大模型與AIGC掙錢不易，沃爾瑪用它當導購

文章來源：億歐網

文 | 番攤123

圖片來源：由無界 AI生成

沃爾瑪將AIGC用作導購應用，既是一以貫之擁抱前沿科技的精神傳承，也開拓了AIGC全新的落地應用場景。

全球最大連鎖超市沃爾瑪（Walmart）在官網宣佈，將在電商平臺試運行三款全新的AIGC應用，幫助廣大使用者改善購物體驗提升效率。 沃爾瑪通過自身海量數據與第三方LLM的微調，打造了這三款新應用。

根據沃爾瑪官網的描述，以及目前已有的資訊推斷，這是一種類ChatGPT的產品，可根據文本提示自動生成購物建議、搜索建議和評論摘要等。 例如“想給1歲嬰兒買紙尿褲和奶粉，有沒有什麼好的建議？”

之前曾有調查數據顯示，美國家庭在購物規劃、挑選方面，每周花費的平均時間在6個小時左右，而且這一過程極為繁瑣且乏味，正是AI可以發揮作用的地方，沃爾瑪希望通過AIGC簡化這一過程。

無獨有偶的，另一家電商巨頭亞馬遜也在近期試驗同類型的功能，**這表明ChatGPT這種AIGC產品在電商領域擁有廣闊的場景化落地空間，並且已經獲得了業內領頭羊的認可。 **

01 沃爾瑪與高新科技

1962年，山姆·沃爾頓在美國阿肯色州羅傑斯城開設首家沃爾瑪百貨商店。 1969年沃爾瑪百貨有限公司正式註冊成立，隨後逐漸發展成世界上最大的零售商和世界上最大的企業。

目前沃爾瑪在全球擁有超過200萬名員工，在數十個國家和地區內開設有上萬家門店，連續十幾年位列《財富》“世界500強”名單的榜首。 沃爾瑪在技術創新方面也非常活躍，尤其在電子商務、大數據和AI等方面，它的在線購物平臺（已經成為美國最大的電子商務網站之一。

在很多人的印象里，沃爾瑪與高新技術的關係似乎並不大。 **然而能霸榜“世界500強”長達十幾年的企業，又怎麼可能僅靠傳統的零售商超呢？ **此次與AIGC的結合並非沃爾瑪首次擁抱前沿技術，去年時就曾提出數位導購與虛擬購物的結合，足不出戶即可實現與真實購物相差無幾的體驗。 更早前還曾利用無人機和自動駕駛汽車送貨，為數百家門店添加自動微配送功能。

就在一個月前，沃爾瑪宣佈將分批次為員工配備AIGC助手，首批先在數萬名員工身上試用，幫助他們在起草郵件、總結內容、生成創意內容等，以提升工作效率節省時間。 之前沃爾瑪宣佈將測試一個Text to Shop工具，將AIGC應用與通用搜索和結帳流程進行整合。 同時沃爾瑪旗下的山姆會員店也在開發一個新版本的Scan & Go技術，並在測試一項名為Scan & Ship的功能，讓購物者可以在店內選擇他們想要的商品之後再送貨到家。

**沃爾瑪之前曾經多次透露，他們正在探索一些可能是未來幾年最具顛覆性的技術，同時對外部的先進技術也保持積極態度。 **比如語言助手與區塊鏈技術，以及VR和AR等，目前已經運用到傢俱和戶外商品領域，以及服裝虛擬試穿功能。

“你可以取一件傢俱，然後類比放在你的客廳里。 比如你想買一個帳篷，可你並不需要真得把它買下來然後搬回家才發現它並不適合你。 **我們主要會從以下方面來審視技術，它是否減少了顧客摩擦？ 是否讓他們購物更輕鬆了？ 在後端是否讓我們更好更快地獲得洞察，並能夠更有效地對數據進行推理？ **”

隨著技術的不斷發展，技術最終能夠讓購物體驗變得更加輕鬆愉快。

雖然AIGC是近一年的時代浪潮，但這次用它當導購對沃爾瑪而言並非意外之舉。 **沃爾瑪之前多年已經在使用機器學習和AI來幫助節省資金、大規模地創造個性化體驗、同時提高員工的工作效率。 **例如“預測籃子”功能，它利用機器學習和AI來了解購物者的歷史、偏好以及通常會購買哪些東西，節省成本的同時還能更好的創造附加體驗。 此外沃爾瑪還在打造全渠道分類規劃的能力，確定哪些商店需要具體的哪些商品，以及如何分階段地引入這些商品。

機器學習和AI讓沃爾瑪能夠將所有這些資訊聚合在一起，綜合這些資訊並從中洞察本質，從而實現更動態化的管理。

02 大模型與AIGC的難處

**上週一則消息引起了不小的關注，搞大模型與AIGC巨虧，微軟都還沒掙到錢，搞文生圖的SD略微好點，但也不樂觀。 **全球科技圈在近一年來，在大模型與AIGC上的投入都是個頂個的走高，在技術變革方面取得了巨大的突破，但是在盈利方面則可以用“慘不忍睹”來形容了，各家基本都是在賠本賺吆喝。

**究其原因，主要在於兩方面：成本與創造價值。 **

**這兩方面裡的成本應該是更顯而易見的，比如運行所需的硬體、維護等各種技術成本。 **舉個例子，微軟使用者量高達150萬的AI程式設計工具GitHub Copilot，平均每個月在每個使用者身上都要倒貼20美元，最高的有80美元。 換言之，微軟自做出Copilot以來，光是一個月在它上面虧損就高達3000萬美元，要知道Copilot也是不能白嫖的，會員每月還得交10美元“使用費”。 微軟的產品畢竟還是有會員收費制度的，沒有收費的大模型與AIGC企業和產品，那“倒貼錢”應該還得再上一個量級。 此外還有個很知名的是OpenAI，之前有資訊爆料稱，光是運行ChatGPT每日投入的成本就可能高達70萬美元。

**這是技術成本，還有宣傳推廣所用的版權成本。 **為了避免AI侵權帶來的高額訴訟費用，有公司已經開始花大錢“購買”名人形象和語音版權。 這兩天一則很火的消息顯示，Meta正在為自家AI Chatbot背後的明星名人畫像買單。 明星們只需要配合Meta工作6小時，記錄肖像等資訊用於“和大眾聊天”，Meta的單人單筆付費就高達幾百萬美元。 值得一提的是，Meta為此付費的名人已經有幾十個之多。

但如此高昂的成本，似乎沒有給AI和使用AI的公司帶來想像中的“吸金力”。 **一方面，AIGC與大模型給公司其他產品帶來的“遞增效應”沒有想像中那麼猛烈。 **微軟一直在強調“OpenAI使用了微軟智慧雲服務”，但目前來看，這一舉措帶來的宣傳效應並不明顯。 **另一方面，大模型和AIGC自身的落地場景、應用價值也仍待挖掘。 **

前不久紅杉資本的一篇文章Generative AI's Act Two（生成式AI的第二幕）中就提到，無論是首月使用者留存率，還是目前使用者的日常使用方式，相比其他的產品，目前各家的大模型與AIGC的使用方式都不容樂觀。 相比普通產品最高85%的留存和日/月活率，用戶體驗過AIGC產品後還願意繼續用、或是每天打開的比率都不算高，只有56%和41%。 而《自然》期刊（Nature）在一項包含1600名科學家的調查中也發現，那些在研究中使用AI的科學家中，認為AI工具現在已是「必需品」的人只有區區4%。

**這麼一番對比下來不難發現，沃爾瑪推出的購物助手、搜索助手、評論助手等類ChatGPT產品，又何嘗不是一種推動大模型與AIGC落地的積極實踐呢？ **有好技術卻不積極推廣應用豈不可惜？ 一哄而上的資本火熱與一言難盡的盈利現狀，這就是當前大模型與AIGC的窘境，相關產品和服務都沒有得到大多數使用者的真正認可，更多的還是在看熱鬧。 歷史的經驗不止一次表明，沒有落地應用，特別是轉化成普通人能觸手可及的產品，無論多麼先進的科技都與空中樓閣無異。 雖然現在的ChatGPT能說會道，微軟的GitHub Copilot坐擁百萬級使用者，但該有的問題一樣不少。 **與此同時，沃爾瑪也是市場遍及全球的企業，與ChatGPT的侃侃而談卻又時常一本正經的胡說八道相比，或許還是商超導購更接地氣。 **