ChatGPT增长停滞，AI盈利困境何解？
文章主题：ChatGPT, Github Copilot, AI盈利困境, 生成式AI
极简版标题：🔥 AI商业化遇瓶颈？ChatGPT收益停滞，Copilot试水付费反亏！🚀 话题转向：AI经济新挑战揭示——ChatGPT收入停滞与Copilot的曲折之旅原文核心要点简化：1. 📈 超级AI ChatGPT的盈利增长遭遇阻碍，引发了业界关注。2. 💸 微软GitHub Copilot试水付费服务却出现了反向亏损的情况。改写后：1. 💡 AI巨头ChatGPT的商业化脚步面临停滞，市场反响强烈。2. 💥 Copilot收费实验遇挫：微软尝到免费与付费间的微妙平衡。优化词汇以利于SEO：- “AI货币化困境” -> “AI商业化挑战”- “收入增长停滞” -> “盈利增长瓶颈”- “试水付费倒赔” -> “付费服务亏损探索”添加emoji符号以增加生动性：1. 💰 → 💸2. 📈 → 🔥3. 🤔 → 🧐4. 🚀 → ✨最终表述：🔥 AI巨头ChatGPT的商业化进程遭遇了微妙的停滞，引发了业界对AI“货币化困境”的深度思考。微软GitHub Copilot的付费服务尝试虽初衷良好，却以10元收入倒赔20元的尴尬结果告终，揭示了在免费与收费策略上的复杂挑战。🚀
AI的风潮已经刮了近一年，但如何变现并持续盈利，仍然是一个难题。
🌟🚀OpenAI的创新步伐未停歇，尽管ChatGPT的收入稳步增长，但这股AI浪潮的热度似乎开始降温。👀据最近的数据透露，其增长速度已呈现放缓迹象，这是市场动态的一个微妙信号。🚀然而，这并不意味着停滞，而是代表着一个成熟阶段的到来，公司在调整策略以应对新的挑战和机遇。💡
🌟微软在OpenAI的投资之路并非一帆风顺，尽管他们努力将这项先进技术融入自家产品，但日益显现的问题是，这些额外的投入并未带来理想的经济效益。相反，随着用户基础的扩大，微软的成本反而居高不下，形成了一种看似悖论的现象——用户越多，亏损越大。
🌟在科技巨头们的探索中，如何实现AI价值与成本的平衡成为了挑战。他们试图通过提升增值服务来增加营收，但这一步往往引发用户对高昂价格的争议。硅谷巨头们正面临如何巧妙地为AI功能的增值付费制定策略，以避免用户的抵触情绪升级。🚀
AI虽然给用户带来了新奇的体验，但仍未足以使其成为用户的“必需品”。
红杉资本表示，目前生成式AI所面临的最大问题，不是找到用例或需求，而是无法向用户证明其价值。
一些观点认为，随着投资者和用户的热情褪去，明年，生成式AI领域可能会出现一批淘汰者。
ChatGPT：流量下滑 收入停滞
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考虑到苹果和谷歌的应用商店还将对ChatGPT的收入进行抽成，有媒体估计，9月份ChatGPT的净收入仅有约320万美元。
作为对比，今年8月《王者荣耀》在全球App Store和Google Play的收入为2.38亿美元。
收入增长放缓可能是ChatGPT接近饱和的第一个迹象。另外，尽管安装量创下纪录，但ChatGPT的流量已经在过去的三个月里连续下降。
一些说法认为流量下降与校园假期有关，但显然，9月的开学却仍未给ChatGPT带来强劲的增长。
微软：客户越多，亏损越大
不过，ChatGPT所面临的只是增长放缓，对于另一些AI应用，尤其是大语言模型来说，别说盈利，何时结束亏损都是一个问题。
微软的AI编程助手Github Copilot每月收费为10美元/人，但有报道称，这一功能为每个用户每月亏损超过20美元（一些用户造成的损失甚至超过80美元/月）。
也就是说，Github Copilot每收入10美元，就会倒赔20美元。
亏损的根源来自开发和运营人工智能模型的高昂成本。与常规软件开发和运营，用户越多成本越低的规模经济不同，人工智能模型可能需要对用户的每个需求进行密集的新计算。
这意味着，使用产品的客户越多，基础设施费用就越高，导致那些为人工智能收取固定费用的公司面临更高的亏损。
正因越来越高的成本压力，硅谷巨头们正计划为下一次AI升级收取更高的费用。
比如，微软为嵌入了GPT 4的Copilot收取13美元基础月费之外的额外30美元；谷歌也计划为其办公软件所新增的AI助手收取额外30美元费用。
根据微软的宣传，Copilot能够帮助用户撰写电子邮件、创建PowerPoint演示文稿和构建Excel电子表格。但对于这一功能是否值得如此高昂的售价，又或者说，将拥有巨大潜力的人工智能用于这一领域是否适当，仍是一些被讨论的问题。正如有媒体总结道：
用它（人工智能）来总结电子邮件，就像让兰博基尼送披萨一样。
价值不明
，AI板块进一步上行的动能已经不足。
，无论是首月用户留存率，还是目前用户的日常使用情况，相比其他的产品，大模型为代表的生成式AI使用情况都不容乐观。
相比普通产品最高85%的留存和日/月活，用户体验过生成式AI产品后还愿意继续用、或是每天打开的比率都非常低，只有56%和41%：
Nature在一项1600名科学家的调查中也发现，那些在研究中使用AI的科学家中，认为AI工具现在已是“必需品”的人只占4%。
简而言之，生成式AI最大的问题不是找到用例、需求，而是无法证明价值。
指数风投（Index Ventures）合伙人Mark Goldberg表示，商业人工智能应用的出现曾经被寄予“光速实现”的乐观预期，但现在“出现了一种浅层次的幻灭感”：
ChatGPT的初始用户增长激增，导致投资者高估了消费者将使用由生成式人工智能驱动的工具的速度。
投资者在这些产品尚未拥有客户或收入之前便急于支持正在建设这些产品的初创公司，这引发了对市场可能过热的担忧。
AI模型开发公司Writer的首席执行官May Habib表示，不断上升的估值反映了人们对人工智能前景的热情，但高管们很快就会更仔细地审视这些成本：
我认为，明年将是生成式人工智能的融资基金消失的一年。返回搜狐，查看更多
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