消費者如何看待付費與免費的AI服務和工具 根據 A16Z 分析報導，自ChatGPT問世以來，它迅速成為生成型AI領域的焦點。在短短9個月內，它以驚人的速度吸引了1億的活躍用戶，預示著一個AI新時代的到來。然而，市場上還有其他哪些AI工具？老牌企業和新進公司又分別站在何處？讓我們深入探索生成型AI的現狀和未來趨勢。 自ChatGPT推出已有9個月，且在7個月內成為最快達到1億月活躍用戶的消費者應用，開啟了生成型AI的新時代。 但除了ChatGPT，消費者如何與生成型AI（GenAI）產品互動？哪些類別是老牌公司主導的，而哪裡又有新公司崛起？誰可能是下一個“大贏家”？ 為了回答這些問題，我們查看了SimilarWeb於2023年6月的流量數據，對月訪問量最高的50大GenAI網站產品進行排名。我們還分析了這些產品隨著時間的增長，以及增長來自何處。 我們依賴網頁流量而非應用流量來“確定”公司上榜資格，因為到目前為止，大多數消費者GenAI產品首先是網站形式（下面還有更多相關信息！）。對於上榜且擁有移動應用的公司，我們加入了那些流量，該數據來自2023年6月的Sensor Tower，以確定他們的排名。因此，此排名可作為識別和理解類別趨勢的工具，而不是所有消費者AI平台的詳盡排名。 前6個主要觀察 大多數領先的產品都是從“零開始”圍繞generative AI建立的。 目前，ChatGPT擁有巨大的領先優勢… LLM助手（如ChatGPT）是擁有領先地位，但輔助工具和創意工具正在崛起。 早期的 “勝利者” 已經浮現，但大多數產品類別還未定論。 頂尖產品的收購完全基於消費者願意支付意願！ 移動應用仍在作為一個GenAI平台崛起。 其中，特別提到在過去的5年中，許多消費者應用一直陷入了一場收購遊戲中。沒有平台的轉變（例如，從互聯網→移動裝置），很難為新產品帶來興奮感。收購成本也在上升，這意味著大多數消費者公司都必須擔心如生命週期價值和客戶獲取成本等指標。 生成型AI（GenAI）改變了這一遊戲。此列表上的大多數公司都沒有付費行銷（至少，SimilarWeb能夠歸因的那些）。通過X、Reddit、Discord和電子郵件，以及口碑和推薦成長，有大量的免費流量“可用”。 這些GenAI產品的底部四分之一僅有2%的流量來自付費來
在我和工程團隊的共事歷程中，我注意到初級工程師經常遇到的問題。這些問題，無論在面對簡單或複雜的挑戰時，都能體現出來。歸納起來會有常見以下幾個面向。 簡單的問題 發現許多初級工程師在面臨簡單或複雜的問題時，常有可能會遇到困難，時常會有一種繞圈圈的氛圍， 常見問題分別有， 問題本質 首先是對於問題本質上並沒有釐清完成的目標，以及問題本身是要解決什麼樣的商業問題，客戶問題，導致於因為總總原因，做了 scope 過大，或者，花了過多時間進行 over design 的問題發生。 過度依賴套件 發現在新手開發中，會發現為了解決單一問題，卻引用了一大包的 libary 或者引用了不適合此問題的套件。在求解的過程中，容易導致要解決套件的問題，而忘記了要解決的問題是什麼。 複雜的問題 我們在面對複雜的問題時，經常會因為缺乏策略與經驗而感到困惑，反而在處理看似簡單的問題時，卻可能因為過度依賴套件或缺乏組合技巧，而陷入泥淖。不論是複雜或是簡單的問題，我們都需要找到更有效的解決方式。 不論是經常過度依賴套件求解，又或者複雜的問題不知道如何拆解。因此導致新手可能會感到無所適從，不知道如何運用組合技巧。因此，他們往往在處理看似簡單的問題時，容易陷入困境，導致專案的時程延宕。 特別是各自工程師都有開發壓力時，身為新手開發者就更難與資深開發者進行討論，從中汲取前輩的經驗，轉化成自身的價值發生。 解決的方向 上述的問題，自己再開發的時候也或多或少會發生，當然在新入門者更是容易深陷其中，不知如何自拔。 除了參與社群，從傾聽到互動的過程中，從前輩的經驗進行思考及內化的過程。 在 AI Generated 時代，我們可以透過 LLM 透過適當的思考方式和問答過程，逐步的逼近答案，也許是一條可以進行的道路。 這裡，會以透過內部訓練的經驗，提出如何以 ChatGPT 這樣的工具為例，提升對於新手工程師的幫助。 透過 ChatGPT，我們可以解決許多類似的問題。例如，我們可以透過 ChatGPT 建立一個問答系統，進行問題分析，或是請 ChatGPT 提出最適合的工具和方法來解決問題，尤其是那些可以透過使用基礎 function 就能處理的簡單問題。這不僅能讓我們避免過度依賴套件，更能發掘並利用基礎工具的能力。 工商時間 7/3 (週