近些天，很多做軟件或SaaS的同行，都跟我討論一個話題：“有沒有可能利用Chat GPT賺到錢”？

我不知道，為什么有人會有這種想法。至少從可預見的未來看，這不現實。

甚至Chat GPT自己都沒考慮過這個問題。

01

商業化是最大障礙

Chat GPT的商業化問題，可能在相當長的時期內，都無法解決。

這個觀點也許放在現在不合時宜，想必很多人也不會同意。因為在他們眼中，Chat GPT有無數種變現的方法和可能；說它是宇宙最強流量都不過分，它怎么會賺不到錢？

不過，常識告訴我們：在商業上，探索一條成功道路是有可能的。但如果你因此認為，條條道路都能通向成功，那十有八九是產生了幻覺。

就像現在大眾看Chat GPT一樣。

至于Chat GPT還有流量一說，一看就是中國互聯網公司的臆想。

Chat GPT是AI領域的一次質的飛躍，這是毋庸置疑的。但酷科技與商業化，二者并無因果關系。因為這中間還有兩個鴻溝要跨越：一個是從技術到產品的鴻溝，另一個是商業化鴻溝。

互聯網公司善于“無中生有”地做出概念產品，所以表面看跨越這條鴻溝不難；但能否實現商業化成功，光靠概念是不能讓人信服的；而必須大量客戶用真金白銀的購買，才可以證明。

如果只是有少數人購買，那只是商業化的一種假象；只有形成目標市場的普遍購買，才可說是商業化成功。

也就是說，只有規模化的商業化，才能叫做真正的商業化。而普遍性付費，才證明商業化是成功的。

02

你會為Chat GPT付費？

我們就用付費這個商業化標準，來探討Chat GPT的商業化有多大可能。

按照付費動因的不同，針對商業化的兩大領域ToC和ToB，我們分開來討論。

我們首先看ToC領域。雖然Chat GPT可以幫你干很多事，比如幫你寫文案、幫你找答案、幫你...，但有多少人愿意為這些“幫助”付費？

我們再看ToB領域。雖然Chat GPT上知天文，下知地理，但那是靠巨量的分類數據模型訓練出來的。可問題是，在大部分ToB專業領域，并沒有足夠的、符合質量的數據供其訓練；更不用說細分專業領域的業務邏輯了。

這樣在專業面前，Chat GPT的素質能否超過初級專業水平，都很難說。

僅憑這些，有多少企業會為此付費？

如果沒有人愿意為Chat GPT或者其應用掏錢，那也就根本談不上商業化和規模化了。

03

Chat GPT，互聯網公司的新故事？

其實，對Chat GPT抱有最大幻想的，還是互聯網公司。

它們想進入ToB領域之心由來已久，但苦于對行業客戶和業務邏輯的不熟悉；而原來屢試不爽的互聯網思維，又與ToB格格不入。

所以它們只能圍繞企業淺層應用或通用工具，深度內卷。這很難給企業帶來它們想要的業務成果，所以也就沒有那么強的付費意愿。

Chat GPT的故事，好像也解決不了這些問題。

04

Chat GPT能否變現，歸根結底還是取決于價值

無論是ToC還是ToB，Chat GPT能否變現，終究還是取決于可以貨幣化的價值。而Chat GPT目前在任何一個領域，都遠沒有達到這個程度。

如果你非要從Chat GPT淘到第一桶金，可能會在垂直細分領域，做出商業化的產品或服務。

但那是另外一個創業故事，能否成功取決于Chat GPT能提供的能力，以及你對它的利用能力。

這并不是一個確定的和首選的方案。

05

Chat GPT會讓某些崗位失業？其實這在它之前就已經發生了

實際上，那些重復性、程式化的工作崗位，其實早就被技術替代了。比如，從早期的財務軟件，代替了財務人員的絕大多數工作，到現在的聊天機器人，代替大部分客服崗位。此外，像審計、數據分析、寫代碼、代碼檢查等自動化過程也已經實現。

但這些早在Chat GPT之前就已經發生了，而不是因為Chat GPT的出現。

說了這么多商業化問題，并非是要否定以Chat GPT代表的AI進步。相反，AI會成為未來產品和服務的標配，甚至會代替人，完成人所無法以極高效率和精確性完成的工作。比如自動駕駛、新藥的研發等等。

至于是否用Chat GPT重新替代一遍，或者更大范圍、更徹底的替代，還是取決于它的應用效率和效能。

回到討論主題，在技術能力和商業化之間，仍有漫長的探索之路，這需要時間。

寫在最后

寫這篇文章，花了大約90分鐘，如果讓Chat GPT來寫，可能就是幾秒鐘的事。但是讀者看到的，可能是另外一篇連我自己也看不懂的文章。

所以，它暫時還代替不了我。