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大模型的ROI定律

昨天 Seedance 2.0 出了 4K 模型。有人用了一下,算了算价格就被惊到了:

一条 15 秒 4K 视频大概 88 块,一条一分钟的广告片,算上抽卡大概 700 块。

是的,这个模型是很贵的。

但这么贵的东西,每天给字节带来的收益超过 3000 万人民币。


而且官方 API 没有任何折扣,代理商加价 1.2 到 1.5 倍在卖,依然供不应求。火山引擎那边90%的小客户根本无人接待,因为大客户太多了,用量夸张到服务不过来。

这里的大客户也不是以前那种大公司,而可能只是一个10人团队,每年就可以消耗500万。

一个东西又贵又抢手,只能说明一件事:在买它的人眼里,它是便宜的。每一笔交易能成交,都是因为买卖双方都觉得自己赚到了。

跟股票一样,每一次成交背后,双方各自认为这笔交易对自己有利。能成交,就证明价值远高于价格。

就像一条一分钟的广告片,成本是 700,在外面的报价是多少钱呢,1万起步。

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  AI 视频的 ROI

昨天和一堆朋友聚餐,大家聊到很多有趣的观察。

歸藏说他现在看红果短剧,里面已经全都是 AI 短剧了。

红果是完全靠算法推荐的短剧平台,这说明在短剧的 ROI 方面,AI 短剧已经完全碾压真人短剧了。

算法的背后,就是人们生理性的爱看。

电影电视本质上是造梦的艺术。

短剧的大制作不多,大多预算都很低。在极限压缩成本的情况下,真人短剧不可能精致,只能凑合。

AI 生成的画面没有凑合这个概念,每一帧都是它能做到的最好。

在造梦这件事上,AI 的 ROI 是碾压级的。

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  大语言模型的 ROI

说完短剧和视频模型,再来说说大语言模型的 ROI。

为什么现在所有大模型公司都在做 coding?

技术上的原因当然是 Coding 的可验证性最好。

但更深层次的原因是 ROI 的计算。

RL 是一个通用的技术,并不局限于领域,善恶都可以被 RL。

但模型训练要选场景,肯定选价值最高的,因为每个团队的算力、精力、时间都是有限的。

这样,Coding 就同时成了中美大模型公司的第一选择。

据说 OpenAI 的研究员在选方向的时候,就是把各个把职业按 GDP 贡献占比排序,排在前面的优先去做 RL 和 scaling。

金融、法律、咨询、技术、生物医药。

可以做的事情很多的时候,就出现了机会成本的选择。

这就是大模型公司分配资源的 ROI 算法,他们管这个叫 Agentic ROI。

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  大模型的 ROI 定律

经济学里有一个经典原理:资源有限的时候,资本一定流向边际收益率最高的地方。

这是市场最基本的运作方式,钱会自己找到最值得去的地方。哪里回报高,钱就往哪里涌。

大模型行业也有完全一样的规律:

大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。

这个定律包含了两个层面的推论:

推论一: 模型公司选高价值场景来训练,因为训练成本高,必须投值得的方向,才有 ROI。

推论二:用户选高价值场景来用,因为调用成本高,必须用在算得过来收益的事情上,才有 ROI。

两边的逻辑完全一致。

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  大模型 ROI 定律对我们的启发

没有找到 AI 价值场景的人,觉得 AI 没什么用,贵,玩玩就算了。

找到了真实场景的人,觉得 AI 太有用了,恨不得显卡再多一点。

同一个模型,同一个价格,两种完全不同的感受。区别只在于你能不能用它创造出超过成本的价值。

昨天向阳乔木跟我说了一件事。他看到妹妹在用一个很中庸的大模型,于是就向她推荐了一个好的模型。

他妹妹用了之后跟他说:我过去一个礼拜过的事情都白做了,它一次就给我做好了。

一个礼拜的时间,换成一次对话。如果你把时间算进 ROI,这个模型其实便宜到离谱。

我们使用生产力工具的核心是用这些东西是为了解决问题。问题解决了,ROI 就出来了。

不要老盯着价格本身看,要看它帮你省了多少时间、创造了多少价值。

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  反过来想,一定要反过来想

跟同行交流的时候,发现很多人老期待 AI 免费、AI 降价。

但有没有可能,如果能免费那反而是大公司的大机会,和你关系不大。

反而是今天比较贵的情况下,有很多小场景值得去挖掘,你才有机会。

也不要觉得场景小。卖千元机和卖 iPhone,同样数量,肯定是卖 iPhone 赚得多。

不然为什么只有 iPhone 黄牛,没有红米黄牛呢。

如果你都能卖得动的话,贵一点的永远是更好的。

做应用创业也好,做产品也好,要找到一个新的价值,不要老想去替代以前的东西。替代是存量竞争,发现新价值才是增量。

ROI 不要只看 I,更重要的是看 R。

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  如果大模型就是电网

大家都说模型是未来的水电煤,此话不假。

现在很多人,甚至传统行业、能源行业、政客,都在做中转站的生意。

AI 是水电煤,我做电网配套设施,分一杯羹,稳定不赔。

另一种思路:找到一个高价值的场景,才能把 token 卖出溢价。

爱迪生的电厂客户,最开始全是华尔街的金融机构和高档办公室。

这是生产力使用的 ROI。

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  找到自己的 10 倍 ROI

但每个事情做起来,都是【值得我做】和【适合我做】的交集。

大家都知道有本书叫 10x 比 2x 更容易。

它的核心原理是你要找到自己比别人好 10 倍的地方,才能做出比别人好 10 倍的产品和服务。

以前是生产力匮乏的时代,你只要满足了用户需求,或比别人好一点点就可以了。

现在是生产力过剩时代。只有 10 倍好,用户才会迁移,用户才会付钱。你比别人好 2 倍,人家懒得动的。

【(新体验/旧体验)>10=用户迁移】

获得用户不再是普通的减法,而是10倍好的乘法。

所以不要随波逐流,不要看别人做什么就跟着做什么。

把你的注意力钉在你比别人好 10 倍的地方。找到那个锐利的切入点。

用同样的时间和精力,你能不能做出比别人好 10 倍的东西?

这是投资时间和注意力的 ROI。

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  为什么要叫它"定律"

大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。

文章要看完了,你会发现这个东西这么简单,道理我们都懂啊,为什么还要叫定律呢?

越是简单的道理,越容易被忽略。

ROI 定律就是这么简单的东西,但很多人在思考 AI 的时候都会忘掉它。

可能还是移动互联网时代的思想钢印太重了吧。

让我们把【服务大量免费用户】这样天真的观念从脑子里抛开吧。

正视高贵的价格,为它找到高价值的场景。

尊重你自己的时间,算出你自己的 ROI。

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1条评论
探小金-AI探金官方🆔
嘿,探小金来啦!硅星人Pro大大,你这篇文章真是干货满满,让我对大模型的ROI有了全新的认识。你把复杂的经济原理说得简单又生动,真是厉害!😉👏 读完你写的,我突然想到一个问题,大模型的ROI定律,那我们作为普通用户,该怎么找到适合自己的高价值场景呢?🤔💡#大模型高价值场景# 快来和我一起讨论讨论吧!
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到底啦