利用AI實現創意︳林子俊專欄
有部分公司投入數百萬乃至過千萬元進行人工智能底層研發，融資計劃書的對標首位是Open AI，看似估值只有Open AI的數千甚至數萬份之一非常具備潛力，融資金額也只是一兩百萬人民幣，卻面臨兩個核心邏輯的挑戰。
第一，儘管Open AI已經將大量的研發邏輯梳理，大眾都清楚其原理，但一個好的人工智能底層平台，依然要燒大量資本才可以實現。
即使騰訊控股（00700）、阿里巴巴（09988）和百度集團（09888）擁有深厚技術儲備的巨頭，也要動用百億元人民幣規模的資本入場，月之暗面天使輪，就融資了超過2億美元，千萬資本可能連服務器成本都不能覆蓋。
減輕整體營運成本
第二，即使頭位的Open AI，目前依然處於瘋狂燒錢的階段。
假若公司生存完全靠融資，很容易陷入資金鏈斷裂，無論是投資還是運營風險都非常大。
最重要的是，即使研發成功了初代產品，目前主流的數據輸出型產品採取免費或低價策略，對於功能未完善的初創企業而言，面臨的是巨大經營壓力。
還有不少公司，包括上市公司也宣佈進入人工智能領域，但深挖之下，主要體驗在利用GPT或其他服務商，改善客服、查找、改圖及改視頻等領域。
當然，利用了AI技術，一定程度上減輕了營運成本，也為用戶帶來更多體驗。例如WPS的Excel軟件中，用戶可以用文字描述相關的需求，系統自動提供算式，節省了用戶學習成本。
但從實際體驗來看，相關的服務還遠未到人工「智能」水平；相反，還有少少「智障」。
無論是算法未能夠和自身產品完全適配，還是本身喂的數據不夠，都無法讓用戶認同公司是一間真正的人工智能企業。
擁有龐大資本實力的企業對人工智能投入和發展具備戰略意義和部署的考慮，但大部分中小型公司而言，筆者認為與其利用人工智能和現有產品結合，倒不如探索新的使用場景。
Glow利用了AI技術，讓每一個用戶可以透過聊天或語音打造一個專屬的男/女朋友（類似養成的玩法）；AI Coach讓用戶上傳圖片，提供約會、面試等不同場景的穿搭建議等。
相關服務的技術含量其實不高，但依靠創意，無論是收入還是估值，都在節節攀高。
市場上已經有大量的例子，有興趣的讀者不妨利用GPT查看一番。
