AI應用的最大贏家，爲什麼是Adobe？
今年10月，《時代》雜誌發佈“2023年最佳發明”。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，一度被認爲是“PS背後的神秘力量”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纔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。
那麼，大家到底在期待什麼？
Adobe做了什麼？
今年3月，Adobe公佈了其生成式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，之後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並不算強，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，其內容爲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爲達成交易，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於“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公佈了Firefly大模型的迭代款，同時公佈了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裡藉助AI智能擴充圖片。
這些更新的意義在於，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，對於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。
這也是爲什麼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。
這就意味着從圖像生成到編輯，用戶可以完全在Adobe全家桶裡完成，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裡，Adobe還是獨一無二的霸主。
事實上，Adobe的技術能力未必有多麼出色。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的核心能力在於：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。
Adobe的核心資產
Adobe的核心業務分爲兩塊：數字體驗和數字媒體。前者定位於企業的數字化營銷；後者則是由我們熟悉的Photoshop、Illustrator等軟件組成的全家桶，收入佔比長期高達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文檔爲核心的Document Cloud，針對文檔的管理等場景。
在這些業務場景裡，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和用於矢量圖處理的Illustrator。
這個龐大的軟件版圖構築起來的是Adobe在圖形設計這個細分市場絕對的霸主地位。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%。唯一的競爭對手Sketch還只支持macOS平臺。
超高的市場份額構築了Adobe的護城河：打動資本市場的並不是Adobe的技術能力有多麼領先，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。
經過了大模型羣魔亂舞的時期，產業界逐漸意識到，AI應用的落地纔是更關鍵的問題。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，因爲現實中大多數插件並沒有呈現出 PMF （ Product / Market Fit，產品市場匹配）。
也就是說，至少目前來看，AI落地更多在於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開啓了自公司創辦最大的一次改革：將按版本買斷制的軟件銷售模式轉變爲按產品組合訂閱收費。
雖然這次轉型被冠以“SaaS雲服務”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主導了大量防禦性收購。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年後，隨着Shopify迅速崛起，Adobe又開啓鈔能力，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。
這樣做的好處在於，一旦市場上出現有威脅的友商，Adobe可以第一時間收入囊中。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，進一步搶佔市場份額。
貢獻了20%收入的Experience Cloud，產品組合幾乎全是買來的。
得益於佔比誇張的市場份額，Adobe事實上成爲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的核心競爭力並非技術多麼領先，而是在“創意設計”這個高價值場景裡，付費能力和付費意願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。
同樣的邏輯也適用於微軟，作爲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。
All eyes on Adobe
當下羣魔亂舞的大模型，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，這也是爲什麼有人揶揄：Money Is All You Need。
伴隨大模型逐漸氾濫，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爲《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、雲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佔比僅僅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幾乎擁有一個完美的商業模型：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上都賺不到什麼錢，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設計了一個複雜的定價方式：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，很大一部分是包括雲服務在內相對固定的運營成本，而這部分成本會隨着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，都會在雲端運算一次，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應用都位於生產力場景，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，多少有點行爲藝術了。這也是爲什麼妙鴨相機的產品負責人會說[4]：在AIGC時代，如果不能第一天就向用戶收費，就可能永遠收不到用戶的錢。
微軟的GitHub Copilot情況也好不到哪裡去。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，並且收費前就有150萬保底用戶規模，變現的未來非常光明。
然而現實是由於算力成本，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裡。如今，大家卻巴不得用戶交完錢儘量省着點用。
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，那麼無論空調有多少優點，大家還是願意扇扇子。
參考資料
[1] THE BEST INVENTIONS OF 2023, TIMES
[2] AI will assist creative professionals, not replace them, venturebeat
[3] Adobe guidance spooks investors, but long-term outlook is strong, diginomica
[4] 對話“妙鴨”產品負責人：AIGC 的產品第一天不收錢，就可能收不到錢，極客公園
[5] How Adobe Became a Successful $95 Billion SaaS Company, product habbit blog
[6] Adobe雲化與AI化之路，國金證券
[7] Why Adobe Stock Is a Long-Term Winner in the AI Revolution, investorplace
[8] 被刪除的Sam Altman 談話紀要：Open AI 也缺 GPU，降低成本是首要目標，極客公園
編輯：李墨天
視覺設計：疏睿
責任編輯：李墨天