对话Soul App CTO，AI应用有商业模式前必须得先有业务模式

撰文 董雨晴

编辑 于浩

随着今年WAIC落幕，人们几乎已经回忆不起这场热闹的盛会背后，最火的应用到底是哪个。人们只记得上海的高温，大门口的具身智能18罗汉，挤满人的特斯拉展台，以及长相上都相差不太多的AI应用。

但不管怎么说，AI市场仍旧是当下最炙热、最热闹，也最具活力的市场。

业内将模型能力的比拼看作是上半场，将模型应用的落地情况看作是下半场的比拼。

在此之前，不管是零一万物创始人兼CEO李开复，还是百度等大厂，都曾断言2024年是AI应用的爆发年，但在百花齐放的应用生态背后，行业仍需思考一个核心的命题，AI应用该如何找到可持续的生存模式？

在Soul App CTO陶明看来，和新入场的大模型创业公司不同的是，大厂与其他垂直行业公司都有原先的业务积累，如Soul就有对社交赛道的理解，以及长年累月积累的数据资产，而其它2B类业务公司也有积累的解决方案案例，这让这些公司在AI应用探索上更能跑出一条适合的路。

而现阶段，绝大多数创业类AI应用都还在摸索阶段，在谈商业模式之前，他们更需要找到一个能持续为用户创造价值的业务模式。

以下是凤凰网科技和Soul App CTO陶明的对话，经删减发布：

“谈AI应用爆发”

凤凰网科技：你们最初怎么思考AI和社交的关系？

陶明：2016年上线时，Soul只有一个诉求，让每一个人无压力表达，收获高质量共鸣的空间，在线下没有办法去获取比较好的这种社交资源（的人），来到线上我们帮他去获取。

我们一开始就想用AI去做，由于Soul是弱LBS，纯兴趣驱动，传统的方式其实没有办法去认知所有用户。

最开始AI是用在信息和信息的推荐上，那我们就思考能不能放在人和人的连接上？能够从更广义的这种兴趣出发把用户连接起来，我们就用机器学习、深度学习去帮用户做到这一点，那时候其实没有所谓的AI原生应用的概念，我们只想解决用户的需求，但现在回看这就是用AI重构社交的开始。

凤凰网科技：所以你们很早就开始尝试AI相关的业务了？

陶明：2017年我们开始想去做Chat Bot这一块，当时跟上海交大，北邮，还有一些创业公司一起聊这个事情，但那时候技术是达不到的。

那时候所谓的对话其实都是用在客服，但是带有情感的、比较自然的这种拟人对话是做不到的。当时就暂时搁置了，因为没有办法去做得更好。2019年，我们重新梳理了一下，未来如何围绕着人机对话这个事情，在我们自身的社交网络里面能够成长起来，也就是说我如何在人和人的社交网络里面去投放一些AI，能够帮助网络变得更繁荣。

从技术层面，我们要构建一个AI Being和Human Being共存的社交社区，所以我们开始去打造3D形象，做语音模型，视觉模型，并开始做对话模型，从2019年一直到现在。

凤凰网科技：今年大家都在讲是AI应用的爆发年，你觉得Soul算不算是一个AI原生应用？

陶明：我们用了AI技术在里面，但它算不算AI的原生应用，其实并不是平台说了算的，是用户说的。用户如果真的能从我们提供的这些AI助手，AI的这些 Chat Bot或者AI的一些辅助社交，拿到了真实的用户价值，这才叫做原生的应用，你只是用了一个AI的技术在里面，你就说叫做AI的原生应用，我觉得不能这样去划定义，一切还是从用户价值出发。

凤凰网科技：后来大模型技术出来之后，你们有没有去做一些技术上的迭代？

陶明：其实2020年、2021年的时候，GPT就已经出来了。那时候行业内都知道效果很好，但是没有像2022年底ChatGPT出来有那么惊艳，但它的技术一直在发展，我们一开始沿着GPT的技术路线往前走，结果ChatGPT一出来之后，其实就把我们拍在沙滩上了，你不得不承认技术之间的差异。

我们更多是为了满足用户的社交诉求来做，用AI的手段来解决问题，并不是要去追求AGI。坦诚的讲，2022年是一个很焦虑的状态，因为我原来所有的努力，技术上的所谓的投入其实是归零的，跟很多的公司其实是站在同一起跑线上的。

后来我们就痛定思痛，其实技术本身不是最重要的点，还是要把技术用到产品和场景里面去才能带来真正的价值。我们的数据和现在最先进的模型结合起来，其实这就是我们的优势所在，以及我们在整个社交领域积累的这些认知，这是最大的资产。

凤凰网科技：所以我们也并不需要一些特别大的模型去做这些事情。

陶明：我们现在有13B、52B参数的模型，就能够满足情感式的陪伴需求，NPC能够进行情感化的表达，能够感知用户，但它的通用能力有多强，有多少知识其实并不是我们去追求的。

凤凰网科技：现在的模型能力普遍很综合，上知天文，下知地理。

陶明：卷知识卷逻辑。

凤凰网科技：但是我看你们也做了一个独立的App。

陶明：其实我们在整个AI赛道上有两条主线，一条主线，刚才说辅助社交，人和人的双边关系，我们用AI去加强人的表达，辅助人去社交，增强个人的能力。

第二条主线，是探索人机互动，我们认为未来所有的形式都会发生变化，我们要在人机互动这个过程中去打造 AI的这种情感式陪伴的探索。

“谈百模大战的下半场”

凤凰网科技：所以你怎么看待现在百模大战中各家企业的差异化优势？

陶明：从企业为什么要发展AI这个出发点去想，有很多刚刚创业的这些大模型公司，其实是想去follow AI的浪潮。我觉得这类企业差异性不会很明显，因为你本身在卷，比如卷更大的模型，卷更通用的能力。但是这样的卷其实会带来资源的浪费，每家公司都在做同样的事情。在发展到一定阶段后，他们可能又在追求差异性，比如现在有很多大模型公司，有的做to b有的做to c，一定会找到差异化的路径。

但对我们这种原来已经有这种业务想用AI来加强的，我们的差异性就很大，我们的产品差异性，用户差异性，数据资产的差异性，这是本身原来平台所能积累的。还有一种情况是服务生产力的，原来就在做一些to b的事情，行业解决方案，如果说再引入AI，或者是目前的这种大模型能力，其实会加强所有解决方案的效率。

所以说这些公司的差异就在于原来可能在某个场景里深耕的技术解决方案，再加持AI的能力，就会让整个差异被放大。

凤凰网科技：那怎么看现在的价格战？

陶明：其实国内还没有到卷价格的时候，为什么有些厂商可以去卷价格，更多的其实是一个营销行为，这些大厂每年其实在这种所谓的大模型API的收入层面，没有多少钱，千万级别。

对于其本身几百个亿的收入其实是一点点，就索性免费，相当于原来互联网早期发展的时候，360就全免费让大家用，要打市场。

这只是一个营销行为，但是一旦涉及到价格，一定是toB、to G的这种行业。我觉得行业还没有到那时候，因为首先其实大家的能力都还在爬坡的过程当中，并没有到达一个点，只有说当各家在能力层面已经卷不动了，在某个指标维度大家都没有差异性了，这时候可能会进入到一个卷价格的阶段，这是一个发展的必然。

当然还要取决于整个算力成本和推理成本到底能够优化到什么程度？我觉得如果是算力成本和推理成本，没有办法优化到一个可以卷价格的水平线以下，大家不会随便的去卷价格。

凤凰网科技：所以你怎么看2024年的发展趋势。

陶明：我觉得2024年更多的其实还是探索，尤其是在应用层面。不会有所谓的奇点出来，现在模型能力虽然提升了很多，但有个很关键的问题是，我们现在的模型端到端的能力还是有限的。

现在有很多大模型公司，也推出了类似的AI陪聊产品，很多公司也出来了。认为只要套了一个AI模型，产品体验就很好，其实是做不到的。

另外从模型层面来看，我觉得2024年的模型效果不会给大家更多惊喜了，模型的技术已经进入到了一个正常发展的轨道。

凤凰网科技：那种AI类的独立应用会发展的怎么样？

陶明：如果是单纯做对话的，机会是不大的。

只聊天，其实是很难的。必须要有场景，你在线上做的所有事情，逃离不了人性。比如说两个很好的朋友，不可能天天只聊天。可能今天要去一起吃个饭，明天一起看个电影，在这个过程当中其实看电影也好，吃饭也好，还是个场景，所以说纯对话性的东西聊天是没有什么机会的。

如果让一个人每天24小时聊，是聊不下去的，聊天其实是一个成本很高的事情。

凤凰网科技：现阶段应用类的产品投入和产出比的帐能算清吗？

陶明：这肯定是算不平衡的，没有哪一家能打平的。还是以对话类为例，要算平一定要有商业模式，商业模式取决于业务模式，业务模式取决于是否给用户带来长期的可持续的价值，这是基础和土壤。大家的第一步就是业务的模式，其实还在探索，商业模式不可能现在就会有非常成熟的。

凤凰网科技：怎么看最近的开闭源之争。

陶明：其实还是要看出发点。百度希望打造的是一个商业生态，本身就有非常庞大的基于生产力的tob的业务，他要做的是发展大模型，把原来的解决方案技术提升的更好，给客户带来价值，所以它的大模型生态是建立在原来已构建的商业生态之上的。但是现在一些创业公司的出发点，没有百度原来那样的土壤和那样的业务基础，走b端其实很难，其实开源本身也是一个模式，它的模式在于说要通过免费的方式把自己的技术输出到不同的团队里面去。

比如说LLaMA 这个团队，为什么他们开源？他希望比如说有100万个开发者，20万的开发者都用了他的大模型，当哪一年还要继续进行技术更新的时候，它可能会走上付费或者订阅的方式。

其实如果你有成熟的业务模式，闭源可能会是最经济的方式，也是最快速能够提升自己业务价值的方式。

但是创业公司是要靠开源去吸纳更多的中小客户，把技术给占下来，未来在这个基础上再去成长，把其他的生态再建好。

凤凰网科技：怎么看待现在的大模型军备竞赛？尤其是那些创业公司。

陶明：其实2023年的时候，大家都在讨论是否有一个屠龙少年出来把谷歌给砍了，把微软给砍了，把百度给砍了，但是其实这个事情到现在还没有发生，但是我们从现在的现状，再去思考这件事情，为什么没有发生，在以往的各种技术浪潮里面都会出现屠龙少年，为什么这次并没有很快的出现？

其实和过去比还是有差异性的，大模型创业公司本质上其实是一个重资产，都不像原来互联网拉一个团队，拉几个客户端拉几个人，买几台服务器，就可以开发一个APP出来，然后慢慢的高举高打滚起来，大家找到了场景就杀进去了。大模型可能好像不是这个样子的，大模型是重资产，首先你的算力就是一个很大的坎，你的模型越重，你需要的算力也就越重，它的效果反馈的更好，本来就是“大力出奇迹”的东西。

在投入方面大厂一定是有优势的，另外大模型本身其实还在一个爬坡的过程当中，其实它需要在一些场景里面去验证，找到落地的价值，才能够更好循序渐进的发展。

创业公司还是很难去找场景的，现在谷歌也好，百度也好，天然就存在很好的场景，能够通过这种模型的能力提升，带动原来业务能力的提升，它本身就有产品，又有资源，所以说创业公司的话早期屠龙的难度还是挺大的。