第573章 探索C端的商业化路径,Kimi推出“高峰时段优先使用权”
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在人工智能技术飞速发展的今天,各类AI应用如雨后春笋般涌现,其中,Kimi作为一款AI生成式对话搜索引擎,凭借其独特的长文本定位,成功在资本市场拥有了自己的概念股板块。然而,任何一款产品的发展和壮大,都离不开商业模式的支撑,Kimi也不例外。近期,Kimi开始尝试探索C端的商业化路径,推出了“高峰时段优先使用权”的会员订阅服务,这一举动引发了业界的广泛关注。
首先,我们来看看Kimi的这一新尝试。Kimi在遇到高峰时段问题时,会弹出一个新的对话条:“急需Kimi?‘点击这里’给Kimi加油,高峰时期优先使用。”用户在点击链接后会弹出一个新的页面,上面是包含不同价格和对应时长的“打赏方案”。这些充值方案对应的打赏话术也比较有趣,相较普通产品更贴近用户生活,强调交互感。它写的是“送Kimi一朵花”、“给Kimi加鸡腿”,以及请喝咖啡、充充电、请吃顿饭和一起登月。除了“登月”,这些场景描述对应的消费与方案价格相匹配。
按照页面的描述,只要用户选择了充值,就能获得“高峰期优先使用权”。在对话页面下方的《Kimi支付协议》中,Kimi对“高峰时段优先使用权益”解释为,在高峰时段Kimi算力不足时,产品将在Kimi实际可调用的推理算力范围内,优先保障获得服务用户的推理算力。
这种探索方式从产品层面得到了投资人的认可。一名关注大模型领域的投资人表示,实际上在开源软件中“打赏”的方式很常见,在用户层面是一种友好试探,Kimi这个新动作的试水意义大于商业化实质。
然而,这种尝试也引发了一些疑问。首先,这种模式是否能够得到用户的认可?对于普通用户而言,产品体验是更能维系黏性和使用频率的切入口。在这一点上,行业不得不承认Kimi的产品团队有更新奇的用户视角,使其在现阶段达成百万日活量级。但是,如果用户不能明显感受到付费后的服务质量提升,那么他们是否愿意为此买单呢?
其次,这种模式是否能够带来行之有效的收入?目前,Kimi的测试范畴更小、更垂直。文心一言的付费版包含更长文本输出、图片生成高分辨率、一次生成多图等更明确的权益,并且涉及多模态能力。而Kimi现阶段的尝试还集中在高峰时段体验优化上,相较两者的价格,Kimi的定价在文心一言的六七成左右。因此,对于用户而言,如果不是Kimi的重度用户,的确还很难辨析“高峰时段体验优化”的价值与价格,也难怪Kimi现阶段必须要以小范围测试的方式试探用户的反应。
不过,无论如何,Kimi走出这一步对大模型应用而言都是一个有效尝试。在用户层面,它能找到自己更准确的付费人群,有针对性打磨下一步可持续的商业模式;对于行业和资本而言,在难以控制的烧钱力度下,它多少能为这片领域的商业化前路拨开一点云雾了。
总的来说,Kimi的这次尝试是对C端付费模式的一次积极探索,虽然还存在许多不确定性,但至少为我们提供了一个可能的方向。未来,我们期待看到更多类似的尝试,以推动AI应用的商业化步伐。
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首先,我们来看看Kimi的这一新尝试。Kimi在遇到高峰时段问题时,会弹出一个新的对话条:“急需Kimi?‘点击这里’给Kimi加油,高峰时期优先使用。”用户在点击链接后会弹出一个新的页面,上面是包含不同价格和对应时长的“打赏方案”。这些充值方案对应的打赏话术也比较有趣,相较普通产品更贴近用户生活,强调交互感。它写的是“送Kimi一朵花”、“给Kimi加鸡腿”,以及请喝咖啡、充充电、请吃顿饭和一起登月。除了“登月”,这些场景描述对应的消费与方案价格相匹配。
按照页面的描述,只要用户选择了充值,就能获得“高峰期优先使用权”。在对话页面下方的《Kimi支付协议》中,Kimi对“高峰时段优先使用权益”解释为,在高峰时段Kimi算力不足时,产品将在Kimi实际可调用的推理算力范围内,优先保障获得服务用户的推理算力。
这种探索方式从产品层面得到了投资人的认可。一名关注大模型领域的投资人表示,实际上在开源软件中“打赏”的方式很常见,在用户层面是一种友好试探,Kimi这个新动作的试水意义大于商业化实质。
然而,这种尝试也引发了一些疑问。首先,这种模式是否能够得到用户的认可?对于普通用户而言,产品体验是更能维系黏性和使用频率的切入口。在这一点上,行业不得不承认Kimi的产品团队有更新奇的用户视角,使其在现阶段达成百万日活量级。但是,如果用户不能明显感受到付费后的服务质量提升,那么他们是否愿意为此买单呢?
其次,这种模式是否能够带来行之有效的收入?目前,Kimi的测试范畴更小、更垂直。文心一言的付费版包含更长文本输出、图片生成高分辨率、一次生成多图等更明确的权益,并且涉及多模态能力。而Kimi现阶段的尝试还集中在高峰时段体验优化上,相较两者的价格,Kimi的定价在文心一言的六七成左右。因此,对于用户而言,如果不是Kimi的重度用户,的确还很难辨析“高峰时段体验优化”的价值与价格,也难怪Kimi现阶段必须要以小范围测试的方式试探用户的反应。
不过,无论如何,Kimi走出这一步对大模型应用而言都是一个有效尝试。在用户层面,它能找到自己更准确的付费人群,有针对性打磨下一步可持续的商业模式;对于行业和资本而言,在难以控制的烧钱力度下,它多少能为这片领域的商业化前路拨开一点云雾了。
总的来说,Kimi的这次尝试是对C端付费模式的一次积极探索,虽然还存在许多不确定性,但至少为我们提供了一个可能的方向。未来,我们期待看到更多类似的尝试,以推动AI应用的商业化步伐。
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