ChatGPT的技术特点与商业模式探析
文章主题:ChatGPT, 技术特点, 商业模式, 沉没成本
在本章中,我们将对ChatGPT的技术特性和商业模式进行深度剖析,探讨它如何通过利用沉没成本实现商业增长,并进一步阐述大数据与人工智能之间的关联。
1、GPT的用户增长为什么这么快
2、GPT在利用沉默成本套利
3、大数据与人工智能的关系
一
GPT能取得今天的成绩不仅是有大语言模型以及强大的算力,更离不开商业模式创新。为什么要这么说呢?
在探讨用户增长数据时,我们可以观察到各种技术的发展速度各不相同。例如,电话从问世至今已经过去了75年,才达到1亿用户群体;而手机则是在16年后,也就是1987年,才开始广泛应用于用户。接着是PC时代的网站,在1993年创建了第一个网站,仅仅用了7年的时间就拥有了上亿用户。相比之下,一些新兴技术的用户增长速度则快得多。比如,深圳腾的个人号在成立后的14个月里就达到了1亿用户;同样,字节跳动旗下的短视频平台在短短9个月的时间内也实现了1亿用户的突破。此外,人工智能助手GPT更是只需短短两个月的时间,就成功地吸引了大量用户。这些数据充分展示了科技发展的日新月异以及不同应用场景下用户增长的速度差异。
你会发现一个产品问世后用户增长越快,它获得的商业价值就会越大。
在GPT之前的短视频时代,其快速增长的原因主要归结于一种算法推荐机制,这种机制所涉及的短视频形式满足了人们的基本生活需求。
有了足够多的用户就可以在广告、电商、知识付费、金融以及资本市场快速变现。
ChatGPT之所以受到如此多人的欢迎,是因为人们普遍认为它可以提高工作效率、撰写文章以及实现智能化办公等。然而,这些观点并不准确。
GPT之所以能够成功,不仅仅是因为其技术层面能够满足用户的工作和生活需求,更重要的是它采用了沉默成本套利的商业模式。这种模式使得GPT能够在竞争激烈的市场中脱颖而出,并迅速获得广泛的应用和认可。沉默成本是指用户为了获取某种产品或服务而投入的时间、金钱和其他资源。对于GPT而言,这些成本体现在用户使用它的过程中所花费的时间和精力,以及为了获取更好的效果所投入的训练数据和算力等资源。通过利用这些沉默成本,GPT实现了用户的长期利益最大化,同时也降低了用户的短期成本。GPT采用的沉默成本套利商业模式,具有以下几个关键特点:首先,它能够让用户在使用GPT时感受到明显的价值,从而增加用户的使用频率和持续性;其次,它能够通过不断优化算法和提高性能,降低用户的长期成本,同时保持高质量的服务水平;最后,它能够通过合理的定价策略和商业模式设计,实现长期的利润最大化,从而确保GPT的可持续发展。综上所述,GPT的成功不仅仅源于其技术层面的优势,更重要的是它采用了沉默成本套利的商业模式,从长期来看实现了用户的利益最大化,同时也保证了自身的可持续发展。
人工智能的智能化程度,与其所获得的数据量密切相关。尽管人工智能只是一个训练模型,但只要它能够获取足够多的数据,就能够通过学习和优化算法来提高自身的智能水平。因此,要实现人工智能的高效智能,关键在于数据的质量和数量。
但GPT回答用户的所有问题、给出的解决方案,这些大数据都不是OpenAI自己存储的数据,而是用合理的手段拿来的。
二
自从乔布斯推出了智能手机就进入了移动互联网的时代,在这个时代基于移动互联网出现了很多APP,人们在移动互联网时代搜索、购物、发内容、看视频、消费喜好等等这些都会集合成大数据。
但在移动互联网时代这些用户的大数据只能成为某一家APP平台的独有资产,或者只能被某一个平台实现商业化变现,别人是拿不走的。
举个例子,某音短视频平台只能基于自己平台的用户数据、去分析用户的喜好,从而为用户推荐更精准的内容、广告、商品等实现变现。
但GPT则可以抓取这些大数据,通过大语言模型及算法消化以后、再形成一个或者多个版本的文章以及解决方案给用户。
简单来说ChatGPT通过合理的拿来主义,把全网、甚至全世界互联网上的信息孤岛都打通了,都变成了自己的大数据资源。
相当于在前10年的移动互联网时代,就有无数的用户、互联网APP平台在帮助GPT生产大数据,这些就是沉默成本、无需支付报酬与成本,即可实现重复利用和价值最大化。
看到这里有人可能会想到版权或者数据归属问题。岂不知GPT有着算法模型的支持,已经把原先的数据变成了另一种形态。因为它有着和人脑一样的思路分析能力。
比如你让它写文章,它并不会在网上直接给你搜索一篇文章给你,而是会结合你的需求根据现有的数据自己重新再写一遍。
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