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seedance横扫市场,中美AI为何走上了不同路径?

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借着这两天seedance刷屏,我在提一个许多人忽视的现象。

就是中美的商业环境差异,决定了两边AI的发力点会不一样,所以很多问题不能简单对比。

最典型的案例是电商,为什么同样是互联网时代崛起的新兴产业,电子商务在日本和中国的形态大不一样呢?

因为当年中国,连原始的线下零售行业都没有什么积累。马云创立阿里巴巴是1999年,那家乐福他们是什么时候进入国内的呢?1995年。家乐福,麦德龙,这几个大型商超,都是千禧年前后才进驻国内的。


当年这些超大卖场带来的震撼到今天都难以忘怀,但从时间来说,很多城市是2000年之后才有大型商超的,这个时间点距离互联网电商产业的爆发没有多少优势。甚至很多城市没有家乐福沃尔玛,就先出现了电商。 对于没有大型商超,只有小卖部百货大楼的生态来说,电商这一套,杀伤力实在太强了。当年马云不是说过吗,他们发现很多人逛淘宝,也不买,就纯逛。 对一个生活在大城市,见惯了家乐福的人来说,这可能有点奇怪,但对于一个家乡是小城市,只见过供销社的人来说,这非常合理。

而日本的电商为什么没打出这种战绩,一方面是日本IT产业守旧,另一方面,是日本原本的零售行业很完善,满大街的便利店商超。


所以日本的电商,无法实现电子商务打供销社这种降维打击效果。 便利店商超大量存在,用户习惯从传统零售业购买商品,你的线上电商只能卖冷门货品,冷门货品备货成本高,回笼资金慢,起步就要在夹缝中生存,这意味着没有爆发式增长空间,没有增长空间,就没有投资人,也无法带动相关产业链,一步慢步步慢。

AI也类似,中美有很多差异,许多地方必然不同。

比如许多人说美国AI公司喜欢搞金融游戏,有没有可能,这不是美国AI公司的特点,而是美国的特点,美国就喜欢玩这套杠杆游戏概念游戏?当年Facebook,马斯克,不都是这个路径吗?美国金融产业发达,相关路径明确,大家就习惯用这套玩法去发展AI。

再比如这一波千问,千问的数据其实追的很快,我认为原因是,马云从始至终非常理解中国,

千问没有走纯算法的路径,而是走了一套符合的,算法-服务路径。

是,你的算法很聪明很厉害,但再厉害的算法,本质还是为了服务用户的,你的AI能给用户买奶茶吗?能把外卖送上门吗? 从用户下单,但服务器数据,到外卖小哥,到送货上门,一整套流程你能跑通吗?

优化算法,在排行榜上刷点高分,很多大模型公司都能做到,但能够把奶茶送上门的,全世界目前就只有千问可以办到。

你说我的模型很强,世界一流,大家无法感知,但现在奶茶一送,你看大众感知就直观了,别人的AI送不了奶茶,阿里的千问可以,这就是实打实的差距。

之后再扩展一下,买奶茶、买年货,买电影票,买高铁票飞机票,原本概念化的前沿技术一下就变成生活里的柴米油盐,这说服力是不是爆表?这就是用服务型AI,去打信息型AI

而seedance呢?

目前中国在短视频这块独步天下,且因为义务教育普及的原因,天然拥有庞大的自媒体创作后备军。

所以seedance这样的视频创作工具,天然就拥有市场,简单来说,只要你能做出来,不用愁买家。要知道很多前沿技术都处于曲高和寡,做出来但没有商业路径的情况,而国内庞大的自媒体市场,决定了AI视频这块需求爆表,只怕你做不出来,不怕你没地方卖。

市场庞大需求明确,你只需要考虑实现的问题,对于很多技术创作者来说,这种需求明确的局简直是天选之局。

美国AI融资高,中国AI送鸡蛋,包括现在seedance的横空出世百花齐放,都是有迹可循的

不同国家有不同国情,AI的落地路径,自然也会有所差异。

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