2023，眼看着只剩下不到两个月的时间了。
在今年兴起的这股AI浪潮中，哪种AI应用是最有前景，最值得下注?关于这点，投资界似乎已经达成了一致的共识。
最近，一家专注于AI的新闻平台AIbeat统计出了全球10家估值最高的人工智能初创公司。
如果人们对表格中的企业进行筛选，就会发现，其中有超过半数以上的产品，都属于同一类AI应用。
在表格中，无论是ChatGPT、Cluade，还是Inflection AI的Pi，注重写作功能的Jasper，或是关注于企业服务的Cohere，都可以统一归类为AI助手。
可问题是，在当下的生成式AI赛道上，这类以自然对话为主要功能的应用，已经呈现出了一种愈发明显的同质化倾向。
同样的问题，用户既可以用ChatGPT来回答，也能用Cluade进行协助。
并且，除了少数头部企业外，大部分团队都难以建立较高技术壁垒。
既然如此，这类应用为何仍会被被投资界看好呢?
1
个性化的意义
关于VC看好AI助手的原因，我们或许可以从初创公司Writer的融资过程得到解释。
进入初秋的9月，为企业提供全栈式内容创作解决方案的AI初创公司Writer，宣布完成1亿美元B轮融资，投后总估值超过5亿美元。
其主要的产品，就是一款面向B端的AI助手Writer.AI。
Writer本轮融资由ICONIQ Growth牵头，同时还有WndrCo、Balderton Capital、Aspect Ventures参与。
其中，ICONIQ Growth在投资界有相当高的地位，被人称为，成功地投资了许多知名公司，如腾讯、Zoom、Send Bird、Flip Kar等，其意见非常具有代表性。
在谈及自身投资理念时，ICONIQ Growth提到:公司在最开始时应该注重新客户增长，然而，等到公司 ARR ，即 Annual Recurring Revenue（年度经常性收入）增长到一定份额，过度关注新客户会让不确定性增加，反而导致流失。所以，当ARR 增长到一定数量后，公司需要注重老客户维护。
而在维护客户方面，Writer展现出了令人满意的一面。
在过去两年中，Writer不仅获得了10倍收入增长，并实现了150%以上的净收入留存率，也积累了Spotify、欧莱雅、Uber、Handshake、Hubspot、德勤等数百家大企业客户。
而让Writer保持用户留存率的关键，正是其核心产品所具有的定制化、个性化的功能体验。
具体来说，Writer的知识图谱能与客户的关键信息源和文件轻松集成，这意味着Writer的不仅能够访问和整合企业的关键信息和数据，而且在回答问题、分析数据、调研业务和创建总结时，提供“量身定做”的富有价值的洞察。
这种连接和整合能力，有助于确保生成的内容更符合企业的业务需求和规定。
同样地，在其他的AI助手类应用中，我们也能看到这种“个性化”的影子。
例如，专注于语音转录的AI应用Otte.AI，就可以根据不同的语音对话内容，针对性地提供一些分析、建议。
同时，通过语言识别以及人声分离（diarization）技术，Otte.AI还能通过声音来辨别某人的身份。一旦检测到一个人的发言，系统就会为该发言者创建一个声纹配置文件，从而分辨同一个人其他所有的语音。
除了Otte.AI之外，RewindAI也是一个靠个性化取胜的例子。RewindAI最核心的功能，就是提供了一种“记忆助手”的能力。
Rewind能够在用户同意的情况下自动记录手机或电脑上的所有信息，并支持回顾、检索和总结。
它可以将用户在Safari浏览器中阅读的内容以及导入的屏幕截图等进行捕获，并提供浏览和搜索的功能。用户只需滑动时间线，就可以快速浏览之前的内容。
凡此种种，都表明了个性化在当前AI助手类应用中的普遍性。这种为用户“量体裁衣”的行为，无疑潜移默化地加大了用户的粘性和使用时长。此外，个性化也意味着“千人千面”，会极大扩展应用的覆盖范围，用户规模的天花板更高。
2
壁垒在哪里?
除了个性化之外，AI助手最大的战略制高点，是其在不断交互中铸就的专有数据壁垒。
在移动互联网时代，无论是百度、腾讯，还是谷歌、亚马逊，都未能像今天这般重视和利用数据。
当时，在各个巨头们看来，只有用户和流量才是最关键的，谁能烧更多的钱，圈住更多的用户，谁就能形成更大的规模效应。
在流量为王，规模为王的残酷逻辑下，整个市场就是一种零和博弈的状态，A平台用户的增多，往往意味着B平台用户的减少。
在这样的存量厮杀中，许多平台之间的赛道往往是重合的，于是大家只好绞尽脑汁地卷应用、卷功能、卷内容。
当大家在应用、功能和内容全都卷到头后，整个互联网的逻辑就很难再走下去了。
AI助手的出现，让情况发生了转机。
通过对用户行为数据进行实时的调整和优化，AI助手可以不断为每个用户积累独特的专有数据。
而人类个体的差异性、多样性，决定了一个个建立在专有数据上的赛道，终将不会是拥挤的，内卷的，零和博弈的状态。
因为AI助手针对的用户，是一个个具体的“个人”，或是由不同的个体组成的企业，而非被算法抽象化了的几个粗放的标签、群体。
这样的差距，主要是由AI和上一代算法之间不同的技术特点决定的。
相较于AI助手而言，上一代算法系统依赖于有限的数据集进行训练，在进行算法推荐时，通常依赖于人工设计的特征，但这些特征可能无法充分捕捉用户行为的复杂性和多样性。
举例来说，如果某人是一个男性用户，那他在浏览某个视频APP时，就更有可能被推荐一些军事、政治相关的内容，哪怕该用户几乎没点过这样的视频。或者一直推荐相同标签的视频。
与之相比，AI助手的进步之处，就在于其能够通过深度学习、强化学习等技术，实时收集和处理用户行为数据，不断进行调整优化，从而捕捉到一些非线性的、更加复杂和细微的数据特征。
如此一来，用户便从粗放的，笼统的标签中解放了出来，成了“独一无二”的个体。
即使某些AI助手在功能上出现了重合，但由于专有数据的存在，用户也将在一次次优化和反馈中，逐渐习惯并适应与自己磨合已久的AI助手，而不会轻易转投别的应用。
因此，建立在这些专有数据之上的AI初创企业，也将有着更强的生命力。
3
可能的挑战
既然AI助手如此风头无两，前景无量，那它可能遇到的挑战或问题又是什么?
关于这点，此前的AI独角兽Jasper，可谓用自己的惨痛经历当了一次“反面教材”。
作为最先投身AIGC领域的公司，Jasper很早就获得了资本青睐，取得非常高的估值。
早在2022年，Jasper就积累了100万用户，当年10月，Jasper获得了由Insight Partners领投的1.25亿美元A轮融资，估值也涨到15亿美元，跻身独角兽行列。
然而，好景不长，今年2月，Jasper预期全年收入为1亿4000万美元，结果到了夏天就把预期下调了30%，紧接着在7月开启了裁员。
而前不久，Jasper已经将面向员工的股票估值降低了20%。
此前，很多人在分析Jasper这类AI助手失利的原因时，总会将症结归咎于专有模型的缺乏。
毕竟，到目前为止，Jasper使用的仍然是ChatGPT的API接口，是妥妥的“套壳”应用。
因为缺乏专有模型，所以无法直接访问和分析用户数据，无法分析用户数据，也就难以形成针对性的调整和优化。
既然如此，那么Jasper这类缺乏专有模型的AI助手，究竟能否找到自己的生态位呢?
如前所述，尽管AI助手最核心的优势之一，是其个性化的定制功能，但这样的定制，也分为了被动定制和主动定制。
所谓被动定制，指的是无需用户进行设置，就能自动收集、分析数据，并进行自适应学习的一类AI助手。
这方面的例子，有Inflection AI研发的Pi，以及之前提到的Rewind.AI。
而主动定制，指的则是需要用户根据自己的需求、喜好，自主进行设置、定制的那一类AI助手。
对于各路开源的，或使用第三方模型的AI助手来说，在缺乏专有数据的情况下，主动定制的路线显然是一种更好的替代方案。
例如，Polyglot是一个开源的AI口语训练平台客户端，它可以帮助用户练习多种语言的口语技能。Polyglot通过使用AI技术，为用户提供个性化的口语训练建议和反馈。
用户可以根据自己的需求和水平，选择合适的语言和训练难度。
而Polyglot会根据用户的发音、语法和词汇等方面的表现，提供实时的反馈和建议，帮助用户提高口语水平。
另一个更明显的例子，就是被人广为熟知的Poe.AI。
在这个近乎于大模型APP Store的应用中，用户可以根据自己的各种需求，主动地定制性格、身份以及功能各不相同的AI聊天机器人，从而AI更有个性，更符合自身预期。
尽管Poe.AI的所有模型，都来自第三方API接口，但通过这类“用户自制”的功能，用户的个性化需求同样得到了满足。
4
总结
如果要论AI助手在商业上的最大的价值，那就是它为人工智能的“iPhone时刻”进行了预演。
自本轮的AI浪潮兴起以来，无数的企业、VC或投资人，都在思考和寻觅AI的“iPhone时刻”。而倘若我们回望往昔，就会发现这类“iPhone时刻”实现的条件，AI助手已经准备了八九不离十。
2007年，苹果推出了革命性的 iPhone1，它集合了触摸屏、摄像头、音乐播放器、网络浏览器等多种功能于一体，改变了人们的通讯、娱乐、生活和工作方式，并开启了移动互联网的新时代。
同样的，作为一种集成化了的应用，AI助手可以通过语音、文字、图像等多种方式与用户交互，并能实现搜索、预订、写作、问答等多种功能和服务，从而满足用户的各种需求和场景。
而比当年的iPhone更进一步的是，现在的AI助手，不仅能通过不断地学习和进化，改善自己和用户的关系，并且某些AI助手所具备的人性化的陪伴和情感功能，更让其超越了一个工具的范畴，成为了一种与用户形影不离的“智能伴侣”。
现阶段，许多AI助手的功能，如果单个拎出来看，都有出类拔萃的地方，但这些功能仍然是分散的，未经整合的。
倘若经过了市场的发酵和反馈，某个满怀雄心的企业踏出了关键一步，那么一个融合了之前所有AI助手所长的“集大成者”就会应运而生。
到了那时，人工智能的“iPhone时刻”就会真正到来。
