这篇文章提供了一些关于在AI创业领域的实操细节和思路，尤其是针对大模型应用的开发。让我来概括一下：
- 起源：文章首先介绍了大模型在AI领域的火爆，以及进入这个领域的动机。作者强调了一个关键信念：场景闭环是成功的关键。这意味着在选择应用场景时需要考虑到整个流程的完整性，而不仅仅是单一的对话应用。
- 市场细分与定位：在选择市场定位时，作者将市场分为了2C和2B两个方向。在2B领域，大型企业更注重与现有场景的深度结合，或者基于会话能力创造新的产品。而在2C领域，选择了更加专注的细分场景，以提供更加个性化的服务。
- 产品定位与选择：作者将目标定位在2C市场中的细分场景，选择了小程序精品GPTs的市场。这个选择基于小程序的增长潜力和对未知输出的游戏性期待，同时也考虑到缺乏强烈诉求的使用场景，需要在多个细分领域尝试。
- 案例选择：最终，作者选择了起名场景作为初始版本的产品。这个选择基于大模型的语义理解和内容生成能力，以及起名场景在国内市场的潜在需求。
GPT中文站认为这篇文章提供了创业者在选择AI创业方向时的一些实用建议，强调了对市场细分和产品定位的重视。
版本、定价与增长
由于是个人项目，我没有打算贴钱做用户量，要做就从第一天开始自负盈亏（当然，基础的时间、工具投入还是要的，我预了大概出去玩一趟的机票钱来做这件事）。大模型选型上，我使用了GPT3.5，因为4.0的价格实在太贵了（而国内大模型仍处于追赶阶段，效果较差）…3.5的定价是输入0.0005刀/1000tokens，输出0.0015刀/1000tokens；而4的定价则是输入0.01刀/1000tokens，输出0.03刀/1000tokens。不要以为这个价格很便宜，随着用户与AI聊天的记录增多，每次对话时AI都会将之前的对话记录阅读一遍，看似AI只回复了几十个字，但其实已经消耗了几千tokens。按照用户每次对话消耗2000输入tokens+1000输出tokens的量来预估，AI每次回复会消耗2000/10000.0005+1000/10000.0015=0.0025刀，约人民币2分钱，于是初步定价4.9元/15次起名机会，相比传统人工起名的收费显得很良心，我也有一定空间来做免费体验等转化功能。
1.0版本的搭建大概用了半个多月时间（使用低代码工具自己搭建的，不需要写代码且效率更高），上线了基础的起名、收藏起名记录、付费、看广告获得免费次数的功能，算是实现了基础的闭环（
如果你感兴趣，在小程序搜索“小猪AI助理”即可体验）。目前主要的增长渠道还是小红书的推广，通过内容引流，去获得免费流量，上线一个月也做到了几百月活，获得了一部分付费与广告收入。
中间微调过两次策略，第一次是发现用户付费率很低，进一步去看数据，发现几乎每个进来的用户都会去对话起名，但大部分用户用完赠送的聊天次数后没有进一步的转化动作，考虑场景足够刚需，于是下调了赠送的体验次数；第二次是发现一位用户在两天内看了170条广告（来获取免费次数），于是下调了看广告赠送的次数且增加了最大免费次数。
至此，一阶段的场景验证已经基本完成，验证了在细分场景下的确有做一些轻应用的空间。下阶段则要进一步验证增长与收入模型，目前的推广手段还比较单一，依赖公域平台的内容流量，下个阶段希望则通过拓展场景，去获得口碑或裂变式增长。
小结
下笔写来简单，实操过程中实则有很多细节，要花费心力去优化解决，比如如何申请openai的API，如何代理API，如何将AI起的名字存入表中等等。本篇重点在过程中的思路而不在实操，因此刻意忽视了执行的落地细节。
总体来说，现阶段大模型的能力足够支撑我们做一些创新产品，如果场景的确可以为用户/企业带来实打实的价值，也可以带来一定的商业回报。当然，还是那句话，创业有风险，所以如果你希望做自己的项目，还是建议在闲暇时间兼职做，不要一头莽进创业者队伍。在实际投入时间精力之前，也可以通过AI聊天产品做一些基本的验证，确保这个场景的确有价值，再考虑产品化。