深度剖析:Deepgram的二次裁员,国内AIGC公司如何避免步入“套壳公司”的陷阱?

发表时间: 2023-10-24 19:15

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文 | 适道

“模仿ChatGPT,注定消亡!”。前段时间,在YC周末校友分享会上,OpenAI创始人Sam Altman的一句话狠狠地打了同行的脸。话音刚落,近日又一明星企业Deepgram,宣布二次裁员,似乎是对“消亡论”作出的快速回应。

这让人不由地联想到,今年7月份Jasper宣布裁员的旧闻,而这家2022年成长最快的AI独角兽,在去年10月才完成了1.25亿美元的融资,正准备大干一场。此前同样宣布裁员的还有Mutiny,一家无代码AI营销平台。去年4月,Mutiny宣布完成了5000万美元的B轮融资,估值达到6亿美元。

比起一开始的“炸锅”,不知从何时起,裁员在AI初创公司似乎有点见怪不怪了。纽约风投机构Next Round Capital Partners的创始人兼首席执行官Ken Smythe曾预计:85%的AI初创公司将在三年内倒闭,要么是因为被大公司吞并,要么是因为资金耗尽。

这轮AI泡沫这么快就要破裂了吗?Deepgram和Jasper的困境有哪些异同?国内AI应用层玩家如何才能避免沦为“套壳公司”?适道将结合The Information的近期报道《AI Startup Lays Off Workers Again in Fresh Sign of Sector Belt-Tightening》 (Natasha Mascarenhas),试着给出一些判断。以下是正文。

01 拥有专业模型的Deepgram被巨头围剿

说Deepgram是ChatGPT的模仿者,其实不太恰当。早在2015年,Deepgram就诞生于加利福尼亚山景城。它是一家从零开始训练专业模型的AI自动语音识别(ASR)公司,为企业客户提供语音识别服务。

两名创始人分别是密歇根大学物理系研究员Noah Shutty与其导师Scott Stephenson。对于专职研究暗物质的Stephenson而言,语音是企业数据的暗物质。面对语音技术的三大挑战:准确性、成本和转录速度,Deepgram开发的专有模型能够在不到1/3秒内识别和转录语音,最佳条件下的准确率高达98%。

因为号称是市场上最快、最准确的语音服务,Deepgram在创业之初就得到了包括Madrona Venture Group、Tiger Global Management和Y Combinator等投资者的站台,大客户包括Spotify等。

甚至在此次宣布裁掉20名员工之前(占员工总数20%),Stephenson还表示公司刚刚经历了历史上“最好的季度”。虽然没有透露具体收入,但PitchBook数据显示,去年秋天,Deepgram已筹集了4700万美元,加上2021年的融资,公司估值高达2.67亿美元。

到底发生了什么,让Deepgram突然黑夜降临?

简单来讲,就是没钱了。Stephenson将搞不到钱的原因归结为严峻的宏观环境,他在电子邮件中表示,“我不想赌市场能在一年左右向我们提供额外的资金。因为美联储发出了‘持续高利率’的信号。”

对此,Stephenson认为,公司必须保守,不惜一切代价抑制增长,转关注效率。

Stephenson给出的理由究竟是不是「挽尊」,这很难评。真的是“高利率”让Deepgram搞不到钱吗?并不是。根本原因是Deepgram越来越挣不到钱了。

a16z曾指出:AI产业分成了三层,底层是算力基础设施,中间层是基础大模型,上层则是AI应用。很长一段时间内,AI产业的大部分价值都流向了底层的“卖铲人”,其余环节上的所有玩家目前都缺少长期竞争力而一些大公司凭借成熟的应用场景和庞大的存量用户基数,可以轻易击败同赛道的创业者。

对于Deepgram而言,最大的危机正是来自科技巨头的围剿,随着Google、Microsoft和Amazon等科技巨头完善自己的语音文本生成服务,Deepgram的产品优势不再明显。

其次,开源生态的压力也随之而来。OpenAI开发了语音识别模型Whisper(2022年9月推出),在该开源软件推出的6个月后,OpenAI开始通过API向开发者收费,以便他们在应用程序中使用该软件。这大大降低了开发者的使用门槛,他们不再需要Deepgram这样的托管者。

另外,资本开始扶持起了自己的“新儿子”,包括Rev AI和Assembly AI等VC机构支持的创业公司也推出了类似产品。企业客户开始削减对商业软件的支出预算,这使得Deepgram更难获得新业务。

02 ChatGPT下场变运动员,Jasper楼塌了

即便“前有狼,后有虎”,但创始人Stephenson似乎还挺乐观。他给出了两点原因:1、Deepgram的产品比许多竞争对手的质量更好、更精确;2、OpenAI推出的Whisper可以教育市场,让所有行业用户了解AI语音识别软件的力量。

怎么说呢,我们祝他成功吧。

不过,Deepgram至少还训练出了自己的专业模型,只是护城河比较浅,而Jasper就是一家纯粹的ChatGPT“套壳”公司。

Jasper成立于2021年,是一家面向广告营销人员、自媒体博主等群体的SaaS企业,主要提供文案生成服务。这业务是不是听着有点耳熟?没错,Jasper的核心产品正是使用了GPT-3的API接口。

作为第一个吃螃蟹的人,Jasper率先拿到了GPT-3的内测资格,用中间商赚差价享尽了先机带来的红利。这一切的结束,直到2022年11月30日,ChatGPT闪亮登场。

Jasper竞争对手Snazzy的创始人表示:“没有人想到ChatGPT会这么好、这么快、甚至免费,现在你可以直接通过对话来生成一篇博客了。大模型原本并不易用,初创企业的价值在于弥补这种缺陷,如今这种价值突然消失了。”

当ChatGPT从裁判下场变成运动员,几乎没有任何护城河的Jasper,结局自然不言而喻。

03 创业公司的选择:是赚短期的快钱,还是长期的估值?

综上,基本可以概括为ChatGPT的“二创者”Jasper,因为没有护城河,奄奄一息;OpenAI产品的“相似者”Deepgram,因为护城河太浅,还剩口气。

对于国内AIGC创业者而言,大模型的“套壳”公司,像Jasper,其实没有多大存在的意义;而像Deepgram这样专注于具体场景的初创公司虽然一开始容易脱颖而出,但紧接着可能就要面临大模型厂商的挤压。

更何况,Altman甚至强调过“不会试图与我们的合作伙伴竞争”,OpenAI其实也没有投入太多资源直接下场;而国内互联网大厂向来有直接做运动员的习惯。

那么,当下国内的AI初创公司怎么做呢?主要看个人选择。

短期来看,趁着用户还有新鲜感,套壳自然可以赚一波快钱,毕竟国内市场大,韭菜多,大模型的能力还是会让不少新用户惊艳。企业只需接入API,对大模型进行微调,就能实现中间商赚差价。例如,现在国内的AI绘画、AI写作小程序如雨后春笋,但背后都是换汤不换药,一切都流向了那几个大模型。

长期看来,如果底层能力就是国外那些大模型,不仅有可能随时被官方封杀,用户被教育了之后也会选择去用“一手模型”,那么这些套壳大模型的国内AIGC创业公司在资本市场毫无价值。

也就是说,护城河的深浅决定了你能走多远。

一项研究也侧面印证这个结论。咨询公司Kruze Consulting分析了800多家平均筹到800万美元资金的AI初创公司。结果发现,虽然使用OpenAI产品的公司比例从去年11月ChatGPT刚推出时的3%上升至9月的57%,且这800多家公司每月在OpenAI上的平均支出高达2600美元。但是,支出的中位数仅为80美元。

我们从中可以得出两个信息。

第一、 OpenAI似乎是最大赢家。初创公司拿投资人的钱去补贴,去烧钱,去获客,最后都是补给了OpenAI。

第二、中位数只有80,说明其实大多数企业用户在浅尝辄止后发现,至少对于自家公司想要解决的实际问题而言,“套壳GC”的能力有限,所以他们不再给这些公司花钱。

也就是说,既然OpenAI的“模仿者”、 “套壳者”是死路一条,但是我们可以专打大模型延伸不到的长尾领域。

即,要想真正做长期,成为一家有价值的公司,只剩下一个方向:垂直模型

第一、成本更低、但是更能解决实际问题,最重要的是大模型的触角暂时够不到;

第二、国内大模型还在相对初级的阶段,也正因如此,创业公司得以在短暂的窗口期去训练垂直模型,建立自己的护城河,抢夺细分场景和用户。

从建立技术壁垒的角度而言。随着模型能力的发展,算力价值在应用层可能会被抹平。因此,数据才是长期的壁垒所在。而当数据的质量和数量增加时,模型的性能和效果会提升,同时也会增加用户壁垒。因此,在大模型覆盖的通用场景之外,创业者在垂直领域积累深厚独特的行业数据,或者做冷门领域的先行者,或许可能获得成功。

从AI创业方向的角度而言。Sam Altman在最近的演讲里建议多多研究:AI医疗,优秀的AI医疗顾问将为社会带来巨大福祉;AI教育,提供个性化教学和辅导的AI导师,大规模改善教育质量。

但无论做什么、怎么做,都要记住模型不等于产品,产品要匹配市场。正如a16z的创始人Andreessen在总结初创公司成败时所言:对于初创企业,唯一重要的是达到产品-市场匹配(Product-market fit,PMF)。产品能够满足特定市场需求的程度越高,企业更容易获得成功。每一个成功的初创企业,都是一个已经实现产品-市场匹配PMF的企业。