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高考放榜，接着就是报志愿的问题。与往年不同的时，短视频的兴起和AI的广泛应用，让志愿填报这个场景的竞争变得极为激烈。有人直接用AI尝试志愿填报，而各个大模型厂商，都已经在虎视眈眈。

前几天高考放榜，很多朋友都在忙着给孩子或者亲戚家孩子报志愿，高考志愿咨询也火得一塌糊涂，张雪峰的志愿咨询产品也卖出了天价。

今年高考前夕，网红张雪峰旗下的“峰学蔚来”APP上的咨询产品被一抢而空，有人测算光销售额就超过2亿。

天眼查APP显示，峰学蔚来属苏州峰学蔚来教育科技有限公司，于2001年成立。

成立三年，2亿多的销售收入对张雪峰而言来说可能是不错的业绩，但对于营收动辄千亿的互联网巨头，这点钱还真的就是“洒洒水”。

有意思的是，这几年，在AI志愿填报这个赛道也出现了百度阿里字节等巨头的身影。AI填报高考志愿，似乎成了巨头们眼中的“新蓝海”。

巨头扎堆的领域，不一定是很赚钱的领域，但一定是很有战略价值的领域。

为啥巨头们会不约而同盯上AI志愿填报？为什么AI搜索+大模型会是下个大厂们的必争之地？背后的原因，可能更值得去深思。

一、AI志愿填报，到底靠不靠谱

互联网世界有两层信息，第一层是能够用搜索引擎查询到的信息，比如明天天气怎么样，航班有没有晚点。第二层信息则是需要通过对第一层信息分析得出的，被加工过的信息。

过去的互联网，大多数时候是在生产第一层的信息，有小部分第二层信息。AI时代，产生的信息更多的是被“大模型加工”过的信息。

但目前来看，AI加工过的信息价值并没有想象中高。

拿志愿填报这事儿来说，现在的AI填报志愿最大的价值，其实是在于帮你整理第一层的信息，比如，各大院校以及专业分数线，根据统计数据预测录取参考等，本质上代替用户做了很多数据整理的工作。

这其实也是大模型最擅长的事情：做大量的数据分析、逻辑分析。

张雪峰的课为什么卖得好，是因为他提供的是志愿报考的第二层信息。比如，某个学校专业强不强好不好就业，就业之后工作环境怎么样？性格适合不适合？这些深层次的信息才是有价值的。

目前来看，市面上的AI志愿填报还做不到这么深入，这也就导致了从产品本身的角度看，AI志愿填报，本质上还是个数据筛选工具。

可以说，从纯工具的角度看，AI志愿填报产品靠谱，但从用户决策角度看，又是不太靠谱的，因为大模型还不能像张雪峰一样，真正帮家长去做决策。

经济学讲价值决定价格。既然不能做决策，那么AI填报志愿的付费价格自然要比志愿咨询低很多。所以，从商业的角度来看，虽然张雪峰很挣钱，但AI志愿填报的产品却不一定挣钱。

不过，AI志愿填报产品也有优势，就是覆盖用户的规模理论上可以无限大。只要是平台数据库足够全，数据更新及时，也会有一部分人群付费，只是，这个付费很难形成复购。

要知道，好的生意要么是高价格低频次，要么是高频次低价格，AI填报志愿付费单价不如咨询，又几乎很难产生复购，所以并不算是一个好生意。

实际上，从需求的第一性原理的角度看，志愿填报其实是个伪需求。

在决策逻辑上，高考是人生大事，决策本质上还是要依赖人：作为家长，不可能把自己孩子未来寄托在一次AI填报志愿上，所以本质上，还是综合各方渠道信息，然后自己来决策。

所以，付费填报志愿，本质上就是花钱图个安心。

虽然志愿填报是个伪需求，但这背后藏着的是考生家长们的“真需求”：未来职业规划。

考生家长要的是一份院校、专业名单吗？并不是。AI志愿这个事儿，本质上是需求和产品错位，虽然填报的规则和形式在变，但填出一张志愿表并不难，难的是把后续的职业规划跟志愿填报结合起来。

所以，填报志愿只是解题的第一步，重点在于结合每个家庭的环境条件、考生的分数、兴趣爱好等给出职业规划。

张雪峰能做到这些，所以他的课程产品能卖2亿，但显然，现阶段的大模型不能，即便是百度、阿里等大厂的大模型产品也做不到。

既然如此，为何大厂还要不断投入资源来做这件事儿？答案可能在于大模型技术本身。

二、百度、阿里抢占互联网商品、服务新阵地

百度阿里躬身入局AI志愿，其实核心目的不在于跟张雪峰们抢生意。

自从AI大模型搜索火了之后，行业掀起两股热潮。

一个是各家都开始推自家的大模型APP和AI搜索，比如百度推出文心一言，阿里推出夸克AI搜索，腾讯是腾讯元宝。各家推出APP的目的很直接，构建自己的大模型流量池，抢占先机。

另一个是，在不同的场景上，各家都希望把自家大模型和具体的应用联系在一起。比如阿里把钉钉接入大模型，字节也把飞书融入大模型能力。

百度方面，除了推出AI搜索产品之外，最近发布文心大模型4.0 Turbo，更是升级代码能力以及理解、逻辑、生成、记忆等方面的全面AI能力，并把这些能力开放给B端。

这两大热潮背后，头部的互联网巨头其实都努力实现一个目标：用大模型来放大自身的流量池，并且希望巩固自身在旧时代的入口地位。

那么巨头抢入口，跟AI志愿填报有什么关系？

其实是有关系的，互联网江湖认为，如今巨头们卖AI志愿，似乎证明AI搜索+大模型的产品形态上，大规模的用户付费是可行的。

AI志愿填报这个事儿，用户的付费动力是很强的，不管是跟AI志愿，还是AI辅助填报，背后的深层逻辑是，在AI搜索+大模型这个产品形态上，有了非订阅的大规模的用户付费行为。

这意味着什么呢？

意味着在一些刚需场景上，人们可能会为大模型能力上的产品和服务付费，而不是为大模型本身的功能付费。

大家知道，互联网最早的商业模式是卖软件，卖软件本质上是为互联网的产品本身付费。后来人们发现不仅可以卖软件，也可以卖广告，可以直接卖货，甚至卖服务，于是就有了现在的互联网商业。

如果用一句话总结那就是：高度发达的互联网商业，其实是以用户在互联网上对产品、服务付费为基础的。

大模型会不会也是这样？

目前没有准确答案，但几乎可以确定的是，短视频+直播带货的增量，已经渐渐地走到了周期末端，移动互联网商业时代的最后一波红利尾声渐近，巨头们迫切需要一个新的增量领域来撬动业绩增长。

所以，即便是大模型产品还不够完善，即便是在落地场景上有诸多局限，我们也可以看到百度也好、阿里也好、字节也好大家都在不断做新尝试。

目前来看，这个尝试其实也能获得收益。高盛就曾作出判断，百度的人工智能解决方案，会给百度带来30亿至60亿元人民币的增量。

虽然相比巨头们的营收体量这点增量显得不够规模化，但在最近文心大模型4.0 Turbo版本发布会上，百度提到了一个数据，百度2019年3月推出文心大模型1.0，目前，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数5亿。

三年多的时间，3亿的用户体量，这个数据似乎已经说明，以大模型为核心的AI产品，正在快速形成自己的流量池。

怎么样能快速起量，把以自家大模型产品为核心的流量池搭起来，其实也是大厂们一直都在思考的问题。

如果能在未来的三年内，大厂们能够以大模型为核心搭建起来一个流量池，那么也就很容易地复制自身过去的成功，把更多的商品和服务放在这么一个新阵地。到那时候，新流量带动新增长，AI大模型的商业化也许就有了另一番光景。

三、胜负手或许不在产品本身，而在于产品化的能力

对于互联网大厂来说，大模型冲击之下，其实大家也都面临着一个转型窗口期：

即，以商品、服务为承载，以移动互联网为中心的营收、利润结构，要逐渐转型到以AGI为中心的营收、利润结构。

前者为代表的商业模式是短视频、直播带货，而后者才是未来的增量所在。

要做到这一点，并不容易。

自从AI大模型爆火之后，我也一直在想，也许总有一天就像靠搜索引擎挣钱的时代会结束那样，靠短视频流量挣钱的时代也有一天会结束。到那时，能够占领用户刚需的下个产品是什么？是AI搜索？还是大模型APP？

互联网江湖认为，大模型可能最终会成为下一个“刚需”能力，但不一定是某个大模型产品。

无论之前AI在B端落地，还是如今的大模型，AI真正有价值的本质上都是一种“嵌入式”的能力。还记不记得苹果手机发布会？虽然没有大篇幅讲大模型，但产品细节之处，其实都有大模型的影子。

所以，对于用户来说，真正好用的不一定是某个专门的“大模型APP”，其实反倒是嵌在某个产品里的大模型能力。

对于大厂们来说，这一点其实反而是更容易去做到的。

一方面，大厂本来就有成熟的应用产品和应用场景，而且用户的体量足够大，如何把AI大模型能力更好地融合自家的产品，或许对于公司转型以AGI为中心的营收、利润结构，更有意义。

从这个意义上讲，百度持续打磨AI+搜索，阿里把大模型融入钉钉，字节打造大模型+飞书，都有类似的考虑。

另一方面，对于大厂来说，其实有足够的资源来持续迭代这样的能力。

本质上，“大模型产品力”是需要不断迭代升级的，是需要通过大量的数据训练去支撑的，这也是巨头们自身得天独厚的优势。

说得产品，其实不得不提的社交巨无霸微信。

大模型这么火，让我真正好奇的是腾讯微信会何时入局？怎样入局？

目前来看，百度和阿里字节都在快速抢占用户，虽然各自的侧重不同，但动作很快。反观微信似乎没有透露出更多关于大模型能力的规划。

微信这个产品很特殊，也很有潜力。短视频时代，抖音、快手迅速崛起，而微信视频号却晚了一步，AI大模型领域不能再错失机遇。

实际上，大模型能够在微信里应用的场景很多。

比如，搜索对微信来说也很重要。微信内容、服务生态很庞大，已经不仅仅是一个社交APP，背后藏着巨量的内容和服务。

大模型+搜索的价值，在于从这些巨量的内容和服务中，高效地把有价值部分筛选出来。

以前最早做这个工作的是订阅号，后来则是小程序，今天是视频号，所以现在的视频号一直在强调直播带货，视频号的GMV也一直在涨。

未来，大模型会不会成为另一个视频号、小程序？到那时，品牌商家以及内容创作又会有怎样的新机会？

值得好好期待一下。

作者：志刚，微信公众号：互联网江湖（ID：VIPIT1）。

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