Tencent, Alibaba ve ByteDance, Yapay Zeka Beceri Mağazası Pazarında Yarışıyor

Skill, AI alanında en popüler anahtar kelimelerden biri haline geliyor.

Beceriler, AI Agent için bir "işlem kılavuzu" olarak anlaşılabilir. Bu, hangi araçların çağrılacağı, hangi durumlarda nasıl karar verileceği ve sonuçların hangi standartlara göre üretileceği açıkça belirtilen yapılandırılmış bir talimat dosyasıdır. Agent, bu dosyayı okuyarak önceden tanımlanmış yollarla görevleri yerine getirir.

Bir örnek vermek gerekirse, deneyimli bir ürün yöneticisi, ürün gereksinim belgesi yazma süreçlerini bir Beceri olarak paketleyebilir; herhangi birinin Ajanı bunu yüklediğinde, aynı çerçevede standart bir gereksinim belgesi oluşturabilir.

Becerilerin sayısı arttıkça, bunların dağıtımı için platformlar ortaya çıktı. Bu rolü üstlenen ilk platformlar, GitHub, ClawHub gibi geliştirici topluluklarıydı; becerilerin yüklenmesi, aranması ve indirilmesi tümüyle teknik topluluklar içinde gerçekleşiyordu.

Büyük şirketler de hızla takip ediyor. Bu yıl Mart'ta Tencent, Alibaba ve ByteDance, kendi Agent platformlarında Skill mağazalarını sundu. Bundan sonraki iki ayda Zhipu, Meituan ve Xiaohongshu sırayla piyasaya girdi. İnternet büyük şirketleri, büyük model şirketleri, yerel yaşam devleri ve hatta içerik platformları bu girişi ele geçirmek için mücadele ediyor.

Beceri mağazası mücadelesinin özü, AI çağındaki trafik giriş noktalarının belirlenmesidir; kim dağıtım hakkını elde ederse, kullanıcıları da elde eder.

Ancak ByteDance'ın Skill ücretli sürümünü denemesi dışında, diğer tüm platformlarda ücretsiz sürümler yer alıyor. Kazanç sağlamayan bir “dükkan” neden herkes tarafından rekabet ediliyor?

Kim devrede? Neden Skill Mağazası'na el atmalısınız?

Bu soruyu yanıtlamadan önce, zaten çalışır hale getirilmiş bir modeli inceleyin.

Mobile internet çağında, Apple'ın App Store'u sadece %30'luk indirim ücretiyle değil, geliştiricilerin iOS ekosistemine girmek için uygulama geliştirmesi, kullanıcıların bu uygulamaları kullanmak için iOS ekosisteminde kalması ve böylece ekosistem içinde sürekli olarak iCloud satın alması, Apple Music aboneliği yapması ve uygulama içi ödeme yapmasıyla daha da değer kazanır. Dağıtım hakkı giriş noktasıdır, ancak gelir kaynağı ekosistemdeki tüketimdir.

Beceri Mağazası aynı mantık üzerinde rekabet ediyor. Kullanıcılar becerileri nereden ediniyorsa, o ekosistemde hizmetleri tüketmeye devam ediyor. Fark, mobil internet çağında bu mantığın zaten doğrulandığı, ancak Beceri Mağazası'nın hâlâ “kâğıt üzerinde” aşamasında olması. Bunun anlaşılmasından sonra, üç farklı katılımcının farklı stratejilerine bakalım.

İlk kategori, Skill mağazası üzerinden trafik çekerek ekosistemde kazanç elde eden büyük internet şirketleridir.

Ali, JVS Claw Agent yardımcı programına “Shao Xiao Bao” Skill pazarını entegre etti; kullanıcıların seçtiği Skill’ler, bir tıklama ile araca senkronize edilebilir. Skill pazarı kendisi ücretli değildir, ancak kullanıcıların Skill’leri çağırması hesaplama gücü tüketir; bu hesaplama gücü, Ali’nin bulut işi geliridir.

ByteDance, iki yol paralel olarak ilerliyor. Volcano Engine'in sunduğu Find Skill, şirket müşterileri için ClawHub, GitHub ve diğer birçok kaynaktan Skill'leri entegre ediyor; Koushi'nin barındırdığı Skill mağazası, normal geliştiriciler için yaratma ve kullanım engellerini düşürüyor ve Skill satışı da destekliyor. Hedef, geliştirici topluluğunu kazanmak ve Skill'lerle bulut hizmetlerini ve hesaplama gücü tüketimini tetiklemek.

Tencent'in stratejisi biraz farklı. SkillHub, temelde yurt dışındaki ClawHub'un yerelleştirilmiş bir aynasıdır ve trafik çekme ve yerelleştirme işlevlerini üstlenir. Ancak Tencent'in gerçek kozu, milyonlarca小程序 ile birikmiş olgun hizmet zincirine dayalı WeChat小程序 ekosistemidir. Bu yol izlense, her türlü çevrimiçi ve çevrimdışı hizmet, standartlaştırılmış Skill'lere dönüştürülebilir. Bu yol başarıyla izlendiyse, iş modeli小程序 benzeri olur ve gelir kaynağı işlem komisyonları ve reklam gelirleri olur.

Meituan ise Skill ekosistemini ana işine geri besliyor. Nisan ayında, AI Agent ekosistemi navigasyonu olarak xia345’i piyasaya sürdü ve 20’den fazla Agent ile 7.000’den fazla Skill’i içeriyor. Hemen ardından Mayıs ayında AI topluluğu Miyou’yu kamuya açtı, burada 3.000’den fazla Agent ve toplamda 40.000’den fazla Skill yer alıyor. Navigasyondan topluluğa, kullanıcılar “Miyou”da paylaşımları görüyor ve “xia345” üzerinden indirip kullanıyor. Skill’ler doğrudan gelir sağlamıyor, ancak kullanıcıların Meituan ekosisteminde kalma süresini uzatıyor ve mağaza ziyaretleri, yemek teslimatı gibi temel işler için daha fazla dönüşüm fırsatı yaratıyor.

İkinci kategori, kullanıcıları Skill mağazasıyla tutan ve model çağrısıyla gelir elde eden büyük modeller şirketleridir.

ZhiPu, Nisan ayında kendi Agent platformu Auto Claw'da AgentMore Beceriler Meydanı'nı sundu, resmi seçkiler, Skill Hub ve açık kaynak topluluğu olmak üzere üç modülü entegre ederek tek tıkla Token gerektirmeden kurulum imkanı sağladı.

Ayın Karanlık Yüzü daha erken harekete geçti, Şubat'ta Kimi Claw'u piyasaya sürdü, kullanıcılar web sitesinden bir tıkla Open Claw'u dağıtabildi ve beceri kütüphanesini yapılandırabildi, kullanıcılar doğrudan tarayıcılarında çeşitli Becerileri yükleyebilir ve çağırabilir.

Büyük modelleri geliştiren şirketlerin beceri dağıtımını yapması en doğal gibi görünüyor. Model, becerilerin çalışması için temel teşkil ediyor; bir beceri mağazası geliştirmek, kendi büyük modellerinin sürekli kullanımını teşvik eder ve kullanıcıları kendi alanlarında tutar.

Büyük model şirketinin Agent mühendisi He Yu, kendi geliştirdiği Beceri'nin kendi alt yapı modeliyle daha iyi uyum sağladığını ve daha iyi bir kullanım deneyimi sunduğunu belirtti. Temelde, Beceri "kazık", model kullanım miktarı ise "balık"tır.

Üçüncü kategori, Beceri'yi yeni bir içerik türü olarak kullanan içerik platformudur ve trafik ile reklam geliri kazanır.

Xiaohongshu, yakın zamanda Red Skill'i tanıttı ve şu anda kapalı beta aşamasında. Kullanıcılar, gönderilerin altına Skill bağlantıları ekleyebiliyor ve tıkladıklarında kurulum komutlarını kopyalayabiliyorlar. Geleneksel Skill dağıtımında arama ve yapılandırma zinciri kullanılırken, Xiaohongshu içerik önerisi modelini izliyor ve Skill'i taranabilir ve önerilebilir bir içerik biçimi haline getiriyor. Xiaohongshu, Skill'den değil, bu içeriklerin getirdiği trafiğden ve reklam gelirlerinden kazanç elde ediyor.

Üç kategori oyuncunun mantığı aynıdır: Skill mağazası kendisi kar sağlamaz, ancak kullanıcı kazanma ve tutma girişimidir. Gerçek gelir, Skill'in dışındadır.

Ancak bu yargı, geliştiricilerin ve kullanıcıların gerçekten kullanmak istemeleri koşuluyla geçerlidir.

Bağımsız geliştirici Şan Sen, büyük şirketlerin ürünlerine gömülmüş Skill mağazalarının gerçek çekiciliğinin beklentiler kadar yüksek olmayabileceğini belirtti. Bunlar, ürünün içindeki bir yan fonksiyon gibi görünüyor, fark edilirlikleri düşük ve büyük şirketlerin ana odak noktası değil. İçerik platformlarının doğal yayılma kapasitesi, Skill dağıtımında daha fazla rekabet avantajına sahip.

Yani mağaza kuruldu, ancak çekiciliği yeterli değil.

Skill Mağazası işinin iyi olup olmadığını anlamak için en doğrusu, kar edip etmediğine bakmaktır.

Şu anda yalnızca Byte'in butonu, Beceri ticaretini destekliyor ve yaratıcılar kendi Becerilerine fiyat belirleyip satabiliyor. Diğer platformlar neredeyse tümüyle ücretsiz dağıtım yapıyor. Gerçekten "ticaret" olarak nitelendirilebilecek durum, bazı kişilerin闲鱼 üzerinde bilgi farkını kullanarak açık kaynaklı Becerileri paketleyip tekrar satması.

"Mağaza" kelimesi şu anda sadece bir mecazdır. Sorun nerede?

İlk engel, becerinin fiyatlandırılmasının zorluğu.

App Store, açıkça tanımlanmış işlevler, kararlı bir deneyim ve puanlama ile kullanıcı yorumlarından oluşan tam bir değerlendirme sistemi sayesinde başarı sağlamıştır. Daha da önemlisi, aynı uygulamanın herkes tarafından çalıştırıldığında sonuç aynıdır.

Becerinin eksik olduğu şey kesinliktir. Bir model değiştirildiğinde veya bir bağlam değiştirildiğinde, Beceri'nin ürettiği sonuçlar büyük ölçüde farklı olabilir.杉森楠, 'AIX Finans' a farklı Agent ürünlerinin performanslarının farklı olduğunu ve kullanılan modellerin yeteneklerinin de farklı olduğunu söyledi; aynı Beceri, farklı ürünlerde ve modellerde farklı sonuçlar verir. Aynı ürün ve aynı model altında bile, AI'nın kendi rastgeleliği nedeniyle çıktılar tutarlı olmayabilir.

He Yu, başka bir açıdan ekledi: Çoğu genel kullanıcıya yönelik beceri, açık uçlu çıktılar sunar ve tek bir standart cevap yoktur; sektörde şu anda tutarlı bir etki değerlendirme standardı da yoktur. Kaliteli beceriler etkili bir şekilde tanımlanamamaktadır ve kullanıcıların seçme maliyeti çok yüksektir.

Etkinlik kararsızsa, değerlendirme sistemi kurulamaz. Değerlendirme sistemi kurulamazsa, kullanıcılar ödeme yapmak için bir temelden yoksun kalır.

İkinci engel, maliyetlerin şeffaf olmamasıdır.

Aynı görevi tamamlarken farklı Becerilerin tükettiği Token miktarı birkaç kat fark edebilir, ancak kullanıcı kurulumdan önce bunu bilemez. Aynı işlevi sağlayan iki Beceri arasında hangisinin daha “Token tasarruflu” olduğu karşılaştırılamaz.

He Yu, aynı platformda iki uzun metin özetini aynı belgeye uygulayarak ve aynı talimatları vererek, harcanan Token miktarlarında büyük bir fark olduğunu örnek gösterdi; bu fark, Skill seçerken tamamen görünmezdi. Kullanıcılar Skill için ödeme yaptıktan sonra, belirsiz Token tüketim maliyetini de üstlenmek zorunda kalıyor; bu maliyet nasıl hesaplanıyor?

Üçüncü engel güvenlik riskidir.

Bu yıl içinde Skill zehirlenme olayları daha önce de gerçekleşmişti; kötü niyetli Skill'ler, popüler Skill isimlerini taklit ederek yüklenip kullanıcı verilerini çalıyordu. Platformlar sırayla inceleme mekanizmalarını başlatmış olsa da, bu durum geliştiricilerin Skill yüklemesi için engeli artırmıştır.

Sōn Shēn Nán, Xiao Hong Shu’da Skill yüklerken kısıtlamalarla karşılaştı; platform yalnızca Markdown ve TSD dosyalarını izin verdi, karmaşık Skill’ler tam olarak yüklenemedi ve sonunda bir Prompt’a düşürüldü. Güvenlik denetimi ile geliştirici deneyimi arasında henüz bir denge bulunamadı.

Son engel, standart bir protokolün eksikliği.

Aynı görevi farklı geliştiriciler farklı şekilde tanımladığı için modelin anlama hatası yapma olasılığı artıyor ve uygulama performansı değişken oluyor. He Yu, tanımlamalardaki belirsizliklerin Beceri'nin gerçek deneyimini kontrol altına almayı zorlaştırdığını ve “kullanışlı” olmanın bir mistik hale geldiğini ifade etti.

Standartlaştırılmış izin sınırlarının eksikliği nedeniyle, "bir kez geliştir, çoklu platformda dağıt" idealini gerçekleştirmek mümkün olmuyor.

Bu dört engel aslında aynı nedeni işaret ediyor: Skill, temelde özelleştirilmiş bir iş akışıdır ve standartlaşmaya doğuştan direnir. Ancak ticarileştirme önkoşulu tam olarak standartlaştırmadır.

Bu nedenle, şu anki Beceri Mağazası daha çok bir sergi rafı gibi; ürünler sergileniyor, ancak kullanıcılar hangisini seçmeleri gerektiğini bilmiyor ve seçtikten sonra ne kadar iyi çalışacağını da bilmiyor. Gerçek bir “işlem”e ulaşmak için hâlâ uzun bir yol var.

Öncelikle bakışınızı platformdan geliştiricilere yönlendirin.

Bağımsız geliştirici Chen Xu, Doudzi'de bir ücretli Skill yüklemişti. Onaylanan gün 6 kişi ödeme yapmıştı; ana sayfa önerisi sürekli görünürlük sağlıyordu. Ancak bu iyi durum uzun sürmedi; Chen Xu, kendi Skill'inin artık ana sayfa önerilerine girmeyeceğini fark etti, kullanıcılar yalnızca aktif olarak aradığında bulabiliyordu ve trafik reklamı veremiyordu. Ana sayfa görünürlüğü tamamen platform tarafından kontrol ediliyor ve rastgelelik çok yüksek.

Bu en az iki noktayı gösteriyor: İlk olarak, Skill için ödeme yapmaya gerçek bir ihtiyaç var; ikincisi, mevcut platformlarda geliştiricilerin dağıtım kapasitesi son derece sınırlı.

Peki, Beceri Mağazası bir sonraki App Store olabilir mi? Şu anda iki engel var.

Bir yandan, beceriler için standart bir değerlendirme sistemi yok. Çen Xu, genellikle GitHub yıldız sayısına göre beceri seçtiğini belirtti, çünkü bunlar kullanıcıların gerçek deneyimleriyle test edilmiştir; ancak yerel platformların popülerlik sıralamaları, yabancı sitelerden farklılık göstermekte ve bu göstergeler bozulmuş olabilir. Çoklu platformlu, standartlaştırılmış bir değerlendirme sisteminin eksikliği, kullanıcıların beceri seçimi konusunda şansa bağlı kalmasına neden olmaktadır.

Diğer taraftan, Beceri güçlü bir bireysel özellik taşır. Sugi森 Nan, pazardaki çoğu genel Beceri'nin etkisinin sınırlı olduğunu belirtti. Gerçekten kullanışlı Beceriler, bireysel çalışma akışına yakın olmalı ve gerçek işlerde tekrarlı olarak ayarlanarak özel bir metodolojiye ulaşmalıdır. Örneğin, ikisi de “yazma asistanı” olsa bile, uygun çalışma akışları ve ürettiği tarzlar tamamen farklı olabilir.

Değerlendirme sistemi kurulamazsa, Beceri mağazası yalnızca sergi rafı aşamasında kalır.

Ancak başka bir açıdan bakıldığında, Beceri temelde yeni bir tür ürün haline gelmiştir. Geçmişte kullanıcılar “kesinlik” için ödeme yapıyor, bir fonksiyon ihtiyaç duyduğunda bir uygulama indiriyordu. Şimdi ise “olasılık” satın alınıyor, yaratıcı bir yetenek ve tekrar kullanılabilir bir metodoloji.

He Yu, ödeme temelli senaryoları iki kategoriye ayırdı: Birincisi, sözleşme incelemesi ve veri raporu oluşturma gibi sabit süreçlere sahip iş ihtiyaçları; şirketlerin ödeme yapma isteği yüksektir. İkincisi, iş arama özgeçmiş optimizasyonu ve yurt dışı eğitim belgeleri yazımı gibi bireysel araçlar; ödeme dönüşüm oranları nispeten daha yüksektir.

Sorun şu: Bu alanı gerçek bir işe dönüştürebilecek kim?

Üçüncü tür katılımcıların her birinin avantajları vardır, ancak eksiklikleri de vardır.

İnternet büyük şirketleri senaryoya en yakın olsa da, Skill mağazası için onlar açısından sadece “ek bir ekstra”dır ve temel kaynakları bunun üzerine yatırmazlar. Büyük model şirketlerinin model uyumlama konusunda doğal bir avantajı vardır, ancak ekosistemleri büyük şirketler kadar gelişmemiştir; Skill mağazası sadece bir增值服务 olup, temel amaç kullanıcıların modeli sürekli olarak çağırmasıdır. İçerik platformlarının yayılma gücü en yüksektir; Skill’ler henüz standartlaştırılmış bir değerlendirme sistemi olmayan aşamada, kullanıcılar Skill seçimlerini blog yazarları önerilerine ve kullanım gösterimlerine dayanarak yaparlar, bu da içerik platformlarının güçlü olduğu alandır, ancak onlar teknik ekosistemden en uzaktır.

Skill'in kararsızlığı, kişiselleştirilmiş özellikleri ve güvenlik riskleri, bu işin görünenden çok daha zor olduğunu belirler. “Skill satın almak” olayını “App satın almak” kadar doğal hale getiren şu ana kadar hiçbir şirket yoktur.

Bu yazı, WeChat hesabından "AIX Finans" tarafından yayınlanmıştır, yazar: AIX Finans ekibi