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当大科技公司耗资数十亿美元让我们相信人工智能将改变一切时，一群初创企业却发现了一个令人不快的事实：消费者为改善过去所付出的代价远远高于对未来的想象。
MyHeritage 在 2023 年第三季度创造了 5500 万美元的收入，同比增长 12%。主要驱动力是什么？深度怀旧（Deep Nostalgia），这是一款能将家庭老照片制作成动画的工具。同期，OpenAI 为开发 GPT-4 耗资 7 亿美元，其商业模式仍不明朗。
这并非个案。它是人工智能市场根本性战略转型的标志：人工怀旧的经济价值超过了激进创新。
情感价值经济学
根据摩多智能公司（Mordor Intelligence）的研究，"人工智能记忆服务 "的市场价值已达 28 亿美元，并将在 2028 年前以每年 34% 的速度增长。但是，数字只能说明问题的一半。
真正的革命在于单位经济学。
FaceApp 的 ARPU（每用户平均收入）为 12.99 美元，6 个月后的留存率为 78%。相比之下，大多数 B2C 人工智能应用程序的 ARPU 都很难超过 3 美元，留存率为 40%。
为什么会有差别？
情感计算的价格弹性与生产力工具截然不同。用户愿意为能激活记忆和怀旧神经回路的内容支付溢价，而拒绝订阅 "理性 "工具。
IBM 的研究表明，怀旧内容的参与度是 "前瞻性 "内容的2.3 倍。这不是情绪，而是神经科学：怀旧比新奇更有效地激活多巴胺能奖励系统。
最低限度可行的过去战略
怀旧的公司开发出了一种独特的战略方法：他们不是探索新的使用案例，而是完善已有使用案例的情感体验。
Prisma Labs（Lensa AI）就是一个很好的例子。它没有在功能上与 Midjourney 竞争，而是专注于特定的工作流程：将自拍变成 "魔法头像"。结果：2022 年实现收入 1 亿美元，利润率高达 60%。
该战略是有意限制的：
- 不试图解决新问题
- 它无法让市场了解尚未开发的可能性
- 关注已有的愿望（改善照片、重温记忆）
这与硅谷的 "10 倍创新 "理念截然相反。它是1x 的情感，10x 的执行。
舒适区竞争护城河
这里出现了一个最有趣的战略悖论：怀旧比创新造成了更强的竞争壁垒。
一旦用户对应用增强的记忆存储进行了情感投资，转换成本就会变成心理成本，而不仅仅是经济成本。微软的研究记录了这些 "依恋效应 "是如何比任何技术平台都更有力地锁定用户的。
ReminiAI非常清楚这一点：每张增强照片都会成为用户数字身份的一部分。这不仅是客户维系，更是身份整合。
价值创造陷阱
但这其中隐藏着一个结构性问题。自然》杂志的研究表明，怀旧人工智能在零和市场中运作：它并不创造新价值，而是重新分配现有价值。
当 MyHeritage 为您祖父的照片制作动画时，您支付的不是新创意的费用。您所支付的是利用卓越技术重新处理现有创意的费用。
这就相当于艺术品修复的数字化：一个有利可图的市场，但却不会产生新的作品。
其战略意义微妙而关键：
- 市场规模上限：市场受到现有怀旧内容数量的限制
- 商品化风险：技术一旦完善，就不可能实现差异化
- 创新债务：突破性研发投资减少造成长期脆弱性
人工稀缺的商业模式
最有趣的见解与时机市场有关。怀旧公司正在利用一个独特的时间窗口：我们是第一代拥有大量数字档案但质量过时的人。
有上世纪 90 年代至 2000 年代的照片，但已模糊不清。熟悉的视频存在，但闪烁不定。这是 "增强 "服务的完美风暴。
Topaz Labs（人工智能照片增强技术）将其出色地货币化：通过销售增强老照片效果的软件，实现了 5000 万美元的年收入。利润率高达 80%，因为核心算法现在是商品，但执行是专业化的。
20 年后，当一切都已经是 8K HDR 时，这个市场就会消失。各家公司都知道这一点，因此都在积极地趁机收割。
人工智能作为一种情感奢侈品服务
这些公司真正的商业创新并非技术创新：而是将人工智能从实用工具转变为奢侈品。
没有人需要将1950 年代的照片制作成动画。但每个人看到后都会想要。原本不存在的需求被创造出了一个市场。
HereAfter AI销售模拟与已故亲人对话的聊天机器人。价格：99 美元设置费 + 9.99 美元/月。客户群：50K+付费用户。
这不是革命性的技术（GPT 对对话进行了微调），而是革命性的定位：从 "聊天人工智能 "到 "数字永生"。
对工业的战略影响
这种向人工怀旧的转变正在重新定义整个人工智能的竞争格局：
大科技公司方面
- 谷歌推出 "谷歌照片魔力橡皮擦"（删除照片中的元素）
- Meta 大力投资于 "现实化身"，而不是前瞻性的元宇宙
- 苹果正在开发 "记忆电影 "人工智能，以重新处理旧内容
对于初创企业
- 2023 年用于 "人工智能创意工具 "的资金将减少 23
- 对 "人工智能记忆/怀旧 "的资助增加了 156%。
- 从 "创造新事物 "向 "改进旧事物 "转变
竞争倒退的风险
但是，业界低估了系统性风险。
如果人人都为怀旧而优化，谁还会投资于真正的创新？ArXiv 的研究表明，根据怀旧偏好训练的推荐系统 "会在随后的周期中放大保守偏差"。
在行业范围内，这意味着
- 对基础研究的激励减少
- 从长期项目到短期项目的人才流失
- 突破性创新能力逐渐削弱
我们有可能正在优化人工智能，以获得有利可图但有限的局部最大值，而牺牲了未来的全局最大值。
对人工智能公司的战略建议
对于那些已经进入怀旧市场的人来说：
- 在市场饱和之前实现多样化（时间：3-5 年）
- 投资数据护城河（对特定历史档案的独占性）
- 培养可用于未来应用的技能
供考虑参赛的人员参考：
- 专注于未得到服务的利基市场（企业怀旧、体育纪念品）
- 以最近实现数字化的地区为目标
- 不在功能上竞争，而在具体工作流程上竞争
给所有人
- 在 "舒适收入"（怀旧）和 "增长赌注"（创新）之间平衡投资组合
- 监测市场饱和信号
- 为后怀旧时代制定过渡战略
结论：怀旧的未来
人工智能怀旧并非过眼云烟。它是一个永恒的类别，揭示了数字时代情感经济价值的深刻真相。
但是，如果企业只是一味地顺应潮流，而不进行进一步的创新，那就是在玩时间游戏。真正的竞争优势将属于那些既能将舒适货币化，又不丧失创造未来能力的公司。
战略问题不在于是否投资人工智能怀旧，而在于如何在不影响长期创新管道的情况下进行投资。
因为 20 年后，当我们榨干了所有的怀旧情绪后，我们仍然希望公司能够给我们带来惊喜。
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