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第一家濒临倒闭的AI绘画创业公司出现了,创始人:根本赚不到钱

是大模型跑不起了,还是风口不够吹上天?

2022 年的 AIGC 创业,可以说是冰火两重天。

有人融了 1.01 亿美元,两年时间就打造了一家独角兽公司,估值近 10 亿美元。

有人创立公司仅四个月,就已经预感到了「倒闭」的危险。

就在前几天,一家提供免费 AI 生成图库的创业公司 Stock AI,发布了一封 CEO 致用户的公开信。


其中包含几个关键信息:

  • 首先,Stock AI 免费图库将要关闭;
  • 其次,用户的订阅会被取消,按照剩余的订阅时长退款;
  • 最后,在 2023 年 1 月 15 日之前,用户仍可访问账户、发票、购买和收藏夹。

站在 AIGC 的风口上,未必就会受到资本和市场的青睐。看起来,Stock AI 不得不整顿自身业务,重新思考出发的方向了。

创立于 2022,结束于 2022

在关闭业务平台的消息传开之后,很多人才关注到,这是一家成立仅四个月的创业公司。

2022 年 9 月,StockAI 发布了开通官方账号之后的第一条推特:「StockAI 是一个由 AI 驱动的库存照片库和生成器,准确找到您需要的图像。如果它不存在,我们会立即为您创建。」


但 StockAI 创始人 Danny Postma 坦承:「像 Stock AI 这样以 AI 为动力的创业公司是成本高昂的。目前的付费用户群无法覆盖这些成本费用,所以我们不得不做出改变。」

现有的平台会在 2023 年 1 月停止运营,不过,StockAI 会在 2023 年的第一季度推出全新的平台。

谈到新平台会有什么样的改变,Danny Postma 透露,主要是从用户生成内容转向由平台策划的 AI 生成内容。一方面,取消为用户生成新的 AI 图片的功能;另一方面,在更新许可证后,所有的内容均提供免费下载。

AIGC 浪潮下的行业探索

2022 年是 AIGC 市场爆发的一年,AIGC 被《Science》评为 2022 年度十大科学突破之一。无论学界还是业界都掀起了一波 AI 生成内容的浪潮,多家创业公司顺势成立。

目前,AI 生成的内容主要包括图像、文本、音频等等,其中 AI 生成图像是最热门的研究方向之一。从 DALL・E 2 到 Stable Diffusion,这一年也爆火了多个从文本生成图像模型。2022 年 8 月,一幅名为《太空歌剧院》的 AI 生成画作引起高度关注。在讨论艺术版权的同时,人们也看到了「AI 绘画」的市场前景,入局这一赛道的公司越来越多。

美国科罗拉多州艺术博览会上取得数字艺术类冠军的画作《太空歌剧院》,由文本到图像生成模型 Midjourney 生成。

早在 2020 年,一家名为 Stability AI 的公司就成立了,2022 年该公司宣布拿到 1.01 亿美元的融资,成为新晋独角兽,估值高达 10 亿美元。这家公司被称为 Stable Diffusion 背后的公司,因为其为能在消费级 GPU 上快速生成高质量图像的 Stable Diffusion 内容生成模型提供了算力支持。尽管 Stable Diffusion 的版权问题曾引起争议,但 Stability AI 仍被视为 AI 绘画赛道的佼佼者。

除了 Stability AI 这样的新晋独角兽和 OpenAI 等科技巨头,还有很多小型初创公司蓄势待发。金融数据平台 Wind 的数据显示,2022 年 11 月之前,与「AIGC」有关的概念甚少在上市公司的投资者问答中出现,而 11 月之后,AIGC 就突然成为投资者问答的关键词。这预示着国内 AIGC 市场也将集中涌现一批 AI 绘画公司。

除了生成图像,AI 也在提高文本、音频等数字化信息内容的生成效率。例如在文本生成方向,既有 ChatGPT 这样的强大模型问世,也有 Jasper AI 这样高度应用化的写作工具。

此外,扩散模型作为 AIGC 背后的核心技术之一,也为其他领域带来了新的可能。例如 2022 年 12 月华盛顿大学 David Baker 团队发布了 RF diffusion 模型,将扩散模型创新地融入蛋白质设计中。这类与基础科学结合的思路为 AIGC 领域打开了新格局。

毫无疑问,AIGC 正在掀起一场关于内容生产方式的产业变革。

如何跑通商业模式

Stable Diffusion 是一款功能强大、免费且开源的文本到图像生成器。据说 Satble Diffusion 最初训练时用了 4000 台 A100 显卡,这种「财力」显然不是一般的创业公司能够拥有的。

曾几何时,OpenAI 也拥有巨额的研发投入,同时秉承着「自由开放」的创立初衷。但后来 OpenAI 被微软以 10 亿美元收购,这让很多开源的工具变成了付费产品,包括 DALL・E 2。人们普遍认为,OpenAI 不再「Open」,而是成为了一家以盈利为目标的企业。

但 Stable Diffusion 不仅完全开放了图片版权,甚至开放了源代码,并允许用户免费使用该工具,允许后继的创业者们使用开源框架构建起更加开放而生猛的内容大生态。正因此,很多创业公司都是基于开源的 Stable Diffusion 打造产品。

即使如此,AIGC 创业公司的商业模式仍然有待观察。

像 Stability AI 和 Stock AI,都会让用户在使用「AI 图片编辑功能」的时候按需付费。DreamStudio 是 Stability AI 面向消费者的产品,目前注册用户已经超过 100 万。此外,Stability AI 还在进一步探索商业模式,包括在研发用 AI 做短视频和动画片。相比之下,Stock AI 应该没有如此规模的用户群体,也没有如此雄厚的资金实力。

与此同时,这类以「AIGC」为主业的公司还会面临道德伦理争议 —— 举例来说,Stable Diffusion 让生成暴力和色情图像变得更容易,而且内容中往往包含大量真人特征。版权方面的争议给 Stable Diffusion 招来了诸多批评,人们抱怨它们在盗窃艺术家的创作成果。

2023 年,AIGC 创业公司又将走向何方呢?

参考链接:
https://twitter.com/_StockAI/status/1607950854879084544
https://www.jiemian.com/article/8506275.html
产业AIGC
相关数据
生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

文本生成技术

文本生成是生成文本的任务,其目的是使人类书写文本难以区分。

文本到图像生成技术

文本到图像生成是从文本描述或标题生成图像的任务。

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