Penulis: Frank, PANews
Seiring AI berkembang dari sekadar pertunjukan teknologi menuju praktis, implementasi aplikasi AI semakin dipercepat untuk memenuhi kebutuhan konsumen yang terus berkembang. Di saat yang sama, dengan peningkatan kemampuan model besar yang berkelanjutan, AI tampaknya telah memasuki era "setiap orang dapat membuat prototipe produk".
Selama muShanghai AI Week, diskusi panel yang dipimpin oleh PANews bertajuk "Praktik Inovatif dan Eksplorasi Jalur Ekosistem AI Konsumen", berfokus pada jalur implementasi nyata produk AI konsumen. Tamu yang berpartisipasi termasuk Feng Wen, Kepala Produk Platform Terbuka MiniMax; Levy, CEO FateTell; Anita, Kepala Sentient APAC; serta Gao Jiafeng, musisi elektronik dan pengembang independen; masing-masing berasal dari berbagai bidang seperti platform terbuka model, aplikasi budaya ekspor, ekosistem AI sumber terbuka, dan praktik kreasi musik.
Menurut para tamu, masalah inti AI konsumen tidak menjadi lebih sederhana karena iterasi teknologi. Setelah lompatan kemampuan model, hambatan sebenarnya beralih ke pemahaman skenario, pengorganisasian data, edukasi pengguna, nilai emosional, dan pembangunan ekosistem terbuka.
AI Tidak Mengurangi Kesulitan Berwirausaha, Hambatan Nyata Tetap pada Skenario Aplikasi
Sebuah kontradiksi umum dalam industri AI adalah: model semakin kuat, ambang berwirausaha tampaknya menurun, tetapi banyak produk justru sulit menemukan skenario yang bertahan jangka panjang. Aplikasi yang tampak layak hari ini, mungkin dengan cepat kehilangan relevansinya setelah versi model berikutnya dirilis.
Menurut Feng Wen, bagi produk AI konsumen, ide produk dan penilaian skenario tetap lebih penting. MiniMax sebagai penyedia model besar dan platform terbuka, lebih menekankan pada kemampuan model dasar, desain produk terkait Token, serta pengalaman end-to-end pengembang. Namun dari perspektif wirausahawan, produk harus dirancang berdasarkan "tingkat kecerdasan model enam bulan ke depan".
Penilaiannya adalah, dalam latar belakang di mana hukum penskalaan model belum gagal dan kemampuan model terus meningkat, wirausahawan tidak perlu terlalu dibatasi oleh kecepatan, biaya, atau batasan kemampuan model saat ini, tetapi harus lebih berani memikirkan pengguna target, skenario spesifik, dan masalah yang perlu dipecahkan. Penyedia model akan terus memberikan kemampuan yang lebih murah, lebih cepat, dan lebih bernilai. Lapisan aplikasi perlu menjawab dengan lebih jelas "mengapa skenario ini".
Levy dari lapisan aplikasi menambahkan sumber hambatan lain. Menurutnya, teknologi berubah cepat, tetapi data dan pemahaman yang sesuai dengan skenario tidak akan dengan cepat diratakan. Banyak orang sebelumnya berpikir hanya dengan melakukan fine-tuning pada model, baru mungkin membentuk hambatan data; tetapi dengan matangnya rekayasa konteks dan rekayasa prompt, data dan struktur yang terakumulasi dalam manajemen konteks aplikasi, juga akan mengubah performa model. Terutama data yang sangat vertikal, terkait dengan budaya atau pengalaman personal, tidak tentu akan masuk ke dalam bobot model umum, ini justru mungkin menjadi dasar diferensiasi produk AI konsumen untuk menahan iterasi model.
Anita memberikan pandangan yang lebih hati-hati tentang "AI menurunkan ambang berwirausaha". Dia berpendapat, AI memang membuat pembuatan sampel demo, pembangunan prototipe, peluncuran cepat produk awal menjadi lebih mudah, tetapi bagian yang benar-benar sulit dari berwirausaha tidak hilang, bahkan mungkin lebih menonjol: bagaimana mendapatkan pelanggan, bagaimana membangun keterikatan komunitas, bagaimana menyelesaikan implementasi bisnis, bagaimana membangun koneksi antarmanusia di luar pemrograman. Dia menyebutkan, konsep individu super dan "perusahaan satu orang" mendapat banyak perhatian saat ini, tetapi individu yang benar-benar bisa berjalan, seringkali membutuhkan kemampuan yang lebih komposit, bukan hanya memanggil model besar.
Dari Bazi ke Musik: Memahami Pengguna Lebih Baik Menjadi Hambatan AI Konsumen
Ketika kemampuan teknologi terus bergerak maju, nilai produk AI konsumen pada akhirnya harus kembali ke kebutuhan manusia.
Praktik FateTell memberikan contoh kasus yang khas. Levy memperkenalkan, FateTell adalah aplikasi konsumen AI + metafisika Timur/Bazi yang ditujukan untuk pengguna luar negeri, saat ini memiliki pengguna di lebih dari 90 negara. Tim sejak awal menghindari arah alat efisiensi murni, tetapi lebih mementingkan konsumsi spiritual dan nilai emosional.
Menurutnya, memahami nasib diri sendiri, mencari penjelasan dan hiburan, adalah kebutuhan psikologis dasar yang lintas budaya dan ada dalam jangka panjang. AI sebelumnya sulit membangun kepercayaan dalam skenario ini, tetapi peningkatan kemampuan model seperti DeepSeekR1, secara objektif membantu pengguna dan investor memahami kemungkinan "model besar dapat melakukan penalaran dan penjelasan kompleks". Hambatan yang dihadapi FateTell juga bukan hanya kemampuan model, tetapi bagaimana menerjemahkan konsep budaya Tiongkok seperti Tian Gan Di Zhi, Yi Jing, Bazi kepada pengguna luar negeri, dan melalui bahasa, visual, dan interaksi membuat orang dari latar belakang budaya berbeda memahami pesonanya.
Gao Jiafeng dari perspektif kreator musik mengajukan masalah serupa: AI tidak boleh hanya memberikan hasil, tetapi juga mempertahankan proses. Dia menyebutkan, alat seperti Suno membuat pembuatan musik menjadi sangat langsung, tetapi juga melewati proses kreasi, menyebabkan pengguna kurang memiliki rasa partisipasi dan kepemilikan. Bagi musisi dan pengguna biasa, mencipta bukan hanya untuk mendapatkan sebuah "lagu jadi", proses itu sendiri adalah bagian dari pengalaman.
Dia menggunakan analogi bermain sepak bola: meskipun orang biasa tidak akan pernah melebihi Messi atau Ronaldo, mereka tetap bermain karena cinta. Kreasi musik juga demikian. Gao Jiafeng sedang mengembangkan MusicAIGameBoy (konsol game musik AI), mencoba menggerakkan kode musik dengan model besar atau kecil AI, kemudian dikombinasikan dengan interaksi gamifikasi, memungkinkan orang yang tidak mengerti musik juga berpartisipasi dalam kreasi saat bermain. Baginya, skenario sebenarnya bukan "menghasilkan lagu secara otomatis", tetapi mengembalikan proses interaktif kreasi musik kepada pengguna.
Setelah Kebangkitan Agent, Logika Edukasi Pengguna Sedang Berubah
Dalam produk AI konsumen, edukasi pengguna sering menentukan apakah produk benar-benar dapat digunakan.
Feng Wen menyebutkan, di antara pengguna platform terbuka MiniMax, sebagian memiliki dasar pengembangan, tetapi masih terhambat oleh dokumentasi API, parameter, kode kesalahan, dan cara penggunaan Token. Untuk itu, platform menyediakan platform percobaan model, panduan pengembangan, kasus demo, tutorial video, dll., agar pengembang dapat menyelesaikan proses dari pemahaman hingga pemanggilan dengan lebih cepat.
Seiring perkembangan Agent, cara edukasi pengguna juga berubah. Dulu pengguna perlu membaca dokumentasi, memahami antarmuka, memecahkan masalah error. Tetapi dengan peningkatan performa Agent, sekarang banyak pengguna langsung dibantu Agent membaca dokumentasi, mencari solusi, memilih model yang sesuai, dan secara otomatis memperbaiki jalur. Penyedia model perlu menyiapkan model, dokumentasi, dan pengalaman platform dengan baik, sedangkan komunitas, pengembang, dan berbagai bentuk produk akan bersama-sama menurunkan ambang penggunaan.
Bagi Sentient, ekosistem terbuka itu sendiri juga merupakan bagian dari edukasi pengguna dan implementasi produk. Anita memperkenalkan, Sentient fokus pada ekosistem AI sumber terbuka dan infrastruktur terkait, serta mengumpulkan pengembang melalui hackathon, program pendanaan, dll. Dia menekankan, produk harus terlebih dahulu melihat pengguna target dengan jelas: siapa penggunanya, muncul di mana, melalui saluran apa membangun kepercayaan. Untuk alat pengembang, hackathon dan kerja sama ekosistem adalah pintu masuk yang efektif; sedangkan untuk produk konsumen, KOL, KOC, dan konten media sosial juga penting.
Di bawah latar belakang biaya AIGC yang turun cepat, tim wirausaha dapat menggunakan biaya lebih rendah untuk membuat trailer, materi visual, dan konten penyebaran, membuat produk lebih cepat mendapatkan pengguna pertama. Gao Jiafeng juga berpendapat, desain produk sebisa mungkin harus mendekati pengguna, membiarkan pengguna belajar secara alami dalam interaksi dan hiburan, bukan mengandalkan banyak instruksi manual. Cara "belajar sambil menggunakan" ini, mungkin lebih cocok untuk AI konsumen daripada tutorial tradisional.
Perangkat Keras Masuk Dunia Nyata, Personalisasi dan Nilai Emosional Terus Diperbesar
Tiga hingga lima tahun ke depan, para tamu secara umum percaya, pasar konsumen AI masih berada pada tahap penetrasi awal, tetapi bentuk produk akan menunjukkan perubahan yang jelas.
Feng Wen menilai, tiga hingga lima tahun ke depan, perangkat keras pintar, robot, dan kecerdasan berwujud akan menyambut titik balik penting. Setelah peningkatan kemampuan model, AI tidak hanya ada dalam antarmuka perangkat lunak, tetapi juga akan masuk ke dunia fisik nyata, menyelesaikan lebih banyak interaksi dan tugas. Sebagian produk akan ditujukan untuk manusia, memberikan peningkatan efisiensi atau nilai emosional. Sebagian produk mungkin ditujukan untuk Agent, menyediakan lingkungan, alat, dan infrastruktur yang menghubungkan AI dengan dunia fisik. Namun, tidak peduli bagaimana bentuknya berubah, produk pada akhirnya harus berpusat pada manusia, memungkinkan manusia menggunakan lebih banyak waktu untuk koneksi antarmanusia, keluarga, pengalaman dunia nyata, dan kehidupan yang lebih kaya.
Levy berpendapat, prediksi tiga hingga lima tahun dalam industri AI sudah sangat sulit, bahkan tiga hingga lima bulan penuh ketidakpastian. Menurutnya, meskipun pengguna terdepan sudah menggunakan alat seperti Claude Code secara mendalam, sebagian besar pengguna biasa masih berada pada tahap penetrasi AI yang cukup awal. Beberapa tahun ke depan, AI akan lebih lanjut memenuhi kebutuhan yang lebih terpecah-pecah dan lebih personal. Dibandingkan dengan layanan yang relatif "satu untuk semua" di era internet seluler, AI berpeluang memberikan layanan yang lebih spesifik dan lebih tersegmentasi untuk setiap orang. Di saat yang sama, kecemasan pengangguran dan ketidakpastian yang dibawa oleh perkembangan teknologi, mungkin juga lebih memperbesar kebutuhan konsumsi spiritual seperti pendampingan psikologis.
Anita merangkum perubahan ini sebagai "kesetaraan teknologi". Dia percaya, di masa depan, pembedaan orang terhadap klasifikasi ilmu humaniora, sains, seni, teknologi akan melemah. Seorang pedagang kecil juga mungkin membuat iklan, mendorong informasi secara terarah melalui AI, sehingga memperbaiki bisnisnya. Nilai AI belum tentu membuat setiap orang menjadi programmer top, tetapi membantu orang dalam berbagai skenario kehidupan mendapatkan alat yang lebih baik. Di saat yang sama, ketakutan pengangguran dan kesepian akan mendorong peningkatan kebutuhan nilai emosional, perangkat keras, hewan peliharaan AI, perangkat pendamping, dan produk interaksi multisensori akan mendapatkan lebih banyak peluang.
Gao Jiafeng berangkat dari perubahan bentuk budaya. Menurutnya, di masa depan, bentuk konten seperti musik, film, video akan direorganisasi, bahkan apakah "lagu" masih menjadi unit konsumsi musik terkecil masih belum pasti. Konsep audio multitrack, trek suara saat ini, di masa depan mungkin terus dipecah menjadi unit kreasi yang lebih atomik. Tetapi sementara bentuk didekonstruksi, koneksi emosional yang dibawa oleh IP, merek, dan karakter spesifik akan menjadi lebih penting. Yang dikejar orang tidak selalu karya sempurna, tetapi objek yang memiliki kekurangan, kehangatan, dan dapat membangun hubungan emosional.
Meskipun para tamu tidak memberikan jawaban tunggal untuk AI konsumen, diskusi dari berbagai bidang seperti platform model, aplikasi budaya, ekosistem sumber terbuka, dan kreasi musik, bersama-sama menunjuk pada tren yang sama: ketika kemampuan model terus meningkat, persaingan AI konsumen tidak lagi hanya "siapa yang memanggil model lebih kuat", tetapi apakah dapat memahami pengguna yang lebih spesifik, skenario nyata, dan kebutuhan emosional.
Ekosistem konsumen AI di masa depan, mungkin sekaligus mencakup infrastruktur terbuka yang lebih kuat, ambang pengembangan yang lebih rendah, layanan yang lebih personal, perangkat keras yang lebih memberikan rasa pendampingan, serta lebih banyak bentuk produk baru yang berkembang di sekitar budaya dan proses kreasi. Model akan terus berevolusi maju, tetapi yang benar-benar dapat bertahan, tetaplah produk-produk yang dapat dibutuhkan, dipahami, dan membangun koneksi dengan manusia.
