“私人定制”，生成式AI的大生意

随着生成式AI技术向应用层渗透，对AI商业化机会的关注也已进入更务实的阶段。明确的场景与产业结合方向、产品化落点与变现模式，是市场与资本关注的重点。

从文生图模型在UGC、社交领域的广泛应用，到大语言模型集成进办公、游戏、社交等多类产品，挖掘C端用户多样的办公、交互习惯等，生成式AI技术的突破迅速体现在C端应用，开始覆盖办公、娱乐、生活、社交等多个场景。

一些传统标准化的工具也在AI技术的推动下开始定制化转型，不仅提升效率，还给用户以差异性的体验。

在技术与应用层的共同推进下，生成式AI从底层模式的差异化构建出发，逐渐展现出自由度提升，满足更多场景下不同用户个性化、定制化需求的潜力。

未来，AI的记忆留存也有望作为下一个技术突破口，使得个性化需求满足程度升级，进入更为“私人定制”的范畴。

这种趋势，为AI技术的应用推广和商业化探索指出了一个方向。不仅意味着生成式AI在原本的C端市场寻找增量，更重要的是，还可能引发传统需求市场的洗牌。

当下展现技术实力的AI创业公司成为最热门的投资方向之一。全球超过10家AI技术领域的独角兽公司中，就包括主打定制化聊天的Character.AI和推出私人心理咨询应用Pi的Inflection AI。

不过，正如知名投资机构A16Z评论：“由于数据模型相似，产品层面尚未找到突破”，技术仍是影响AI在用户个性化应用深入的主要因素之一。此外，除了技术和资本，安全和伦理的问题也逐渐进入产业视野，尚需时间完善。

为此，本文梳理了生成式AI进入私人个性化定制方面的应用和潜在趋势。

1.AI进入“私人定制”的趋势概述

2.AI进入“私人定制”的应用领域与案例

3.AI进入“私人定制”的投融资机会

4.AI进入“私人定制”的挑战

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生成式AI

进入“私人定制”的整体趋势

过去两年，生成式AI体现了在创造个性化体验、满足个性化需求层面的强大性能。

自2021年OpenAI推出DALL-E，基于文本的图片生成服务逐渐兴起，诸如Stable Diffusion和Midjourney不仅被应用到B端内容生产，也在C端引发广泛讨论和使用。相关模型与技术还被应用于社交媒体，例如TikTok 宣布，截至2022年底，用户上传超过1600万个带有“AI Greenscreen”效果的视频，后者是TikTok推出的将文本转化为图像的功能。

生成式AI也在让聊天机器人更智能。OpenAI在2022年末发布ChatGTP，两个月之内积累了上亿用户，成为有史以来用户量增长最快的平台。凭借更接近真人的互动体验和主题广泛的数据和知识，这款大语言模型也被迅速应用于个性化的交互需求。

更多自研模型的涌现，进一步将生成式AI往多模态方向推进，能够满足更多个性与多元的需求。

例如谷歌的多任务处理模型MUM，帮助用户整合关联信息并联想潜在需求；微软和北大联合开发的女娲模型，可以实现文本转图像、文本转视频、图像和视频预测及补全等功能；Adept正开发的语音或文字转换成计算机操作的模型，并通过学习用户操作习惯实现个性化功能匹配。

这些技术也被快速推向应用层。如微软将OpenAI接入Office办公套件，以满足个性化的办公需求；Spotify在私人DJ中搭载了OpenAI文字生成和Sonantic动态AI语音功能，将传统音乐电台转化为一项全新的个性化服务。

很多创业公司则采取将已有产品AI化的路径，推出了教育、健身、社交、旅行等应用。通过应用AI技术，挖掘用户“私人定制”需求的新机会。

生成式AI进入“私人定制”

的主要领域与案例