本文來源：時(shí)代周報(bào) 作者：申謹(jǐn)睿
值得買科技CTO王云峰 受訪者供圖
“AI之于企業(yè)的價(jià)值除降本增效外，還體現(xiàn)在其能夠催生新的市場需求�！苯�，值得買科技CTO王云峰在接受時(shí)代周報(bào)專訪時(shí)指出，AI在發(fā)展過程中將構(gòu)建新的生態(tài)，推動(dòng)企業(yè)在新生態(tài)中找到自己的生態(tài)位，以謀求新的增長空間。在王云峰看來，新生態(tài)下的機(jī)遇廣泛且多元，“大模型已不是AI時(shí)代的全部”。
值得買科技成立于2011年，2019年登陸深交所。成立13年間，值得買科技從一家消費(fèi)內(nèi)容平臺(tái)發(fā)展為擁有“消費(fèi)內(nèi)容+營銷服務(wù)+消費(fèi)數(shù)據(jù)”多元業(yè)務(wù)的科技集團(tuán)。
2023年年初，值得買科技著手對AI研發(fā)和應(yīng)用的探索；2024年5月，值得買科技宣布實(shí)施全面AI戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。AI戰(zhàn)略涉及利用AI技術(shù)對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程重構(gòu)，也包括升級“什么值得買”的第二代產(chǎn)品（即“什么值得買”GEN2）。同時(shí)，值得買科技也在積極拓展海外業(yè)務(wù)，將AI技術(shù)作為推進(jìn)全球化戰(zhàn)略的核心動(dòng)力。
值得買科技CTO王云峰曾是搜狗創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員，后曾任搜狐焦點(diǎn)CTO，2019年10月加入值得買科技。據(jù)王云峰介紹，加碼AI至今，值得買科技成果頗豐�！敖刂聊壳�，在降本增效方面，我們顯著降低了運(yùn)營人力成本，并不斷推動(dòng)人力在新的AI背景下工作和角色的轉(zhuǎn)變；在探索新生態(tài)的過程中，值得買與月之暗面、智譜、百川等大模型公司建立了合作關(guān)系，積極構(gòu)建全新的業(yè)務(wù)生態(tài)�！�
“大量的、客觀的、體系的消費(fèi)數(shù)據(jù)與處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化能力”是值得買的優(yōu)勢。以與模型廠商的合作為例，值得買可以在積累的大量消費(fèi)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，在更多的外部AI應(yīng)用場景下輸出自己的能力，幫助更多消費(fèi)者進(jìn)行消費(fèi)決策。
消費(fèi)數(shù)據(jù)治理的過程非常復(fù)雜。王云峰指出，填補(bǔ)數(shù)據(jù)方面的溝壑，需要有非常深刻的行業(yè)Know-How（技術(shù)訣竅），辨別哪些數(shù)據(jù)是有用的，還要具備海量且高質(zhì)的數(shù)據(jù)積累以及整套的數(shù)據(jù)處理流程。
在整個(gè)對話中，王云峰7次提到了“客觀”二字。他稱，在當(dāng)下的消費(fèi)場景中，商品的推薦者基于自身變現(xiàn)需求或其他因素，易將較為主觀的決策建議傳遞至消費(fèi)者，繼而影響消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)。而客觀中立，是值得買從一而終的立場。“給用戶推薦真正有價(jià)值的消費(fèi)內(nèi)容，提升用戶消費(fèi)的幸福感，始終是值得買秉承的理念，公司的AI業(yè)務(wù)也在圍繞這一立場布局�！蓖踉品灞硎尽�
談及商業(yè)化這一業(yè)內(nèi)爭論的焦點(diǎn)，王云峰說，值得買更希望把自己的消費(fèi)內(nèi)容輸出到更加豐富的場景中去。“提升在消費(fèi)內(nèi)容上的影響力，對商業(yè)公司和行業(yè)先導(dǎo)更有價(jià)值�！�
“因行業(yè)內(nèi)缺乏前人的經(jīng)驗(yàn)，在邁向AI的過程中不可避免地會(huì)遇到一些困難和挑戰(zhàn)。可喜的是，2024年公司找到了提升效率的路徑，也發(fā)現(xiàn)了新的生態(tài)機(jī)會(huì)�！蓖踉品蹇偨Y(jié)道，AI還將高速發(fā)展，值得買在2025年會(huì)持續(xù)引入AI能力，滲透至公司整個(gè)生產(chǎn)過程，更將開發(fā)出更多獨(dú)立的產(chǎn)品投放至市場。
除最基礎(chǔ)的“降本增效”，AI還會(huì)改變行業(yè)的布局
時(shí)代周報(bào)：AI時(shí)代，值得買怎樣定義公司業(yè)務(wù)的邊界？
王云峰：消費(fèi)內(nèi)容、營銷服務(wù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)是值得買現(xiàn)有的三大業(yè)務(wù)板塊，AI時(shí)代，我們借助技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本增效和創(chuàng)新增長，公司仍聚焦在消費(fèi)內(nèi)容、營銷服務(wù)以及消費(fèi)數(shù)據(jù)這三大板塊上。
時(shí)代周報(bào)：目前值得買的AI產(chǎn)品有哪些？
王云峰：我們分基礎(chǔ)的產(chǎn)品和對外的產(chǎn)品�；A(chǔ)產(chǎn)品包括消費(fèi)大模型、商品庫和內(nèi)容庫，以及3個(gè)應(yīng)用引擎，3個(gè)引擎分別是AIUC引擎、AIGC引擎和Agent引擎。
AIUC即AI Understand Content。于消費(fèi)內(nèi)容平臺(tái)而言，對商品描述客觀是一項(xiàng)重要的原則，而生成式模型的一大特點(diǎn)是會(huì)有“幻覺”，所以我們對大模型進(jìn)行微調(diào)，讓其更準(zhǔn)確地理解世界；AIGC引擎則為了輔助提高生成效率；Agent引擎是負(fù)責(zé)調(diào)度和分解的引擎，通過增強(qiáng)模型分步思考的能力，使其在與用戶的交互中能更加準(zhǔn)確地完成指令。
對外產(chǎn)品方面，“什么值得買”App內(nèi)上線了“AI評論機(jī)器人”、“AI購買建議”、“ZDM-copilot創(chuàng)作者工具”、“小值A(chǔ)I購物助手”等一系列應(yīng)用。
時(shí)代周報(bào)：今年值得買在業(yè)務(wù)端與AI進(jìn)行了怎樣的融合？
王云峰：我認(rèn)為核心包括兩點(diǎn)，一是對原有業(yè)務(wù)的效率提升，二是我們在創(chuàng)新增長方面取得了一定進(jìn)展。
降本增效方面，值得買推行將AI滲透至業(yè)務(wù)流程的模式。在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)等多個(gè)業(yè)務(wù)流程中，AI 技術(shù)的應(yīng)用加速了信息處理的速度，還提升了決策的精準(zhǔn)度；此外，AI技術(shù)業(yè)已深度應(yīng)用于平臺(tái)內(nèi)容發(fā)布流程，在大幅縮減運(yùn)營審核環(huán)節(jié)的成本投入的同時(shí)，提升了UGC內(nèi)容發(fā)布的時(shí)效。
創(chuàng)新增長方面，我們在AI催生的新的生態(tài)中也找到了一些適合自己的生態(tài)位，基于公司此前投入大量成本構(gòu)建的對商品信息、消費(fèi)信息等數(shù)據(jù)處理過程，持續(xù)升級AI購物助手“小值”。同時(shí)，公司和月之暗面、智譜、百川、訊飛、混元等公司確立了合作，值得買會(huì)在外部的AI場景中輸出自己的能力。
時(shí)代周報(bào)：AI是怎樣加強(qiáng)值得買內(nèi)部業(yè)務(wù)協(xié)作的？
王云峰：AI本身是個(gè)放大器，能將原本存在的業(yè)務(wù)之間的協(xié)作關(guān)系變得更高效。
我們認(rèn)為，在消費(fèi)領(lǐng)域里面，AIUC和AIGC是同等重要的一件事情。比如在我們集團(tuán)內(nèi)部，不同業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式、解讀都是不同，且是非結(jié)構(gòu)化的。有了AI之后，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得到了處理，讓各業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)能在平臺(tái)內(nèi)實(shí)現(xiàn)互通。
時(shí)代周報(bào)：在創(chuàng)新增長上，目前值得買的發(fā)展策略是怎樣的？
王云峰：事實(shí)上，ToB、ToC的業(yè)務(wù)我們都在推進(jìn)。AI購物助手推出后，我們發(fā)現(xiàn)C端用戶的場景更豐富了。同時(shí)，我們也意識(shí)到企業(yè)端的應(yīng)用場景非常廣泛，因此，我們也開始開發(fā)多種解決方案來滿足企業(yè)客戶的需求，為他們帶去更直接、更持久的價(jià)值。
AI時(shí)代，大模型扮演的是發(fā)動(dòng)機(jī)的角色，想在發(fā)動(dòng)機(jī)的基礎(chǔ)上打造整車，勢必會(huì)衍生大量的周邊設(shè)施供應(yīng)。當(dāng)下，大模型、智能硬件等廠商有較強(qiáng)的場景延展的需求。但消費(fèi)數(shù)據(jù)的整個(gè)治理過程十分復(fù)雜，需要有非常深刻的行業(yè)Know-How（技術(shù)訣竅），辨別哪些數(shù)據(jù)是有用的，還要具備海量且高質(zhì)的數(shù)據(jù)積累以及整套的數(shù)據(jù)處理流程。
我們在ToB服務(wù)方面做了一定的探索后發(fā)現(xiàn)，從具備模型能力，到客戶使用你的模型能力去服務(wù)他自己的用戶，中間存在著很大的鴻溝。原因在于，很多時(shí)候客戶提供的數(shù)據(jù)利用率不高，這部分?jǐn)?shù)據(jù)距離能供大模型使用的“知識(shí)庫”還相差甚遠(yuǎn)，我們需要幫助其清洗甚至補(bǔ)充數(shù)據(jù)。
因解決這一難題需具備一定的技術(shù)實(shí)力、行業(yè)理解、以及對AI的理解。相較于品牌方和模型廠商，我們顯然更具優(yōu)勢。對值得買來說，“Gap”越大，市場空間也就越大。目前，我們每個(gè)月平均要向外部大模型用戶輸出100多萬張商品卡片。
“AI戰(zhàn)略啟動(dòng)初期，更加關(guān)注AI應(yīng)用的滲透”
時(shí)代周報(bào)：算力、資金、場景、人才和商業(yè)化，你怎樣對上述要素進(jìn)行困難度排序？
王云峰：人才難題最不好解決，其次是數(shù)據(jù)，排在第三位的是資金、算力，場景在值得買的業(yè)務(wù)中有很多，商業(yè)化排最后。在提升模型能力時(shí)，該怎么訓(xùn)練，用什么樣的方式訓(xùn)練，提供什么樣的周邊能力才能充分發(fā)揮AI的能力這些問題，是需要人去選擇的，人才稀缺是金錢解決不了的。
數(shù)據(jù)方面，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特性差異很大。有些領(lǐng)域知識(shí)大于經(jīng)驗(yàn)，比如金融、法律等知識(shí)密集型行業(yè)，行業(yè)知識(shí)是固定的，相關(guān)數(shù)據(jù)相對容易獲取，因此這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練相對比較容易。而在消費(fèi)等領(lǐng)域，經(jīng)驗(yàn)的重要性大于知識(shí)，商品的參數(shù)配置相對容易整理，但對商品的評判、口碑、使用反饋等數(shù)據(jù)每天都在更新，需要不斷優(yōu)化整理，相應(yīng)地，這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)價(jià)值也會(huì)更高。還有一些行業(yè)，如塔羅、占星，它們對數(shù)據(jù)的要求并不嚴(yán)格，因此構(gòu)建應(yīng)用也相對容易。
至于資金、算力，是行業(yè)普遍面臨的挑戰(zhàn)，并不是消費(fèi)領(lǐng)域的特性。在AI戰(zhàn)略啟動(dòng)初期，我們也沒有過分關(guān)注商業(yè)化的快速落地，而是更加注重長期的發(fā)展和模型能力的提升，這都需要人的智慧去選擇合適的訓(xùn)練方法和策略。
所以，在我看來，人才和數(shù)據(jù)是最為關(guān)鍵的兩個(gè)要素，而商業(yè)化的挑戰(zhàn)則相對靠后。
時(shí)代周報(bào)：值得買是怎樣解決人才難題的？
王云峰：AI Lab成立初期，我們從原有業(yè)務(wù)線抽調(diào)了一部分對AI有興趣和熱情的同學(xué)投入至AI業(yè)務(wù)中，同時(shí)也和大量的外部機(jī)構(gòu)建立合作，包括業(yè)界的很多大模型公司，以及借助了很多學(xué)界的力量。在學(xué)術(shù)合作方面，我們不僅僅在技術(shù)領(lǐng)域有合作，比如我們和人大的高瓴人工智能研究院共同開展多模態(tài)方面的研究，還與多家高校、商學(xué)院開展了關(guān)于AI應(yīng)用對用戶和行業(yè)影響的研究，也有很多研究成果在我們的實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用。
時(shí)代周報(bào)：當(dāng)產(chǎn)品規(guī)模化投入市場后，值得買更認(rèn)可哪種商業(yè)模式？
王云峰：ToC方面，值得買目前聚焦提升自己To C產(chǎn)品的服務(wù)質(zhì)量，以及通過拓展更多新的流量入口來擴(kuò)大我們的影響范圍。
類比之下，我們預(yù)感大模型最早有可能取代的現(xiàn)象級產(chǎn)品是搜索引擎，假如算力成本、模型能力等問題相繼被解決，大模型大概率會(huì)取代搜索成為新的流量入口，屆時(shí)大模型下的部分場景也會(huì)成為新的流量入口。
我們認(rèn)為，當(dāng)下行業(yè)可能低估了AI改造行業(yè)的程度，除最基礎(chǔ)的“降本增效”，AI還會(huì)改變行業(yè)的布局。當(dāng)我們面對一個(gè)新的生態(tài)格局，我們更加傾向在更多未來的流量入口中，獲得更多的內(nèi)容呈現(xiàn)和關(guān)注度。影響力的攀升對整體商業(yè)收入和商業(yè)模式是更具價(jià)值的。
ToB方面，公司基本會(huì)按照市場常規(guī)定價(jià)�？梢钥隙ǖ氖牵�2025年將會(huì)是行業(yè)商業(yè)落地的關(guān)鍵一年。
時(shí)代周報(bào)：為什么說2025年是關(guān)鍵的一年？
王云峰：今年年初，大家對大模型在消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用把握得不是太清晰，但隨著技術(shù)跟進(jìn)，產(chǎn)品形態(tài)變得越發(fā)清晰。比如模型訓(xùn)練是有周期性的，這對實(shí)時(shí)產(chǎn)生的消費(fèi)數(shù)據(jù)來說并不友好。此外，消費(fèi)數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)對事實(shí)的尊重，要求模型不能出現(xiàn)“幻覺”，如今這些問題隨類似Retrieval-Augmented Generation（檢索增強(qiáng)生成）的發(fā)展得到了一定程度的解決，大模型應(yīng)用的模式逐漸清楚，且未來還將在更多場景下誘發(fā)模型的新能力。
“我們對于AI的初心”
時(shí)代周報(bào)：在AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)結(jié)合的時(shí)候，值得買碰到過哪些難點(diǎn)？
王云峰：人們對AI技術(shù)的認(rèn)知不足，往往會(huì)限制技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。在與同行交流時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)大家對AI的態(tài)度存在兩個(gè)極端：一方面很多人對AI的期望過高，也有很多人對AI非常的苛刻。這使得在推進(jìn)項(xiàng)目時(shí)，相當(dāng)一部分時(shí)間放在了糾正合作伙伴和客戶對AI的認(rèn)知上。事實(shí)上，AI有自己的能力邊界，也有自己無可比擬的優(yōu)勢。今年，我們觀察到大家對AI的認(rèn)知有了顯著的進(jìn)步，人們普遍認(rèn)為AI就像生活中的“水電煤”，它提供了基礎(chǔ)能力，但要實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，還需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場景和多種因素來發(fā)揮作用。
時(shí)代周報(bào)：公司今年半年報(bào)顯示，AIGC貢獻(xiàn)了40%的內(nèi)容，相較于通過真人“意見領(lǐng)袖”輔助消費(fèi)者完成決策的平臺(tái)，值得買的優(yōu)勢是什么？
王云峰：“什么值得買”GEN2核心為解決兩個(gè)問題。第一是幫助用戶在信息泛濫的背景下，高效地找尋自己需要的信息；第二是幫助用戶破除信息繭房。
經(jīng)過測試的數(shù)據(jù)表明，用戶接受程度較高的，是通過AI理解后傳遞的信息。在值得買平臺(tái)上，AI來總結(jié)、整理全網(wǎng)的消費(fèi)信息，所產(chǎn)生的內(nèi)容，瀏覽時(shí)長已經(jīng)達(dá)到甚至超過了人工編輯的專業(yè)內(nèi)容。雖然有觀點(diǎn)認(rèn)為AI顯得過于冷漠，但實(shí)際上，AI呈現(xiàn)的信息往往比人類更加客觀和中立。
信息繭房的形成是由于算法能夠預(yù)測用戶的喜好，并為了追求高點(diǎn)擊率而不斷推送相似的內(nèi)容，繼而形成了一個(gè)循環(huán)。然而，AI在讀取和理解信息時(shí)并不帶有傾向性，AIUC為用戶提供的內(nèi)容力求客觀和全面。
例如，用戶感興趣的內(nèi)容和他們想要購買的商品之間存在差異，有些內(nèi)容用戶喜歡瀏覽，但并不意味著他們真的想要購買，用戶往往不會(huì)意識(shí)到自己瀏覽內(nèi)容的真實(shí)動(dòng)機(jī)，但AI可以理性地辨別和歸類這些動(dòng)機(jī)。從這個(gè)角度來講，我們認(rèn)為AI在幫助我們破除興趣繭房，提供更全面和客觀的信息。
時(shí)代周報(bào)：值得買有沒有經(jīng)歷過“不客觀”的時(shí)候？
王云峰：在值得買成立之初，我們希望向用戶推薦真正值得購買的內(nèi)容和商品，這個(gè)初心從來都沒有改變。由于AI本身是個(gè)處于快速發(fā)展階段的技術(shù)，在實(shí)操過程中，肯定會(huì)經(jīng)歷各種具體操作方式的嘗試和調(diào)整。但平臺(tái)依舊會(huì)秉持初心，從用戶的角度出發(fā)，基于我們對商品品質(zhì)的深入理解，把值得被關(guān)注和尊重的品牌和商品推薦給我們的用戶。
