La actualización de nano-banana es un hito histórico en la innovación de la IA. Este modelo ha desvelado un velo en la industria de la IA. Todos los modelos de pintura AI que son capaces, no son productos, solo porque no entienden el negocio, ¡solo ven la demanda! Ellos creen que la demanda del cliente es muy importante, y por eso persiguen cumplir con esta demanda. Pero para cumplir con esta demanda, se necesita una sólida base de negocio. Y un proceso de ejecución de negocio muy largo, todo el camino es muy complejo. Es como pedirle a un campesino que vaya a la cocina de un restaurante Michelin a hacer un filete. Las grandes empresas: todos persiguen entradas simples y llamativas, y salidas espectaculares. Los líderes están emocionados, los empleados corren de un lado a otro, los resultados son mediocres, el ciclo de creación es extremadamente largo. En realidad, en el negocio, los problemas que pueden resolver son muy limitados, la falta de identificación de negocio lleva a un camino tortuoso para la productización del modelo. Siempre investigan lo que queda atrás, lo que puede generar conversación lo ponen adelante. Desperdiciaron cien años de esfuerzo, produciendo algo mediocre. Resultado: los novatos maldicen, los profesionales maldicen, los influencers alaban, y los consumidores son escasos. Las pequeñas empresas: la falta de fuerza técnica y recursos, hacen un gran esfuerzo para satisfacer un poco de demanda, pero también necesitan un fuerte deseo de exploración del conocimiento, el costo de la práctica técnica es alto, pasan meses y un gran costo financiero para resolver un pequeño problema. Hay una parte que tiene una base de uso, como un oso perezoso pelando maíz, los consumidores se van y regresan. La iteración no puede cubrirse de manera continua. Resultado: los que aprendieron se cansan, y los que no aprendieron tienen mucha dificultad para aprender. Las empresas de código abierto: han hecho aplicaciones de manera más o menos completa, su mundo espiritual florece, pero en total no sirven a decenas de miles de personas, todos ganan dinero pero no lo gastan en los creadores de código abierto. Cada vez que un modelo se itera, la tumba se eleva un pie, no hay necesidad de iterar la tecnología pasada. Resultado: los compañeros con principios saltan al abismo, solo quedan unos pocos huérfanos. Entender el negocio es un requisito previo para hacer IA. Lo he dicho desde hace tiempo, en 2023, la razón por la que uso la pintura AI, es porque quiero dibujar storyboards, hemos invertido un gran esfuerzo, y a principios de 2024 logramos tomar fotos con celebridades, entrenando un modelo de consistencia. Muchas funciones simples que ahora son posibles ya se podían lograr hace más de un año, los que no entienden el negocio, ni siquiera pueden ver. Hoy, cada función de nano-banana corta directamente al núcleo del negocio. No es simplemente una actualización de la tecnología del modelo. En cuanto a modificaciones, en realidad hay muchas, y hay muchos métodos. Pero este modelo ha abierto de una vez todos los puntos clave del negocio. En realidad, sora ya es muy impresionante, pero la cobertura de sora en el negocio no es tan completa. Hace unos meses, muchos proveedores de tiendas de granos, comenzaron a usar sora para hacer contenido de negocio. Pero hay muchas limitaciones, sin embargo, desde nuestra comprensión del modelo, los modelos de código abierto son un cuello de botella técnico, pero para modelos como sora, algunas subdivisiones de negocio, no deberían ser el cuello de botella de este modelo. Un ejemplo simple, hacer que Conan pase de estar desarmado a tener una flor no es un problema. Pero hacer que una figura de acción tenga algo en la mano es muy difícil. Desde el punto de vista del negocio, esto no es difícil en absoluto. Pero sora simplemente no te da la optimización, ¿es que la tecnología no está a la altura? ¿No se puede realizar una operación tan simple como MJ? Es completamente un error de comprensión del negocio. Entonces, tomemos otro ejemplo de MJ, ¿cuál es el nivel estético de este modelo? Para ser honesto, hace un año, ya podíamos usar este modelo para crear modelos de ropa desde múltiples ángulos. También hay creación de personajes virtuales que imitan humanos. Pero la implementación técnica es muy ingeniosa, hasta ahora, probablemente nadie puede hacerlo, y no queremos difundir estas cosas. Pero en la visión de la mayoría de las personas, no pueden ver la capacidad del modelo MJ. No sé qué persigue la empresa MJ, solo sé que están constantemente haciendo cosas relacionadas con el negocio, pero no optimizan adecuadamente, lo que lleva a muchas correcciones secundarias de este modelo. Lo repito, los dos problemas anteriores no son por la incapacidad del modelo, sino por la falta de comprensión de la empresa sobre las necesidades del negocio en diversas industrias. Google ya les ha demostrado, nadie necesita refutar, solo quédense ahí y aguanten.