本文來源：時代周報 作者：申謹睿
值得買科技CTO王云峰 受訪者供圖
“AI之于企業(yè)的價值除降本增效外，還體現在其能夠催生新的市場需求�！苯眨档觅I科技CTO王云峰在接受時代周報專訪時指出，AI在發(fā)展過程中將構建新的生態(tài)，推動企業(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)下的機遇廣泛且多元，“大模型已不是AI時代的全部”。
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內容平臺發(fā)展為擁有“消費內容+營銷服務+消費數據”多元業(yè)務的科技集團。
2023年年初，值得買科技著手對AI研發(fā)和應用的探索；2024年5月，值得買科技宣布實施全面AI戰(zhàn)略轉型。AI戰(zhàn)略涉及利用AI技術對現有業(yè)務流程重構，也包括升級“什么值得買”的第二代產品（即“什么值得買”GEN2）。同時，值得買科技也在積極拓展海外業(yè)務，將AI技術作為推進全球化戰(zhàn)略的核心動力。
值得買科技CTO王云峰曾是搜狗創(chuàng)始團隊成員，后曾任搜狐焦點CTO，2019年10月加入值得買科技。據王云峰介紹，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，我們顯著降低了運營人力成本，并不斷推動人力在新的AI背景下工作和角色的轉變；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系，積極構建全新的業(yè)務生態(tài)。”
“大量的、客觀的、體系的消費數據與處理數據的系統化能力”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內容的基礎上，在更多的外部AI應用場景下輸出自己的能力，幫助更多消費者進行消費決策。
消費數據治理的過程非常復雜。王云峰指出，填補數據方面的溝壑，需要有非常深刻的行業(yè)Know-How（技術訣竅），辨別哪些數據是有用的，還要具備海量且高質的數據積累以及整套的數據處理流程。
在整個對話中，王云峰7次提到了“客觀”二字。他稱，在當下的消費場景中，商品的推薦者基于自身變現需求或其他因素，易將較為主觀的決策建議傳遞至消費者，繼而影響消費者的消費體驗。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值的消費內容，提升用戶消費的幸福感，始終是值得買秉承的理念，公司的AI業(yè)務也在圍繞這一立場布局�！蓖踉品灞硎�。
談及商業(yè)化這一業(yè)內爭論的焦點，王云峰說，值得買更希望把自己的消費內容輸出到更加豐富的場景中去�！疤嵘谙M內容上的影響力，對商業(yè)公司和行業(yè)先導更有價值�！�
“因行業(yè)內缺乏前人的經驗，在邁向AI的過程中不可避免地會遇到一些困難和挑戰(zhàn)�？上驳氖�，2024年公司找到了提升效率的路徑，也發(fā)現了新的生態(tài)機會�！蓖踉品蹇偨Y道，AI還將高速發(fā)展，值得買在2025年會持續(xù)引入AI能力，滲透至公司整個生產過程，更將開發(fā)出更多獨立的產品投放至市場。
除最基礎的“降本增效”，AI還會改變行業(yè)的布局
時代周報：AI時代，值得買怎樣定義公司業(yè)務的邊界？
王云峰：消費內容、營銷服務和消費數據是值得買現有的三大業(yè)務板塊，AI時代，我們借助技術實現降本增效和創(chuàng)新增長，公司仍聚焦在消費內容、營銷服務以及消費數據這三大板塊上。
時代周報：目前值得買的AI產品有哪些？
王云峰：我們分基礎的產品和對外的產品�；A產品包括消費大模型、商品庫和內容庫，以及3個應用引擎，3個引擎分別是AIUC引擎、AIGC引擎和Agent引擎。
AIUC即AI Understand Content。于消費內容平臺而言，對商品描述客觀是一項重要的原則，而生成式模型的一大特點是會有“幻覺”，所以我們對大模型進行微調，讓其更準確地理解世界；AIGC引擎則為了輔助提高生成效率；Agent引擎是負責調度和分解的引擎，通過增強模型分步思考的能力，使其在與用戶的交互中能更加準確地完成指令。
對外產品方面，“什么值得買”App內上線了“AI評論機器人”、“AI購買建議”、“ZDM-copilot創(chuàng)作者工具”、“小值AI購物助手”等一系列應用。
時代周報：今年值得買在業(yè)務端與AI進行了怎樣的融合？
王云峰：我認為核心包括兩點，一是對原有業(yè)務的效率提升，二是我們在創(chuàng)新增長方面取得了一定進展。
降本增效方面，值得買推行將AI滲透至業(yè)務流程的模式。在內容創(chuàng)作、數據分析、客戶服務等多個業(yè)務流程中，AI 技術的應用加速了信息處理的速度，還提升了決策的精準度；此外，AI技術業(yè)已深度應用于平臺內容發(fā)布流程，在大幅縮減運營審核環(huán)節(jié)的成本投入的同時，提升了UGC內容發(fā)布的時效。
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建的對商品信息、消費信息等數據處理過程，持續(xù)升級AI購物助手“小值”。同時，公司和月之暗面、智譜、百川、訊飛、混元等公司確立了合作，值得買會在外部的AI場景中輸出自己的能力。
時代周報：AI是怎樣加強值得買內部業(yè)務協作的？
王云峰：AI本身是個放大器，能將原本存在的業(yè)務之間的協作關系變得更高效。
我們認為，在消費領域里面，AIUC和AIGC是同等重要的一件事情。比如在我們集團內部，不同業(yè)務產生的數據格式、解讀都是不同，且是非結構化的。有了AI之后，非結構化數據得到了處理，讓各業(yè)務的經驗、數據能在平臺內實現互通。
時代周報：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：事實上，ToB、ToC的業(yè)務我們都在推進。AI購物助手推出后，我們發(fā)現C端用戶的場景更豐富了。同時，我們也意識到企業(yè)端的應用場景非常廣泛，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、更持久的價值。
AI時代，大模型扮演的是發(fā)動機的角色，想在發(fā)動機的基礎上打造整車，勢必會衍生大量的周邊設施供應。當下，大模型、智能硬件等廠商有較強的場景延展的需求。但消費數據的整個治理過程十分復雜，需要有非常深刻的行業(yè)Know-How（技術訣竅），辨別哪些數據是有用的，還要具備海量且高質的數據積累以及整套的數據處理流程。
我們在ToB服務方面做了一定的探索后發(fā)現，從具備模型能力，到客戶使用你的模型能力去服務他自己的用戶，中間存在著很大的鴻溝。原因在于，很多時候客戶提供的數據利用率不高，這部分數據距離能供大模型使用的“知識庫”還相差甚遠，我們需要幫助其清洗甚至補充數據。
因解決這一難題需具備一定的技術實力、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)略啟動初期，更加關注AI應用的滲透”
時代周報：算力、資金、場景、人才和商業(yè)化，你怎樣對上述要素進行困難度排序？
王云峰：人才難題最不好解決，其次是數據，排在第三位的是資金、算力，場景在值得買的業(yè)務中有很多，商業(yè)化排最后。在提升模型能力時，該怎么訓練，用什么樣的方式訓練，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。
數據方面，不同領域的數據特性差異很大。有些領域知識大于經驗，比如金融、法律等知識密集型行業(yè)，行業(yè)知識是固定的，相關數據相對容易獲取，因此這些領域的數據訓練相對比較容易。而在消費等領域，經驗的重要性大于知識，商品的參數配置相對容易整理，但對商品的評判、口碑、使用反饋等數據每天都在更新，需要不斷優(yōu)化整理，相應地，這些領域的數據價值也會更高。還有一些行業(yè)，如塔羅、占星，它們對數據的要求并不嚴格，因此構建應用也相對容易。
至于資金、算力，是行業(yè)普遍面臨的挑戰(zhàn)，并不是消費領域的特性。在AI戰(zhàn)略啟動初期，我們也沒有過分關注商業(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練方法和策略。
所以，在我看來，人才和數據是最為關鍵的兩個要素，而商業(yè)化的挑戰(zhàn)則相對靠后。
時代周報：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)務線抽調了一部分對AI有興趣和熱情的同學投入至AI業(yè)務中，同時也和大量的外部機構建立合作，包括業(yè)界的很多大模型公司，以及借助了很多學界的力量。在學術合作方面，我們不僅僅在技術領域有合作，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、商學院開展了關于AI應用對用戶和行業(yè)影響的研究，也有很多研究成果在我們的實際應用中發(fā)揮了重要作用。
時代周報：當產品規(guī)模化投入市場后，值得買更認可哪種商業(yè)模式？
王云峰：ToC方面，值得買目前聚焦提升自己To C產品的服務質量，以及通過拓展更多新的流量入口來擴大我們的影響范圍。
類比之下，我們預感大模型最早有可能取代的現象級產品是搜索引擎，假如算力成本、模型能力等問題相繼被解決，大模型大概率會取代搜索成為新的流量入口，屆時大模型下的部分場景也會成為新的流量入口。
我們認為，當下行業(yè)可能低估了AI改造行業(yè)的程度，除最基礎的“降本增效”，AI還會改變行業(yè)的布局。當我們面對一個新的生態(tài)格局，我們更加傾向在更多未來的流量入口中，獲得更多的內容呈現和關注度。影響力的攀升對整體商業(yè)收入和商業(yè)模式是更具價值的。
ToB方面，公司基本會按照市場常規(guī)定價�？梢钥隙ǖ氖牵�2025年將會是行業(yè)商業(yè)落地的關鍵一年。
時代周報：為什么說2025年是關鍵的一年？
王云峰：今年年初，大家對大模型在消費領域的應用把握得不是太清晰，但隨著技術跟進，產品形態(tài)變得越發(fā)清晰。比如模型訓練是有周期性的，這對實時產生的消費數據來說并不友好。此外，消費數據強調對事實的尊重，要求模型不能出現“幻覺”，如今這些問題隨類似Retrieval-Augmented Generation（檢索增強生成）的發(fā)展得到了一定程度的解決，大模型應用的模式逐漸清楚，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”
時代周報：在AI技術與產業(yè)互聯網業(yè)務結合的時候，值得買碰到過哪些難點？
王云峰：人們對AI技術的認知不足，往往會限制技術的發(fā)展和應用。在與同行交流時，我們發(fā)現大家對AI的態(tài)度存在兩個極端：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。這使得在推進項目時，相當一部分時間放在了糾正合作伙伴和客戶對AI的認知上。事實上，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的認知有了顯著的進步，人們普遍認為AI就像生活中的“水電煤”，它提供了基礎能力，但要實現其價值，還需要結合具體的業(yè)務場景和多種因素來發(fā)揮作用。
時代周報：公司今年半年報顯示，AIGC貢獻了40%的內容，相較于通過真人“意見領袖”輔助消費者完成決策的平臺，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。
經過測試的數據表明，用戶接受程度較高的，是通過AI理解后傳遞的信息。在值得買平臺上，AI來總結、整理全網的消費信息，所產生的內容，瀏覽時長已經達到甚至超過了人工編輯的專業(yè)內容。雖然有觀點認為AI顯得過于冷漠，但實際上，AI呈現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測用戶的喜好，并為了追求高點擊率而不斷推送相似的內容，繼而形成了一個循環(huán)。然而，AI在讀取和理解信息時并不帶有傾向性，AIUC為用戶提供的內容力求客觀和全面。
例如，用戶感興趣的內容和他們想要購買的商品之間存在差異，有些內容用戶喜歡瀏覽，但并不意味著他們真的想要購買，用戶往往不會意識到自己瀏覽內容的真實動機，但AI可以理性地辨別和歸類這些動機。從這個角度來講，我們認為AI在幫助我們破除興趣繭房，提供更全面和客觀的信息。
時代周報：值得買有沒有經歷過“不客觀”的時候？
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容和商品，這個初心從來都沒有改變。由于AI本身是個處于快速發(fā)展階段的技術，在實操過程中，肯定會經歷各種具體操作方式的嘗試和調整。但平臺依舊會秉持初心，從用戶的角度出發(fā)，基于我們對商品品質的深入理解，把值得被關注和尊重的品牌和商品推薦給我們的用戶。
