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酒类产品仅靠包装赢市场行不通******

　　本报记者 孟刚 文

　　近期，上海市市场监管局对该市酒类产品进行了商品包装监督抽查，发现标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格。事实上，2021年小糊涂仙、郎牌、杜康4批次酒类产品也因为包装空隙率项目不合格，被上海市市场监管局通报。

　　记者梳理发现，空隙率不合格成为酒类产品包装不合格的主要问题。业内人士认为，酒类产品过度包装是酒业阶段性的产物，随着法律法规不断完善以及酒类消费趋向品质化、理性化，酒类过度包装问题将加速得到解决。

　　空隙率不合格问题常见

　　上海市市场监管局近日在官网公布了《2022年上海市酒类商品包装物减量(过度包装)监督抽查结果》，本次监督抽查依据GB 23350—2009《限制商品过度包装要求 食品和化妆品》(以下简称2009版标准)、JJF 1244—2010《食品和化妆品包装计量检验规则》等标准要求，对包装空隙率、包装层数、包装成本与销售价格比率项目进行了检验。结果显示，50批次抽检中有1批次不合格：标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产、上海文峰千家惠超市发展有限公司销售的的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格，规格型号为500毫升，生产日期为2021年7月9日。

　　记者了解到，贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司是茅台集团全资子公司，其官网显示，公司成立于1984年。

　　茅台集团近日回应《中国消费者报》记者称，此批次产品系保健酒业公司此前生产的总经销产品，已经对该批次检验不合格产品全部召回处理，并将整改后的包装重新送检。

　　近年来，酒类过度包装问题不时出现，且多为包装空隙率不合格。例如，2021年5月，上海市市场监管局公布的2020年上海市酒类商品(过度)包装监督抽查结果显示，四川省古蔺郎酒厂有限公司、汝阳杜康酿酒有限公司、贵州小糊涂仙酒业有限公司等厂商生产的酒，包装空隙率均被查出不合格。而在2016年、2017年，原上海市质量技术监督局多次发布的饮料酒商品包装监督抽查结果也显示，多批次名酒品牌旗下产品因包装不合格被通报，不合格项目均为包装空隙率。

　　所谓包装空隙率，是指商品包装内不必要的空间体积与商品销售包装体积的比率。根据2009版标准规定，饮料酒的包装空隙率应≤55%。另外，根据规定，当内装产品所有单件净含量均不大于30毫升或30克，其包装空隙率不应超过75%；当内装产品所有单件净含量均大于30毫升或30克，并不大于50毫升或50克，其包装空隙率不应超过60%。

　　过度包装是阶段性产物

　　记者发现，此前，一些名酒企业的主打产品也会出现过度包装问题。但市场监管部门近年来发布的抽检结果显示，酒类过度包装问题多见于非名酒或者名酒的贴牌开发产品。

　　中国酒业智库专家蔡学飞表示，酒类过度包装现象长期存在，原因并不复杂，因为酒类产品重要的消费场景就是社交，在社交场景下，“高大上”、新奇的包装在一定程度上被认为是产品本身价值的体现，所以，过度包装问题在酒类收藏市场和礼品市场上长期存在。

　　酒类营销专家肖竹青也认为，食品行业过度包装主要体现在月饼、保健品行业，尤其是养生保健产品过度包装现象更为严重。而一些酒企为彰显品牌价值，也喜欢用“高大上”的包装博取顾客眼球，特别是在贴牌定制酒领域。

　　资料显示，20世纪90年代，一些名酒企业开始在包装上进行创新，酒类产品的包装造型、结构呈现出差异化的新态势。

　　蔡学飞表示，对于一些品牌影响力不强的企业来说，可以通过较为繁复的外部包装设计来提升整个产品的价值感，从而提高产品溢价，支撑较高的价格。“但确实应该看到，通过过度包装实际上解决不了产品价值问题，只能是白酒发展阶段性的产物。随着理性消费意识崛起，过度包装外显性价值其实在大幅下降，酒类过度包装已经成为非理性消费的代表，正在逐渐被市场淘汰。”蔡学飞说道。

　　包装附加值将大幅降低

　　目前，酒业特别是白酒行业进入总量萎缩、消费需求迭代升级、市场竞争逐步加剧的新发展阶段，对酒企和产品提出了更高的要求。

　　2021年，市场监管总局、国家标准化管理委员会联合发布了新修订的GB23350—2021《限制商品过度包装食品和化妆品》，新标准涵盖31类食品、16类化妆品，包括茶叶、酒类等，将于2023年9月正式实施。具体到酒类产品包装上，规定酒类包装层数应≤4层、包装空隙率≤30%、必要空间系数为13。

　　蔡学飞告诉《中国消费者报》记者：“随着国家相关政策的调整，以及消费者理性消费、环保意识不断增强，酒类过度包装问题正在不断改善，比较有代表性的就是简装酒或者光瓶酒的出现。”

　　肖竹青也认为，如今，消费者购买行为趋于理性，更多消费者越来越认同可以省略酒包装，选择光瓶好酒成为一种潮流。

　　蔡学飞表示，酒类消费最终还是会回归到产品品质本身，包装的附加值将大幅降低，这也是符合酒类品质化消费、理性消费的一个大趋势。

　　肖竹青则认为，消费者指定购买和持续复购，一定是对产品有良好的消费体验。只有重视品质体验和品牌提升的酒企，才能真正满足消费者的需求，才能走得更远。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）