ChatGPT 擬推付費版、AI 生成新創宣布倒閉！技術熱潮背後，要順利變現有多難？

自 2021 年起，AI 獨角獸神話相繼出現，帶動 2022 成為 AIGC 大爆發元年——根據 Pitchbook，在 GPT-3 發布後的 2 年內，風險投資對 AIGC 的投資增長了 400% 以上，達到驚人的 21 億美元。

然而，生成式 AI 的爆發卻是幾家歡樂幾家愁。其中，成立於 2022 年 9 月的 AI 生成圖庫新創 StockAI，於今年 1 月公告將束免費圖庫服務，取消既有付費用戶的訂閱並按剩餘的訂閱時長退款。

StockAI 的收費模式為免費增值（Freemium），訂閱方案從每月 10 美元起至最高至每月 34 美元。然而，據創始人 Danny Postma 稱，截至去年（2022）9 月 30 日，雖然有高達 2 萬人使用 StockAI，卻只有 16 人為 AI 材料付費。「像 Stock AI 這樣以 AI 為動力的新創公司成本高昂，目前的付費用戶無法覆蓋這些成本，所以我們不得不做出改變。」雖然現有平台於本月終止服務，但預計今年第一季將再推出新平台。

另外，轟動一時的 ChatGPT 也於上週五（13 日）宣布將推行專業方案，並邀請用戶填寫願意支付的價格上限，也詳盡描述了 ChatGPT Professional 的功能，包括不限次數問答、不會被中斷等。顯然，面對每每月 300 萬美元的營運成本，團隊也在試圖尋找出路。

AIGC 產業現況：護城河高，2C 端應用「內卷」

儘管獨角獸神話光環加持，但不能否認的是，AIGC 之於想加入內容產業應用的新創，最高的護城河，絕對是高昂的硬體建置成本。

由人工智慧公司 Stability AI 推出的文生圖模型 Stable Diffusion，最初訓練時用了 4,000 台 A100 顯示卡，至今日常運營成本已超過 5,000 萬美元；GPT-3 也不遑多讓，光是硬體與電力成本就高達 1,200 萬美元。如此高昂的固定成本，使新創幾乎無法和 Stability AI 等靠近技術底層的巨頭競爭。

此外，愈來愈多學術人員也開始投入模型研發，AIGC 領域的人才數量也在逐步跟上；開源的 API 與模型，使得新創在草創初期的技術護城河極低，競爭激烈。

最後，愈加趨近飽和的內容產業應用，也會導致投資者意願放緩。到目前為止，從事 AI 行銷的公司就已經超過 20 多家，類似的公司在 Product Hunt 等平台上，也從去年底開始大量出現在榜單上。對 VC 而言，大量 2C 端內容產業應用的出現，如文案、圖像生成等，除了讓這些功能成為未來基本配備、缺乏差異化而競爭力下滑，也會讓投資人難以分辨公司是否真的在技術上取得優勢，進而影響投資意願。

面對高技術護城河，新創存活的可能性？

儘管全球觀眾對 AI 生成的關注多半集中在 2C 端、採取免費增值模式的行銷應用，但能夠導入 AIGC 的領域，比想像中更寬廣。例如 36 氪報導文中便指出：GPT-3 的寫作能力與數理計算能力，可能對學齡前教育是很適合的使用場景。

此外，從收費模式上切入，或許也是另一條出路。現今內容行銷多半採取「先免費提高使用者池、而後推行加值版服務或向企業收費」的免費增值模式，此商業模式的關鍵問題在於，早期的病毒式增長後，其價值是否能夠被認可，以及是否有同行競品願意用更低價格（或是甚至免費）來提供類似的服務。其中一項可能解方，是透過技術門檻建立高階功能，如：Stability AI 團隊正在加速開發高級功能，包括動畫支援、插值修復等，但是這樣一來，如何平衡硬體設備投入與高階用戶的現金流，就會變成需要處理的問題。

另一個帶有 MVP 精神的出路，就是先用較低技術規模開啟業務、等到獲客後再換到更強的 AI 模型。照片編輯軟體 Lensa.ai 就是採取這種「漸進式技術升級」的策略，最初 2018 年創立時只使用 GPT-2，隨後兩年錄取採用 GPT-3、Stable Diffusion。如此一來便可以在該領域先搶占市場、成為先行者，一邊拓展業務、一邊調整技術規格。

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