从大火的Chat GPT看PaaS产品

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最近互联网圈最热的产品之一,可能就是OpenAI推出的ChatGPT了,那么这款产品和PaaS产品之间存在着什么样的关联?在这款爆火的产品背后,我们是否可以透见PaaS产品的运转逻辑?本篇文章里,作者便进行了相应总结,一起来看。

要说当下国内外科技话题最盛的产品,莫过于ChatGPT。他既能完成基础问答式的仿人对话,还可以写代码、给文案、翻译语言,最强大的是他还能完整记住对话上下文,使用反馈极其逼真。

而由于此次发布同时提供了面向大众体验的页面功能,瞬间霸占了国内外各平台的科技榜单,在短短 5 天的时间里,ChatGPT 的用户数就突破了百万。

那么ChatGPT是一个C端产品吗?答案显示是否定的,虽然ChatGPT提供了可供用户体验的playground,但其本质仅仅是作为一个流量的入口或产品的使用,类似的产品如翻译工具、安全审核产品官网也都会提供试用的入口,ChatGPT的主要形态仍是API接口,即通过OpenAI平台提供算法能力支撑用户的智能对话模型能力,是一个标准的PaaS产品:平台即服务。

本文我们就从ChatGPT入手看看PaaS产品到底是怎么运作的。

一、PaaS的产品能力

1. 明确PaaS产品的立命之本

在产品官网给出的描述中,ChatGPT 是一个“可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求”的对话模型。也就意味着对话模型是OpenAI公司给出的对外产品形态,提供底层的算法能力,并以此帮助用户实现如数字营销、线上内容创作甚至个人助手等场景需求。

这就是ChatGPT作为PaaS产品对外售卖的底层原理,其算法能力是产品的核心能力,而用户通过算法获取仿人互动体验、翻译结果乃至商业文案则是ChatGPT的几大功能项。

作为PaaS产品,本身属于一个功能中间件,他不直接面向业务,但他可以帮助业务快速提升。因此PaaS产品的设计最基础的要求是明确产品可以帮助用户解决什么问题,且通过第三方实现的效果或成本明显优于自研。

当前市面上的标准PaaS产品如RTC可以帮助业务快速构建音视频房间,不需要开发者学习极其复杂的底层音视频集成与算法能力;面对庞大且复杂的的企业内部协同平台,通过接入企业PaaS能力,开发者无需关心,可以直接借助第三方快速、个性化地实现数字化的转型。这些都是比较典型的代表。

2. 持续且专注提升PaaS产品的能力

实际上,在ChatGPT之前OpenAI公司已经发布过多个NLP模型,如GPT-3,同样是对人类语言的理解,GPT-3对比ChatGPT来说就显得冰冷。后来,在GPT-3的基础上,ChatGPT引入了人类偏好学习机制,让他的回答不仅可以更高效的获得答案,同时又更贴近人类,整体的问答体验远高于“推荐式”的搜索引擎。

由此可见ChatGPT即便有上亿融资、高手云集,其产品研发也并非一蹴而就、一飞冲天,同样是基于用户场景、自身能力一步一步的提升能力。事实上很多PaaS产品乃至B端产品都很难有类似“啫喱”、“羊了个羊”之类的C端产品有一夜爆红的经历,稳步向前是PaaS产品的常态。

另外,当我们在设计PaaS产品时,更需要注重其作为平台属性的特点,不能拘泥于点状的需求和少部分的场景,每一次新功能的迭代都需要经过完整性的场景闭环,因此大跨步的升级、大而全的功能列表有时候并不见得是一件好事。

认准产品的发展方向,学会对需求说不,是作为PaaS产品经理非常重要的能力(因为PaaS产品可以实现的范围实在是太广了,甚至一些业务逻辑也可以通过PaaS提供)。

3. PaaS产品的易用性同样不可忽视

在深度体验、调研了ChatGPT之后,发现除了本身超强的问答推理与上下文关联能力外,ChatGPT对外的api对接方式也极其简单,基本几行代码,一个开发半天就可以绑定,这也给PaaS产品的设计开发带来非常棒的示范,产品的易用性也是产品本身重要的一环。

在设计产品功能阶段,是在底层接口上就做的易用,还是通过demo、simplecode、最佳实践等方式降低用户的接入门槛,都是产品经理需要考虑如何对外提供给到用户的点;同样的也要在技术方案设计与开发阶段,更需要与开发、测试明确用户的接入及使用姿势,尽可能地减少用户接入的代码数量、降低用户的了解成本。

二、PaaS产品应该是技术驱动还是产品驱动?

这个问题属于PaaS产品中亘古的辩题。作为底层能力型产品,究竟是技术优吸引用户还是产品方案好吸引用户,从ChatGPT我们找到了答案。

ChatGPT的出现,带给我们全新的感观体验。以往我们需要查找一项攻略的时候,需要经历四个步骤才能得到答案:输入、检索、整理、结果,而ChatGPT跳过了中间的两个步骤,实现了从输入到结果的新搜索方式。

同时ChatGPT在原来GPT的模型基础上加入了人类反馈学习的机制,也就意味着,新的GPT技术将更好的理解人类的自然语言,他可以实现上下文的串联、保证答案的准确性、相似语句的识别以及不同文本的类别(甚至不需要调用翻译,直接根据发问的语言进行回复)。

这些能力,都是科技的进步、算法的功能,说白了技术直接推动了产品大步向前,并受人喜爱。这也侧面说明了PaaS产品的发展,归根结底来源于技术的进步、科学的发展,如果技术能力有限或复杂程度不高,PaaS产品很难获得用户的认可,更何谈商业的变现。

于此同时,前文也有提到ChatGPT的爆火很大程度上是源自针对C端用户的试用开放,每个人都可以上平台进行体验,而不再是拘泥于科技领域内部。

“playground”的做法让ChatGPT一下子破圈,而这次破圈的主导显然是产品形态的变更引发的;而包括OpenAI公司在内的一众AI算法公司,无不通过产品包装的方式对外提供了算法模型,如把语音识别模型将能力应用在了会议实时字幕与同声传译场景、把安全检测模型应用在了应用反垃圾净网场景等等。

除此之外,通过场景解决方案的包装,也为一众技术流提供了用武之地:针对行业的解决方案(如政企协同)、针对热门场景的解决方案(如购物直播)。

所以说,PaaS产品其实并不存在技术与方案的严重倾向,技术的发展促进了PaaS产品能力的提升,方案的完善同样推动了产品与商业的进程。

三、ChatGPT的商业化

1. 价格偏高,目标用户路在何方?

从当前ChatGPT的商业策略来看,不论是用于体验的“playground”还是应用集成的api接口,只要开放对外超过免费限额(18美元/3个月)就需要付费使用。

从官网的报价上看,ChatGPT的售价并不便宜,仅是25个单词的一段话若采用最高等级的Davinci模型即需付费0.7美元,别说是个人,即便是拥有强大支付能力的企业,也很难负担的起。在大算力的要求下,没有多少企业可以承担得起GPT-3 的运作,就算是面向大众测试的ChatGPT,它的参数量要求也很大,将来如果运用在B端市场,对于多数的企业来说是个不小的负担。

这也延伸出PaaS产品面对的用户画像问题,不同的PaaS产品会有着截然不同的目标用户,其本质还是来源于产品本身的差异。如RTC实时音视频产品,开发难度高(即便是拥有很强开发能力的top级产品团队也未必能做好)、资源消耗大,非常依赖高活跃度带去产品的高流量,因此其主要的用户来源于高日活的应用产品,以高使用量带去高收益,其目标用户重在质量。

而相反的如IM即时通讯产品,开发门槛低、边际成本低但高并发要求高,以此其主要的用户来源于中长尾的低日活,客户越多平摊的成本就越低,平台的收益也就越多,属于多用户带去高收益的类型。

因此当我们设计一款PaaS产品时需要对产品的特点有明显的判断,并学会基于产品特点制定产品的推广策略,防止乱套,最后折了夫人又赔兵。

2. 场景宽泛,腹背受敌

以当前的状况看,ChatGPT的应用线路其实还不够清晰,不论是作为搜索引擎,还是作为翻译工具亦或是智能客服、私人助理,ChatGPT现有的产品方案和技术能力都不足以取代传统的产品。

作为搜索引擎,他也许可以快速给到答案,但这个答案真的是用户需要的吗?当我为跨年的活动进行提问时,ChatGPT会直接给出了答案,效率的确有了很大的提升,但同时他也大大减少了我的选择,且他的答案往往没有个性化可言,其内容多为大众化、普世化。

作为翻译工具,目前国内外市面上已经有非常多成熟的翻译软件与第三方产品,即便ChatGPT非常容易接入,但其高昂的价格又往往会让目标企业望而却步,另外说真的,翻译这件小事真的需要ChatGPT这把牛刀出场吗?

即便作为破冰神器用在娱乐社交或私域群内可以大发神威,但娱乐社交行业中的的产品多以中长尾为主,他们的支付意愿和支付能力并不足以支撑ChatGPT的费用,以当前的官网报价进行售卖,想必最终的结果就是望而却步,爱而不得。

相比而言,国内的某AI产品,驻扎于垂直的写作领域,通过提供SaaS化能力的方式反而更明确的推动了产品商业化的进程,其价格也相对合理,不论是个人版还是面向企业,价格与其他办公类、协同类工具无异,相信其商业化的道路会走的更顺畅些。

以此为镜,当我们在设计PaaS产品的时候,需要明确我们能要做什么而不是我们能做什么,了解我们的对手有谁的同时更需要明确我们比对手强在哪。只有明确这些内容,产品才能找到出路。

本文由 @碌碌无为的阿栓 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 无论什么产品都得找准用户定位,并通过科技手段或科学管理让自己有竞争优势

    来自山西 回复
    1. 对滴,所以不管产品有多偏技术,产品都要拨开外表看本质

      来自浙江 回复