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就爱色色 好意思图公司董事长吴欣鸿:AIGC期间,好意思图只讲一个故事


发布日期:2024-12-11 04:48    点击次数:167

就爱色色 好意思图公司董事长吴欣鸿:AIGC期间,好意思图只讲一个故事

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吴欣鸿不是个善于酬酢的东说念主,但接办好意思图公司董事长职位后,他驱动频频走到“台前”。

他风尚一稔好意思图公司的文化衫出咫尺公众眼前,秉承《逐日经济新闻》记者采访那天,吴欣鸿坐在背靠大海的飘窗上而非傍边的沙发,因为那能使他保执一个相对端正的坐姿。

2008年,吴欣鸿作念出了第一款电脑版好意思图秀秀软件并很快得到市集认同,好意思图公司也就此配置。2011年,迁徙版好意思图秀秀降生。

来到全新的AIGC(东说念主工智能生成内容)期间,好意思图亦然第一批靠生成式AI赚到钱的公司。2024年上半年,好意思图以付费订阅为主的影像与谈判产物业求终了收入9.3亿元,同比增长54.5%,占总收入的57.4%,生成式AI时期则是驱动付费订阅浸透率快速高涨和付费订阅收入大幅增长的主要原因。

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机遇与挑战沿途到来,变化以天为单元演进,在AIGC期间,吴欣鸿接续着他手脚别称“老产物东说念主”的探索。

好意思图的新“转机”

好意思图走进了一个充满“契机”的阶段。

“这一年咱们无暇顾偏执他,全部齐扑在生成式AI上头。”接办好意思图公司董事长一年多余,吴欣鸿这么空洞我方在这一年的使命。

“好意思图”,是这家降生于2008年的软件公司,靠“相反化”讲出的第一个故事——好意思图秀秀直于本日依旧是影像好意思化赛说念最奏效的App。

2016年,好意思图公司登陆港股,招股书炫耀,2016年10月,好意思图的月活跃用户数为4.56亿东说念主,据艾瑞盘考2016年6月的访问,在中国主流酬酢收罗上上传的像片中,有约53.5%的像片经过了好意思图旗下愚弄的处理。

怎样靠“好意思图”执续性地收货,则是彼时好意思图公司上市后头临的最大考研。在很长一段时期里,和真实统共迁徙互联网期间的产物相通,好意思图的变现口头,是通过建设用户规模,得到一定的流量基础后,靠告白收货,这是最大的旅途,亦然独一的旅途。在后迁徙互联网期间,真实统共的器具类产物,齐驱动寻求转型。

“多元化”是好意思图转型的驱动,亦然好意思图思讲的第二个故事。

除了早在2013年就驱动布局的手机业务,好意思图同期还尝试过好意思妆电商、酬酢,以至一脚迈入“币圈”,2021年,好意思图先后三次购买了约940.89枚比特币和31000枚以太币手脚财富布局,累计破耗1亿好意思元。

多元化的故事最终没能讲完。2018年,好意思图剥离手机业务,并在同庚将好意思妆电生意务授权给寺库联营公司,酬酢业务则在一年后驱动裁汰。2022年7月,好意思图发布公告称,2022年上半年净赔本预期加多的主要原因是已购买的加密货币减值。

“转头主业”,是吴欣鸿2023年6月接办好意思图公司董事长以后的重心使命,生成式AI的爆火真实与吴欣鸿接办好意思图同步发生,好意思图迎来了一个“新故事”。

“快”,这是吴欣鸿面对生成式AI这个全新的机遇,提到的第一个关节字,这个行业进化实在太快,吴欣鸿我方的融会也以周为单元在刷新。

吴欣鸿坦言,生成式AI对好意思图的产物助力很大,咫尺AI在好意思图统共产物中的浸透率依然达到80%以上,这关于好意思图在产物改革、用户增长以及收入增长方面均起到了极大的鼓舞作用。

2024年上半年,好意思图终了总收入16.2亿元,同比增长28.6%;经改革后包摄于母公司权力执有东说念主净利润2.7亿元,同比增长80.3%;以付费订阅为主的影像与谈判产物业求终了收入9.3亿元,同比增长54.5%。

在生成式AI的卡位战里,好意思图是一家非典型参赛者,和其他竞争敌手比拟,好意思图的“科技”底色莫得那么厚,“好意思”是吴欣鸿眼中好意思图与其他科技公司在竞争中的相反化价值点。

比拟于其他公司,好意思图把好意思学模范、对影像与谈判的恶果放在更首要的位置。“时期是咱们产物得以落地并酿成竞争力的关节,这亦然统共AI愚弄必须具备的才能。但好意思学是一个加分项,在很可以的时期才能之上,有更好的好意思学恶果,这至少在影像与谈判的赛说念会更受认同。”

必须把产物作念深

时期拨回2024岁首,彼时行业正在热议,这一年将会如何成为AI愚弄元年。时于本日,从外界的视角来看,AI愚弄的爆发依旧莫得实在到来,但吴欣鸿身处其中正在感受冲击。

上半年,AI生图领域,炫耀出妙鸭、Redmini等一系列产物,几度激励市集眷注,尔后趋于安心。

吴欣鸿坦言,看到像妙鸭这种爆火的产物,会有一些冲击,会问我方“为什么不是我先作念出来”,这是产物东说念主的自我反省,但同期他并不认为这么的单点功能会对好意思图酿成很大的冲击,关于这些功能,好意思图时常能够快速跟进消释。他认为,单一的愚弄点爆红之后,时常难以逃走速即降温、无东说念主问津的庆幸,这种爆红周期经常不会当先一个月。

而关于好意思图而言,吴欣鸿的判断是,这两年是AI愚弄的窗口期,是以好意思图要很努力地收拢这个红利。

2008年,在迁徙互联网爆发前夕,吴欣鸿为市集带来“好意思图秀秀”,在AIGC期间,吴欣鸿思要率领好意思图讲一个全新的产物故事。

自2023年驱动,好意思图发布新品的速率显然加速,在2023年的好意思图影像节上,好意思图发布了七款AI时期驱动的新产物,好意思图奇思大模子初次亮相;2024年,好意思图再度在第三届影像节上推出六款新品。

吴欣鸿认为,生成式AI的愚弄更“重云轻端”,许多愚弄仅提供网页版,而在迁徙互联网期间,App手脚终局上演着首要的脚色,这是两者的一大相反。另外,每次使用生成式AI愚弄齐会触及一定的算力资本,在迁徙互联网期间,算力更多由终局提供,这也就意味着,生成式AI愚弄偶而率要以订阅或者单购的门路来变现,不然无法跑通。

吴欣鸿认为,相较于以往的互联网器具,现时的AI愚弄在行业中能够更好地终了落地,匡助用户训诫遵守与收入,这也意味着用户将会有更高的付费意愿。“咱们合计它比昔日这种主打免费、很难变现的器具,自然会有生意化上的上风,即是离钱更近。”

而况,现时阶段的AI愚弄照实大部分仍局限于单点功能阶段,因此,好意思图遴荐勉力于将单点功能串联为完好意思的使命流,并针对某一改行作念深,举例好意思图谈判室在电商行业作念深。“惟有达到弥散的深度,才很难被一个单点功能所冲击,因为咱们是工作于统共这个词行业,而非只是提供一个单点。”

一方面,电商用户关于加多收入更蹙迫,付费意愿更高;另一方面,关于好意思图而言,这亦然一种相反化竞争旅途,“咱们不太去卷一些旧例的才能。比如说旧例的文生图才能,太多公司在提供了。咱们基于像电商这么的一个垂直场景,去打造生成式AI的愚弄。咱们主动地寻找相反化,幸免内卷。”

吴欣鸿对现时AI愚弄的总结是,它离行业、离钱更近,但也将靠近一些冲击,要应付,必须把产物作念深,为行业打造产物。

AI愚弄离行业、离变现很近。好意思图遴荐聚焦于某些特定行业,举例电商,去构建一个AI使命流,匡助行业增收。这注定是一个需要永久过问的技俩,而非依赖单点功能快速引爆,吴欣鸿合计,这施行上是一个计策遴荐问题。“当下的好意思图需要在一些昔日并不擅长的领域探索、寻找增量的空间,而不是停留在昔日十几年擅长的(领域),比如说单点的爆款。”

吴欣鸿合计,AI愚弄施行上属于愚弄范围。关于遍及用户群体而言,他们偶而难以明确折柳迁徙愚弄与AI愚弄,因为两者在呈现神气上很相似。好意思图的上风在于,昔日16年间,工作了庞大的用户,领有宽广可以让生成式AI时期快速落地并终了生意化的愚弄场景。

人人用户依旧是好意思图在AIGC期间的根基,同期,好意思图也驱动针对“大C”(举例KOL观点首长)“小B”(举例中小电商企业)这一中间用户群体提供相应的产物。吴欣鸿认为,无论是“大C”照旧“小B”,他们关于坐蓐力器具以及增收齐有较大需求,换言之,一个模范产物,要既工作于“大C”,也工作于“小B”。

吴欣鸿认为,在为“大C”及“小B”用户群体开采坐蓐力器具的经由中,难点在于能否深化瞻念察这些用户的需求。“他们的想法是用来加多收入?或者粉丝增长?咱们能不成直击他们的刚需,打造一个产物力很强的工作,这是咫尺的挑战。虽然咱们作念的依然还可以了,但显然它离一个100分产物还有很长的距离。”

作念非典型AI选手

吴欣鸿认为,时期和愚弄,是两个不同的领域,许多公司在执续追求时期的冲破,也有许多公司更把稳愚弄的落地和改革。

而好意思图一直以来齐是一家愚弄公司,从PC愚弄到迁徙互联网愚弄到AI愚弄。改日,好意思图也将接续在愚弄层探索,强化愚弄的标签,吴欣鸿认为,愚弄可以作念的探索还许多,且收入规模表面上是大模子的十倍以上。

而在愚弄的探索中,吴欣鸿认为构建“AI使命流”,将很快成为行业共鸣,点线面是AI愚弄的发展趋势,即从单一功能的终了,迟缓串联并酿成完好意思的AI使命流,最终进化为AI平台的生态系统。

在东说念主工智能的探索上,好意思图和其他公司的旅途也有所不同,一方面,好意思图不涉足通用大模子的自主研发,因为这并非好意思图的才能范围。不外,在垂直大模子领域,尤其是影像与谈判赛说念,好意思图过问研发了好意思图奇思大模子。这两个领域高度眷注恶果呈现,若罗致其他厂商的API(愚弄次第编程接口),所达成的恶果例必趋于同质化,因此,自主研发成为例必遴荐。

但在视频大模子领域,好意思图更偏愚弄,即如何将视频大模子的才能落地到愚弄中,“是以好意思图是一家AI愚弄公司,跟地说念的大模子公司施行是两个道路”。

在AIGC期间,吴欣鸿对好意思图的定位是,好意思图是一家信赖AGI(通用东说念主工智能)很快会到来的公司,但并不是一个勉力于打造AGI的公司。

在生成式AI期间,算力资本是许多公司需要面对的主要困扰。越来越多的功能驱动依赖于AI的因循,算力资本的加多在所不免。如安在这之间取得平衡,确保资本与利润保执相对平衡的景况,成为公司需要照应的课题。“研发过问自然首要,但手脚一家上市公司,每年的资本开支也需要合理限制,作念好平衡。”

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