在ChatGPT横空出世后, 人工智能技术来到了下一个十年的拐点，最为兴奋的是创业者，生成式AI的巨大潜力，让他们获得了挑战中国互联网旧秩序的机会。
大语言模型创业潮之下，令人瞩目的是王小川、王慧文等资深互联网从业者先后高调入局，但投身到大模型创业当中更多的是开发者，并且已经落到了具体的应用场景上。
目前这些创业项目都在早期，还未有一个确定的商业模式，距离实现理想效果也仍有距离。小团队能否找到合适的大模型创业之路？
小团队试水数字人创业
在《钢铁侠》里，AI管家贾维斯（JARVIS）让人印象深刻，作为一个超智能软件，他能独立思考，可以帮助钢铁侠处理事务，计算各种信息，还能自主将自己转移到任意一个数码终端，全面管控钢铁侠的生活。
这是郭泽斌一开始就想对标的数字人助理，借助大模型语料生成，采集人类的情绪、肢体动作等数据，他希望模仿人类心理去做一个有情绪的数字人。
在这之前，郭泽斌创业已有十多年，一直带团队做开发，在2022年他开始对数字虚拟人感兴趣，逐步做了一些尝试。因为合伙人里有一位资深的心理咨询师，在做有情绪的数字人方面，团队有天然的优势。
"我们认为，所有人的表现，包括说的话、情绪、肢体动作，都是受到一定的刺激做出响应，我们就基于这个模型，去采集他人的一些数据进行训练，做出人类一样的响应。"郭泽斌介绍，这样的数据模型会涉及心理学范畴，做出的数字人也会更人性化。
但距离实现贾维斯这样的AI助理，技术上还有很长的路要走，郭泽斌的团队规划了几个阶段，第一阶段希望先做一个可以直播的数字人，能够先行变现，再一步一步往下做。但在2022年五月推出直播数字人后，郭泽斌发现试验的效果不及预期，在各大平台上线后都没有流量，他猜测平台或许对数字化的主播有所限制。
在没有实现理想的商业化场景后，团队索性将数字人项目开源，后续不断有人关注并加入项目。郭泽斌团队重振旗鼓，结合开源社区的力量，更专注地去做数字人助理的方向。
林奇的数字社工项目同样来源于一个契机。在上海疫情封控期间，他加入小区的志愿者团队，在当时特殊的情况下人手不够，他利用自身开发者的优势，为分发食物设计了一个程序，服务几个小区的志愿者队伍，提高效率。
疫情结束后，这个项目被上海静安区临汾路街道办的负责人发现，街道办找到林奇，希望可以合作推进一个数字社工的项目。
按现行法律，居委会并不属于政府组织，其工作人员并非公务员，而是"社工"，但现实中，正是这些"社工"承担着每一名居民的基层治理事务，居委会长期以来的治理能力不足问题在疫情期间被充分暴露。
以上海为例，街道/镇下属的居委会由5-9人组成，但需要对接3500~5000名居民，平均每人对接400-500人，其日常工作多达119项。相对于上海，外地的基层政府（乡、镇）以及其所管辖的居委会（村委会）人少事多的情况更加严重。
"疫情这个场景不在了，但是基层效益的问题是一直都有的，2023年政府这边也在都在提倡减负增能，而今年人工智能技术又发展到了一个新范式，在这个阶段也创造了更多的机会。"对于林奇团队来说，这个数字社工的项目是天时地利人和。
林奇团队现阶段交付的产品主要包括两个功能模块，一个是业务知识"外脑"，以及另一个业务知识培训，后者旨在提升社工工作能力，前者可以大大提高基层政府对居民的服务效率。目前这个数字社工的产品已在上海市静安区临汾路街道、嘉定区安亭镇落地。
林奇表示，目前项目仍是和临汾路街道、安亭镇一起试点探索的阶段，"他们出场景，我们从技术去打磨，基于国内开源的大模型，加上团队的一些技术去做架构改变、工程完善，面向政务领域打造一套完全合规的、甚至至少是在这个专有领域一定程度可以媲美OpenAI的智能系统。"他提到，现在开源的大模型很多属于学术性质，并不能直接用于生产，还需基于模型做很多完善和调教工作。
数字社工的模型参数量在百兆到百亿之间，和ChatGPT相比并不算很大规模，但也并不小。"短期内客观看，通用性上各方面我们不太可能超越OpenAI。但我们只是追求在特定场景下能够达到它一定的水平，我们的优势是满足数据安全的要求。"林奇认为。
作为一个小型创业团队，林奇认为现在还没有面临压力，"目前用大模型赋能基层政务是一个新开辟的赛道，大家都是从今年开始入场，盲人摸象，都在自己的一块小的领域去摸索，所以还没有打到一起。"
但在政务这个大场景，林奇认为未来肯定会有竞争的压力，没有大厂会放过，创业公司也有不少，但团队的压力不一定来自大厂，毕竟在这个方向和赛道上，大家都是同时起跑。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛对第一财经表示，过去几年，引领虚拟数字人发展的多模态融合交互技术、AI深度的场景理解技术等关键核心技术不成熟，虚拟数字人落地应用和商业化变现的步伐都较慢。如今，借助AI大模型和AIGC等技术，将为数字人构建一个有"灵魂"的头脑，虚拟数字人发展有望全面提速。
人才、技术挑战不小
对于目前入场的创业团队来说，摸索还处于早期，商业化路径仍然模糊，同时小型创业团队也面临人才、技术等方面的挑战。
林奇团队目前给项目设想的盈利模式是订阅制，相当于给服务单位派驻一个数字社工，像劳务公司按月收费，"但包括团队也没有完全正式的商业化运作，现在都在探索阶段，所以整个的商业模式还在打造。"
林奇表示，未来如果大规模展开项目，仍然还需要融资，本质上这是一个技术研发的商业项目，前期还需要大量的投入，包括产品、算法的开发等等，虽然初期不存在现金流问题，但如果将目前团队成员的工作量和时间去换算，项目收入也支撑不了最基础的人力成本。
郭泽斌同样对第一财经表示，目前团队还没有跑通一个商业模式，"每天都会有一些项目方找过来，比如在商超里加一个数字导购、做儿童玩具等等，但这些场景利用目前的开源项目就已经可以解决问题，我们更多是以个人开发者的形式进行对接，就给了一个建议，处在为爱发电的阶段。"
据郭泽斌的观察，周围目前并没有一个成功的AIGC商业模式落地，能赚钱的更多是提供工具，或者提供培训、开放平台。
"AIGC仍然处于一个比较早期的阶段，现在大家同步上线的东西也挺多，但是差异化很少，实际出来达到应用层面的东西也不多，更多是觉得这个产品形态很炫很好玩，"郭泽斌认为，"目前领域内还是属于娱乐玩票性质强于商业现实落地的一个情况。"
之所以没跑通商业模式，郭泽斌认为，面临的问题更多的是理想的技术还没实现，例如，如果要实现贾维斯这样数字人管家，可以随时交互，并且是唯一为一人服务的，在技术上生成的速度还需要更快，"尤其是在助理这个情景，聊天重如果等十来秒再给你回应，感觉就不太智能，而这还只是简单的一句话生成，如果要处理几个逻辑分支速度会更慢，时间还要叠加。"
在目前这个阶段，林奇面临最大问题是人手，"两头都很旺盛，供给端不断有新的东西出来，需要去学习，另一端不断有客户的需求提出来，但是中间转化的过程受制于目前有限的人手供给，这是一个非常严重的问题。"林奇提到，无论是算法还是后端工程，都很缺成员，但是合适的人不太容易找，人才很少，同时有一定工程经验、能够开发的就更少了。
林奇认为，目前还没有到正式的商业化阶段，还是产品转化期，对于自己这样的小型团队来说，未来如果进行商业化运作还会有更多的难题，包括资本、推广、技术开发等都会有不少的坎。
作为业内专家，郭涛对AI大模型赋能的数字人行业持乐观的看法，他向第一财经表示，基于AI大模型细分场景训练的虚拟数字人，训练数据更加聚焦，算法模型能力更强，在细分场景中虚拟数字人的专业性更强，能力表现也更加突出。随着AI大模型、AIGC等相关AI新技术的发展，虚拟数字人将更加智能化、拟人化，推动虚拟数字人在客户服务、虚拟主播、传媒娱乐、电商直播等领域快速落地。
"未来，随着虚拟数字人相关技术的成熟、产业链布局日益完善和政策扶持与资金支持力度的持续加强，虚拟数字行业将迎来发展的黄金时期，并有望形成千亿级市场规模。"郭涛表示。
