AIGC创业公司还没盈利，微软Adobe已赚得盆满钵满(创业公司 知乎)

一出奥特曼在OpenAI“来去之间”的戏码，以回归暂告一段落。

过程很抓马，吃瓜群众很激动，当然了，最开心的还得是微软。

不仅因为这出“闹剧”无论怎么发展，都是微软稳赢，还因为背后潜藏着一个更大的瓜——

大模型的最大利益获得者，居然还是微软这些让人意想不到的老牌玩家。

比如Stable Diffusion和Midjourney争先恐后迭代卷上天，但凭借AI作图赚得盆满钵满的，其实是Adobe。

年初至今，Adobe美股市值涨了1000+亿美元，已经不知不觉创造了90.58%的涨幅;而OpenAI最大股东、发布一系列AI Copilot产品的微软，涨幅同样达到令人瞩目的55.93%。

这类非AI原生的老牌玩家，看似主营产品还是十分传统，但AIGC产品却悄然占据了主流——譬如微软刚刚就推出了Windows AI Studio，开发者可以在其中访问各种AI模型，并根据自己的需求进行调整。

新闻一出，就听得同赛道不少创业公司的哀嚎一片。

为什么传统公司，反而是大模型时代最先收割的那一方?

要搞清这一点，首先得明白，从最初的AIGC技术爆发到现在，行业情况早已发生了变化。

传统公司在AIGC后发制人

从技术井喷到市场落地，AIGC的发展大致分为两个阶段。

第一阶段，AIGC技术井喷，创业公司和新产品源源不断涌现。

无论Adobe还是微软，在技术爆发的第一阶段，似乎都只是充当着背景板的角色。其传统产品如PhotoShop、Office全家桶，甚至可能成为被AIGC技术第一批革掉命的“老旧应用”。

然而如今第一轮投融资风口过去，AIGC进入寻求落地的第二阶段，这些传统公司非但没有消亡，反而更活跃了:

Adobe前不久推出的文生图Firefly Image2，生成分辨率直抵2k，已经全面入驻Photoshop、Illustrator、Premiere Pro等套件;微软更是基于老牌办公软件Office、浏览器Bing发布了Copilot Studio。

△Firefly Image2更新后效果，图源Adobe

无论Adobe还是微软，均依托AIGC新功能揽获了不少关注度。

相比之下，创业公司开始面临落地难题:

OpenAI尚未实现盈利;做出Stable Diffusion的明星创业公司Stability AI，被曝身陷营收困境，近期又有高管因版权问题离职……

为什么Adobe、微软这些看似传统的公司，却在AIGC2.0时代完成了一轮“反杀”，率先从新技术中获利?

表面来看，这些公司只是借助AIGC技术风口更新了一波自己的产品。

但实际上，它们掌握着产品从技术落地到市场匹配最关键的一环——

场景。

以Adobe为例，旗下付费产品PS占据近70%设计市场，带来了极其稳定的现金流;加之核心用户不少是商业设计师，要想在不改变工作流的情况下引入AIGC降本增效，购买Adobe会员是最便捷的思路。

这是因为，从用户如设计师的角度来看，包括方案评估、成品的交付和修改等工作，其实都离不开和其他岗位的沟通协作，这个过程涉及一套业务流。

虽然其他AI文生图工具如DALL·E3可以低成本生成大量图片，但这些图片既非能自由编辑的矢量图、样式也不一定符合用户需求，一言蔽之就是不合业务流，还会带来额外的工作量。

但Adobe作为承载业务流的产品，更了解设计师真正需要降低工作量的痛点，在推出生成矢量图（Firefly矢量模型）、AI修图(Generative Fill)等工具后，相当于直接用AIGC简化了业务流、节省了工作时间。

而干得风生水起的Adobe和微软，代表的还只是国外传统公司在AI2.0时代下的打法。

相比之下，国内一众传统公司做得怎么样了?

这两天，国内营销销售数字化服务商帷幄（Whale）举办了一场秋季发布会，发布会主题正是与AI和大模型等技术有关的「AGI for Growth 释放增长的AGI力量」。

作为国内市场营销领域的代表公司之一，帷幄针对AIGC推出了什么样的新产品?对于市场营销、乃至整个AIGC行业而言，从帷幄的案例中又能总结出哪些经验?

我们逐一拆解，细细来看。

头部场景玩家，这样用AI

Whale帷幄，国内AI营销和销售场景的头部玩家，创业4年（2022年）就跻身独角兽行列。

然后遇上ChatGPT诞世，这对帷幄，对营销领域，对全行业都是全新的开始。于是，这家专注于AI技术的数字化营销运营平台，业务就更风生水起了——

大模型落地从纯技术红利转入“得场景得天下”后，有落地场景的企业，能够让AI、大模型结合业务，形成新引擎和新业务闭环。

帷幄拥有的优势，正是其沉淀多年的营销场景，这其中不仅有大量商业经验、垂直数据，更有对行业需求的理解。

对于营销行业而言，大模型带来最有用的能力，主要就是两点，一是数据总结，二是内容生成。

其中，因为大模型能助力营销，将内容的广度和深度传达出来，所以内容生成又更为重要。

说回我们这次用来举栗子