一个经典原理:资源有限的时候,资本一定流向边际收益率最高的地方。
这是市场最基本的运作方式,钱会自己找到最值得去的地方。哪里回报高,钱就往哪里涌。
大模型行业也有完全一样的规律:
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
这个定律包含了两个层面的推论:
推论一: 模型公司选高价值场景来训练,因为训练成本高,必须投值得的方向,才有 ROI。
推论二:用户选高价值场景来用,因为调用成本高,必须用在算得过来收益的事情上,才有 ROI。
两边的逻辑完全一致。
大模型 ROI 定律对我们的启发
没有找到 AI 价值场景的人,觉得 AI 没什么用,贵,玩玩就算了。
找到了真实场景的人,觉得 AI 太有用了,恨不得显卡再多一点。
同一个模型,同一个价格,两种完全不同的感受。区别只在于你能不能用它创造出超过成本的价值。
昨天向阳乔木跟我说了一件事。他看到妹妹在用一个很中庸的大模型,于是就向她推荐了一个好的模型。
他妹妹用了之后跟他说:我过去一个礼拜过的事情都白做了,它一次就给我做好了。
一个礼拜的时间,换成一次对。如果你把时间算进 ROI,这个模型其实便宜到离谱。
我们使用生产力工具的核心是用这些东西是为了解决问。问解决了,ROI 就出来了。
不要老盯着价格本身看,要看它帮你省了多少时间、创造了多少价值。
反过来想,一定要反过来想
跟同行交流的时候,发现很多人老期待 AI 免费、AI 降价。
但有没有可能,如果能免费那反而是大公司的大机会,和你关系不大。
反而是今天比较贵的情况下,有很多小场景值得去挖掘,你才有机会。
也不要觉得场景小。卖千元机和卖 iPhone,同样数量,肯定是卖 iPhone 赚得多。
不然为什么只有 iPhone 黄牛,没有红米黄牛呢。
如果你都能卖得动的,贵一点的永远是更好的。
做应用创业也好,做产品也好,要找到一个新的价值,不要老想去替代以前的东西。替代是存量竞争,发现新价值才是增量。
ROI 不要只看 I,更重要的是看 R。
如果大模型就是电网
大家都说模型是未来的水电煤,此不假。
现在很多人,甚至传统行业、能源行业、政客,都在做中转站的生意。
AI 是水电煤,我做电网配套设施,分一杯羹,稳定不赔。
另一种思路:找到一个高价值的场景,才能把 token 卖出溢价。
爱迪生的电厂客户,最开始全是华尔街的金融机构和高档办公室。
这是生产力使用的 ROI。
找到自己的 10 倍 ROI
但每个事情做起来,都是【值得我做】和【适合我做】的交集。
大家都知道有本书叫 10x 比 2x 更容易。
它的核心原理是你要找到自己比别人好 10 倍的地方,才能做出比别人好 10 倍的产品和服务。
以前是生产力匮乏的时代,你只要满足了用户需求,或比别人好一点点就可以了。
现在是生产力过剩时代。只有 10 倍好,用户才会迁移,用户才会付钱。你比别人好 2 倍,人家懒得动的。
【(新体验/旧体验)>10=用户迁移】
获得用户不再是普通的减法,而是10倍好的乘法。
所以不要随波逐流,不要看别人做什么就跟着做什么。
把你的注意力钉在你比别人好 10 倍的地方。找到那个锐利的切入点。
用同样的时间和精力,你能不能做出比别人好 10 倍的东西?
这是投资时间和注意力的 ROI。
为什么要叫它"定律"?
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
文章要看完了,你会发现这个东西这么简单,道理我们都懂啊,为什么还要叫定律呢?
越是简单的道理,越容易被忽略。
ROI 定律就是这么简单的东西,但很多人在思考 AI 的时候都会忘掉它。
可能还是移动互联网时代的思想钢印太重了吧。
让我们把【服务大量免费用户】这样天真的观念从脑子里抛开吧。
正视高贵的价格,为它找到高价值的场景。
尊重你自己的时间,算出你自己的 ROI。
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