ChatGPT日活狂掉的背后，带给我们的启示
ChatGPT这款产品挺有意思的，首先它是史上最快到达1亿月活的产品，万众瞩目，似乎新的明星产品冉冉升起！
就在大家期待它继续创造奇迹时，又由于传闻日活下降，连带AI热度下降成为了悲观主义者们口中借以嘲讽的对象。结果最近日活重新暴涨，但似乎我们看到了它的天花板。
今天想聊聊ChatGPT！这一波AI浪潮的重要推手。
Take Away：
1. ChatGPT爆发溯源：从起始、酝酿到高潮
2. 爆发背后的原因
3. 热度下降的原因
4. 印度居然是全球使用量最多的国家
5. 流量波动给我们的启示
01 ChatGPT爆发溯源
在正式开始前，我们先看两张图，都是A16Z发布的报告，先看第一张：
这张图是根据 LikeWeb 流量数据（截至 2023 年 6 月），按每月访问量梳理出前 50 名生成AI产品。可以看到ChatGPT流量遥遥领先！
ChatGPT 占整个前 50 名列表每月流量的 60%，估计每月访问量为 16 亿次，每月用户数为 2 亿（截至 2023 年 6 月）。这使得 ChatGPT 成为全球访问量排名第 24 的网站。
但与此同时，第二张图：
即使将网络和移动应用程序流量都加起来，ChatGPT 的排名与 Reddit、LinkedIn 和 Twitch 大致相同，仍远低于 WhatsApp、YouTube、Facebook 等巨头。
这两张图看下来的感觉就是：比起其他AI产品，ChatGPT是老大，但在所有的应用里，ChatGPT还没什么地位。
好的，现在问你个问题，有没有一种感觉：ChatGPT发布是多久以前了？
确实，从去年11月底发布至今，过去的大半年时间，AI从爆发到“偃旗息鼓”，又到暗流涌动，给人AI一日，地上一年的feel。
黄叔先带着大家，快速的回顾下OpenAI发布ChatGPT后的不到一年时间一些重要的节点：
起始：
2022年11月30日，OpenAI发不了全新对话式AI模型：ChatGPT，这是风暴的起点
12月3日，一位工程师使用了“Narrative Recursion”，叙事递归的漏洞，绕开了ChatGPT的价值观，诱导AI写出了毁灭人类的计划书，并且获得了详细的包含注释的Python代码，这个事件引发了轩然大波，顺带推广了ChatGPT：
12月5日，OpenAI CEO 奥特曼宣布ChatGPT用户突破100万大关：
12月6日，问答网站Stack Overflow（知乎就是抄的它）宣布禁止使用ChatGPT生成内容在网站上回答：
发酵：
1月初，ChatGPT遭到美国多地学校封杀
注意了，学校作业这是个巨大的场景，或者说“刚需”，马斯克都发文：
1月23日，微软宣布向OpenAI追加数十亿美元投资，引发轰动。
1月28日，在线学习平台Study.com向1000名18岁以上学生发起的一项调查显示，超过89%的学生承认使用ChatGPT来完成家庭作业。
根据网络数据：2018年，全美有1990万大学生，1530万高中生，1360万初中生，仅这三部分就有近5000万。假设ChatGPT在学生群体中普及开，确实是非常大的一波用户。
高潮：
2月3日：多家媒体报道ChatGPT月活破亿，成为史上增长最快的消费者应用。
2月4日，Google宣布投资ChatGPT的竞品：Anthropic（即Claude）
2月7日，谷歌的CEO劈柴预告即将发布下一代AI对话产品：Bard。
同一天，百度宣布“文心一言”即将开放内测。
2月8日，微软正式发布New Bing。
2月9日，谷歌Bard的Demo演示翻车，回答错误。
2月9日，前特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy发推文宣布将再次加入OpenAI。
2月13日，王慧文发文求组队：
我们看微信指数：
会发现热度有几波：
第一波是ChatGPT发布的时间点
第二波是2月初ChatGPT月活破亿及之后的一系列事件，包括国内多家大厂宣布进军大模型。
第三波是4月底，ChatGPT可以通过插件联网、以及推出了ChatGPT app for iOS。
此后就一直居高不下。
其中，每一波新技术爆发的过程中，都有红利，此间的红利有三点：账号、套壳网站、卖课（知识星球）
其中知乎用户鲁谷鲁谷在4月6日的知乎专栏文章中，发布了下面这张图，尽管并非最终数据，但也可以看出其中巨大的商机：
上图中，findyi的AI破局俱乐部最新数据为：3.2万。
这些星球某种程度上也做了ChatGPT的普及。
02 ChatGPT爆发式增长的原因
总结下来，有这么几个要点：
强大的对话能力：ChatGPT真的能理解人类的语言，并且快速自然地回复各种问题，这是以前以小冰为代表的Chatbot远远无法达到的，给用户带来非常强的全新体验。
人性化的对话风格：进一步，它的表达非常有同理心，可以使用人类的语言，完全可以通过图灵测试，让你觉得在和真人对话。
广泛的应用场景：除了前面说到的学生作业场景，其实咱们的日报周报，产品经理的需求文档，会议安排，甚至是编程问题，都能搞定，所以不同的用户群都可以使用它，吸引了大量的新用户。
免费使用：为了获得用户，OpenAI初期免费开放，几乎0门槛，人们也容易出于好奇心去用一用，加速了ChatGPT的覆盖面和传播速度。
总之，几乎无所不能，加上完全免费，真的是非常冲击大众！
加上相关的各类事件形成的一波波巨大传播度，卷着越来越多的用户进来使用，使得它成为了AI类产品流量的绝对王者。
03 ChatGPT最近几个月热度下降了？
确实是，我们看similar网站的流量数据：
可以看到从6月份一直往下掉，但是掉的不是很多。
根据AI产品榜整理的数据，也可以看到ChatGPT6-7-8月整体的访问量在掉：
为什么呢？其实很有意思：
我们可以发现，从上图来说，ChatGPT在进入到6-8月期间，整体的流量往下在走，当时近期开始重新拉升。
最重要的原因是：
美国学校放假了，大家都去玩游戏了哈哈哈！
04 ChatGPT流量来源最多是印度！
我查看ChatGPT的流量来源，意外的发现，在美国的学生放暑假的8月，印度的流量占比居然高过美国！
查了下，原来啊，印度之所以ChatGPT用的多，是因为印度是最佳外包国家。
“每一个印度人，家里都有一个做客服的亲戚”
作为世界上最大的企业后勤中心，有近450万印度人为企业提供客服、研发软件、房贷处理各种业务。另外，印度的工资水平只有美国同类技术人员的1/3-1/8，而房租、税费、硬件等成本却只有欧美的一半左右。
“劳动力低廉、英语水平高、计算机操作能力强”是印度发展服务外包的最佳元素。
我们单纯看客服岗位，ChatGPT完美适配！也给ChatGPT带来了最多的流量！
05 ChatGPT流量波动给我们的启示
基于上面的讨论，背后有两个很值得我们思考的道理：
ChatGPT类的产品天花板似乎到顶了 只有真的结合到工作流，才能创造长期价值
我们分别来说说：
通用大模型产品的天花板
在
一文里，黄叔提出了通用大模型产品的三大问题：
第一. 产品无法解决实际用户需求
第二. 产品成熟度仍然不足
第三. 商业模式不清晰
这里面，产品能否长期解决用户的实际问题，我们可以由ChatGPT流量在学生假期下滑可以看出，学生用量可能占到了ChatGPT实际用量的20%-30%，这是一个非常大的比例。
背后意味着，用户画像清晰、场景明确的普适需求，其实ChatGPT并没有能解决很多个。
目前能明确看到的AI可满足的产品类型有这么几类：写作者、编程者、学习者、创意工作者
根据A16Z对于AI类产品的分类流量监测，也可以看出内容创作（ChatGPT、Midjourney）和陪伴类（Character.AI）是最大的增长趋势。
其他类别要么需求不多，要么用户量不高，又或者没有找到产品切入点。
也就是说，ChatGPT可以满足的需求就这么多，用户量可能是有一定天花板的。
接着，是产品成熟度，免费用户仍然无法联网，无法使用插件，也意味着限制了大量的功能。
在商业模式上面，目前ChatGPT的有几种收费策略：
API收费，按照使用量计费，每月超1000次部分按照每1000次收0.06美元计算。 Plus付费订阅，月费20美刀， Business企业版，还没公布定价
虽然还没有数据，不过目前还看不到达到盈亏平衡的前景。
所以，整体看下来，用户量到了一个天花板，又没有好的变现路径，OpenAI还是蛮难的。
只有真的结合到工作/生活流，才能创造长期价值
学生使用场景太刚需了！印度的流量占比也让我们看出了ChatGPT是否能融入工作流的重要性，除此之外，ChatGPT似乎没有多少能嵌入工作流的机会了？
面对着一个空空如也的网站，相信很多用户是懵圈的，我是谁我在哪。
又或者用户一开始用的很新奇，但没法融入到工作和生活过程，形成用户粘性，一样是一波流，典型的就是《妙鸭相机能不能取代海马体？》
前阵子有个新闻，4岁男孩3年求医17位专家无果，妈妈使用ChatGPT一夜找出病因，故事虽然很神奇，却反应了很残酷的现实：专科医生知识领域过于单一，ChatGPT的知识领域非常宽泛，正好命中了症状对应的病因。
但ChatGPT可以做好病理诊断么？
目前看还是难，需要做的是行业大模型，把医疗行业的知识灌入大模型，也因此国内已经出现了18个医疗大模型：
如果行业大模型可以在医疗行业内既宽也深，自然能做好AI助理医生的工作，之所以说助理，是因为目前大模型还有幻觉问题，最后还是需要人类来做最后决策的。
所以这是目前ChatGPT会遇到的一个问题：啥都懂点，懂得不多。
把这个问题解决了，也就更能为我们的工作学习服务了，相信它的场景会更多。
总结
这篇文章，我们聊了ChatGPT爆火的过程，聊了热度下降以及回升的背后，也聊了印度为何是ChatGPT流量贡献最大的国家，通过这些，我们可以得到几个关键的启示：
第一. 通用AI产品的初始爆发需要具备强大的技术能力和场景契合度，但长期发展还是需要解决实际问题，才能形成用户粘性。
第二. 用户增长出现天花板是正常，但通过不断迭代和与行业深度融合，还是可以打开新的增长空间。
第三. 不同国家文化背景下的用户习惯不同，需要本地化运营策略。印度的案例展示了劳动力密集型行业的契合度。
研究ChatGPT，位我们探索通用AI赋能生活的路径提供了重要借鉴。
如果您也对AI产品商业化有思考，欢迎分享和讨论。
参考
时间线复盘ChatGPT爆火之路：改变互联网圈的两个月 https://www.jiemian.com/article/8893975.html
ChatGPT竟写出毁灭人类计划书，还给出相应Python代码，网友：AI正在指数级发展 https://mp.weixin.qq.com/s/IcEcQ85ocw3ycxKZtkjyhQ
ChatGPT知识星球排行榜：40天疯狂收入1100万 https://zhuanlan.zhihu.com/p/620411896