Tencent, Alibaba и ByteDance конкурируют на рынке магазинов навыков ИИ

Skill становится одним из самых популярных ключевых слов в области ИИ.

Skill можно понимать как «руководство по эксплуатации» для AI Agent. Это структурированный файл инструкций, в котором четко прописано, какие инструменты вызывать, как принимать решения в различных ситуациях и по каким критериям формировать итоговый результат. Agent, прочитав этот файл, выполняет задачу по заранее заданному сценарию.

Например, опытный менеджер продукта может инкапсулировать весь свой процесс создания документации с требованиями к продукту в виде навыка (Skill); любой агент, установивший его, сможет генерировать стандартизированный документ с требованиями по той же схеме.

С увеличением количества навыков появились платформы для их распространения. Первыми, выполнявшими эту роль, были такие сообщества разработчиков, как GitHub и ClawHub, где загрузка, поиск и скачивание навыков осуществлялись внутри технических сообществ.

Крупные компании также быстро присоединяются. В марте этого года Tencent, Alibaba и ByteDance запустили магазины навыков на своих платформах агентов. В последующие два месяца к ним присоединились Zhipu, Meituan и Xiaohongshu. Крупные интернет-компании, компании, разрабатывающие крупные языковые модели, лидеры локального сервиса и даже контент-платформы борются за этот входной узел.

Суть битвы за магазин навыков — это позиционирование на входе в трафик в эпоху ИИ; кто контролирует распределение, тот контролирует пользователей.

Но кроме ByteDance, которая попробовала платную версию навыков, на остальных платформах представлены только бесплатные версии. Почему все спешат занять «магазин», который не приносит прибыли?

Кто участвует? Почему стоит успеть купить в Skill Store?

Прежде чем ответить на этот вопрос, посмотрите на уже работающую модель.

В эпоху мобильного интернета App Store от Apple зарабатывает не только за счет 30%-ной комиссии с загрузок, но и в первую очередь благодаря тому, что разработчики создают приложения для экосистемы iOS, а пользователи остаются в этой экосистеме, чтобы использовать эти приложения, и продолжают тратить внутри нее: покупая iCloud, подписываясь на Apple Music и совершая внутриприложенные платежи. Право на распространение — это вход, а доходы приходят от потребления в экосистеме.

Skill-магазин борется за одну и ту же логику. Пользователи привыкли получать Skill в определённом месте и продолжают потреблять услуги в этой же экосистеме. Разница в том, что эта логика уже подтверждена в эпоху мобильного интернета, тогда как Skill-магазин всё ещё находится на стадии «рисования пирогов». Поняв это, можно лучше понять разные подходы трёх типов участников.

Первая категория — крупные интернет-компании, привлекающие трафик через магазин Skill и зарабатывающие в экосистеме.

Алибаба встроила в свой помощник JVS Claw Agent рынок навыков «Сяо Бао», позволяя пользователям одним нажатием синхронизировать выбранные навыки с инструментом. Сам рынок навыков бесплатен, но использование навыков потребляет вычислительные ресурсы, которые являются источником дохода облачного бизнеса Алибабы.

Байтданс преследует два параллельных направления. Сервис Find Skill, запущенный Volcano Engine, ориентирован на корпоративных клиентов и интегрирует навыки из нескольких источников, таких как ClawHub и GitHub. Магазин навыков, встроенный в Kozu, предназначен для обычных разработчиков, снижая барьеры для создания и использования навыков, а также поддерживает продажу навыков. Цель — завоевать сообщество разработчиков и стимулировать потребление облачных услуг и вычислительных мощностей через навыки.

Стратегия Tencent немного отличается. SkillHub по сути является локализованной копией зарубежного ClawHub, выполняющей функции привлечения трафика и локальной адаптации. Однако настоящим козырем Tencent является экосистема мини-программ WeChat. Опираясь на зрелые цепочки сервисов, накопленные в миллионах мини-программ, Tencent может упаковывать различные оффлайн- и онлайн-услуги в стандартизированные Skill. Если этот путь будет успешным, бизнес-модель будет аналогична мини-программам: доход будет генерироваться за счет комиссий с транзакций и рекламных поступлений.

Meituan использует экосистему Skill для поддержки основного бизнеса. В апреле он запустил xia345, позиционируя его как навигатор экосистемы AI-агентов, включающий более 20 агентов и более 7000 Skill. В мае последовало публичное тестирование AI-сообщества Miyou, в котором зарегистрировано более 3000 агентов и более 40 000 Skill. От навигации к сообществу: пользователи видят обзоры в «Miyou», а затем скачивают и используют их в «xia345». Сам по себе Skill не приносит прибыли, но он увеличивает время пребывания пользователей в экосистеме Meituan, создавая больше возможностей для конверсии в ключевых бизнесах, таких как доставка еды и услуги на месте.

Второй тип — компании, работающие с крупными моделями, которые удерживают пользователей с помощью магазина навыков и зарабатывают на вызовах моделей.

В апреле ZhiPu запустила площадку AgentMore Skills на своей платформе Auto Claw, объединив три модуля: официально отобранные, Skill Hub и открытый сообщество, с поддержкой установки одним щелчком без использования токенов.

Луна в тени действовала раньше — в феврале она запустила Kimi Claw, позволяя пользователям одним кликом развернуть Open Claw и настроить библиотеку навыков, после чего пользователи могут напрямую устанавливать и вызывать различные навыки в браузере.

Компаниям, занимающимся большими моделями, логично заниматься распространением навыков. Сама модель является основой для выполнения навыков, а создание магазина навыков способствует постоянному использованию собственной большой модели и удерживает пользователей на своей платформе.

Инженер-агент何宇 из компании, разрабатывающей крупные модели, отметил, что собственные навыки лучше адаптированы к их базовой модели и обеспечивают более качественный опыт использования. По сути, навыки — это «приманка», а объем запросов к модели — это «рыба».

Третий тип — это контент-платформы, которые рассматривают Skill как новую категорию контента и зарабатывают на трафике и рекламе.

Платформа Xiaohongshu недавно запустила Red Skill, которая пока находится в закрытом тестировании. Пользователи могут прикреплять ссылки на Skill под своими постами; при нажатии на них копируется команда установки. В отличие от традиционной модели распространения Skill, предполагающей поиск и настройку, Xiaohongshu использует подход рекомендаций контента, превращая Skill в форму контента, которую можно просматривать и рекомендовать. Xiaohongshu зарабатывает не на самих Skill, а на трафике и рекламных доходах, генерируемых этим контентом.

Логика трех типов игроков одинакова: магазин Skill сам по себе не приносит прибыль, но является входной точкой для привлечения и удержания пользователей. Основной доход генерируется за пределами Skill.

Однако это предположение верно только в том случае, если разработчики и пользователи действительно готовы его использовать.

Независимый блогер Синсэнь Нань отметил, что магазины навыков, встроенные в продукты крупных компаний, могут быть менее привлекательны, чем кажется. Они скорее являются вспомогательной функцией внутри продукта, имеют слабую видимость и не являются приоритетным направлением для крупных компаний. В то же время естественная способность контент-платформ к распространению делает их более конкурентоспособными на этапе распространения навыков.

То есть магазин уже построен, но его привлекательность еще недостаточна.

Самый прямой способ определить, выгодно ли вести бизнес в Skill Store, — это посмотреть, приносит ли он прибыль.

Сейчас только кнопки Byte поддерживают торговлю навыками, и создатели могут устанавливать собственные цены на свои навыки. На других платформах навыки почти всегда распространяются бесплатно. Настоящей «торговлей» можно считать лишь то, что люди на Xianyu используют информационный дисбаланс, собирая и перепродавая открытые навыки.

Навык «Магазин» пока что является лишь метафорой. В чем проблема?

Первое препятствие заключается в том, что навыки сложно оценить.

App Store существует благодаря целостной системе оценок: четко определенные функции, стабильный опыт использования, а также рейтинги и отзывы пользователей. Еще важнее то, что один и тот же приложение работает одинаково для любого пользователя.

Skill как раз и не хватает такой определенности. При смене модели или контекста результаты, генерируемые Skill, могут сильно отличаться. Сянь Сэньнань сообщил «AIX Finance», что производительность различных продуктов Agent различается, а возможности используемых моделей тоже неодинаковы; один и тот же Skill может давать непредсказуемые результаты на разных продуктах и моделях. Даже при использовании одного и того же продукта и одной и той же модели из-за случайности самой ИИ выходные данные могут не совпадать.

Хе Ю добавил еще одну точку зрения: большинство универсальных навыков, ориентированных на обычных пользователей, предполагают открытый вывод и не имеют единого стандартного ответа; в отрасли также отсутствуют единые критерии оценки эффективности. Качественные навыки невозможно эффективно идентифицировать, и стоимость отбора для пользователей чрезвычайно высока.

При нестабильной эффективности невозможно построить систему оценки. Без системы оценки у пользователей нет оснований для оплаты.

Вторым препятствием является неясность затрат.

Для выполнения одной и той же задачи расход токенов различными навыками может отличаться в несколько раз, но пользователь не может узнать это до установки. Невозможно сравнить, какой из двух навыков с одинаковой функциональностью более «экономичен» по токенам.

Хе Ю привел пример: он ранее использовал на одной платформе две длинные статьи для описания навыков, обрабатывая один и тот же документ и давая одинаковые команды, но объем использованных токенов сильно различался, и эта разница совершенно не была видна при выборе навыка. Пользователь заплатил за навык, но должен дополнительно нести неопределенную стоимость потребления токенов — как это учитывать?

Третьим препятствием являются риски безопасности.

В этом году уже были случаи отравления навыков (Skill poisoning): вредоносные навыки загружались, имитируя названия популярных навыков, чтобы красть данные пользователей. Хотя платформы постепенно внедряют механизмы проверки, это также повысило барьеры для разработчиков при загрузке навыков.

Сань Сэньнань столкнулся с ограничениями при загрузке Skill на Xiaohongshu: платформа разрешает загружать только файлы Markdown и TSD, сложные Skill невозможно загрузить полностью, в итоге пришлось снизить их до простого Prompt. Баланс между безопасностью и опытом разработчика пока не найден.

Последним препятствием является отсутствие стандартизированных протоколов.

Разные разработчики описывают одну и ту же задачу по-разному, что приводит к недопониманию моделью и неоднородным результатам выполнения. Хэ Юй отметил, что неоднозначность в описаниях делает реальный опыт использования Skill трудно предсказуемым, и «удобство» становится мистикой.

Кроме того, из-за отсутствия стандартизированных границ прав доступа идея «разработать один раз, распространять на нескольких платформах» не может быть реализована.

Эти четыре препятствия на самом деле указывают на одну и ту же причину: Skill по своей сути является персонализированным рабочим процессом, который естественным образом сопротивляется стандартизации. А предпосылкой коммерциализации как раз является стандартизация.

Таким образом, текущий магазин навыков больше похож на витрину: товары выставлены, но пользователи не знают, что выбрать, и даже если выберут, не уверены, насколько это будет эффективно. До настоящего «трафика» еще далеко.

Сначала переведите взгляд с платформы на разработчиков.

Независимый разработчик Чэнь Сюй ранее загрузил платный навык на Кози. В день одобрения шесть человек уже оплатили его, и рекомендация на главной странице обеспечила постоянную видимость. Однако это продлилось недолго: вскоре он обнаружил, что больше не имеет шансов попасть в рекомендации на главной странице — пользователи должны были искать его вручную, а рекламная рассылка трафика была невозможна. Возможности экспозиции на главной странице полностью контролировались платформой и были крайне случайными.

Это по крайней мере говорит о двух вещах: во-первых, существует реальный спрос на оплату навыков; во-вторых, на существующих платформах возможности разработчиков по распространению крайне ограничены.

Так может ли Skill Store стать следующим App Store? На данный момент существует два препятствия.

С одной стороны, нет единой системы оценки навыков. Чэнь Сюй отметил, что при выборе навыков он обычно ориентируется на количество звёзд на GitHub, поскольку они прошли реальную проверку пользователями, однако популярные рейтинги на отечественных платформах отличаются от зарубежных, и показатели могут быть искажены. Отсутствие межплатформенной и стандартизированной системы оценки заставляет пользователей выбирать наугад.

С другой стороны, навыки обладают сильной индивидуальной характеристикой. Сугишима Нан говорит, что эффективность большинства универсальных навыков на рынке ограничена. По-настоящему полезные навыки должны быть тесно адаптированы к личному рабочему процессу, многократно настраиваться в реальной работе и вырабатывать собственную методологию. Например, даже два навыка, оба называемых «помощником по написанию текстов», могут совершенно по-разному адаптироваться к рабочим процессам и генерировать совершенно разные стили результатов.

Если система оценки не будет создана, магазин навыков останется лишь на уровне витрины.

Но с другой стороны, навык по сути является новой формой товара. Раньше пользователи платили за «определенность»: нужна функция — скачивали приложение. Сейчас они покупают «возможность», способность создавать и набор повторно используемых методологий.

Хе Ю разделил сценарии с платной базой на два типа: во-первых, обязательные рабочие сценарии, такие как проверка договоров и генерация отчетов о данных, где компании проявляют высокую готовность платить; во-вторых, инструменты для личного использования, такие как оптимизация резюме для поиска работы и написание документов для поступления за границу, где коэффициент конверсии в оплату относительно высок.

Проблема в том, кто сможет превратить это пространство в настоящий бизнес?

У трех типов участников есть свои преимущества, но также есть и свои недостатки.

Крупные интернет-компании ближе всего к сценариям использования, но для них магазин навыков — лишь дополнительная функция, и они не вкладывают в него основные ресурсы. Компании, занимающиеся крупными моделями, имеют естественное преимущество в адаптации моделей, но их экосистема уступает экосистемам крупных компаний; магазин навыков здесь — это лишь дополнительная услуга, и их основная цель — чтобы пользователи постоянно обращались к моделям. Платформы для распространения контента обладают наибольшей способностью к распространению: на этапе, когда еще нет стандартизированной системы оценки навыков, пользователи выбирают навыки на основе рекомендаций блогеров и демонстраций использования — именно это является сильной стороной контентных платформ, однако они наиболее удалены от технологической экосистемы.

Нестабильность, персонализированные характеристики и безопасностные риски Skill делают этот бизнес намного сложнее, чем кажется на первый взгляд. Пока ни одна компания не смогла сделать процесс «покупки Skill» таким же естественным, как «покупка приложения».

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «AIX Finance», автор: команда AIX Finance