Deepgram二度裁员，国内AIGC公司如何避免沦为“套壳公司”？

Deepgram二度裁员，国内AIGC公司如何避免沦为“套壳公司”？

图片来源@视觉中国

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。