“达杰机器人”完成过亿元B轮融资
06-18
上周五，不少 GPT 开发者收到了来自 OpenAI 团队的官方邮件，宣布 GPT Store 将于下周与公众见面。
这意味着迟来的GPT商店终于要来了。
GPT商店可以理解为苹果在大机型领域的“App Store”。
简单来说，GPT商店的价值在于它让每个人有更多机会创建基于GPT技术的应用程序和服务。
您甚至不需要知道如何编程，只需通过对话和聊天即可创建专属且个性化的GPT。
参考App Store的发展，GPT商店的推出使得后续构建基于AI的新经济生态系统成为可能，有望打破AI商业化难题。
但这还不是故事的全部。
在AI产业链尚未成熟的当下，OpenAI推出GPT商店显然更有意义。
一方面，GPT商店让模型层和应用层的关系更加微妙，此前备受追捧的空壳AI应用公司可能会逐渐消亡。
另一方面，在GPT商店中，用户可以构建类似AI Agents的代理，进一步拉近与用户的距离。
这将带来更多的商业可能性。
至此，AI行业故事的最大篇章——Agent浪潮，已经拉开帷幕。
/ 01 / “迟来的”GPT 商店 GPT 商店首次亮相是在去年 11 月的 OpenAI 首届开发者大会上。
当时，Sam Altman 将该产品提供给所有人。
GPT 商店的推出恰逢 ChatGPT 公开亮相一年后。
原定于年底推出，后因公司内部变动而推迟。
现在，GPT商店真的来了。
与传统意义上的程序存储不同，GPT 存储是一场无代码的革命。
简而言之，用户甚至不需要会编程。
他们只需通过对话和聊天即可创建专属且个性化的 GPT。
用户可以设计供私人使用，也可以供公司内部使用，也可以通过“GPT商店”赚钱。
在前面的演示环节中，奥特曼亲自几步就打造出了一个“创业导师GPT”。
奥特曼首先打开了GPT Builder（GPT Builder），输入了GPT的定义，类似于帮助初创公司的创始人。
人们思考商业想法并获取建议。
然后，在对话过程中，GPT Builder生成了GPT本身的名称和图标，并通过与奥特曼的对话，询问他是否要调整生成的名称和图标。
接下来，GPT Builder主动询问他这个应用程序应该如何与用户交互。
他表示可以从自己过去的演讲中选择合适的、有建设性的答案，然后上传了一段自己之前的演讲。
3分钟创建完成后，访问此GPT的人将收到GPT自动生成的对话开始者。
他们可以通过与这个GPT对话来查询创业相关的内容，并得到类似于奥特曼本人的答案。
GPT商店发布后，用户使用GPT商店的步骤也非常简单：第一步，打开GPT4网站，点击探索；第二步，点击创建GPT；第三步，输入名称、描述、提示词；拯救 GPT 个人助理的四个步骤。
值得一提的是，GPT商店还上线了OpenAI开发的16款机器人，包括数学导师、创意写作教练、助理厨师等。
从目前来看，GPT商店的出现有机会彻底改变规则AI行业的观点：一方面，在“GPT商店”时代之前，人工智能解决方案的创建和部署仅限于拥有重要编程知识和资源的人，而GPT商店为广泛采用铺平了道路人工智能降低使用门槛，让更多人参与。
另一方面，GPT商店的出现也让人工智能构建新的经济生态成为可能。
尽管人工智能的变化令人惊叹，但寻找将其货币化的方法却成为了一个问题。
新数据显示，虽然 46% 的 SaaS 公司在 2019 年推出了 AI 功能，但只有 15% 的公司找到了将这种新功能货币化的方法。
GPT商店的出现或许会改变这种状况。
这可以参考苹果公司2016年发布的App Store。
回过头来看，App Store的最大价值在于它创造了一个新的经济生态系统：它不仅为第三方软件提供商提供了便捷高效的服务。
软件销售平台，也让自己获得了可观的商业回报。
当然，作为AI行业最受关注和影响力的公司，OpenAI发布GPT商店的影响远不止于此。
/02/模型和应用层之间的博弈仍在继续。
GPT商店将有很大机会成为点燃AI行业的又一个“火种”。
但并不是所有人都乐于看到这种情况。
例如，作为OpenAI下游客户的AI应用公司可能并不乐观。
如今，人工智能的价值已毋庸置疑。
但有一个问题始终萦绕在大家的脑海中：应用层和模型层是什么关系？ 直到ChatGPT爆发之前，这根本不是问题。
即使与OpenAI相比，基于OpenAI模型的应用产品也因其更清晰的业务逻辑而备受投资者追捧。
以AI文本生成工具Jasper为例。
2019年1月，Jasper团队只有9人。
扩建至10多个月后，年收入预计将达到1万美元。
10 月，Jasper 筹集了 1.25 亿美元，成立仅 18 个月后估值就达到 15 亿美元。
当年初推出 Jasper 和 Snazzy 等产品时，GPT-3 仍然需要高精度的线索才能提供出色的效果。
这使得文案初创公司变得更加重要，因为它们弥合了人工智能语言模型的复杂性和最终用户的功利需求之间的差距。
仅仅 1 个月后，ChatGPT 就来了。
摆在雅斯贝尔斯面前的问题就变成了——如何证明自己能够长期坚持下去。
至少目前来看，情况并不乐观。
今年夏天，Jasper 将全年营收预期下调了 30%，并于 7 月开始裁员。
据 The Information 报道，Jasper 已将员工的股票估值降低了 20%。
这样的变化不仅发生在应用层，连中间层的企业都将难以生存。
例如，LongChain通过将大型模型相关的开发组件封装在一起，降低了开发大型模型应用的难度。
现在，OpenAI 已经通过 Assistants API 解决了这个问题。
现在，随着GPT商店的推出，天平似乎正在向模型层倾斜。
这似乎也印证了 Sam Altman 此前在 YC 校友分享会上的说法，即 OpenAI 的模型产品将逐步拓展。
“随着生存空间越来越有限，覆盖ChatGPT的所谓AI公司将会消亡。
既然模型公司应用层就没有机会了吗？也许不会。
大模型的应用虽然很多，但还远远没有开花结果，甚至大部分应用层和模型层看起来都很单薄。
就是这样。
从长远来看，大模型的边界已经显现，基于大模型构建的应用仍处于早期探索阶段，尚不明确。
但有一点可以肯定，未来AI应用层的探索将不仅仅考验开发者对模型的理解。
对场景的深入理解和打破互联网惯性的AI原生应用思维，越来越重视产品经理的产品能力。
如果说新代理背后的可能性，模型层和应用层之间的博弈无非就是互联网行业。
趋势的延续。
那么，GPT商店的另一重大创新就是Agent的诞生。
在GPT商店中，用户可以构建一个类似于AI Agent的代理，并将复杂的问题交给它。
AI Agent与我们传统理解的机器人有很大不同。
比尔·盖茨认为，两者的主要区别有以下三点：根据用户需求主动提出解决方案；能够跨应用程序完成任务；随着时间的推移有所改善。
根据这种说法，我们甚至可以将AI Agent理解为一门新的学科。
按照这个逻辑，人工智能可能会催生新的商业模式。
过去十几年，互联网从门户到搜索再到推荐，本质上一直在做一件事：不断提高信息流通的效率。
但随之而来的问题也随之而来，因为互联网的机制仍然是标签匹配，它是在一套既定的规则体系下运行的。
当面对很多个性化需求时，仍然需要通过人工客服或者其他方式来解决，这是不可避免的。
一定程度上影响了其转化率的提升。
与标签匹配机制相比，AI Agent的可能性要大得多。
例如，如果你喜欢某个产地的某种口味的红酒，并且你心里也有一个价格舒适区，AI Agent可以为你在世界各地挑选葡萄酒，甚至不需要经过一个中间平台。
AI Agent可以完成交易。
在工作中，AI Agent不仅可以单独完成工作，还可以找到其他AI Agent进行协作，形成新的工作流程，共同完成复杂的任务。
如果是的话，GPT商店可以是AI时代的淘宝，也可以是AI时代的Upwork（自己的职业平台）。
虽然AI时代的进化前景尚不明朗，但可以肯定的是，当智能足够强大，能够越来越理解人类时，产品逻辑也可能发生巨大变化，比如从改善人类体验到改善Agent体验。
按照目前人工智能的发展速度，这样的时刻可能会比我们预想的更快到来。
未来，当我们重新审视特工故事的起点时，它可能是从GPT商店开始的。
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