AI“货币化困境”:ChatGPT收入增长停滞,微软Github Copilot收10元倒赔20元

生成式AI最大的问题:无法证明价值。

AI的风潮已经刮了近一年,但如何变现并持续盈利,仍然是一个难题。

对于率先引领了AI发展的OpenAI而言,这家公司的发展仍在继续,ChatGPT获得的收入仍在持续增长,但最新数据显示,其增速停滞的苗头已经开始显现。

而对于资助了OpenAI、试图将其技术结合在自家软件上的微软而言,越来越多的客户并未带来相应的规模经济,反而不断增加了成本,导致用户越多,亏得越多。

为了使收入匹配投入的成本,硅谷巨头们只能尝试为AI功能向用户收取更高的增值费用,但这也已经引起了用户的不满。

AI虽然给用户带来了新奇的体验,但仍未足以使其成为用户的“必需品”。

红杉资本表示,目前生成式AI所面临的最大问题,不是找到用例或需求,而是无法向用户证明其价值。

一些观点认为,随着投资者和用户的热情褪去,明年,生成式AI领域可能会出现一批淘汰者。

ChatGPT:流量下滑 收入停滞

据市场情报公司Appfigures,在刚刚过去的9月,ChatGPT全球iOS和安卓应用程序的下载量达到了创纪录的1560万次,总收入达到458万美元,但这一增长已经开始放缓。

为了获得ChatGPT更多的“特权”(更快的响应,高峰期优先访问以及新功能的优先使用),用户需要每月向OpenAI付费19.99美元——这笔不小的支出为后者在7、8月带来了274万美元和381万美元的收入,对应着31%和39%的增长率,但9月这一数据仅为20%。

考虑到苹果和谷歌的应用商店还将对ChatGPT的收入进行抽成,有媒体估计,9月份ChatGPT的净收入仅有约320万美元。

作为对比,今年8月《王者荣耀》在全球App Store和Google Play的收入为2.38亿美元。

收入增长放缓可能是ChatGPT接近饱和的第一个迹象。另外,尽管安装量创下纪录,但ChatGPT的流量已经在过去的三个月里连续下降。

一些说法认为流量下降与校园假期有关,但显然,9月的开学却仍未给ChatGPT带来强劲的增长。

微软:客户越多,亏损越大

不过,ChatGPT所面临的只是增长放缓,对于另一些AI应用,尤其是大语言模型来说,别说盈利,何时结束亏损都是一个问题。

微软的AI编程助手Github Copilot每月收费为10美元/人,但有报道称,这一功能为每个用户每月亏损超过20美元(一些用户造成的损失甚至超过80美元/月)。

也就是说,Github Copilot每收入10美元,就会倒赔20美元。

亏损的根源来自开发和运营人工智能模型的高昂成本。与常规软件开发和运营,用户越多成本越低的规模经济不同,人工智能模型可能需要对用户的每个需求进行密集的新计算。

这意味着,使用产品的客户越多,基础设施费用就越高,导致那些为人工智能收取固定费用的公司面临更高的亏损。

正因越来越高的成本压力,硅谷巨头们正计划为下一次AI升级收取更高的费用。

比如,微软为嵌入了GPT 4的Copilot收取13美元基础月费之外的额外30美元;谷歌也计划为其办公软件所新增的AI助手收取额外30美元费用。

根据微软的宣传,Copilot能够帮助用户撰写电子邮件、创建PowerPoint演示文稿和构建Excel电子表格。但对于这一功能是否值得如此高昂的售价,又或者说,将拥有巨大潜力的人工智能用于这一领域是否适当,仍是一些被讨论的问题。正如有媒体总结道:

用它(人工智能)来总结电子邮件,就像让兰博基尼送披萨一样。

价值不明

正如华尔街见闻此前提及,AI板块进一步上行的动能已经不足。

红杉资本在其《生成式人工智能的第二章》中指出,无论是首月用户留存率,还是目前用户的日常使用情况,相比其他的产品,大模型为代表的生成式AI使用情况都不容乐观。

相比普通产品最高85%的留存和日/月活,用户体验过生成式AI产品后还愿意继续用、或是每天打开的比率都非常低,只有56%和41%:

Nature在一项1600名科学家的调查中也发现,那些在研究中使用AI的科学家中,认为AI工具现在已是“必需品”的人只占4%。

简而言之,生成式AI最大的问题不是找到用例、需求,而是无法证明价值。

指数风投(Index Ventures)合伙人Mark Goldberg表示,商业人工智能应用的出现曾经被寄予“光速实现”的乐观预期,但现在“出现了一种浅层次的幻灭感”:

ChatGPT的初始用户增长激增,导致投资者高估了消费者将使用由生成式人工智能驱动的工具的速度。

投资者在这些产品尚未拥有客户或收入之前便急于支持正在建设这些产品的初创公司,这引发了对市场可能过热的担忧。

AI模型开发公司Writer的首席执行官May Habib表示,不断上升的估值反映了人们对人工智能前景的热情,但高管们很快就会更仔细地审视这些成本:

我认为,明年将是生成式人工智能的融资基金消失的一年。

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