孵化了两款海外“黑马”AI应用 但MiniMax说要客观面对商业化考验

随着大模型竞争由围绕技术迭代的速度、参数展开竞争转向场景落地,出海寻找新的市场空间和利润增长点,成为众多企业的选择。

据MiniMax披露,其视频模型在海螺AI中上线后一个月内,海螺AI网页版9月访问量达497万,同比增加867.41%,位列AI产品榜(Web)9月全球增速榜、国内增速榜双榜单榜首。此外,MiniMax旗下AI情感陪伴产品星野AI海外版Talkie,当前的全球月活跃用户数已达1100万,其中超过50%用户来自美国。

当应用竞争的壁垒由用户规模向订阅率、留存率转变,相较于国内市场,对应用服务类产品拥有更高付费意愿的海外市场,成为更加理想的赛道。

“快速的投流往往收获的是没有忠诚度的用户,MiniMax更愿意把钱花在通过技术创新提升产品的好用性。”MiniMax国际业务总经理盛静远表示,在打法上,MiniMax不把重心放在营销或投流上,让一切的传播依赖于口碑,而口碑则依靠产品和技术好坏,因为“好的产品体验自然让用户黏性提升”。

投流与营销不再是唯一答案

在非凡产研8月份发布的AI出海榜单产品中,排名前48位的AI应用产品中,有11款产品是AI情感陪伴类应用,表现最好的是MiniMax旗下的Talkie,8月总下载量235万,环比增长31.63%。

“快速的投流往往收获的是没有忠诚度的用户,MiniMax更愿意把钱花在通过技术创新提升产品的好用性。”谈及在拓展海外市场时采取的整体战略,MiniMax国际业务总经理盛静远在接受《每日经济新闻》记者专访时表示,在打法上,MiniMax不把重心放在营销或投流上,让一切的传播依赖口碑,而口碑则依靠产品和技术,因为“好的产品体验自然让用户黏性提升”。

以Talkie为例,盛静远把Talkie的成功归结为技术与产品定位。技术上来说,得益于MiniMax在自研文本、语音、图像等多种模态模型上深耕成果。从产品上来谈,Talkie在海外有自己的独特性,Talkie上的用户可以根据自己的喜好创建智能体,同时拥有丰富的互动场景。她表示,Talkie的后续发展重心仍在提升用户体验上,而不看重短期内的商业化。

对“超级应用”“落地转化”的焦虑正在大模型创业公司蔓延,焦虑背后则是行业对于大模型商业化的迫切追逐。

“商业化对整个AI行业都是考验,不能急躁,需要客观面对。”盛静远认为,MiniMax是所有中国大模型公司里面,少数几个能讲商业化、能讲变现、能讲产品跟模型一起驱动的公司,相信能通过技术突破,实现更好的产品和生态,再用商业化的所得反哺技术。“这是我们期待的良性生态,当技术突破创新不断加强,产品体验变得越来越好,商业化会是一件自然而然的事。”

商业化拷问悬顶,但目前中国AI初创公司普遍面临高昂的模型训练成本挑战,在出海路上如何平衡海外市场的收入增长与运营成本增加?

盛静远坦言,相较于模型训练所花费的资源与成本,海内外产品的收入还远远不能覆盖,但MiniMax不能为了让ROI(投资回报率)为正放弃对技术的追求。“我们是技术驱动的公司,不会走捷径,不追求账面上数字的好看,所以暂时还不能平衡。但这不重要,公司会继续按自己的目标前进。”

到海外去,但不一定要“高举高打”

出海,正在成为中国AI应用商业化探索的路径之一。

据非凡产研统计,在全球约1500家活跃AI企业中,中国出海企业已达103家。第三方机构SensorTower发布的2024年上半年美国AI应用市场的下载量数据显示,排名前十的AI应用中有三款来自中国企业。

AI应用出海的探索刚刚开始。行行AI董事长李明顺也对《每日经济新闻》记者表示,大模型出海目前才开始,尤其在应用层,未来机会还有很多。“在ToC(面向消费者)这块,中国出海应用的机会还是蛮多的,但ToB(面向企业)就比较难一点,毕竟和传统的企业级软件结合,我们暂时没什么资源。”

在应用出海路径的探索上,一家AI应用层公司创始人在接受《每日经济新闻》采访时表示,当前AI应用的出海策略,有的公司依旧采取“高举高打”的方式,但“高举高打”是扭曲的。他认为,移动互联网时代,应用产品普遍通过扩大用户规模,进而投放广告变现。然而,对于AI应用产品而言,短期很难依靠同样的模式变现,即便如ChatGPT这样的产品,其收入来源也主要依赖于用户订阅。因此,应用产品应该追求用户的付费率。“我们的选择是宁愿用户量做小一点,但是有更高的付费率”。

提高订阅与留存最直接的路径,依旧是满足用户需求、体验。

在出海探索中,盛静远也谈到,Talkie在界面设计、logo(标识)呈现和功能设置几方面都有迭代升级,团队会收到来自一百多个国家的用户反馈,并根据反馈进行产品迭代。她认为,如果一款产品海外用户为目标群体,在设计之初就需要深入了解目标市场的文化特征、用户习惯和社会价值观。可能有最基础的调查问卷、访谈等,收集不同文化背景下用户的需求和偏好。很重要的一点是,不要使用可能引起文化误解或冒犯的元素,遵守当地的法律和规范。

在未来的探索之路上,盛静远表示,MiniMax的长期目标一直有三个方向:降低AI错误率,从目前的两位数(百分比)降低到个位数,甚至是2%到3%;其次是实现无限长的输入和输出;最后是多模态的研发。