2023年，可以算是AI井喷的“大模型元年”。
在这闪耀的年份，生成式AI以惊人的速度和创造力，不断地诞生出惊人的产品和服务，为人类带来了无限的可能和便利。
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然而，在这股充满机会的浪潮背后，一些被视为AI未来独角兽的光鲜企业，却因为种种原因，最终不甘地倒在了这个曙光初现的“大模型元年”。
例如，曾经备受资本青睐的Jasper，就是一家提供AI写作工具的公司，在GPT问世前，一直备受众多企业和营销人员的喜爱，2022年10月还完成了1.25亿美元的融资。
然而，随着微软、谷歌等巨头的纷纷入局，Jasper的处境一路急转直下。访问量短短三个月内下降近40%。目前面临着严重的财务危机和人才流失，被迫宣布裁员。
同样的，被视为未来AI独角兽的思必驰、影谱科技等国内AI企业，也在这璀璨的“大模型元年”，迎来了自己最惨淡的时刻，并面临了上市失败、运营停摆等困境。
今天，我们不妨就以经历颇为跌宕的影谱科技作为切入点，对此类倒在“黎明前”的AI企业，进行一番管中窥豹的剖析。
01 不存在的壁垒
曾经飞得有多高，坠落时摔得就有多痛。这似乎是对影谱科技目前最贴切的形容。
在2016年就开始布局AI的影谱科技，凭借着自主研发的AI视频植入技术，在国内影音播放器市场占有率达70%以上，覆盖超6亿用户，创造了百亿级增量市场。并且在D轮时，以13.6亿人民币的数额创下AI影像生产单轮融资纪录。
但如今，陷入运营停摆的窘境后，影谱却曝出了欠薪、部门人去楼空，联合创始人退出的不堪消息。
如此巨大的反差，让人不禁疑问：这家布局甚早，曾经风光无限的AI独角兽，为何落到这般地步？
实际上，影谱科技面临的困境，也是众多具有“先发优势”的AI企业所面临的共同困境。
如开头提到的Jasper、思必驰等独角兽，与各路巨头相比，在入局AI的时间上可谓占尽了先机，其中思必驰更是早于2007年就已开始布局对话式人工智能。
但，后来的事实表明，没有坚固的技术壁垒，起得再早也无济于事。
以影谱科技为例，其最核心的技术，是在2016年年初和芒果TV合作推出产品“易植”。
这是一款通过AI技术，在视频中修改场景、物品，从而无缝植入广告的技术。
凭借着这样的技术，观众熟知的《楚乔传》《快乐大本营》《中餐厅》等多个热门影、剧、综艺的后期植入广告，都被影谱承包了。
然而，好景不长，之后各大视频网站，如爱奇艺，优酷等，也纷纷推出了各自的视频植入技术。
例如爱奇艺的“Video-in”、极链科技的“ASMP”以及优酷联合Mirriad推出的“移花接木”等，这些技术均可自动扫描并识别视频中合适的广告位，将广告高效的植入其中。
其实，这样的情况并不意外，因为视频植入本质上是一个成熟度高、且存在了很多年的技术。其最早在1994年的电影《阿甘正传》中就已经出现。
再者，视频植入技术所涉及的AI技术领域，主要是计算机视觉和图像处理。这些领域已经有了大量的开源工具和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。可以帮助开发者快速实现视频分析、广告植入等功能。
如此一来，影谱科技在视频植入方向上的优势，就开始被逐步蚕食殆尽。
与此同时，另一个变量的出现，也釜底抽薪地给了影谱科技重大打击。
那就是短视频直播带货的兴起。
根据飞瓜数据，2020年，抖音电商平台的总销售额达到2000亿元，同比增长600%；而同时期爱奇艺、优酷、腾讯三大视频平台的视频植入广告收入合计仅为40亿元。
与视频植入广告的方式相比，短视频直播无疑有着无法比拟的优势。
以往影谱科技的合作方，在进行品牌植入时，选择的产品往往是护肤品、牛奶、代餐食品等C端消费品居多。
对于这类更加“大众化”的小门类商品，短视频直播的实时互动、实时销售、实时反馈的方式，要远比在视频中植入的方式，要来得直接，转化率也会更高。
于是，在同行竞争压力，以及短视频直播的替代优势下，影谱科技的技术壁垒，便被彻底击碎。
但是，这样的局面，真的无法避免吗？
02 动态护城河
实际上，关于“技术壁垒”这个老生常谈的话题，人们时常会陷入的误区是：将所谓的壁垒或护城河，当成了某一具体的技术或产品。
例如影谱科技之前引以为傲的易植入、Moviebook ADT等。
然而，对于AI这个快速变化的行业来说，要想攻下某一两项具体的“技术高地”，其实并不是特别困难的事。
可以说，目前为止，即使是OpenAI，也不能保证其麾下的chatGPT一直处于龙头地位，在个别指标和能力上，某些开源模型，已经接近或超越了chatGPT。
开源模型 Guanaco ，在基准测试中实现了ChatGPT （ GPT-3.5-turbo ）99% 以上的性能
由此可见，在瞬息万变的AI时代，真正的护城河其实是一种持续研发和创新的能力。
只有具备了这样“动态护城河”，企业才能在这个大模型迭出，算法日新月异的时代，持续生存并壮大。
可惜的是，在这方面，以影谱科技为代表的一系列早期AI独角兽，做得都不太好。
影谱科技虽然在生成式AI影像领域有一定的积累和成就，但其产品主要依赖于传统的GAN模型和预训练数据集，没有利用最新的大模型和自监督学习等技术，来提升生成效果和质量。
究其原因，是大模型和算法的研发，需要的投入十分高昂。因此，要维持这样持续的研发，AI企业就必须有一定的自我“造血”能力。
而这种“造血”能力的强弱，则很大程度上取决于企业自身所处赛道的广度、宽度。
这就涉及到了“动态护城河”的第二个部分，即：不断扩展自身赛道的能力。
在这方面，影谱科技与其他失利的AI独角兽（如Jasper、思必驰）相比，可谓算得上十分“积极”，其几乎追赶了每一个新出现的技术风口，如AR、VR、元宇宙等。
2018年，影谱就与商汤科技在AR、VR、视频分析等底层AI技术方面展开合作。
到2021年，元宇宙大热，影谱更是倾力投入其中，并力推自主研发的数字孪生引擎 ADT Meta。
但实际上，这样的“扩展”不仅未切中技术发展的真正方向，反而还徒劳地分散了自身精力。
其狂热追捧的AR、VR、元宇宙等领域，由于缺乏实际、广泛的应用场景，致使其难以真正地将其作为有效的赛道。
与自然界的生物演化一样，科技的发展，也有其自身内在的规律，而这样的规律，并不会以资本的炒作为转移。
例如，当年凭借强大的GPU技术，在游戏领域风生水起的英伟达，在试图开辟新赛道时，也受到了各种“风口”的诱惑。
当时投资界普遍认为，云计算、移动设备和虚拟现实，才是英伟达这类硬件厂商的未来。
但在这样的浮躁中，黄仁勋却冷静地意识到了GPU 在加速 AI 训练和推理方面的优势。而这样的认知，则是建立在 AI 在各个领域的应用前景和潜力的深刻认知上。
由此可见，AI时代的护城河，远非部分人简单的想象中，依靠“烧钱”、“抢人才”、“堆算力”就能构建起来。
在这个“动态护城河”中，对技术发展的认知，以及行业的敏锐洞察，都是构成其城墙不可或缺的软实力。
因为唯有树立正确的认知，才能开辟有效的新赛道。
而唯有不断扩展新的赛道，不断地“开源”，才能为持续的高研发提供长久的支持。
最后，持续的高研发，才能让这个AI时代的“动态护城河”形成真正的闭环。
03 总结
残酷的AI赛场，就像一个无情的过滤器，筛除了任何缺乏求生之技的企业。
在当下失利的AI独角兽中，有的止步于短期的先发优势，便不再持续投入研发，如Jasper。
有的则缺乏开辟新赛道的意识或能力，致使其原有赛道被巨头挤占时，便彻底打碎了所有鸡蛋，如思必驰。
还有的，虽然积极地做出了扩展赛道的“努力”，但却因方向分散、错误，最终徒耗精力，如影谱科技。
而这些惨痛的教训，告诉了所有的后来者，在AI领域，真的没有所谓“一招鲜，吃遍天”的技术捷径