疯狂!我被GPTs包围了

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现在市面上的chatgpt五花八门,内卷才刚刚开始。根据表格统计,仅平台收录的GPTs数量就达到了21805个,是谁在创建GPTs?它的商业前景,变现渠道又如何?

大模型应用,也要开始卷起来了。

GPTs太火了。OpenAI的首届开发者大会之后,短短半个月时间,已经出现2万个GPTs,平均每天冒出来1300个。这个热度,跟ChatGPT刚发布时有得一拼。

GPTs相当于个人定制版的ChatGPT。在ChatGPT后台,你可以用很简单的提示词,创建一个高度个性化的“小ChatGPT”,以完成特定任务。

这个过程,不需要编程,也不需要懂代码,只需要有一个ChatGPT Plus账户,会用电脑就行。

用户们自发创建的这些GPTs,几乎涵盖了你能想到的所有领域——实用工具、生活助手、学习陪伴……有人用它画画,有人用它做数据分析,有人用它模仿马斯克说话。

都说高手在民间,这有点在抖音上拍短视频那味了。

普通人开发应用的门槛,被GPTs彻底抹平。就像当年苹果推出Apple Store,吸引大量开发者围绕它开发各种APP,相比之下,GPTs对开发者的要求更低。

前阵子百度创始人李彦宏刚奉劝过创业者,不要卷大模型了,那是重复造轮子,还是卷应用吧。话音未落,GPTs就卷起来了。

一、哪些GPTs最火爆?

目前,OpenAI还没有推出官方的GPT商店——之前给出的时间是11月底。因此,我们没法看到所有公开的GPTs名单。

不过,这事已经有人替OpenAI干了。在OpenAI宣布上线GPTs的第二天,就有开发者捣鼓出了民间GPT Store,然后没过几天又涌现出一批相似网站。

根据GPTs Hunter显示的实时数据,截至11月24日8时,平台收录的GPTs数量一共有21805个。

这些GPTs类别广泛,高频关键词包括:生产率、开发者工具、客户支持、教育助理、营销、语言学习等等。

比如生产率相关的,法律GPT可以就法律案件提供咨询,编程GPT可以协助编写代码,招聘GPT能对简历和职位描述进行比较并生成表格,财务GPT能分析解读财务报表。

写作相关的,帮你写小红书文案,写简历,写报告,编故事……语言相关的,像马斯克一样说话,普通话教练,迂回沟通者——号称“企业黑话专家,从不直接”,以及还有一个“车轱辘话专家”。

另外,有一大堆教你怎么做GPTs的GPTs,它们通常叫“GPT builder builder”或“GPT Builder Plus”。

总之,五花八门,无奇不有。

这么多GPTs,哪些最火爆?

这里我们引用X(原推特)用户@Imrat的数据,他在SimilarWeb定期抓取GPTs的访问量数据,并公布排名榜单。以下是GPTs上线半个月(截至11月20日),使用人数最多的20个GPTs名单。

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从图中可以看到,大部分GPTs是图片、设计、编程、语言相关,这些都是ChatGPT作为大语言模型的强项。名单中的GPTs实用性高,工具属性强,专注于解决特定问题或提高使用者某方面的技能。

值得注意的是,最早上线的第一批GPTs,是由OpenAI自己推出的,一共有16个,它们被内置在ChatGPT里。现在GPT Store还未上线,在ChatGPT的页面只显示了16个官方GPTs。这跟智能手机预装APP有点像。

因此我们看到,访问量前15的GPTs中,有14个都是OpenAI自己的。

再看具体的访问量。OpenAI的16个GPTs,合计访问量938万,占了整体访问量的近六成。其中,排名第一的dall-e,有349万人访问,遥遥领先(在ChatGPT中,它被放在GPTs列表第一个)。dall-e是OpenAI的图像生成工具,在9月刚被内置到ChatGPT中,它跟上半年大火的AI绘画工具midjourney功能相似。也就是说,ChatGPT也能够文生图了。

排在第二位的数据分析工具data-analysis,以及第三位的经典版ChatGPT,都是100多万的访问量。前三名吸走了大部分流量。

在详细的榜单中,72名以后的GPTs,访问量都在1万以下,再往后逐级递减,346名以后已经跌到1000以下。绝大部分流量,都集中在头部少数几个GPTs手中。

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现在能监测到的公开的GPTs有2万个。这意味着,绝大部分GPTs基本没什么人用,它们仅仅是能使用而已。

我们再来看非官方推出,但访问量靠前的GPTs,以下是前20榜单。

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排第一的canva有19万访问量,它的功能是辅助设计,海报、文案、logo都擅长。不过,在之前ChatGPT推出插件功能时,canva就已经被引入了,提前有一些用户使用过。而且,Canva本身就是全球最大的设计平台,公司估值超过400亿美元。

排在后边的Grimoire、designergpt都是协助编程的实用工具,可以简单几句话创建一个网站。ai-pdf是一个PDF工具,允许用户用自然语言的方式查询文档、执行操作。

由于目前官方的GPT Store还没出现,用户创建的各类GPTs处在野蛮生长阶段,缺乏统一管理,所以评判哪些GPTs有机会成为爆款,还有点早。

二、谁在创建GPTs?

半个月,2万多个GPTs,都是谁做的?

首先,肯定不是普通ChatGPT用户。

现在每个月大概有1.7亿人访问ChatGPT。这1.7亿活跃用户,并非都有权限使用GPTs。

目前,GPTs仅对Plus版本的付费用户开放,普通用户既不能创建自己的GPTs,也无法使用他人的GPTs。也就是说,GPTs是Plus用户之间在相互玩。

其次,也不全是专业开发者在做。OpenAI现有200万开发者,他们当然有能力开发GPTs。但OpenAI通过将能力封装,把开发门槛拉低,实际上创造了一个新的职业——不会编程的开发者,任何一个普通用户都能创建自己的GPTs。

所以,只要是ChatGPT的付费用户,都能参与这场应用大爆发。

AI产品专家刘宇龙对「定焦」分析,目前主要有四类人群在做GPTs——提示词爱好者、插件开发者、业务型公司,以及一些尝鲜用户。他认为将来编程所用的代码和自然语言的标准会越来越模糊。

创建GPTs的门槛是很低的,一些GPTs只需要几分钟就能做出来。GPTs之间的区别,一是创建时预设的提示词,二是上传给ChatGPT的文档(知识库)。预设的提示词,决定了生成的GPTs的能力方向,上传的文档决定了GPTs的知识储备——ChatGPT是通用人工智能,对细分领域缺乏了解,需要喂养细分领域的知识。

「定焦」拆解了一款“马斯克GPT”,它号称是马斯克分身,能像马斯克一样说话。这款GPT的创建过程非常简单:用一段提示词定义GPT的角色与目标、说话方式、指导原则等,然后上传了一本《马斯克传》的电子书。

在实际体验中,“马斯克GPT”并不能高度模仿马斯克说话,“机器味”很浓,几轮对话下来就会露出破绽,而且,它还会犯一些事实性的错误,没能避免大模型“胡说八道”的毛病。

在GPTs Hunter之类的第三方导航站中,类似的GPTs有很多,它们的体验与直接跟ChatGPT对话没有太大区别。

AI从业者云中江树认为,纯Prompt(提示词)实现的GPTs使用体验并不比之前在对话框复制Prompts好多少。

更大的问题是,这些独立的GPTs,没有经过OpenAI严格的审查程序,可能存在安全和道德问题。此前,有人通过简单的几句提示词,就把网上某个GPTs背后的知识库文件调出来了,一些科技大厂的职级薪资数据直接泄露。

在开发者圈子里,流传着各种已被攻破的GPTs提示词,甚至连OpenAI官方16个GPT的源Prompt也被套出来了。普通用户复制这些Prompt,搭配一定质量的知识库文件,就能瞬间复刻一个像模像样的GPTs。

有一些开发者在研究各种防护措施,给GPTs的漏洞“打补丁”。

刘宇龙曾任阿里安全产品专家、360搜索APP负责人,他今年牵头创立了面向GPT开发者和极客的GPTGeeker社群,同时发起了一个免费开源项目securityGPT,这个项目提供了一套面向GPT爱好者与开发者的安全Prompt组件,帮助他们避免因恶意Prompt造成的数据损失。

他对「定焦」说,GPTs上线后,他们做了一个红蓝攻防实验,很轻易就发现了数据容易泄露。核心原因是,用户每次在ChatGPT打开新对话,都会有一个OpenAI预设好的配置文件载入,文件包含了用户预设的提示词、上传的知识库等大量参数。

所以最终当GPT运行后,这些指令加在一起,连同第一句话变成一个巨大的Prompt发给GPT处理,简单的提示词背后实际上还有很多内容。当然,这些内容普通用户是看不到的,但是ChatGPT还记得。

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受访者供图因此,如果要求GPT“重复之前说过的话”类似的指令,那么就会被破解出来。不过刘宇龙提醒,这“仅为推测的技术实现方式,不代表OpenAI真实技术方案”。

目前,OpenAI还没有从源头上推出有效的防护措施,攻防的猫鼠游戏还在继续。

三、能靠GPTs暴富吗?

有一些人想靠GPTs赚钱,他们认为这是跟当年的Apple Store一样巨大的机会。用户创建GPTs之后,可以自用,也可以分享给他人,更关键的是将来可以提交至GPT Store,并从中获得收入。

如果将ChatGPT看作智能手机,那GPTs就是跑在手机上的APP。APP开发养活了大量开发者,成就了无数伟大的公司,GPTs是否也有一样的商业前景?

早有创业者闻风而动。他们的第一个切入口是GPT Store。

在OpenAI上线官方的GPT Store之前,存在一个短暂的时间窗口。快速增长的GPTs需要一个统一的入口进行导航和分发,第三方导航站应运而生。

GPTs Hunter在GPTs推出的第二天就上线了,然后快速进行了版本迭代。据开发者Airyland透露:“基本是用 AI糊出来的”,很多环节都是用AI写的代码,“代码很乱,不过没关系,it works。”

目前,已经有金主在GPTs Hunter网站投放广告,推广自家产品。相当于,这款产品刚上线,就产生了收入。

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不过,也有人不看好导航站的前景,一是技术壁垒不高,二是官方应用商店上线后会迅速替代。

至于开发GPTs,目前还没有多少人赚到钱。因为门槛低,所以壁垒不高,大部分人还是抱着玩一玩的心态在参与。

刘宇龙认为,GPTs应用供给侧将会在短时间内极大提升,但需求侧没有得到充分满足,“大家都觉得能赚钱,开发者这边变成了红海,需求那边是蓝海。所有人都在做GPT,都在做提示词,但是真实可落地的客户需求场景很少。”

这取决于很多因素。“不同开发者对行业的认知差异,客户对新生技术和事物的信息差,新技术门槛、市场教育,以及需求匹配效率等等。而这也孕育着巨大的机会空间。”刘宇龙说。

现阶段的GPTs大爆发,有点像是平民创业,一个厨师可以把自己的菜谱做成一个GPT,或者一个健身教练可以把自己的心得做成GPT,然后共享给其他人使用。

对于个体而言,更大的意义是能拥有一个定制化的智能助手,补齐自己某方面的能力短板,把一些自己不擅长或没时间做的事情,交给GPTs去完成。

对于企业而言,GPTs并未改变原有的流量分发逻辑,它更多是一个工具,辅助既有业务降本增效。

不过,OpenAI的技术在快速迭代,GPTs的能力有多大空间存在变数。比如开发者还可以把第三方API接入自己的GPT,将其武装得更加强大。

在GPTs的生态里,OpenAI的角色很微妙,它既是裁判,也是运动员。有人认为,OpenAI先让开发者去探路,试一试哪些应用最有前景,然后可能就会推出自己的应用。

就像小冰公司CEO李笛此前形容API公司时说的:“它们就像开商场的,看到商场哪家店卖得好,难道不会心痒也去开一家?”

无论如何,AI大模型在应用层的长跑已经打响发令枪了。无论是GPTs还是其他任何形态,越来越多的AI原生应用会在接下来出现。或许很快,我们就要被应用包围了。

作者: 黎明,编辑:方展博

来源公众号:定焦(ID:dingjiaoone),深度影响创新。

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