После постоянных итераций больших моделей конкуренция в продуктах переходит к сценариям и опыту

Автор: Фрэнк, PANews

По мере того, как ИИ постепенно переходит от демонстрационных возможностей к практическому применению, внедрение ИИ-приложений непрерывно ускоряется, чтобы удовлетворить растущий спрос потребителей. В то же время, с постоянным ростом возможностей больших моделей, кажется, наступила эпоха, когда «каждый может создавать прототип продукта».

Во время AI Week в muShanghai, в рамках круглого стола «Инновационные практики и пути развития экосистемы потребительского ИИ», обсуждался реальный путь внедрения потребительских ИИ-продуктов. В дискуссии участвовали руководитель продукта платформы MiniMax Feng Wen, CEO FateTell Levy, руководитель APAC Sentient Anita, а также электронный музыкант и независимый разработчик Gao Jiafeng, представляющие разные области: платформы открытых моделей, приложения для выхода на культурный рынок, экосистему открытого ИИ и практики музыкального творчества.

По мнению участников, ключевые вопросы потребительского ИИ не стали проще из-за технологической эволюции. После скачка возможностей моделей, настоящие барьеры сместились в области понимания сценариев, организации данных, обучения пользователей, эмоциональной ценности и построения открытой экосистемы.

ИИ не снижает сложность стартапов, настоящие барьеры остаются в сценариях применения

Расхождение в индустрии ИИ часто заключается в следующем: модели становятся всё мощнее, порог входа в предпринимательство кажется снижается, но многие продукты сталкиваются с трудностями в долгосрочном закреплении сценариев. Сегодняшние казавшиеся возможными приложения могут быстро потерять актуальность с выходом новых версий моделей.

По мнению Фен Вэна, для потребительского ИИ важнее идеи продукта и оценка сценариев. MiniMax как платформа открытых моделей и поставщик решений подчеркнет возможности базовых моделей, дизайн токенов и опыт разработчика «от конца до конца». Но с точки зрения предпринимателя, продукт должен проектироваться исходя из «уровня интеллекта модели через шесть месяцев».

Он считает, что при сохранении закономерностей масштабирования моделей и постоянном росте их возможностей, предприниматели не должны слишком ограничиваться текущими скоростью, затратами или границами возможностей моделей, а должны смело думать о целевой аудитории, конкретных сценариях и проблемах, которые нужно решить. Производители моделей будут продолжать предлагать более дешевые, быстрые и эффективные решения, а на уровне приложений важно ясно отвечать на вопрос «почему именно этот сценарий».

Levy добавляет, что на уровне приложений существует еще один источник барьеров. Он считает, что технологические изменения происходят очень быстро, но данные и понимание сценариев, соответствующих этим данным, не исчезнут так же быстро. В прошлом многие полагали, что только через донастройку модели можно создать барьер данных; однако с развитием контекстного инжиниринга и подсказок, данные и структуры, накопленные в управлении контекстом, также могут влиять на поведение модели. Особенно это касается высоко вертикализированных данных, связанных с культурой или персонализированным опытом, которые не обязательно попадают в универсальные веса модели, что может стать дифференцирующим фактором для потребительского ИИ и защитой от частых обновлений модели.

А Anita более осторожно относится к тезису о снижении порога входа в предпринимательство благодаря ИИ. Она считает, что ИИ действительно облегчает создание демонстрационных образцов, прототипов и быстрый запуск начальных продуктов, но основные трудности не исчезли и даже могут стать более очевидными: привлечение клиентов, создание сообщества, коммерческая реализация, установление межличностных связей вне программирования. Она отмечает, что концепции супериндивидов и «один человек — один бизнес» сейчас популярны, но для успешного функционирования индивидууму нужны более разносторонние навыки, а не только вызов больших моделей.

От восьмозначных дат до музыки: понимание пользователя — ключ к барьеру потребительского ИИ

Когда технологические возможности продолжают развиваться, ценность потребительского ИИ в конечном итоге сводится к человеческим потребностям.

Практика FateTell — яркий пример этого. Levy рассказывает, что FateTell — это приложение для потребителей за рубежом, сочетающее ИИ и восточную нумерологию/базовые знания о восьми знаках, и уже имеет пользователей более чем в 90 странах. Изначально команда избегала чисто утилитарных решений и делала акцент на духовных и эмоциональных ценностях.

По его мнению, понимание своей судьбы, поиск объяснений и утешения — это глубинные психологические потребности, существующие между культурами и на протяжении долгого времени. В прошлом было трудно доверять таким сценариям, но с ростом возможностей моделей вроде DeepSeekR1, объективно помогает понять, что «большая модель способна делать сложные выводы и объяснения». Барьером для FateTell является не только мощность модели, а также перевод и транслитерация китайских культурных концепций, таких как небесные стволы и земные ветви, Ицзин и Бацзы, для зарубежных пользователей, а также создание межкультурных коммуникаций через язык, визуальные и интерактивные средства, чтобы донести их привлекательность.

Гао Цзяфэн поднимает схожий вопрос с точки зрения музыкальных создателей: ИИ не должен только выдавать результат, он должен сохранять процесс. Он отмечает, что инструменты вроде Suno делают генерацию музыки очень простой, но при этом пропускают этап творчества, что лишает пользователя ощущения участия и принадлежности. Для музыкантов и обычных пользователей создание — это не только получение «готовой песни», но и сам процесс, являющийся частью опыта.

Он сравнивает это с игрой в футбол: даже если обычный человек никогда не превзойдет Месси или Роналду, он все равно будет играть из-за любви. Аналогично и в музыкальном творчестве. Gao Jiafeng разрабатывает MusicAIGameBoy — музыкальную игровую приставку, которая использует ИИ для генерации музыки и кодов, а также геймификацию взаимодействия, чтобы даже те, кто не разбирается в музыке, могли участвовать в создании во время игры. Для него важен не просто «автоматический результат», а возвращение интерактивности в процесс музыкального творчества.

Появление агентов меняет логику обучения пользователей

В потребительском ИИ обучение пользователей зачастую определяет, будет ли продукт действительно применим.

Фен Вэн отмечает, что у платформы MiniMax есть пользователи с базовыми навыками разработки, но их всё равно останавливают документация API, параметры, коды ошибок и использование токенов. Поэтому платформа предоставляет тестовые модели, руководства по разработке, демонстрационные кейсы и видеоуроки, чтобы ускорить процесс понимания и вызова.

С развитием агентов меняется и подход к обучению пользователей. Раньше пользователи должны были читать документацию, понимать интерфейсы и устранять ошибки. Сейчас, благодаря улучшениям в производительности моделей, многие пользователи взаимодействуют с агентами, которые самостоятельно читают документацию, ищут решения, выбирают подходящую модель и автоматически исправляют ошибки. Производители моделей должны обеспечить хорошее качество моделей, документации и платформенного опыта, а сообщество, разработчики и разнообразные продукты снижают порог входа.

Для Sentient открытая экосистема — часть обучения и внедрения продукта. Anita рассказывает, что Sentient занимается развитием open-source ИИ и инфраструктуры, а также проводит хакатоны и грантовые программы для привлечения разработчиков. Она подчеркивает, что важно сначала четко определить целевую аудиторию: кто эти пользователи, где они появляются и через какие каналы им доверие. Для инструментов разработчика хакатоны и экосистемное сотрудничество — эффективные входы, а для потребительских продуктов — важны KOL, KOC и контент в соцсетях.

На фоне быстрого снижения стоимости генеративного ИИ стартапы могут создавать трейлеры, визуальные материалы и маркетинговый контент дешевле и быстрее, что помогает быстрее привлечь первых пользователей. Gao Jiafeng также считает, что дизайн продукта должен быть максимально приближен к пользователю, чтобы он мог учиться в процессе взаимодействия и развлечений, а не только через инструкции. Такой «обучающийся в процессе использования» подход может оказаться более эффективным, чем традиционные руководства.

Физический мир, персонализация и эмоциональная ценность — будущее

Через три-пять лет участники считают, что рынок потребительского ИИ все еще находится на ранней стадии проникновения, но формы продуктов заметно изменятся.

Фен Вэн предполагает, что в ближайшие три-пять лет произойдут важные поворотные моменты в области умных устройств, роботов и телесных интеллектах. После повышения возможностей моделей ИИ перестанет существовать только в интерфейсах программного обеспечения, и начнет проникать в физический мир, выполняя больше взаимодействий и задач. Некоторые продукты будут ориентированы на человека, повышая эффективность или создавая эмоциональную ценность. Другие — на агентов, обеспечивающих связь ИИ с физическим миром, инфраструктуру и инструменты. Но независимо от формы, конечная цель — оставить человека в центре, чтобы он мог больше времени уделять межличностным связям, семье, реальному миру и более насыщенной жизни.

Levy считает, что предсказать развитие в области ИИ на три-пять лет сложно, а иногда даже три-пять месяцев — слишком неопределенно. Он отмечает, что хотя передовые пользователи уже активно используют инструменты вроде ClaudeCode, большинство обычных пользователей все еще находятся на ранних стадиях проникновения ИИ. В ближайшие годы ИИ будет все больше отвечать на более мелкие и персонализированные потребности. В отличие от эпохи мобильного интернета, где услуги были более однородными, ИИ сможет предоставлять более конкретные и нишевые решения для каждого человека. Также развитие технологий может усилить тревогу по поводу безработицы и неопределенности, а также повысить спрос на эмоциональную поддержку и духовные потребности.

Anita подводит итог, что эти изменения можно назвать «технологическим равенством». Она считает, что в будущем границы между гуманитарными, техническими, художественными и научными дисциплинами станут менее четкими. Даже мелкий торговец сможет с помощью ИИ создавать рекламу и таргетировать сообщения, улучшая свой бизнес. Ценность ИИ не обязательно в превращении каждого в топ-программиста, а в предоставлении более качественных инструментов для разных жизненных сценариев. В то же время, страх безработицы и одиночества усилит потребность в эмоциональной ценности, и устройства вроде ИИ-питомцев, ассистивных гаджетов и сенсорных взаимодействий получат больше возможностей.

Гао Цзяфэн рассматривает изменения в культурных формах. Он считает, что в будущем музыкальные, кино- и видеопродукты будут перерабатываться, а даже вопрос о том, остается ли «песня» минимальной единицей музыкального потребления, станет открытым. Концепции, связанные с многодорожечным звуком и треками, могут быть разбиты на более атомарные элементы. Но при этом важность сохранения эмоциональной связи через IP, бренды и конкретных личностей возрастет. Люди будут ценить не только безупречные произведения, а и объекты с недостатками, теплотой и способностью вызывать эмоциональный отклик.

Хотя участники не дают единого ответа по поводу потребительского ИИ, обсуждения из разных областей — платформ, культурных приложений, открытых экосистем и музыкального творчества — указывают на общий тренд: по мере роста возможностей моделей, конкуренция в потребительском ИИ перестанет сводиться к тому, «кто вызвал более мощную модель», а к тому, «насколько хорошо понимается пользователь, его сценарии и эмоциональные потребности».

Будущее экосистемы потребительского ИИ, вероятно, будет включать более развитую инфраструктуру, меньшие барьеры для разработки, более персонализированные услуги, более эмоциональные устройства и новые продукты, связанные с культурой и творческим процессом. Модели продолжат развиваться, но по-настоящему запомнятся те продукты, которые смогут быть нужными, понятными и способными устанавливать связи с людьми.