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第3节
AI时刻:SaaS商业逻辑大于GPT技术逻辑

自2022年11月OpenAI公司发布ChatGPT之后,SaaS行业连续几个月都处于兴奋与焦虑中。无论是成立十几年的公司,还是刚准备做SaaS创业的团队,由于GPT(Generative Pre-training Transformer,基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型)的新突破,似乎大家在技术上都回到了起跑线。

我也在起跑线上学习,只是有更多时间研究AI的新发展。通过大量阅读专业资料,参与实践讨论,我逐渐形成了一些对AI-based-SaaS(基于AI的SaaS)的初步看法。

3.1 AI赋能SaaS,且影响深远

站在钱塘江入海口的人即便有心理预期,潮水打在脸上的体感还是令人无比震撼的。GPT的出现更是超出了所有人,包括所有AI前沿科学家的想象。我与SaaS企业的创始人们交流,大家有各种比喻。有人认为是iPhone时代再来临,也有人认为这就是第四次浪潮。我则认为GPT的影响堪比电力设施的应用。

从20世纪90年代的互联网开始,人类的信息就处于爆炸性增长的状态。从某种意义上说,人的决策都是在信息不完整下的决策。而GPT的出现,将大幅改善这种状况。电力网络传递的是能源,而AI网络传递的是海量的信息和高效率的预测(至于与人直接相关的决策,我认为不可以由AI来做最终决定)。

业内有人说AI会颠覆SaaS,这可能是误判。SaaS是帮助企业提高效率或赚钱的工具,而AI是技术手段。AI会赋能SaaS,而不会颠覆SaaS。

但AI的出现,长期看(5~10年)确实会让所有SaaS产品发生变化。其中心化的特点,也会引起每一个SaaS品类内部的兼并和聚集。而在这个变化过程中,肯定有这样一些SaaS企业会“死去”。

● 未跟上AI时代的公司被紧跟潮流的公司替代。

● 过度投入AI技术但并不能立即提升产品价值的公司将因为现金流问题加速破产。

为什么会有上面第二点?接着往下看。

3.2 GPT是否被高估

2022年7月Gartner发布人工智能技术成熟度曲线(如下图所示)。当时生成式AI(AIGC,AI-Generated Content,即“人工智能生成内容”)处于“技术萌芽期”的末尾、“期望膨胀期”的门口(见灰色箭头)。

根据这条曲线,我们可以推测,目前生成式AI已进入“期望膨胀期”的顶峰,很快会开始下跌进入“破灭谷底期”。

所以,我不同意行业内少数人认为“大部分SaaS企业会被AI干掉”这类特别激进的观点。但我也相信AIGC会带来新的变化。我对现阶段AIGC的初步判断如下所示。

(1)LLM(Large Language Model,大语言模型)在短期内很难拥有完整的人类智慧。GPT可以读懂人的输出,但无法读取人的输入(思考、体感、心境等受到心脏、肠胃、神经等的影响)。比如,人在饥饿的时候逛商场就会比平时买更多商品。

也就是说,未来很长一段时间里(以10年计算),LLM能得到的信息也是不充分的,甚至是缺失了关键链条的(即人的思维过程),所以LLM在短期内很难拥有完整的人类智慧。

(2)GPT目前没有意识。GPT只是语言模型,再大的模型也只是基于语言的,只是在模仿人类的语言互动方式。大家感觉GPT有意识,甚至有人发文说“爱上了chat.bing”,但那只是被语言的表象所迷惑。

(3)AI间难以主动协作。从哲学角度看,AI没有生命期限,难以形成有效协作。“我能永生,为啥还要与别的AI共同哺育下一代?”没有碳基生物生命遗传的基本使命,AI之间难以协同。

(4)智商不是唯一的竞争力。在地球各种生命的竞争中,并非智商高的族群就一定获胜。尼安德特人的脑容量为1800毫升,而我们今天的智人只有1400毫升。虽然尚不能证明尼安德特人比我们智人智商高,但可以确定的是智人在大约2万年前战胜尼安德特人的主要原因:智人有更多想象力,相信森林中有神,由此能够用图腾崇拜把很多个智人部落联合起来,最终打败尼安德特人的小部落。

(5)目前AIGC的预测达不到100%准确。GPT现有的理解能力、推理能力不保证输出的准确性。它的底层毕竟是来自大数据训练模型,AIGC回答不准确(有时候还会编假话对付人的追问),这和人更相像,反而与工厂制造出来的高稳定性机械及电子产品非常不同。

关于这一点,在《纽约时报》前总编辑Craig采访GPT-4之父、OpenAI首席科学家ILya时谈到过:“神经网络有时候会有产生幻觉(Hallucinations,特指人工智能给出的‘事实性错误’)的倾向。我们今天使用的方式,是雇用人员来教我们的神经网络如何表现,教ChatGPT如何表现。我认为这种方法非常有可能解决幻觉问题。”

我从逻辑上推测(毕竟我不是AI专业人员),“人工修正”是无法解决海量问题的,至少AIGC现在的预测还达不到100%准确,这对SaaS产品这类企业级应用是一个非常大的限制。

(6)伦理限制。AIGC及未来的AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)拥有远超人类的预测能力。但受到人类伦理上的限制,决策权不会交给AI。为了提高生产力,不会禁止使用AI;但“降临派”与“拯救派”的博弈结果很可能是对AI参与决策做出很多限制。

GPT目前也遵照这个方式工作。它可以帮助写Python程序,但不能自动调试。这是为了安全隔离,避免AI自动生成危害人类的程序。人们只能每次把调试结果反馈给它,它再进行程序修改。很多人使用GPT生成SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)语句也是如此。这样GPT不直接访问数据库,保护我们的数据安全。

这一点也会影响SaaS产品的AI应用。企业员工使用AI-based-SaaS(基于AI的SaaS)时,AI只能提供决策选择、分析参考,而不可以帮企业直接做决策。

以上这些判断基于当前能获得的信息和资料,我预计有效期为5年。5年之后的技术发展确实很难预判。但这对SaaS企业当下做出决策已经足够了。

3.3 to B的商业逻辑大于技术逻辑

不可否认,长期看AI对SaaS产品的影响是颠覆式的:将来所有的SaaS产品都基于AI(AI-based-SaaS)。这与SaaS基于云设施(IaaS)没有本质区别。但请注意,AI是一个慢变量。它将从3个方面改变SaaS企业及产品。

● SaaS企业内部使用AI工具提高效率。

● SaaS企业内部主动改造SaaS产品。

● 受AI影响外部环境发生变化,客户需求大幅变动。

前两者是微创新,只有需求的变化才会带来SaaS产品颠覆性的创新。

从时间轴上看,大致如下所示。

长期看(5年以上),因为AI对小到人机交互方式,大到人类的学习方式、教育方式,甚至企业组织方式、社会经济及政治的运行方式都会有所影响,所以这个颠覆不仅是对SaaS产品的颠覆,而是对整个社会的大改造。

中期看(3~4年),逐步改造。首先是互联网行业、软件行业,然后是传统行业,最后是政府部门。

短期看(1~2年),对90%的SaaS产品来说都是微创新。例如,目前的用户界面GUI(Graphical User Interface,图形用户界面),将来也不会都被LUI(Language User Interface,自然语言用户界面)替换。

与ChatGPT的对话很炫酷,但我们可以想象用户操作还是脱离不了图形用户界面——难道用鼠标在屏幕上点击一个复选框的事情,还要用语言描述30秒?

当然,SaaS与AI最终会发生质的结合,就像20世纪80年代计算机还只有键盘一个外部输入设备,后来增加了鼠标。目前很多用户界面会逐步升级为GUI(图形)+LUI(对话)的形式。这是微创新,而非颠覆性的。GUI+LUI的混合交互方式才是趋势,用户将会做出这个选择。

目前GPT只对智能客服、低代码、RPA、财务自动化等少数领域有巨大影响。

除非客户需求发生巨变,否则产品不会发生颠覆性变化,这是由商业逻辑(做产品是为了满足客户的需求)决定的。此外,企业客户的变化会很缓慢,AI技术本身也还有很多局限,大家都需要摸着石头过河。

目前SaaS产品还是以微创新为主。以客户为中心,帮客户解决问题。以技术为中心并不能解决客户的问题,这只是在闭门造车。

3.4 SaaS企业境遇的推演及应对

可以推演中国SaaS企业在未来10年将会发生下面这些变化(由近及远)。

(1)短期看,SaaS企业的产品开发效率将逐渐提升。公司内部会更加鼓励创新。毕竟现在,得到一个正确的Prompt(提示词)会快很多。

(2)对于很多已经有需求的场景,如果AI正好能解决,那就会应用得很快。例如,在CRM中使用多种条件搜索一条商机记录。使用语言描述比使用鼠标选择、点击多个下拉框要快得多,用户体验也会好得多。

(3)产品集成度会提高,SaaS企业之间的大合作、大兼并在所难免。背后的原因是用户交互界面采用对话的形式是形势所迫。客户需要更统一的工作平台。

(4)由于第3条,已经独占鳌头的SaaS企业会更强大。他们的产品会更快整合其他公司的产品,兼并或合作时常发生。按SaaS生态的发展规律,中国的SaaS领域原本就会在2023—2025年逐渐进入马太效应时段,而GPT的出现加速了这个进程。

(5)能够完成“chat总线”的新产品或(服务大客户的)集成商在生态中逐渐出现,并获得重要地位。

(6)小规模SaaS企业会面临来自小软件作坊的更大挑战:软件作坊得到了GPT及其插件的极大赋能,做定制开发的效率更高。

(7)基于AI的新SaaS创业公司会大量出现,但to B仍然是慢活,新产品的商业化普遍需要2~3年的时间。在2~3年后会看到大量企业客户在使用基于AI的新SaaS产品,即AI-based-SaaS。

(8)中国企业的采购模式将会在未来3~5年发生重大变化。与AI聊天的方式大大降低了分析数据、获得信息的技能门槛。而这个过程将充满小工具而非大系统。前者的引入需要更灵活的IT采购方式,中国企业,甚至政府部门将不得不改变IT采购流程。首先改变的是大大小小的民营企业,然后是国企,最后是政府单位。后两者的彻底改变需要自上而下的改革意识。

从SaaS企业内部看,AI像其他新技术一样,都是为了让开发人员、业务人员只专注业务逻辑。这就是这个时代科技的发展方向吧!

对于处于低谷中的SaaS企业来说,大语言模型的出现增加了更多获益点——从客户需求、SaaS产品生产及营销和服务效率、生态及整合等方面都将有从慢到快的良性变化。

此外,我还要给大家一个建议:不要在假设之上谈假设,这永远得不到正确的结论,反而会浪费抓住新机遇的机会。天天焦虑,不如沉下心利用AI干点实际工作,帮客户解决一个实际问题。 PK5eQOGJFDhg+ubvYU91VnkpuxUGfsSxx4KwhjbHUHhOqdL5/xQXH2Qgx6Q8ZBrG

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