這篇文章適合AI新創負責人、產品經理閱讀。(一個AI CTO的辛酸血淚史
相信在過去的幾個月，每個台灣人都已經被ChatGPT洗版，也開始在生活中使用ChatGPT。我身邊很多新創朋友也開始思考「如何用ChatGPT打造一個AI產品？」。為甚麼會有這個疑問，其實很簡單：
因為ChatGPT把一個過去需要「AI團隊＋幾百萬筆資料＋數個月時間」才打造出來的AI模型，變成一個只需要5行code就可以使用的API，而且在好幾個領域都比現有模型表現更好。
當工具、技術、產業發生劇烈變化的時候，的確就是新創公司的機會。
這篇文章會包含三個部分
1. GPT產業實例
2. GPT帶給創業者
3. 如何正確利用GPT的打造AI產品
提醒：後文將都以GPT來代稱包含所有GPT跟ChatGPT的名詞一、GPT產業實例
因為上述理由，過去一年國際上就出現了大量的GPT相關新創
- Jasper.ai：利用GPT模型協助用戶用更短的時間寫出長文章，去年年底獲得125M美元的A輪融資。
- You.com：提供了GPT為核心的聊天搜索功能，基本上如果一直進不了Bing的ChatGPT waitlist可以來玩玩看，去年獲得25M美元的A輪融資。
- Copy.ai：提供自動文案生成的公司，使用了GPT模型，可以生成各種文案，例如廣告文案、社交媒體文章等。2021年獲得11M美元的A輪融資
- Mem.ai：利用GPT的文意理解能力，給予用戶智能化的筆記管理、搜索功能。2022年獲得20M美元的A輪融資。
還有很多，像是：Speak（AI英語家教）, Harvey.ai（AI法律顧問）, cursor.so（AI程式IDE）, …等我就不一一列出，包含我自己的公司Tera Thinker也積極推出跟GPT相關的解題、家教功能。
同一時間，許多已經有大量用戶的企業也推出各種跟GPT相關的功能。
- Microsoft推出Bing+ChatGPT
- Notion推出Notion AI
- Miro推出Miro AI
- Github原本就有的Github Copilot
- Zapier推出了可以讓Alexa更聰明的ChatGPT整合工具
在這波浪潮下，好像不趕快跟著做一個GPT的產品就跟不上潮流XD。
二、GPT帶給創業者的致命陷阱
openAI提供的GPT API，把打造AI產品的成本從數百萬降低至近乎沒有，看似是一個給創業者的天賜良機，但是實際上卻包含著一個致命的陷阱。
打造一個新創，在學生時期大家講的都是「找到需求、找到需求、找到需求」，自己新創打拼幾年後發現，不只要找到需求，還要確定市場願意為這個需求付足夠多的錢，也就是Product/Market Fit，同時再加上如何避免其他對手競爭，或是如何競爭，也就是常講的「護城河Moat」。而護城河正式GPT帶給創業者的致命陷阱，
讓我們來先想一下，我們是如何「使用」GPT模型的：
不外乎就是工程師給定一個「prompt」，然後輸入到「適當的GPT模型」，得到GPT的回覆，並對回覆進行某種程度的「加工」，最後再決定如何讓用戶「使用」這個回覆。
上述步驟其實包含4個元素：
- Prompt Engineering：如何給出一個好的Prompt，讓GPT能夠看得懂、給出理想的回答。（專欄下一篇文章會講解）
- Response Engineering：如何對GPT的回覆進行加工，讓用戶可以接受、喜歡。（專欄下下篇文章會講解）
- Model Engineering：怎麼挑選or微調（finetune）GPT模型。（專欄下下下篇文章會講解）
- Feature Engineering：GPT的回覆需要以怎麼樣的形式讓用戶使用，是一個chatbot還是auto-complete還是甚麼辦法？
理解了我們一般如何使用GPT模型之後就會發現，這4個步驟中，除了微調（finetune）模型，都幾乎無法提供給新創公司護城河，如果一個大公司看到你的產品很好，大概都可以用不到一個月的時間「仿造」出一個一模一樣的產品，且因為大家都是用openAI的GPT模型，所以大公司跟你的效果會完全一致。
這就是GPT帶給創業者的致命陷阱，如果只是單純使用openAI的GPT API來打造一個AI產品，你完全不具備任何護城河。
因此如果你只是打算藉由GPT API帶給你的方便性來打造產品，而沒有任何護城河的規劃，那不如不要做。
三、如何正確找到適合利用GPT的AI產品方向
那照我的邏輯，新創就完全不應該碰GPT嗎？
並不是，反之我認為GPT的確是新創的一個大機會，但是必須在設計產品時，不只考慮GPT帶給你的好處，也要思考如何在GPT之外，建造一個足夠深的護城河。
這又分成3個重要的步驟（應該也是每個成功新創都執行的步驟）：
第一、找到一個隱藏的藍湖（錯位創新）
藍湖這個詞引用至清華大學簡禎富教授的藍湖策略一書，藍湖指的是那些不容易被大公司看上的小市場，錯開大公司的戰場，來偷偷成長。
每個大公司都會看上那些超級大市場，像是量化行銷、廣告推薦、自動文案創作、客服機器人、智慧製造...等，這些是每個人都看的到的超級大規模的AI產業，在這種產業中，你很快就要面對大公司的競爭，因此難以讓你發展出足夠深的護城河。
因此一個正確的策略應該是找一個市場不明顯或是不夠大的產業，先偷偷發展，發展到你難以被打敗，再去慢慢擴張。但這也不代表甚麼爛產業都可以，最好還是找那種未來具備成長潛力的小產業。
第二、培養自己的護城河
護城河的定義有很多，不過核心就是讓對手越難跟你競爭就是越好的護城河，像是Apple的iPhone，因為品牌力量，現在年輕人幾乎形成不用iPhone就脫節的認知，這就是一個很強的護城河。
在一兩年前，Appworks的創辦人Jamie（林之晨）曾經在Appworks的內部演講詳細梳理過護城河的概念，我依據其中內容整理幾個我認為開發GPT based服務
以GPT而言，下列這幾個護城河你可以考慮：
- Brand（品牌）：Grammarly就具備一定（可能並不強）的品牌效應，即便現在用ChatGPT一樣可以做文法糾正、梳理通順，但是還是有很多人（尤其學術工作者）是「習慣使用Grammarly，也願意推薦別人使用Grammarly」，當你能深耕到變成一個領域的代言人，就有一個足夠強的護城河。
- Network Effect（網絡效應）：網絡效應的定義是當越多人使用一個產品，這個產品就越好用，這也是近幾年工具型產品常常用來營運護城河的方式。像是Notion會讓使用者開發、分享自己的筆記模板，而海量的模板就讓用戶很難脫離Notion，當你想要把自己的筆記從Notion移植到Google Docs時就會有各種困難，Figma也是如此，利用Figma Community來建立使用者互相製造模板的網絡效應。打造GPT產品時，也可以思考這個產品是否能夠以其他形式累積網絡效應。
- Vertical Integration（垂直整合能力）：垂直整合能力指的是在產業的上下游中你具備一定的優勢，像是你可以接收到大量且快速的需求，你具備供應鏈的談判能力。利用GPT的服務，快速整合上游供應鏈跟下游需求，其他企業要進場也很難。
第三、速度（Speed）很重要
如果想要進場以GPT為基礎的AI產品這個賽局，速度很有可能會是未來2~3年的關鍵，誰可以最快速迭帶出一個具有足夠商業價值的GPT產品能夠獲得6個月到1年的先發優勢，來塑造自己的護城河。
同時對於後發者，也要盡量快速打造出能夠提供相同價值的產品，才足以入局，不然幾乎每個領域都可以預期到只要有一個新創驗證了商業可能性，馬上就海量的新創、巨頭投入相同領域。
最後來談談，既然GPT帶來這麼大的問題，為甚麼還要用GPT？
- GPT是目前可取得最強大的AI模型，自己訓練的模型很多都表現得不如GPT。如果是做跟文字相關的應用，都一定要考慮整合GPT進入自己的服務。
- 服務結合GPT具備一定的Acquisition（獲客）能力，因為ChatGPT帶來的衝擊，現在是大部分人、企業開始超大量嘗試各種AI服務的元年，因此只要服務中有加入GPT的服務，就具備天然的廣告、獲客能力。
- GPT可能也是近一兩年最大的投資熱點，對於新創也變成一個可以吸引投資的吸引力。
- 別人都在用GPT，在很多領域，擬真的對話機器人遲早會變成必備的feature。
總結：
1. GPT乍看是一個新創的好機會，其實需要仔細思考很多問題，尤其嚴重的是GPT不帶給你任何護城河，所以如果想僅僅使用GPT就創立一個成功的新創，幾乎不可能
2. 新創打造GPT產品有三個重要步驟：1. 找到屬於你的藍湖 2. 建立護城河 3. 速度
3. GPT雖然可能會讓你掉入陷阱，但是也還是有很多好處。
如果你有興趣，我接下來我以比較工程的角度，討論Prompt Engineer（如何給GPT資訊）、Response Engineer（如何處理GPT返回的資訊）及、Model Engineer（如何Finetune、Select GPT模型），三篇還在規劃中。
也可以給我拍手我會更加緊寫文，同時我現在也是開放任何演講、家教邀約，我常接的包含學校演講、企業內訊、求職家教...等，有興趣可以寄信聯繫axk51013@gmail.com
