最近两个月，投身大语言模型创业或发布大语言模型成为中国科创界最热门的话题。除了大语言模型，AIGC赛道上就没有机会了吗？显然不是。

近期铅笔道AIGC科技大会上，几位创业者就在圆桌论坛上很接地气地分享了AIGC浪潮中属于创业公司的机会和产品的商业应用前景。

本论坛由天使成长营创始人徐勇主持，三位创业者嘉宾分别是：跨越星空创始人尚晏仪、实在智能创始人CEO孙林君、新壹科技CEO雷涛。

跨越星空通过自研生成式模型产品iMean，可以在理解人的自然语言意图的情况下生成一个软件操作的机器意图，并通过对场景的理解在代替人直接操作软件，从而成为每个人的Copliot。 

实在智能是将AI技术深度融合RPA能力的超级自动化平台提供商，将AIGC技术与实在RPA深度结合，扩展数字员工的“AI生成能力”，不仅可以自动执行任务，还可以识别和理解用户的语言输入，从而更好地满足用户的需求运用场景。 

作为一下科技在人工智能领域探索实体的新壹科技推出的AIGC产品一帧秒创，能将文字快速生成一段符合逻辑的视频，让文字创作者可以通过文字指令让AI快速匹配视频资源，并自动完成剪辑任务，从而实现零门槛产出视频。

以下是三位嘉宾分享精华，经铅笔道整理。

实在智能孙林君：AI能力涌现跟产业结合，带来巨大机会

现在围绕人工智能有两种论调，一个认为现在的AGI已经无所不能了，另外一个就是说现在还不是技术上巨大的突破。这两种观点其实都不是很可取，我们还是要尊重现有的事实，那就是：AGI或者是AIGC给行业带来的变革是非常巨大的。

这波浪潮里，让我比较激动的是，当参数量达到一个很高的程度的情况下，人工智能出现了能力涌现，这种能力涌现把原来我们叫人工智障的情况给推到一个新的高度，是真正的人工智能了。它的能力涌现出来，可以跟很多行业结合，带来很多行业的变革，可能是一个产业级的机会。

现在的玩家可以分几类，一类像BAT这种头部的科技公司，它的资源包括技术能力都非常的强；另外一类是具有一定的资源，并且具有很强的创新能力的科技公司。大家都选择这个时间进入，我觉得是一个非常合适的时间段。

这些头部的企业在AIGC这条赛道上，谁想把谁彻底的打败，是很难的，几乎不存在这种可能，而更可能的是资源进一步向这些头部企业去聚集，大家形成一个均衡的态势。

现在认为AIGC是无所不能的，其实是进入了一个误区，很多时候人工智能所产生的内容跟我们的提问方式以及我们不断地引导是有很大的关系的，要想出来高质量的内容可能一次简单的交互是不太可能的，所以在更现实的机会就是我们要思考如何把AIGC和RPA去整合到一起，真正的去代替掉各行各业当中重复的、琐碎的、人做起来比较低价值的这些工作，这是一个比较好的机会。

现在的RPA机器人它可以调用一些智能化能力去代替人去做一些感知决策类的相关的工作。由于它的这种多轮交互的能力还不是足够强大，但是随着ChatGPT在多人交互上面以及写代码的能力上的增强，我们可以更加灵活去使用RPA这种技术，比方说我的意图可以随着我需求的变化去做调整，可以动态地生成不同的代码。流程的调整变得非常灵活了，结合RPA可以做更加灵活的事情，这个是未来更广阔的一个空间，尤其对个人来讲，未来个人助手就变得更加的现实。

新壹科技雷涛：AIGC不会出现赢家通吃的局面

AI赋能视频生产，进一步降低了视频生产门槛，用户可以更方便快捷地生产更高质量的视频，让更多人参与视频创作，从而进一步释放创造力，视频行业的格局也可能由此再度改变。

一帧秒创是从2021年末开始研发的产品，谁都想象不到GPT-4会在一年多后就推出。一帧秒创是基于OpenAI及其它几个开源大模型做了垂直训练，基本能保证现阶段用户的个性化需求。当我们付出大量人工学习的成本后，通过大量标注，可以让机器更好地理解人类语言背后的意思，这也是本轮AI大模型最让人兴奋的地方。

随着更先进的开源模型相继推出，我们自己的模型也在进化，技术是可以迭代的。而且相对于国内其他产品来讲，首先一帧秒创的语言模型并不会比他们差。在视频这个垂直领域，我们甚至还有很多优势。某些方面来看，我们跟百度的差别要远小于百度跟OpenAI差别。 

AIGC产业未来的核心竞争点肯定还是比拼创造力。创造力分为两个部分，一部分是创意形成的过程，就是你脑中突然有了一个天马行空的idea；另一部分则是将创意落地，最终创作出内容的过程。以Midjourney为例，他们的文生图技术已经相对成熟，生成的图片几乎可以以假乱真，但真正能产出创意和故事都令人拍案叫绝的又有几个？

AIGC不会是一个赢家通吃的赛道，大厂主要精力在大模型，创业公司的主要机会在应用端。大厂把大量资金、技术、人才放到大模型上，不一定有那么强的动力去做应用端。其次，大厂对应用端的理解不一定有创业公司深。

大模型终归要落地到应用端，这波AIGC浪潮中应用端的机会不比大模型小。创业公司和大厂大概率不是竞争关系，而是合作关系。创业公司很灵活，可以选择跟哪家的大模型合作。大厂要尝试应用端，那他肯定只能用自家大模型，而不会用竞争对手的大模型。创业公司如果专注应用端产品，需要更关注用户的反馈。

当然，就目前的技术态势来看，大模型技术肯定还会继续进步，如果大模型技术停滞不前，应用端的迭代也无从谈起。

专注应用端的创业公司，要想好怎么变现。拿我们自己举例，我们观察到有两类公司可以尝试定制。一类是许多自媒体都有制作讲解类短视频的需求，但又不想专门雇一个制作视频的人，一帧秒创简单易用的产品特点正好切中他们的需求；另一类是营销类公司，比如做本地生活营销，会有大量制作短视频的需求，一帧秒创的素材库能大幅提升产量。而且我们经过计算，一帧秒创每分钟的视频制作成本对企业来说已经非常划算。 

跨越星空尚晏仪：AI会让每个人都会变成超级个体

最近ChatGPT比较火，很多公司都想要尝试进入这个领域。我们是很早之前就开始做这件事情了。我们使用的是自研的一个生成式模型，我们通过对场景和交互的多模态感知，可以把真实世界的信息压缩到我们定义的一个能够高密度表达的数据结构里。我们通过这样的数据，训练生成式模型。在大公司里，一个员工可能要用到二三十种软件来应对工作，我们的产品iMean相当于员工的一个助手，接收员工要求，自动操作软件。

ChatGPT唤醒了大众对于自然语言对话的需求。在ChatGPT出现之前，我们通常要花费很长的时间教育我的客户，“您可以不用自己点鼠标键盘了，您只要命令机器人就能完成这件事”，但是客户依然不愿意尝试，但是现在客户都追着想把我们的产品和他们结合起来。

现在要做大模型的公司很多，但模型不如数据重要，最后是谁的数据好，谁数据多，然后你很小的团队算法的模型你也能够成功。农业时代最稀缺的资源是可耕地和水源，工业时代最稀缺的资源加上了石油、矿藏和工业用地，未来在智能时代最稀缺的资源是垂直领域的数据。一旦这些数据被封装起来训练成模型，比如ChatGPT需要调用这些模型的时候，可能就要按照次数向这些数据的拥有者付费。

未来，人工智能会让每个人都会变成超级个体。一个人会有各种不同类型的人工智能的Copilot，每一个负责一个功能，比如有的是私人秘书，有的是智能医生，像iMean负责帮你操作软件。它们之间也互相认识，可以彼此互动，共同辅助人更高效的工作和生活。

未来，人的思考方式也能被提炼成一种模型，比如徐悲鸿的马很有特点，但是他一天只有24小时，他只能画有限的画。但是现在他可以把自己的这种想法变成一种模型，消费者就可以说“帮我画一个徐悲鸿风格的狮子”模型就替徐悲鸿实现了价值传递，而徐悲鸿本身不需要在这次绘画中再投入时间，收益则是无限大的。