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作者丨孫溥茜
編輯丨陳彩嫻
大模型浪潮正在以它的方式蠶食著傳統數字營銷，改變都發生在你我生活的邊邊角角地方。
2023年初，電競被正式列為奧運會電子競技項目；隨著直播帶貨的火爆，相比淘寶，抖音電商后來居上。電競、本地生活，這些新詞新態，不過是近幾年的事，也許因為他們的年輕，所以更加擁抱全新技術的變化。
大模型似乎正在引爆新一輪互聯網增長點，為了觀察大模型為業態帶來的改變，AI 科技評論與匯智智能總裁張堅進行了一場深度對話。
以下是AI科技評論和匯智智能張堅的對話：
AI 科技評論：您認為智能體營銷與傳統數字營銷有什么區別？
張堅：在采訪之前我一直在想一種比喻來描述這兩種方式的差別，如果說傳統數字營銷是滑板，那智能體數字營銷就是自行車。為什么呢？滑板和自行車都屬于運動器械，但同時自行車還是一個交通工具。
我們現在面臨的問題是，原有的這些技術更像一個不成熟的交通工具，就像滑板，它可以完成一些交通的任務，但是在交通這件事上優勢又不明顯。那將智能體或者是說 AI 應用于數字營銷，其優勢是非常明顯的。
過去的五到十年，為什么我們的數字化營銷一直落不了地？就是因為我們在技術選型上選的是滑板，作為一個交通工具，人需要腿一直蹬地，那這個滑板做的再大再漂亮，也沒有解決結構性問題，但是自行車在結構上就已經符合這個市場了。
我和很多公司老板聊天的過程中有一種感受是，總是有人想在舊土地里找到新大陸，在原有業務上不舍得放棄、拋棄原有的技術方案，來迎合現在所謂的 AI 浪潮。
那再回到我們公司的優勢，我們從一開始就認定原有的解決方案是零散的，而我們真正通過 AI 將以前的解決方案串了起來，以 AI 為主導的，去重新梳理了各個鏈條的能力。
所以你剛才提到的二者有什么區別，以上是兩種方式在結構上的區別，細化到功能點，這些就都是階段性的東西，很可能會隨著時間的變化，用戶的變化而變化，但是是用腳蹬地，還是用腳蹬子騎車這件事會慢慢達成統一。
所以數字化營銷一定要通過 AI 手段，這是高效能的。
AI 科技評論：匯智智能是一家什么樣的公司？
張堅：一路以來我的感受非常多，技術革命對于商業模式的顛覆性是非常強烈的。匯智智能依靠匯智互娛做了很久的數字化經濟探索。
ChatGPT 沒有火之前我們已經開始準備通過 AI 進行原有業務的賦能，ChatGPT 火了之后我們更加堅信自己的選擇是正確的，于是今年注入大量資金去打造這家公司，因為大模型這波技術革命即將帶來的一些改變是可預見的。
之前我是匯智互娛負責 比夫電競的總經理，現在是匯智智能的總裁。我們是一個 ToB 型的企業，業務收入來源B端，但是我們是平臺型企業，一直掌握著用戶和商戶兩部分資源的匹配。
我們的業務一直比較新，近兩年我們和抖音合作推廣本地生活業務，為廣大商家在抖音等短視頻平臺上的運營提供了數字化服務能力，累計為生活服務類商家已實現了10個億以上的GMV。
現在匯智智能在思考如何將原有的營銷方案用 AI 手段更便捷地實現。
AI科技評論：新進 AI 領域，匯智智能的定位是什么？
張堅：在 AI 這個領域里，我們屬于下游生態位中的創作公司。我認為一個公司要有所建樹，選擇做什么不做什么，選擇在哪里投入最大的精力以獲得最大的成效，是最關鍵的地方。
匯智最大的優勢在于我們是后入局者。中國 AI 行業從17年、18年開始逐漸火熱，有很多有自己的技術團隊、全套的商業應用，在全鏈條投入這件事。
但是入局早并不一定是好的，先發的沉沒成本無法快速消化掉，也無法快速應對市場的變化，而后發的“拿來主義”強，定位相對清晰。“拿來主義”不是一個表揚的說法，但是一個非常重要的商業思維方式。
一些互聯網企業的優勢并不在于它前期的布局，而在于它看到了產業價值后，在入局時就有比較明確的目標和定位，這帶來的組織結構、力度、發展方式、定力等，對于一個組織都是難能可貴的。甚至這不是我們的優勢，而是這一批 AI 入局者的統一優勢。
那和同一批進場的企業相比，我們又有什么優勢呢？首先我們是一家 To B 企業，我們服務了一萬多家企業，對于許多上市公司，或者是業務非常復雜的大集團來講，這不算業務優勢，但是我們在服務的過程中產生了一些組織結構的特性，比如我們的組織結構非常靈活，我們的團隊創意性非常足。
AI 現在所處的階段是一個探索期，它的創意性非常重要，就是說 AI 如何商業化運用。我們一直在和客戶去談這個問題。在這個過程中，我們清晰了我們的核心產品定位，就是讓 AI 成為每個人的天賦，也就是我們最核心的產品——提示工程師之家。
我判斷提示工程師會是中國未來非常重要的一類人群。我們早期去做這個產業布局，這個產業布局就是我們的先發優勢。后發指的是我們晚進入AI 領域，我們選擇不做算力，不做算法。但我們選擇做的是，快速去響應提示工程師這個趨勢。
其實這個布局還不能稱為我們的核心優勢，但一旦被我們預判到了，就會成為我們的核心優勢。后發不代表我們永遠后發，我們要后發先至。
AI 科技評論：您如何看待提示工程師這一行業的興起？
張堅：目前我們的核心產品線只有兩條，一條是智能體產品線，另一條就是提示工程師產品線。我們產品經理不多，而是在研發方面投入了更多的人力。
剛才我說我們“身輕如燕”，因為我們的優勢就在于我們的反應速度快。我們要追求每款產品的迭代速度的極致。從明確戰略方向，到創建 Demo，再到調試、公測，最后到上線，這一系列步驟要非常迅速。
從市場角度來看，我們整個公司一兩百號人，至少有一半以上的人都可以帶來市場信息的反饋。但是這還不夠，我們正計劃通過提示工程師之家來獲取更多的行業一手信息，包括媒體，也可以通過這個途徑獲取行業的信息。
提示工程師之家這個角色在我們的戰略中非常關鍵，提示工程師角色有點像傳統互聯網領域的研發工程師。
在 AI 模型搭建好之后，落地應用主要靠提示詞的調試。比如 MidJourney 這個軟件，不同的人對話得到的結果是不一樣的，這里面有一個非常大的技巧，包括哪些參數定義，要使用比較明確的自然語言描述。
我發現提示工程師非常具有高效性，因為他們是第一批真正步入 AI 世界的人。
他們可以無障礙的和各類型 AI 軟件進行交互，然后完成自己的工作目標，這是我們在發展過程中發現的一類特殊人群，而且在我看來，這就是我們企業要做的一件事情，就是要把大量的人和 AI 產生強烈的耦合，產生創意靈感。
那我剛才提到的工程師之家，就是要把 AI 操作的全民化落實下去。AI 操作全民化絕不僅僅是安裝一個軟件那么簡單，而是如何去和它深層次的交互。現在在網絡上可以看到一些大神專門通過某一個或者幾個 AI 軟件完成一件非常復雜的事情。
我們希望這樣的經驗能夠普及到所有人?，F在基本上這種 AI 工程類的項目都是由這類工程師來完成的，它跟傳統的 Java 工程師完全是兩套知識體系，未來我們會在這一塊投入非常大的精力。
AI 科技評論：提示工程師之家的設計初衷是什么？
張堅：像 OpenAI、文心一言、MidJourney、360 的大模型、星火大模型等等，這些工具我們都在試用，我們自己在測試這些工具時有很多心得。
包括在搭建我們自己模型的過程中，我們的提示工程師可以統計自己，每個月要解決至少 100 多個具體的問題。
像我們遇到的這些調試問題，中國沒有一個很好的社區把它開放出來，對于這個生態來講，這是一件非常不友好的事情。你想，我們觸發的問題在網上找不到答案，我希望未來加入的企業能夠找到答案。
可以說 AI 創業沒有那么難，先別說百模大戰，如果控制的不好，中國出現萬模大戰也不是沒有可能，這根本不是它的模型，而是模型的調試。
我并不是認為這些公司不好，我們公司現在大部分技術用的都是別人現成的，這些東西不丟人。造輪子的事情為什么要一直造呢？
面子上的東西在這個階段我非常理解，但是隨著時間的流逝，我相信里子里的東西，也就是如何使用，會有更多人去關心。
讓有能力造大模型的人去造，但是怎么用這件事，我非常關心。我也關心在我們用到之后，別人能不能學到，也一起來用，這很重要。所以提示工程師之家本質上就是一個開源平臺，要把提示詞解決方案開源出來。
（微言大義——提示工程師之家示意圖）
同時我們還有另一個使命，提示工程師之家是一個偏公益性的平臺，我們希望集成大部分市面上的大模型，因為每個模型都有自己的側重，我們希望所有人都能夠便捷地用到這些模型。
再有一個就是中國這些模型能不能出海，每家都在說自己的好，只有工程師在使用的過程中才知道好與不好。全世界有大量的模型，現在人們的注意力大量都集中在 OpenAI 等巨頭身上，但是像英國、法國、德國，也許這些主流視野外的地方也有自己的小模型，這些模型我都想去探索嘗試，這可能是我個人情節的一部分。
時代的進步是由每個個體推動的，就像天涯論壇，它是一代人的回憶，它讓社交網絡更有趣味性了，雖然現在關掉了它，但是在歷史中它是有意義的。
提示工程師在現在 這個歷史階段，如果能夠提供大量的素材，大量商業信息的反饋，數據的反饋我認為這就是非常有意義的。所以提示工程師之家雖然和我們的原始業務不相似，但是我們企業能夠為這個行業貢獻的有價值的東西。
AI 科技評論：可以將其理解為提示詞資料共享平臺嗎？
張堅：AI 并不僅僅局限于問答形式的應用層。它具有多種能力，比如邏輯判斷、分析等，這些能力在不同的模型訓練中呈現出不同的價值。我們可以將星火視頻的邏輯開放出來，這也是一種開源。
例如，它使用了不同的 AI 工具節點，像是ChatGPT 和 Meta 結合，形成了短視頻。實際上，這種方案也可以開放出來。
我認為，隨著個體對 AI 行業的理解和認知逐漸豐富，信息差會逐漸減少?，F在，AI 行業的信息差還是相當大的。目前大家討論的內容還比較廣泛，缺少真正實用的內容。
實際上，中國真正最優秀的一批人，那些 AI 從業者，都不會超過30歲，他們都是一些極客。他們的技術基礎是從國外論壇學習而來，我們的解決方案常常從國外的論壇獲取，然后應用于國內。如果不學習，我們現在就會被淘汰。
未來 AI 可能會讓25歲、甚至20歲的人成為中流砥柱，雖然他們在社會意識上可能還不成熟，但是工具讓他們的能力更早成熟。
另外，我認為“提示工程師之家”這個產品像一雙眼睛，通過搜索詞條我們可以得到用戶的關注重點，這也是其商業價值所在。
現在關于大模型的討論不勝其數，尤其是像中醫藥領域的大模型的項目有很多。在這個領域的落地并非難事，我們之前也嘗試過在中醫藥領域進行模型測試，但后來意識到這并不符合我們的定位就作罷了。
中醫藥行業擁有豐富的歷史數據，數據標準化程度高，古籍、文獻、藥方非常多，容易清洗，標注數據的準確度和價值也更高。有很多企業都會著手推進這些項目的實際落地。
然而，如何將中醫藥模型應用于實際，可能需要像我們這類平臺的用戶來反饋其應用效果。比如有多少人調用它這個接口去使用它，需要把它開放出來。
如果大模型只是為了自己用，那就像為了出門在家造輛車一樣。模型的應用需要從根本上解決用戶的需求。那在這些中醫大模型的推廣和落地普及，像我們這種平臺就有，對他們是產生一些意義的。
總的來說，提示工程師家的數據和商業價值，我只能窺見一部分。在我看來，如果這個平臺能夠吸引到約10萬個真正掌握 AI 能力的用戶，它將在推進整個行業革命方面發揮巨大價值。
然而，其能否取得成功，取決于多種因素，包括我們自身的開發能力、運營能力以及產品理念。盡管我希望這個產品像微信一樣風靡全國，但是實現這一目標的可能性仍然受到多方面因素的影響。中國擁有無數優秀的創意者和豐富的資本，但成功的產品需要良心、經驗和運營能力，還需要抓住時機。
AI科技評論：你如何看待 AI Agent?
張堅：這個詞在今年 7 月之前很少有人提，但是最近一個月開始已經有大量人的提。
這一點我非常驕傲，因為今年4、5月份的時候，我們已經將 AI Agent 作為了我們的產品定位。因為大模型是無形無相的，是不可應用的，它必須聚合成一個具象載體。所以我們提出我們的產品叫做智能體 Agent，在各大 APP 上線的也是這個名字，我們并不是想搶概念，而是我們對這個事情的理解比較早。
現在人們對 AI Agent 的期望，有一個是信息收集、處理、判斷，現在的科技并沒有達成。但這是一個美好的愿望，如何將人的智慧如何集結在一個 Agent 里邊，成為我們不可或缺的一部分，尤其是在虛擬世界里，應該有一個和你完全一致的分身，來達成你和網絡世界的交互。
之前我們提數字人，數字人替你直播，但數字人只是一張皮，我們認為腦和皮的結合就是下一階段的智能體。也就是說智能體是一個階段性定義，現在的智能體可落地的部分就是皮和腦的結合。
一旦形成具有思考能力，又有形象，在許多場景就會非常有價值。比如明星的智能體代替他和粉絲進行交流，這是商業化的手段之一，未來在智能體這個事情上我們可以進行無限的想象。
就像人工智能真正進入了仿人時代，仿人之后它還會越來越生動，比如信息的捕捉、判斷，甚至是未來替你做決策，但是這件事情我并不想做太多暢想，因為在商業化的應用上面哪些部分是成熟了的，是我們公司特別關注的。
AI 科技評論：克里特計劃是什么？
張堅：剛剛提到的數據的價值和提示工程師之家的價值是一個相對豐富的領域，這是企業需要思考和探索的方向。雖然匯智互娛選擇宣傳，但這沒有為業務帶來實質性的幫助。
我們進一步探討的業務方面就是智能體的業務。我們將其定義為“克里特計劃”。克里特島在古希臘神話中創造了世界上最早的人工智能。我們認為這個計劃是一個廣闊無垠的大陸，我們在其中進行布局，需要仔細思考選擇做什么、不做什么。
一個企業的思維和決策在這個過程中會受到考驗。匯智智能體的需求和目標廣泛而深遠，就像克里特計劃一樣。這需要企業在大陸中選擇自己的領域和目標，這是一項艱巨的任務。
有的時候，企業需要在多個領域中布局，對于匯智互娛來說，選擇適合自己的領域和點，錨定需求，是非常重要的。我們認為，選擇自己的錨定點和業務方向是推動企業成長的關鍵，而如何將這些點串聯起來則需要有思維深度。
企業需要堅定的目標和定力，而不是只靠炒概念。與其花費大量的資源來推銷產品，還不如真實地接觸客戶、賺取客戶的信任。
“克里特計劃”實際上是在談論我們的軟件應用鏈路的一種組合。這類組合在實際情況下就像我們之前提到的短視頻制作。
這個端到端的產品中，有一個輸入端和一個輸出端，中間的所有環節都由我們自己來完成。我們內部將這種產品稱為“星火引擎”或“星火視頻”，但這個名稱并不是為外部使用而設定的，它更多地是為我們內部的運營人員使用的代號。
所以，雖然它是產品，但并不面向終端用戶。這是因為這種產品的業務限制非常大，這也是目前人工智能應用面臨的一個重大問題。在人工智能領域，如果你在特定領域只有一個能力點，那么它可能是無法商業化的。
不僅如此，就連具備單個能力點的應用都可能很難商業化，因為這些應用往往不能完全滿足實際需求。
這是一個周期性的發展過程，就像“克里特計劃”一樣，是我們戰略布局的一部分。我們需要做很多事情，例如“星火視頻”解決了帶貨視頻端到端的問題。
此外，我們還有“云達人”平臺，用于視頻制作分發。另外，我們還有“旺氪”這個產品，用于收集客戶需求和管理客戶，這個也是克里特計劃的一部分。
（云達人&旺氪示意圖）
在業務鏈條上，隨著我們開發新的業務鏈條，我們會推出更多的產品。這些產品有些是面向用戶的，有些則不是，所以它更像是一個獨立的產品組，但并不是單點的功能點。如果這些功能點沒有串聯起來，它們就很難形成一個整體。
很多開放平臺也面臨類似的問題，雖然它們提供了許多能力點，但你會發現這些能力點很難單獨構建一個應用。在“克里特計劃”中，我們嘗試通過組合不同的能力點來創造有價值的產品，而不僅僅是關注單個能力點。
這就需要將這些能力點結合起來，同時考慮市場機遇，而不只是單一能力的機遇。一個單點的能力點可能在某些情況下很有用，但對于像我們這樣的公司來說，真正重要的是如何將這些能力結合起來，創造出有實際商業價值的解決方案。
AI 科技評論：現在匯智智能的落地場景有哪些？
張堅：我們已經在農業、傳媒、政務、體育、文旅和本地生活等多個領域進行了應用落地。比如，在本地生活領域，智能體可以為很多商家的服務進行提效。
本地生活領域大家比較熟知的就是抖音帶貨，帶貨這些人關心的是什么呢？抖音是一個內容生產平臺，但是內容生產太難了。
抖音帶貨最好的方式就是短視頻帶貨，因為人不能天天在這里直播，數字人直播抖音也不太支持，抖音會將數字人帶貨定義為非優質內容，會比較限制。
所以短視頻這塊就產生了一個狀態，一些中小型的商家，或者是連鎖的機構、店鋪，他們沒有專業的人做短視頻，以前是請人拍，花了幾百塊，帶多少貨還不確定，成本非常大，所以不好推行。
現在 AI 可以做到單條視頻的成本不超過 2 塊錢，給一個商家做 100 條視頻，找 100 個人給他分享，成本不超過 1000 塊錢。
（星火視頻示意圖）
比如現在通過 AI 去做短視頻的軟件我也看到了很多，類似于剪映這樣的工具，再加上 AI 能力，但它統一面臨的還是要人來操作。
我們最初的定位就是我們的用戶不會操作，所以研發路徑里就沒指望加上任何人的部分。我們的視頻制作只讓用戶提交兩個東西，一個是店面的描述，比如我是一個什么樣的店，套餐是多少錢，有什么特色服務。
第二部分就是上傳圖片或者是視頻素材，素材不需要用戶進行切割。這兩個描述通過我們做的 AI 工具，就可以輸出幾百條短視頻，而且是不重復的，因為圖片的處理、文案的處理、圖文的結合，腳本、轉場特效全部是自動化的。
而且這種自動化是通過 AI 來判斷識別，比如說門店類型或者素材是餐飲類型的，我們就會走餐飲類工程，而每個工程下邊有上千個工程，甚至如果加上判斷級別的，就會有幾十萬種可能性。
那么在走哪一種可能性的時候，就是由 AI 來判斷的，為什么用這樣的文案，是通過提示詞來實現的，這是提示詞的價值。對我們來說，這套流程基本上是沒有成本的，更多的成本可能就是在業務側本身。
我們要找大量的本地用戶幫他轉發視頻，視頻做好了沒用，要轉發到別人的號里才會有流量，發到自己的號里發一百條都沒用，發到別人的號里面會覆蓋到不同的用戶群體，這就是我們另外的產品。
它不是 AI 產品，但它具有解決這項業務閉環的能力，所以我們的 AI 并不是單純的技術性，它確實是在某個業務鏈條里提效的。商家以前想做這件事做不了，因為沒辦法把做視頻這件事變得極其廉價，對我們來說，如果價格不是足夠低的話，大部分的客戶我是沒辦法服務的。
就像說如果一條視頻成本是100塊錢，那我可能只能服務 1 萬 個客戶，但如果我做一條視頻的成本是 10 塊錢，那就可能做 10 萬個客戶，所以這就是說 AI 能讓我們原有的業務放大 10 倍以上。
為什么又說我們有 AI 行業的落地優勢呢？就是因為 6 年以來，我們一直是 B 端、C 端兩頭抓， 我們為 B 端的服務一定不是單純的給對方做一個工具就結束了，如果做個工具的話，實際上是有優勢的，但它并不是核心優勢，還是業務的本身要是一條鏈路，業務的完整性非常重要。
AI 科技評論：您如何看待“大廠通吃”，小廠與大廠能力重疊失去競爭優勢的情況？
張堅：在探討明牌與暗牌的議題時，我們需要將其擺放在桌面上，明晰地看待別人能夠完成的任務。
比如，有些公司聲稱在大數據領域有所建樹，但對于像我們這樣的企業來說，要在大數據領域取得成就，可能需要數十億的參數級別才能訓練出一模一樣的優秀模型。這種數十億參數的訓練不僅需要巨大的投資，還需要耗費大量時間。
相比之下，我們應該意識到，在選擇切入的領域時，非常重要。我們所在的領域事實上不應被稱為 AI 行業，因為 AI 不僅僅是一個行業，而更是一個龐大的生態產業。
想象一下，如果將互聯網行業作類比，它是一個更大的產業范疇，其中包含了電子商務、網絡社交等多個子行業，而我們這類企業正在致力于將抽象的概念轉化為具體的實際應用。
在市場競爭中，明牌與暗牌的角色不斷交替。我們需要關注那些被市場看好的明牌企業，同時也要關注那些潛力未被充分挖掘的暗牌企業。
然而，我們的定位和角色相對明確，我們專注于務實地將技術應用到落地場景中，為企業提供實際解決方案。與其關注誰擁有明牌，不如關注誰正在為市場創造價值，這才是我們應該追求的目標。
正如周鴻祎所言，我們應該超越眼前的痛苦，看到未來行業發展的趨勢。
幾年后，人工智能將融入生活的方方面面，私有化部署也將成為主流。這一趨勢意味著我們的行業將朝著更加多元化、普及化的方向發展。
因此，我們必須適應這一趨勢，而不是逆行。在探索新領域時，我們應避免過分強調算力和技術，而是應該更加注重應用落地、價值創造，這才是決定企業存續的關鍵因素。
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