위챗 + 딥서치: 2C 앱의 전환점

저자: Botkin, 출처: Consensus Crusher

아침에 일어나 눈을 뜨자마자 이렇게 큰 것을 보게 되니 흥분됩니다. 아침에 일어났을 때는 이미 한국 시간으로 새벽 1시였지만, 여러 업계 친구들과 함께 제품의 비하인드 스토리에 대해 이야기를 나누었습니다.

이 제품이 왜 중요한지 이야기해 보세요.

우선, 제품에 대한 시행착오 비용이 훨씬 낮고 대규모로 시행착오를 시작할 수 있다는 사실입니다.

• 우리는 이전에 공급망에서 텐센트가 100~20만 대의 H20 주문을 추가한 것을 보았고, 이제 우리는 딥시크의 위챗 버전을 확실한 사용처로 보고 있습니다.

• 각 H20은 500명의 딥시크 정식 버전 사용자가 동시에 사용할 수 있으며, 이는 100~20만 장의 H20이 동시에 온라인 사용자 5천만~1억 명을 지원할 수 있다는 것을 의미합니다(독자들께서 많은 논란을 일으키고 있으니 댓글과 내일 기사 댓글에 내일 기사 답변)는 기본적으로 위챗의 첫 번째 딥시크 사용자 배치의 용량을 충족하고 ChatGPT의 동시 온라인 사용자를 초과합니다.

• 현재 H20의 비용은 10,000달러 미만으로, 100,000~200,000개의 카드를 거의 20억 달러로 가정하면 15,000달러의 클러스터에 해당하며, AWS의 최신 감가상각 정의 수정에 따라 GPU는 5년 동안 사용할 수 있고 연평균 감가상각 비용은 4억 달러입니다. 연평균 감가상각 비용은 40억 달러입니다.

• 4억 달러는 올해 텐센트 비일반회계기준(NonGAAP) 이익의 1%에 해당하는 금액으로, 이익의 1%를 지출해야 할 만큼 큰 일이고, 그 전에 OpenAI와 동등한 모델을 사용하려면 5~10% 를 지출해야 하는 셈이죠. 딥시크는 시행착오를 겪을 수 있는 비용이지만, GPT4o는 O1/O3는 말할 것도 없고 중국 회사로서는 감당할 수 없는 비용입니다.

• 4억 달러의 시행착오 비용, 7년 전 온라인화할 때보다 마이크로비전의 운영 시행착오 비용은 더 낮았고(당시 저는 마이크로비전의 초기 직원이었습니다), 7년 전 텐센트의 수익은 지금의 30%에 불과했습니다, Deepseek. 는 이 거대 기업이 시행착오를 충분히 감내할 수 있을 정도로 비용을 낮췄고, 본업에 영향을 미치지 않을 정도로 비용을 낮췄습니다.

이것이 아마도 이전이 아닌 지금이, 5-10배 더 저렴한 gpt4o+o1을 제공하는 것과 같은 이유일 것입니다 ...... strong>

Tencent가 현재 인풋에 대해 어떻게 생각하고 있는지에 대한 기사는 Tencent의 총국에서 칭찬한 과거 기사에서 확인할 수 있습니다

Tencent: 더 이상 FOMO 효율성은 없습니다.

이 외에도 텐센트는 이미 지식 기반(IMA)과 마케팅 시나리오에 딥시크를 사용하기 시작했고, 국내 이커머스 기업들도 딥시크를 통해 직원을 최적화하기 시작했다고 오늘 친구에게 들은 적이 있습니다. 여기에는 고객 서비스 자동화, 불량 리뷰 관리, 카피라이팅 최적화, 롱테일 용어 등이 포함되며, 국내 이커머스 판매자를 지원하는 ERP 회사들이 이러한 기능을 제품화하기 시작했습니다.

몇 가지 사용 사례 살펴보기:

제본스는 "인공지능의 거대 내러티브의 논리 검증하기" 문서에서 논의되었습니다. 역설:

• "하지만 2B 시나리오에서는 고객의 지불 능력이 본질적으로 더 크고 더 나은 모델이 더 많은 사용으로 이어지는 경우입니다. 가격의 탄력성이 제한될 수 있습니다. 예를 들어, 현재 일반적인 고객 할인이 2~3%인 Salesforce 에이전트포스 제품의 경우, 비용 절감 모델로는 고객이 1회의 할인을 통해 더 많은 양을 사용하도록 유도하기 어렵습니다. 그러나 모델의 개선 능력은 볼륨 사용을 개선 할뿐만 아니라 더 높은 ASP를 가져올 수 있습니다."

• "그러나 대부분의 2C 시나리오에서 저렴한 가격은 시행 착오를 줄이고 더 많은 고객에게 도달 할 수 있음을 의미합니다. 비용을 줄이고 더 많은 고객에게 도달할 수 있으므로 전혀 문제가 되지 않습니다."

AI의 그랜드 내러티브의 검증 논리

그래서 2C는 극적인 비용 절감 끝에 2B보다 훨씬 나은 제본스 패러독스의 기회를 놓쳤습니다.

제품 수준에서 어떤 큰 변화가 있을지에 대해 더 자세히 이야기해 보겠습니다.

첫 번째는 WeChat의 딥시크 버전이 딥시크 자체보다 훨씬 더 잘 작동할 것이라는 점입니다:

• 테스트 중인 사람들은 이미 공개 게시물을 실시간으로 검색할 수 있습니다.

• 국내 2C 생태계에 익숙한 WeChat 공개 번호와 샤오홍슈 콘텐츠는 기본적으로 독립된 폐쇄형 루프이며, WeChat 공개 번호 콘텐츠는 샤오홍슈 콘텐츠의 수십 배에 달해 자연스럽게 공개 검색의 품질보다 훨씬 높습니다.

• 물론 아직 베타 버전이며 개선할 기회가 있습니다.

PC 시나리오에서 WeChat의 딥시크 버전은 브라우저 시나리오로 자연스럽게 확장될 수 있습니다:

• 브라우저가 Agen을 호스팅하기 가장 쉽고, 최신 오퍼레이터 시나리오를 포함한 모든 최신 오퍼레이터 시나리오가 브라우저에 적용될 예정이기 때문에 ChatGPT와 Beanbag의 다음 단계는 브라우저일 가능성이 높습니다t. , 검색과 브라우징 뒤에 숨어 있는 DeepResearch 역시 사용자가 인지하지 못했을 뿐입니다.

• 이제 PC의 위챗 검색 브라우저는 매우 높은 빈도를 보이고 있으며 위챗 자체는 대화 상자가 제품의 가장 직접적인 대표자이며, 위챗 버전 Deepseek + AI CoT Agent는 상호 작용 인터페이스의 미래가 매우 단순화 될 것입니다, 나중에 브라우저나 운영체제가 창이 될 수도 있습니다.

• 여기가 가장 큰 프런트엔드 트래픽 배출구인 핵심 배포 비트입니다.

모바일 시나리오에서 위챗의 기질에 따르면 매우 공격적이지 않을 것이며, 강 건너의 돌, 기술 및 장면을 더 성숙하게 느끼고 너무 늦지 않았습니다, 어떤 형태와 어떤 경험을 할 것인지 명확하게 느껴보십시오 상호 작용을 할 수 있습니다.

일부 시나리오를 먼저 수행할 수 있습니다:

• 예를 들면 상담원이 업무를 도와주는 경우입니다. 이 보고서와 상호 작용하여 개인 지식창고로 확장할 수 있도록 도와줍니다.

• 예를 들어, 그룹 운영 및 관리를 할 수 있으며, 내부의 엔터프라이즈 WeChat에 추가하여 현재 많은 전자상거래 운영이 이루어지고 있는 전자상거래 현장의 엔터프라이즈 WeChat + 비디오 수에 완벽합니다.

• 그리고 예를 들어 새해 전야 장면을 지나서 한 명씩 인사를 보내면 다른 사람들의 채팅 대화에 따라 AI가 관계, 가장 가까운 친구를 태그하여 내 톤에 따라 진심으로 축복하는 것으로 다시 작성할 수 있습니까?

우리가 더 원하는 일반 사용자 그룹 채팅 에이전트 또는 개인 비서의 경우 WeChat의 매우 높은 규정 준수 요구 사항에 따라 확률은 그렇게 빠르지 않고 그렇게 긴급하지 않을 것입니다.

Long의 비전에서 WeChat 에이전트는 효율성을 높이는 도구일 뿐만 아니라 콘텐츠 생태계와 도구 생태계를 구축하여 모두가 창의성, 효율성 및 서비스를 제공할 수 있도록 하는 그리퍼인 것 같습니다.

이것이 바로 WeChat이 하고자 하는 일입니다.