AI應用的贏家Adobe

　　今年10月，《時代》雜志發布“2023年*發明”。在AI門類入選的14個應用中，老牌軟件公司Adobe的Generative Fill(生成式填充)力壓OpenAI的GPT-4，位列細分門類頭把交椅。

　　當Midjourney依靠一張AI生成的情侶合影橫空出世時，一度被認為是“PS背后的神秘力量”的病危通知書。但近一年過去，大家猛然發現相比網紅AI初創公司，Adobe才是資本市場真正的搶手貨。

　　年初至今，Adobe在美股創造了71%的漲幅，市值漲了足足1000億美元。

　　那么，大家到底在期待什么?

　　1、Adobe做了什么？

　　今年3月，Adobe公布了其生成式AI工具“Firefly”。和Midjourney、Dall-e等工具一樣，Firefly具有文本生成圖像、AI 生成文字效果、重新上色等功能，之后又添加了生成式填充、文字生成視頻和海報等功能。

　　Firefly的生成質量相比同類產品其實并不算強，在社交媒體上的熱度也遠不如Midjourney、Stable Diffusion等同行，但Firefly卻讓Adobe在資本市場瘋狂上分。

　　一個重要原因是，Firefly解決了生成式AI商業化面臨的版權問題。

　　首先，Firefly大模型的訓練數據來源是Adobe的圖庫Adobe Stock，其內容為公開授權圖片或版權過期的圖片。創作者可以把作品上傳到圖庫，如果有其他人下載則視為達成交易，作者可以獲得相應的版稅收入。

　　雖說Adobe Stock在圖庫市場的份額屬于“其他”，但好處是規避了版權問題。

　　針對一些知名IP，Firefly會在圖片生成前就先行攔截，徹底杜絕了收大公司律師函的可能性。更何況Adobe承諾如果出現版權糾紛責任全在己方，對重視合規的大公司是一個福音。

　　Firefly識別到了“Winnie the Pooh”是迪士尼的IP

　　今年10月，Adobe公布了Firefly大模型的迭代款，同時公布了Creative Cloud(包含Illustrator、Photoshop、Lightroom、Premiere Pro的訂閱包)的100多項AI功能更新，比如在Photoshop里借助AI智能擴充圖片。

　　這些更新的意義在于，可以讓AI生成的圖片融入Adobe全家桶的工作流。

　　AI做圖的核心是提示詞(prompt)，不同的提示詞生成的圖片差異巨大，對用戶來說完全是個盲盒。即便每次念同樣的咒語，生成的圖片也可能也大相徑庭。

　　妙鴨相機這類應用本質上是將提示詞功能化，雖然犧牲了自定義的自由度，但大幅度降低了釋放咒語的門檻。但無論哪種方式，對于商業化用途都是無法接受的。

　　另一個問題是圖像的編輯。比如設計師用Dall-e生成了一張圖片，需要在Photoshop上編輯，還需要設計師把圖片矢量化——所謂矢量圖，指通過數學公式而非像素描述圖形，因此矢量圖可以無限放大而不會失真，讓設計師可以自由編輯。

　　這也是為什么Adobe會針對性的推出Firefly矢量模型，可以讓AI直接生成可編輯的矢量圖形。Adobe旗下的Illustrator也推出了文本生成矢量圖的功能測試。

　　這就意味著從圖像生成到編輯，用戶可以完全在Adobe全家桶里完成，遷移成本非常低。

　　因此，雖然大家都是AI生成圖片，但Midjourney、Dall-e等應用更多側重單純的生成，編輯能力極其有限，也無法與Adobe全家桶這類專業工具集成。

　　所以，Midjourney所替代的更多是Flickr和Shutterstock這類圖庫。在專業的商業化場景里，Adobe還是*的霸主。

　　事實上，Adobe的技術能力未必有多么出色。Firefly生成圖片在一些細節上與Midjourney等同行還有差距，其大模型的開發也仰仗了英偉達的技術扶貧。

　　但Adobe的核心能力在于：在AICG的技術浪潮出現之前，他們就已經是富可敵國的軟件公司了。

　　2、Adobe的核心資產

　　Adobe的核心業務分為兩塊：數字體驗和數字媒體。前者定位于企業的數字化營銷;后者則是由我們熟悉的Photoshop、Illustrator等軟件組成的全家桶，收入占比長期高達70%以上。

　　其中，數字媒體部分又由兩大拳頭產品組成：針對影像編輯和設計的Creative Cloud，在數字媒體業務中貢獻了80%的收入;另一個是以PDF文檔為核心的Document Cloud，針對文檔的管理等場景。

　　在這些業務場景里，Adobe的覆蓋面極廣。除了我們熟悉的Photoshop，還有針對UI設計的Indesign，針對照片編輯的Lightroom和用于矢量圖處理的Illustrator。

　　這個龐大的軟件版圖構筑起來的是Adobe在圖形設計這個細分市場*的霸主地位。2023年全球圖形設計軟件前5名中，有4家來自Adobe，加起來市場份額接近80%。*的競爭對手Sketch還只支持macOS平臺。

　　超高的市場份額構筑了Adobe的護城河：打動資本市場的并不是Adobe的技術能力有多么*，而是在圖形設計這個含金量巨大的細分市場，Adobe已經提前卡住了身位賺大錢了。

　　經過了大模型群魔亂舞的時期，產業界逐漸意識到，AI應用的落地才是更關鍵的問題。而諸如辦公、圖形設計這類“高價值的場景”，目前還是稀缺的。

　　OpenAI創始人Sam Altman曾表達過一個觀點[8]：未來的應用趨勢是大模型的功能嵌入更多APPs，而不是在 ChatGPT 上生長出更多插件，因為現實中大多數插件并沒有呈現出 PMF ( Product / Market Fit，產品市場匹配)。

　　也就是說，至少目前來看，AI落地更多在于改造現有的應用場景，而非創造新的場景。

　　按照這個論點，能夠在當下分一杯羹的公司，很可能在AIGC的熱潮出現前就已經大賺特賺了。Adobe就是其中之一。

　　2008年，Adobe開啟了自公司創辦*的一次改革：將按版本買斷制的軟件銷售模式轉變為按產品組合訂閱收費。

　　雖然這次轉型被冠以“SaaS云服務”之名，但核心還是把傳統的一次性購買變成定期繳稅。2014年一季度，Adobe訂閱收入首次超過買斷收入。

　　同時，Adobe主導了大量防御性收購。2009年，Adobe一口氣收購了Omniture、Efficient Frontier、ComScore等幾家定位在“營銷科技”的公司，建立了在創作設計之外的第二塊重要業務版圖。

　　2018年后，隨著Shopify迅速崛起，Adobe又開啟鈔能力，收購了Shopify的競爭對手Magento和Marketo，同時一點點減持Shopify的股份，完成了對電商、AI等領域的覆蓋。去年，Adobe再次慷慨解囊200億美元，拿下在線設計協作軟件Figma。

　　這樣做的好處在于，一旦市場上出現有威脅的友商，Adobe可以*時間收入囊中。同時，被收購的產品可以放進自己的訂閱服務產品組合，加強自家產品的競爭力，進一步搶占市場份額。

　　貢獻了20%收入的Experience Cloud，產品組合幾乎全是買來的。

　　得益于占比夸張的市場份額，Adobe事實上成為了設計創意行業的某種“標準”，這也難怪收購Figma會驚動美國反壟斷部門。

　　因此，Adobe的核心競爭力并非技術多么*，而是在“創意設計”這個高價值場景里，付費能力和付費意愿最強的客戶幾乎都被Adobe納入麾下了。

　　到了AIGC時代，Adobe打下來的江山就顯得更值錢了。

　　同樣的邏輯也適用于微軟，作為辦公軟件的全球龍頭，資本市場盯上的不是微軟的技術含量，而是每年給Microsoft 365按時交錢的勞動人民。

　　然而，即便是Adobe和微軟兩位帶頭大哥，也都面臨一個嚴峻的問題：算力的高成本。

　　3、All eyes on Adobe

　　當下群魔亂舞的大模型，都可以追溯到8位谷歌的計算機科學家在2017年發表的論文《Attention Is All You Need》。這篇論文公開了Transformer算法，隨之扣動了此輪AIGC熱潮的扳機。換句話說，Transformer是如今所有大模型的祖師爺。

　　簡單來說，Transformer主打一個大力出奇跡，通過對算力和數據近乎病態的消耗產生涌現。但代價則是高昂的成本，這也是為什么有人揶揄：Money Is All You Need。

　　伴隨大模型逐漸泛濫，落地應用遙遙無期，成本與收入之間的落差便成了迫在眉睫的問題。這也是紅杉資本那篇名為《AI's 200B$ Question(AI的兩千億美元問題)》的博文備受關注的原因。

　　紅杉給AI產業算了筆賬，根據當前AI企業的收入狀況，以及在GPU、云服務等成本上的投入，測算出整個產業起碼還得掙1250億美元才能回本。

　　計算方式或許有些粗糙，但表達的意思卻很清晰：如果找不到可持續的變現模式，AIGC的風可就要刮不動了。

　　風投公司Theory Ventures調查數據顯示，95%的AIGC公司年收入平均還不到500萬美元，一些估值達到數億美元的初創公司甚至還未有收入進賬。

　　今年5月，ChatGPT iOS版正式上線，定價20美元/月，但首月新增用戶人數還不到50000，付費用戶在活躍用戶中的占比僅僅1.6%。最近OpenAI又開始四處化緣，說明財務情況確實不甚樂觀。

　　按照The Information的報道，風頭正勁的網紅公司Midjourney，今年的收入也“只有”2億美元。雖然不算少，但離撐起AIGC的商業化坦途還有不小的距離。

　　在這個背景下，Adobe身上就籠罩了一層強烈的風向標意義。

　　Adobe幾乎擁有一個*的商業模型：統治地位的市場份額;龐大的付費用戶規模;超高的利潤率;以及與AIGC高度吻合的業務場景。如果這樣的公司在AI上都賺不到什么錢，無疑會在短期打擊產業界對AIGC的預期。

　　然而，從Firefly的付費方式上，還是可以窺見Adobe巨大的成本壓力。

　　簡單來說，Adobe給Firefly設計了一個復雜的定價方式：點數制收費。簡單來說，一個點數可用來生成一張圖片，用戶一個月可免費獲得25個點數，有更多需要則需要額外購買點數。用戶可以單一購買Firefly服務或CC全家桶，可以按月或按年付費，個人和企業享受的優惠也不相同。

　　防止用戶重度使用造成虧損，一旦有用戶使用了超過每月分配的積分，Adobe就會給服務減速。

　　Firefly收費標準

　　無論是看起來暗藏玄機的特殊收費方式，還是Adobe不把話說死的雞賊做法，都牽扯到AIGC成本的一個問題——規模效應差。

　　大部分互聯網產品成本構成中，很大一部分是包括云服務在內相對固定的運營成本，而這部分成本會隨著用戶規模的擴大越攤越薄。

　　但AIGC產品則不同，用戶每交互一次——比如和ChatGPT對話或用Firefly生成圖片，都會在云端運算一次，繼而產生對應的成本。用戶用得越多，成本越高。開發商只能通過軟件優化單次交互消耗的算力，但“用一次算一次”的拿貨成本無法改變。

　　再加上大部分AI應用都位于生產力場景，也很難像互聯網產品那樣先燒錢再賺錢——畢竟讓設計師一遍做圖一遍看廣告，多少有點行為藝術了。這也是為什么妙鴨相機的產品負責人會說[4]：在AIGC時代，如果不能*天就向用戶收費，就可能永遠收不到用戶的錢。

　　微軟的GitHub Copilot情況也好不到哪里去。這款主要幫助程序員敲代碼的應用，場景和功能和Adobe一樣明確，收費也不高，10美元/月或100美元/年，并且收費前就有150萬保底用戶規模，變現的未來非常光明。

　　然而現實是由于算力成本，平均每個用戶反而讓微軟倒虧20美元，重度用戶甚至能讓微軟每月倒貼80美元。依此推測，定價30美元的Microsoft 365 Copilot，搞不好虧的更多。

　　移動互聯網時代，大公司會想盡一切辦法讓用戶停留在自己的產品里。如今，大家卻巴不得用戶交完錢盡量省著點用。

　　時至今日，算力的稀缺似乎已經成了AIGC應用落地的巨大障礙——如果開一天空調要交500塊錢電費，那么無論空調有多少優點，大家還是愿意扇扇子。