Hướng đi kinh doanh toàn diện nhất của ChatGPT! ByteDance tiếp theo sẽ là ai?

Sự phát triển nhanh chóng của AI đã có tác động nhất định đến mọi mặt của đời sống. Vậy trong kỷ nguyên "AI 2.0" này, ai có thể tìm thấy nhiều điểm vào hơn thông qua sự kết hợp giữa các khả năng và kịch bản phân khúc, đáp ứng nhu cầu thị trường và chia sẻ một phần lớn hơn? Trong bài viết này, tác giả sẽ phân tích và sắp xếp các ứng dụng hiện tại. Chúng ta hãy cùng xem nhé.

Vào ngày 24 tháng 3, OpenAI đã công bố hai sự kiện quan trọng một cách nhẹ nhàng:

Đầu tiên, ChatGPT được kết nối với Internet.

Thứ hai, OpenAI đã mở ra các plug-in của bên thứ ba và bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể tự mình tham gia xây dựng. OpenAI thậm chí còn cung cấp một bộ quy trình xây dựng hoàn chỉnh: "Cách xây dựng plug-in của bạn trong ChatGPT" và mã nguồn mở trên Github.

Điều này có nghĩa là "APP Store" thuộc sở hữu của ChatGPT thực sự sắp ra mắt. Chiều cùng ngày, OpenAI cũng bắt đầu gửi thông báo tuyển dụng kỹ sư iOS và Android.

▲Nguồn hình ảnh: Trang web chính thức của OpenAI

Như Kai-Fu Lee đã nói, "Trong kỷ nguyên AI 2.0 mới, các cơ hội nền tảng lớn gấp mười lần so với Internet di động sẽ được tạo ra." Đây là việc xây dựng một hệ sinh thái mới, chứ không phải là cuộc chiến giành giật miếng bánh. Trong hệ sinh thái này, có vô số cơ hội kinh doanh đang chờ các doanh nhân khám phá.

Tại hội nghị ra mắt Wenxin Yiyan, Robin Li cũng đề xuất ba cơ hội công nghiệp lớn theo mô hình lớn: Mô hình MaaS dưới dạng dịch vụ, mô hình ngành dọc và phát triển ứng dụng. Robin Li tin rằng so với MaaS và các mô hình công nghiệp, hệ sinh thái ứng dụng là một cơ hội quan trọng và lớn hơn.

Ngược lại, từ thời đại Internet đến thời đại Internet di động, những chú ngựa ô như ByteDance đã ra đời. Trong thời đại chuyển đổi từ số hóa sang trí tuệ, có vô số con mắt rình rập trong đêm tối, có ý định khuấy động bối cảnh kinh doanh của mọi ngành nghề trong tương lai.

Có thể thấy trước rằng tất cả các ứng dụng hiện tại trên Internet và Internet di động sẽ được thiết kế lại, nhưng đây chỉ là giai đoạn đầu tiên. Việc định hình lại “APP cũ” sẽ được thực hiện đồng thời với việc đổi mới “APP mới”, đây chính là chân trái và chân phải của quá trình phát triển AI 2.0.

"Self-quadrant" tổ chức nhiều ứng dụng khác nhau hiện đang được xây dựng ở nước ngoài chỉ dựa trên giao diện API GPT-3 và phân loại 714 ứng dụng đã biết, bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau như đào tạo AI cơ bản, phát triển cơ bản, phát triển ứng dụng, v.v. và đã phát triển nhiều ứng dụng công nghiệp khác nhau, bao gồm các công cụ xã hội, hiệu quả, pháp lý, công cụ âm thanh và video, thậm chí cả hạt giống của các ứng dụng 2B cũng đang bắt đầu nảy nở.

▲Bài viết gốc từ Quadrant, vui lòng ghi rõ nguồn khi đăng lại

Tham khảo từ các công ty phát triển nhanh ở nước ngoài, Salesforce, công ty SaaS lớn nhất thế giới, đã bắt đầu khám phá các kịch bản B-side trong CRM doanh nghiệp với OpenAI và đã chạy thử nghiệm trên một số người dùng doanh nghiệp trong phần mềm văn phòng cộng tác kỹ thuật số Slack. Microsoft cũng đã tung ra đầy đủ các công cụ Office dựa trên GPT-4: Copilot, thực hiện bước đầu tiên hướng tới văn phòng thông minh.

"Các công cụ trò chuyện năng lượng cao, AIGC tạo đồ họa và văn bản, Copilot và các ứng dụng mà chúng ta thấy ngày nay chỉ là khởi đầu của khả năng AI 2.0", Kai-Fu Lee đánh giá.

Từ đầu tháng 2 đến đầu tháng 3, chỉ trong vòng một tháng, thư viện Demo nói trên đã bổ sung gần 200 ứng dụng. Với khả năng mở rộng hơn nữa của ChatGPT, từ việc truy cập thông tin mới nhất đến việc thu thập các cơ sở kiến ​​thức cụ thể và thậm chí có thể thực hiện các hoạt động thay mặt cho người dùng, quy mô của các ứng dụng sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân.

Sự kết hợp của từng khả năng được phân chia và kịch bản có khả năng tạo ra byte tiếp theo.

1. Sử dụng búa để tìm đinh

Qua việc đánh giá 714 ứng dụng này, chúng tôi nhận thấy rằng quá trình phát triển nhiều ứng dụng chưa thực sự "trưởng thành" trong những ngày đầu.

Trong số 714 bản demo ứng dụng được đề cập ở trên, hầu hết là các loại công cụ, chẳng hạn như bảng tính, trợ lý viết, tạo âm thanh và video, phát triển không cần mã, v.v. Mỗi sản phẩm tương ứng với một chức năng phụ nhất định nhưng lại thiếu các tình huống sử dụng cụ thể.

Ví dụ, ChatPDF có thể kéo và thả các tệp PDF để tìm kiếm cơ sở dữ liệu, trích xuất các điểm chính, sắp xếp logic, v.v. và áp dụng mô hình của các sản phẩm Internet. Chức năng này sẽ xuất hiện ở lớp dưới cùng của một số phần mềm phân tích báo cáo tài chính để tạo thành khả năng kết hợp ở phía sau, có thể thu thập, tải xuống, nhập và phân tích báo cáo tài chính để cuối cùng tạo ra báo cáo phân tích.

▲Hình ảnh từ ChatPDF

Hiện nay, các ứng dụng hoàn thiện chủ yếu tập trung vào các sản phẩm được phát triển trước đó và được lặp lại sau khi kết nối với các chức năng của ChatGPT, chẳng hạn như SnapChat trong lĩnh vực mạng xã hội, công cụ tìm kiếm Bing và phần mềm văn phòng Notion AI. Tuy nhiên, trí thông minh của các ứng dụng hoàn thiện này lại là một con đường khác. Là phần mềm văn phòng thông minh, Notion AI rõ ràng không có khả năng hiểu sâu sắc về các tình huống so với Copilot.

Điểm tương đồng là cả hai đều sử dụng "khoảng cách" hoặc "/" để đánh thức khả năng của AI trong các tình huống văn phòng và có thể đặt câu hỏi và đưa ra hướng dẫn cho AI; nhưng điểm khác biệt là trí thông minh của Copilot là một khả năng sinh thái kết nối toàn bộ họ Office bao gồm Word, PPT, Excel, Outlook, v.v., điều này khiến AI thực sự giống như một trợ lý văn phòng. Ví dụ, Copilot có thể hoàn thành một dự án PPT mà người dùng không hề hay biết bằng cách đọc email Outlook, lập kế hoạch cho các tài liệu Word và sắp xếp lịch trình trên Excel.

▲Hình ảnh được lấy từ Notion

Một giám đốc sản phẩm cấp cao đã nói với "Self-quadrant": "Nói một cách thẳng thắn, hiện tại là giai đoạn 'tìm đinh bằng búa'. Các công cụ đã có, nhưng ai sẽ sử dụng chúng? Sử dụng chúng như thế nào? Làm thế nào để cải thiện hiệu quả? Đây là những câu hỏi mà các doanh nhân cần suy nghĩ ngay bây giờ. Tất cả các PM nên có ý thức về khủng hoảng. Làm thế nào để kết hợp trí thông minh với các kịch bản là điểm then chốt cốt lõi cho các thử nghiệm trong tương lai."

Vào những ngày đầu, một mặt, các sản phẩm còn chưa hoàn thiện, mặt khác, mô hình kinh doanh cần được khám phá lại.

Xét theo mô hình hiện tại, nhiều người muốn áp dụng trải nghiệm của Internet và Internet di động vào các sản phẩm thông minh nhưng thấy rằng điều đó hầu như không hiệu quả.

Một nhóm sinh viên đại học ở Trung Quốc đã tạo ra sản phẩm ChatMind dựa trên API. Sau khi miễn phí sử dụng trong khoảng một tháng ở giai đoạn đầu, hiện tại ứng dụng này đang áp dụng mô hình tính phí theo đăng ký. Người sáng lập tiết lộ với Zi Quadrant: "Trang web không ổn định và cần một người chuyên trách duy trì. Ngoài nhân lực, phải tốn vài trăm nhân dân tệ mỗi ngày để duy trì, bao gồm cả quảng cáo trên các nền tảng như Xiaohongshu. Đây đều là chi phí."

Hiện tại, ChatMind được chia thành phiên bản thường và phiên bản Plus, tính phí theo tháng hoặc theo năm. Không có giới hạn về số lần sử dụng và định dạng xuất cho người dùng thành viên. Tuy nhiên, xét theo phản hồi của người dùng, tỷ lệ chuyển đổi người dùng sau khi tính phí không cao.

"Tôi bắt đầu vì tò mò, nhưng sau khi thử vài lần, tôi phát hiện ra rằng nó bắt đầu tính phí, vì vậy tôi bắt đầu tự hỏi liệu có đáng không. Tôi quyết định tự mình sử dụng Xmind", một người dùng ChatMind cho biết.

▲Hình ảnh từ ChatMind

Không chỉ ChatMind, NotionAI hiện cũng đang áp dụng phương thức tính phí tương tự. Sự khác biệt là NotionAI tính phí theo số lần giao diện được gọi. Mỗi người dùng mới có một quỹ dự trữ là 5 đô la Mỹ, cần phải nạp lại sau khi sử dụng hết.

"Việc đăng ký và thanh toán dựa trên số lần truy cập về cơ bản là trả tiền cho các công cụ, nhưng tôi tin rằng việc thanh toán phải dựa trên kết quả và các khả năng thông minh phải được đưa vào gen của sản phẩm. Không chỉ sản phẩm cần đổi mới mà mô hình kinh doanh cũng cần đổi mới", giám đốc sản phẩm cho biết.

2. 2C là người nhìn thấy sự phấn khích, trong khi 2B là người nhìn thấy những mánh khóe

"Sẽ là một ý tưởng hay nếu sử dụng nó trong các kịch bản 2C, nhưng liệu nó có thực sự hiệu quả hay không phụ thuộc vào việc triển khai nó trong các kịch bản 2B."

Khi nói đến ứng dụng của ChatGPT, các công ty lớn rõ ràng hiểu rõ hơn các công ty nhỏ. Một giám đốc điều hành của một công ty niêm yết AI đã bắt đầu suy nghĩ về cách triển khai nó ở phía B khi ChatGPT mới trở nên phổ biến vào đầu tháng 2 năm nay. "Tính chắc chắn của ứng dụng B-side cao hơn, và logic của 2B được thúc đẩy bởi các điểm đau. Sau khi được đào tạo trong kỷ nguyên số cuối cùng, miễn là AI có thể giải quyết được một liên kết, các công ty sẵn sàng trả tiền."

Điều này có nghĩa là trong chiến trường rộng lớn của các ứng dụng doanh nghiệp thông minh, chúng ta phải đối mặt với thách thức là phải bắt đầu quá trình thông minh hóa trước khi hoàn thành quá trình số hóa.

Chúng tôi sử dụng số hóa và trí tuệ nhân tạo làm hai trục tọa độ để vẽ ra hệ thống tọa độ cho các ứng dụng hiện tại. (Các ví dụ trong hình bên dưới không đầy đủ mà chỉ là những trường hợp điển hình ở mỗi góc phần tư.)

▲Bài viết gốc từ Quadrant, vui lòng ghi rõ nguồn khi đăng lại

Tọa độ trong hình chỉ biểu thị giá trị tương đối, không phải giá trị tuyệt đối.

Tiền đề có thể làm rõ là số hóa là nền tảng của sự phát triển thông minh và những hướng đi có mức độ số hóa cao hơn sẽ có sự đổi mới thông minh nhanh hơn. Ví dụ, công cụ tìm kiếm, trò chơi và mạng xã hội đều sẽ nằm trong giai đoạn lặp lại đầu tiên. Đặc biệt, thiết kế và sản xuất trò chơi là sự tích hợp và đầu ra của toàn bộ nội dung AIGC, đồng thời đặt nền tảng môi trường cho siêu vũ trụ.

Tất nhiên, trong lộ trình 2B, bốn ngành công nghiệp chính có mức độ số hóa cao hơn, cụ thể là quảng cáo, tiếp thị, tài chính và thương mại điện tử, sẽ là những ngành đầu tiên ứng dụng mô hình trí tuệ mới. Đối với nhiều công cụ kỹ thuật số khác nhau, một xu hướng chắc chắn là sự thông minh của SaaS.

Theo mọi góc độ, tích hợp điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo là điều kiện tiên quyết cho sự phát triển trong tương lai. Vì vậy, về mặt ứng dụng, ngành đầu tiên mang lại sự thay đổi sẽ là toàn bộ ngành SaaS. Chúng ta có thể tìm thấy cảm hứng bằng cách tham khảo sản phẩm bán hàng Slack của Salesforce.

Theo CNN, Slack có thể là ứng dụng thử nghiệm công nghệ ChatGPT lớn nhất từ ​​trước đến nay. Khi ChatGPT vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm kỹ thuật, Slack đã cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu người dùng và dữ liệu phản hồi kỹ thuật. Trang web chính thức của Open AI cho thấy Slack hiện là đối tác duy nhất được Open AI khuyến nghị.

▲Trang web chính thức của ChatGPT

Đánh giá từ các giải pháp ứng dụng do trang web chính thức của Slack cung cấp, công nghệ ChatGPT ít nhất đã phát huy tiềm năng trong nhiều quy trình kinh doanh như dịch vụ khách hàng, bán hàng, quản lý dự án, tiếp thị và quản lý nguồn nhân lực. Đồng thời, công ty cũng tích lũy kinh nghiệm thông minh trong nhiều ngành công nghiệp như công nghệ, truyền thông, dịch vụ tài chính, bán lẻ và giáo dục.

Theo thử nghiệm "tự phân chia", ChatGPT cho Slack hiện có thể trích xuất nội dung chính của cuộc họp, bao gồm thông tin chính của tài liệu và sắp xếp chúng một cách hợp lý; nó cũng có thể giúp phòng nhân sự sàng lọc sơ yếu lý lịch của những đồng nghiệp mới; trả lời email theo yêu cầu của từng nhân viên, tạo bản tóm tắt và các chức năng trình diễn khác.

▲Nguồn hình ảnh: Trang web chính thức của Slack

Mỗi tình huống phụ đều có thể được khám phá sâu hơn. Ví dụ, trong HR SaaS, ChatGPT có thể giúp HR tiến hành sàng lọc sơ bộ sơ yếu lý lịch theo các điều kiện cụ thể, xác minh thông tin và tạo báo cáo sơ bộ. ChatGPT thậm chí có thể đặt ra một số câu hỏi có mục tiêu, tiến hành phỏng vấn sơ bộ với người được phỏng vấn và sau đó cung cấp phản hồi cho bộ phận nhân sự để kiểm tra lại dựa trên kết quả phỏng vấn.

Đây cũng chính là trọng tâm của sự phát triển thông minh hiện nay, đó là nâng cao hiệu quả lao động thay vì thay thế con người. Cho dù là cải thiện hiệu quả cá nhân hay cải thiện hiệu quả tổ chức và hiệu quả quản lý, chỉ số đo lường mức độ thông minh đều nằm ở mức độ cải thiện hiệu quả, chứ không phụ thuộc vào mức độ công nghệ tiên tiến.

Đánh giá từ phản hồi hiện tại, DingTalk dường như đang có một số hành động được lên kế hoạch. Đầu tháng 3, DingTalk đã mua lại Wolai, một sản phẩm tích hợp tương tự như Notion, đồng thời nhấn mạnh rằng họ muốn từng bước khám phá con đường sản phẩm thông minh và tạo ra Notion AI đầu tiên của Trung Quốc. Tuy nhiên, "Self-quadrant" tin rằng trọng tâm của DingTalk không nên chỉ giới hạn ở các tình huống văn phòng.

Từ năm 2019, Alibaba Cloud và DingTalk đã hợp tác chặt chẽ để hình thành chiến lược "tích hợp đám mây-Ding". DingTalk là một công cụ quan trọng cho toàn bộ định hướng ứng dụng doanh nghiệp Alibaba Cloud. Tương tự như vậy, trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, DingTalk nên tham khảo Slack và học cách sử dụng các khả năng của mô hình lớn để cải thiện hiệu quả của doanh nghiệp và nâng cao hiệu quả cộng tác nhằm giải quyết vấn đề mất kết nối giữa công nghệ và doanh nghiệp vốn đã được giải quyết thông qua no-code/low-code.

"Hiểu rõ hơn về doanh nghiệp" không phải là thách thức đối với ChatGPT mà là thách thức đối với con người. Trí thông minh có thể phá vỡ ranh giới giữa công nghệ và kinh doanh, giải quyết vấn đề kém hiệu quả do sự cộng tác kém và thúc đẩy phát triển kinh doanh thông qua công nghệ hơn là không cần mã/ít mã. Nhưng đồng thời, trọng tâm của cuộc thi hoàn toàn nằm ở "kiến thức chuyên môn trong ngành". Chỉ riêng việc cải tiến công cụ có thể không đạt được khả năng đột phá cốt lõi, điều này cũng tạo ra một rào cản khác cho các công ty đột phá về sản phẩm như "Feishu".

Tuy nhiên, như nhiều người đã biết, quá trình số hóa của các công ty Trung Quốc đã đạt đến trình độ nước sâu. Thậm chí nhiều công ty còn chưa đạt được thông tin hóa, chứ chưa nói đến trí tuệ.

Trước đó, "Zi Quadrant" đã thảo luận với một số công ty khởi nghiệp cơ sở dữ liệu của Trung Quốc về câu hỏi: "Tại sao cơ sở dữ liệu trong nước có thể đột phá vào thị trường dưới áp lực mạnh mẽ của các sản phẩm Oracle?" Ngoài việc hỗ trợ chính sách thông tin, đổi mới sáng tạo và thay thế trong nước, các sản phẩm của Oracle còn có những yêu cầu nhất định về mức độ số hóa của doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi hầu hết các doanh nghiệp lớn ở nước tôi kết nối với Oracle, dữ liệu vẫn còn nằm trong sổ sách kế toán.

Do đó, một số công ty cơ sở dữ liệu trong nước phải bước vào điểm xuất phát của quá trình thông tin hóa dữ liệu doanh nghiệp và thực hiện những "công việc khó khăn và mệt mỏi" trước đó trước khi có thể có chỗ đứng trên Oracle.

Trong tương lai dài, Trung Quốc sẽ phát triển đồng thời cả công nghệ số hóa và trí tuệ. Đứng ở giai đoạn đầu của AI 2.0, giống như trong kỷ nguyên số trước đây, Trung Quốc vẫn còn nhiều bài học phải học. Mọi lớp cơ sở hạ tầng trong khuôn khổ AI Infra của việc xây dựng mô hình quy mô lớn đều cần phải được hoàn thiện nhanh chóng. Đây là một cách suy nghĩ khác ẩn chứa vô số cơ hội kinh doanh.

Hệ sinh thái ứng dụng phát triển theo hướng đi lên, trong khi AI Infra phát triển theo hướng đi xuống. Phần tiếp theo của China’s ChatGPT Entrepreneurship Revelation sẽ phân tích sâu sắc các cơ hội kinh doanh trong AI Infra.

Tác giả: La Cơ, Biên tập: Trang Yến; Tài khoản công khai: Zi Quadrant (ID: zixiangxian)