




















昨天上午,腾讯发布了AI助手APP:腾讯元宝。这款APP集成了很多效率类的工具,还有很多特有能力。不少人都对这个APP进行了体验,这篇文章,我们来看看作者体验后的判断。

昨天腾讯发布了大模型APP元宝,今天简单分析下它的优势与局限。
元宝的两个差异化优势:
优势一、微信、腾讯生态的内容质量与时效性
微信生态中有大量高质量公众号、视频号,并且常常是首发,外部搜索引擎很难触碰到这些内容,这是由微信内容生态的封闭性所带来的天然优势。
优势二、细分领域的模型能力优势
腾讯拥有国内最丰富社交娱乐类数据,可以将模型的训练倾向于在这些场景中表现出更准确的回答。譬如用户问:王者荣耀的比分机制是什么样的?元宝的回答内容比其他大模型APP条理更加结构化、更具参考性,下图是元宝与Kimi、Minimax的对比,差别还挺明显,大家感兴趣的话也可以试试。

劣势一、错过先发窗口期
现阶段大模型价格杀红眼,腾讯推出元宝是个被动之举。舆论热度和口碑上,新AI四小龙的大模型APP整体比大厂更抢眼,3月份Kimi的月活已经超越豆包达到千万级别,Minimax紧随其后。Kimi靠着“买量+话题营销”的方式来推广,ROI非常高。现在已经进入充分竞争的阶段,获客成本远超以往。
要影响客户心智,奔跑速度很重要。我推断元宝APP发布较晚的原因是:优先用混元大模型完成内部生态PMF,这涉及处理大量数据、确保细分场景可控性、解决跨系统的工程挑战。元宝APP本身也需要打通各生态内容与工具,没办法轻装快跑。
劣势二、内容生态数据的优势被抑制
想一下,为什么GPT-4o的多模态能力那么强,但文本推理能力相比于GPT-4没有明显提升?我推断有两个原因:
即便腾讯大量优质社交娱乐类的数据,但可能一拳打到棉花上。同是国内大厂的字节,也侧面印证了这一点。字节的数据优势非常大,但云雀基模型并没有在基础能力上遥遥领先,从豆包的体验中就可见一斑。
我的看法:基模型的底层通用能力的训练,并不特别依赖细分领域内容数据的垂直深度。只要数据规模足够大、数据质量足够高,甚至获取数据的路子足够野,就可以达到较好的通用能力。
如果基模型能力无法拉开身位,那腾讯的数据优势在哪里?前面优势分析的时候提到过:细分场景的知识质量。腾讯通过RAG+混元大模型,可以赋能内部600多个业务场景应用,譬如游戏NPC、腾讯文档、微信读书、搜索公众号文章等。
但这是混元基模型的生态优势,并不是大模型APP元宝的优势,这就牵扯出下个问题:大模型APP的定位与流量入口之争。
劣势三、大模型APP是全新的流量入口
我们可以思考个问题:大模型APP的用户,更希望看到客观、有效解决问题的内容,还是更倾向看到腾讯闭环生态中的内容?我认为是前者。具体分析:
我的看法:大模型一定会破坏对原有流量入口的依赖。类似的例子有很多,文心一言的用户一定会降低对百度搜索的使用,因为搜索得不到最终答案,还有一堆广告干扰。360的AI搜索做成独立软件,很大一部分原因保护搜索引擎广告收入不受影响。谷歌暗示生成式广告让目标链接有了更多曝光机会,但Gemini 1.5发布会后,投研机构普遍对此表示质疑。
所以腾讯、微信生态对大模型APP来说有利有弊。推演下大模型APP入口可能的三个发展阶段:
不捆绑生态的、独立的全新大模型APP,才可能走得更稳。凡是借助老生态的,本质上都是续命与防守。
我的看法:元宝APP是加固腾讯、微信生态内循环的一块拼图,防守意义大于进攻卡位。大模型APP是一种颠覆式创新的代表。虽然它们在早期可能不会立即展示出其全部潜力,但随着技术的不断进步,它们将不仅仅局限于提升生产力的工具。
要做好颠覆式创新,最佳的方式是通过成立子公司或投资初创公司,以独立的组织心智来运作,这样更有可能取得成功。从这个角度,就可以思考为什么腾讯在自研混元、元宝的同时,也投资了Minimax、月之暗面等大模型公司。其核心策略在于对产品进行细分定位,通过分散投资来布局多个领域,以此有效降低创新过程中的风险。
作者:于长弘;公众号:弘观AI
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