成長出各類行業應用，包括社交、效率工具、法律、音視頻工具甚至還有2B應用的種子開始生長。

▲ 自象限原創，轉載請注明出處

參考國外“跑的快”的企業，全球最大的SaaS公司Salesforce已經與OpenAI展開在企業CRM里的B端場景探索，在旗下數字化協同辦公軟件Slack中對部分企業用戶試運行。微軟也推出了基于GPT-4的Office全家桶：Copilot，推進智能化辦公邁出第一步。

“高能聊天工具、圖文創作的AIGC生成、Copilot，以及如今看到的應用都還只是AI 2.0能力的開端?！崩铋_復判斷到。

從2月初到3月初，短短一個月內，上述Demo庫新增了近200個應用，伴隨著ChatGPT能力的進一步外化，從訪問最新信息到檢索特定的知識庫，甚至可以代表用戶執行操作，應用量級將迎來指數級爆發。

而每一個細分的能力下與場景的結合，都有可能跑出下一個字節。

拿著錘子找釘子

我們通過對這714個APP的梳理，發現早期，各類應用的發展都并不“成熟”。

在上述714個應用Demo中，大多為工具類型，如電子表格、寫作助手、音視頻生成、無代碼開發等等，每一個產品對應著某一細分功能，但缺乏具體的使用場景。

如ChatPDF，能夠對拖拽PDF文件進行資料庫搜索、重點提取、邏輯梳理等等，代入互聯網產品的模式，這一功能應該出現在某些財報分析類軟件的底層，形成一個后端的組合能力，通過對財報的抓取，下載、導入、分析，最終得出分析報告。

▲ 圖片來自于ChatPDF

目前成熟的應用主要集中在本身產品發展較早，接入了ChatGPT能力后進行的迭代，如社交領域SnapChat、搜索引擎Bing、辦公軟件Notion AI。不過，這些成熟應用的智能化是另外一條路徑。同為智能辦公軟件，Notion AI相比于Copilot，明顯的對場景的理解不夠深刻。

相同在于，二者均在辦公場景中，用“空格”或“/”來喚醒AI能力，可以對AI提出問題、下達指令；但不同在于，Copilot的智能化是一個生態能力，打通了Word、PPT、Excel、Outlook等Office全家桶，這讓AI真的像一個辦公助手。比如Copilot可以通過對Outlook郵件的讀取、Word文檔的規劃、Excel時間表的安排，直接在用戶無感的情況下完成一個項目PPT。

▲ 圖片來源于Notion

一位資深的產品經理對「自象限」講到：“說白了，現在是一個‘拿著錘子找釘子’的階段，工具就在這，誰來用？怎么用？如何提高效率？這是當下創業者需要思考的問題。所有的PM都應該有危機意識，智能化與場景怎么結合落地，是未來考驗的一個核心關鍵點?！?/p>

在早期，一方面是產品的不成熟，另一方面則是商業模式的重新探索。

從目前的模式來看，很多人想把互聯網和移動互聯網的經驗套用在智能化產品上，卻發現幾乎跑不通。

國內某大學生團隊，基于API打造了ChatMind產品，前期免費開放使用大概1個月后，目前采用了訂閱制的收費模式。其創始人對「自象限」透露到：“網站并不穩定，需要專人維護，拋開人力，每天需要幾百塊的維護成本，包括在小紅書等平臺進行推廣，這些都是成本?！?/p>

目前，ChatMind分為普通版本和Plus版本，按月卡和年卡收費。會員用戶不限制使用次數和導出形式。不過從用戶的反饋來看，在收費后用戶轉化率并不高。

“本身是出于獵奇的心態，嘗試幾次之后發現開始收費了，就開始考慮值不值得了，不如自己用Xmind做。”一位ChatMind用戶反饋到。

不止ChatMind，NotionAI目前也采用類似的收費形式，區別在于NotionAI按照調取接口的次數收費，每位新用戶有5美元的備用金，在用完之后，需要進行充值。

“訂閱制、按調取次數付費本質上都是在為工具付費，但我認為應該按照結果付費，將智能化能力內化進產品的基因里，不僅產品需要創新，商業模式也需要創新。”上述產品經理講到。

2C看熱鬧，2B看門道

“2C場景用個熱鬧，真的能發揮效用的，還要看在2B場景的落地?！?/p>

對于ChatGPT的應用，大公司顯然比小公司的想的更明白。某AI上市公司高管，在今年2月初ChatGPT剛剛火爆時，便開始思考如何在B端落地。“B端的應用確定性更高，且2B的邏輯是痛點驅動的，經過了上個數字化時代的教育，AI只要能解決一個環節，企業就愿意付費。”

那么這意味著，在廣袤的企業應用智能化戰場，面臨著數字化還沒走完又要開始智能化挑戰。

我們以數字化和智能化為兩個坐標軸，拉出了一個當下應用的坐標系。（下圖中所舉例并不全面，只是每個象限中的典型案例。）

▲自象限原創，轉載請注明出處 圖中坐標只代表相對值不代表絕對值

能夠明確的前提是，數字化是智能化發展的基石，數字化程度更高的賽道智能化革新的速度更快，比如搜索引擎、游戲、社交都將在迭代的第一梯隊中。尤其游戲設計和制作是對整個AIGC內容的整合和輸出，也為元宇宙奠定了環境基礎。

當然，在2B賽道中，數字化程度更高的廣告、營銷、金融、電商四大行業將會率先跑出智能化的新范式。而對于各類數字化工具，一個確定性的趨勢是，SaaS的智能化。

無論從任何一個角度講，云智一體都是未來發展前提，那么在應用端，最先帶來變革將會是整個SaaS行業。參考Salesforce的銷售端產品Slack，我們可以獲得一些啟發。

據CNN報道，Slack 可能是迄今為止 ChatGPT 技術最大規模的應用測試。尚在 ChatGPT 處于技術測試期的時候，Slack 便為其提供了大量的用戶數據和技術反饋數據。Open AI 官網顯示，Slack 目前是 Open AI 唯一的推薦伙伴。

▲ ChatGPT 官網

從 Slack 官網提供的應用解決方案來看，ChatGPT 技術至少已在客戶服務、銷售、項目管理、營銷、人力資源管理等眾多商業流程上釋放了潛力空間。同時，正在科技、媒體、金融服務、零售、教育等多個行業積累智能化經驗。

根據「自象限」的測試，目前ChatGPT for Slack能夠對會議的重點內容進行提取、也包括資料重點信息，邏輯梳理；也能夠幫助HR篩選新同事簡歷；為每個員工根據提示回郵件、生成總結等等演示功能。

每一個細分場景都可以深耕。比如在HR SaaS中，ChatGPT可以幫助HR進行特定條件的簡歷初篩、信息核實并生成一個初步的報告，甚至ChatGPT可以形成一些針對性的問題，對面試者進行初步面試，再根據面試結果反饋給HR進行復試。

這也是當下智能化發展的重點，在于對人效的提升，而非替代人。無論是對個人效率的提升還是組織效率、管理效率的提升，而智能化程度的衡量指標也在于效率提升的高低，并不取決于技術有多炫酷。

從當前的反應來看，釘釘似乎有一些布局動作。在3月初，釘釘收購了類Notion的All-in-one產品「我來Wolai」，也強調想要在智能化產品的道路上逐步探索，打造中國第一款Notion AI。但「自象限」認為，釘釘的重點并不應該只盯在辦公場景。

2019年開始，阿里云與釘釘緊密合作，形成了“云釘一體”戰略，釘釘是整個阿里云企業應用方向的重要抓手。那么同樣，在智能化時代，釘釘更應該參考Slack，如何通過大模型能力為企業進一步提效，加強協同效率，來解決此前一直通過無代碼/低代碼解決的，技術和業務脫節的問題。

“更懂業務”不是對ChatGPT的挑戰，而是對人的挑戰。智能化能夠打破技術與業務的界限，解決協同不暢導致的效率低下問題，比無代碼/低代碼更進一步通過技術驅動業務發展。但與此同時，比拼的焦點就完全集中在了“行業Know-how”，單憑工具的先進，可能無法獲得核心突圍的能力，這也給“飛書們”這樣的產品突破企業再設一道難關。

不過，就像很多人知道的那樣，當下中國企業的數字化已經到了深水區，甚至更多的企業，連信息化都沒有做到，更不要提智能化。

此前，「自象限」與多個中國數據庫創業公司討論過：“為什么在Oracle產品的強壓下，國產數據庫能夠切入”的問題。除了信創政策和國產替代的支持外，更多的是Oracle的產品對企業的數字化程度是有一定要求的，但我國大部分的大型企業接入Oracle時，數據還在賬本上。

因此，幾家國產數據庫都是通過將企業數據信息化的開端切入，把前面的“苦活、累活”干了一遍，才能在Oracle下獲得生存空間。

未來有很長一段時間，中國都將數字化和智能化同步發展，而站在AI 2.0的開端，與上個數字化時代一樣，中國仍然有很多課要補，大模型建設的 AI Infra 框架下的每一層基礎設施都需要快速補齊。這是另一個思路下，潛藏的無限創業機會。

應用生態是向上生長，AI Infra是向下扎根。

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