國產(chǎn)大模型到了關(guān)鍵時(shí)刻，是繼續燒錢(qián)投入通用大模型研發(fā)，還是加速突破AI商業(yè)應用落地，頭部大模型廠(chǎng)商和投資人們都在焦慮中。

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作者丨櫻木?編輯丨蕨影

身處于觀(guān)望期的大模型賽道，似乎任何風(fēng)吹草動(dòng)，都讓市場(chǎng)有了不同以往的波動(dòng)。

近日，摩根士丹利發(fā)布報告稱(chēng)，中國AI正在面臨更大的變現問(wèn)題，文中直接指出AI應用先行者業(yè)績(jì)不及預期，金山辦公和萬(wàn)興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(cháng)令人失望。

隨后，多家媒體傳言，由于資金投入巨大，以及商業(yè)化不及預期，百度可能放棄通用大模型研發(fā)。此消息一出，引發(fā)市場(chǎng)劇烈波動(dòng)，百度文心一言市場(chǎng)部負責人迅速出面否認。該負責人稱(chēng)“文心一言剛完成了功能全面升級，我們將持續加大在通用大模型領(lǐng)域的研發(fā)投入?！?/p>

但只要簡(jiǎn)單算賬，其實(shí)當下大模型賽道的尷尬，似乎是一張明牌。

6月末，高盛的一篇名為《投資太多，收益太少》，將AI泡沫論推到臺前。文章直言，大公司計劃在未來(lái)幾年投入1萬(wàn)億美元在A(yíng)I相關(guān)的東西上，比如數據中心、芯片和電網(wǎng)。但到現在為止，這些錢(qián)除了讓開(kāi)發(fā)人員的工作效率提高了一點(diǎn)，沒(méi)看到其他明顯的成果。

紅杉資本的結論似乎更為直接，在其分析師大衛卡恩的報告中認為 AI 產(chǎn)業(yè)泡沫正在加劇，年產(chǎn)值超過(guò) 6000 億美元，才夠支付數據中心、加速GPU卡等AI基礎設施費用。而之前的分析中，大衛假設即每年，谷歌、微軟、蘋(píng)果和Meta能從新產(chǎn)生的AI相關(guān)收入中獲利100億美元。同時(shí)，甲骨文、字節跳動(dòng)、阿里、騰訊、X和特斯拉每家能產(chǎn)生50億美元的全新AI收入。即便如此，關(guān)于A(yíng)I盈利的需要的缺口，仍然在不斷擴大。

而回歸到國內，在經(jīng)歷了年初的大降價(jià)之后，大廠(chǎng)對于大模型的態(tài)度，似乎也開(kāi)始變得曖昧，諸多大廠(chǎng)在財報電話(huà)會(huì )中，聲稱(chēng)會(huì )對人工智能加大投資力度，但實(shí)際來(lái)看，投入卻開(kāi)始變得謹慎。最明顯的征兆就是，大廠(chǎng)的負責人開(kāi)始弱化基礎大模型迭代，強調應用的落地?！皼](méi)有應用，開(kāi)源閉源模型都一文不值?！逼鋵?shí)，反應到當下，應用落地較為成熟如文生圖，文生視頻等，成了整齊劃一的方向。

但需要清醒認識到的是，由于客觀(guān)條件的限制，最簡(jiǎn)單的貨幣化手段，如OpenAI對GPT收費每月20-25美元的方式，在國內幾乎無(wú)法復制，基于A(yíng)PI調度的商業(yè)模式也被內卷到利潤空間稀薄，而各大廠(chǎng)期待的AI應用，落地時(shí)間以及效率也遠不及預期。面對未來(lái)越來(lái)越大的投入，以及遙遙無(wú)期的回報，大廠(chǎng)的焦慮似乎不斷上升。

而另一方面，AGI的路徑越往前走，共識也開(kāi)始被打破，OpenAI全新的O1模型，采用的Self-play RL（自博弈強化學(xué)習），與之前傳統以scaling law為主的訓練方式又有全新的變化。而對于國產(chǎn)大模型，GPT4還未完全趕超，新的范式又出現。

前后夾擊之下，形成了流言的土壤，也意味著(zhù)國產(chǎn)大模型到了關(guān)鍵的時(shí)刻，到底是孤注一擲的投入，還是觀(guān)望等待技術(shù)陡峭走平后，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，似乎決定著(zhù)未來(lái)競爭格局的走勢，大廠(chǎng)依然能夠依托大模型，賦能場(chǎng)景，將自家的門(mén)看好，但如若想要更進(jìn)一步，一連串的問(wèn)題，都急需一個(gè)明確的答案。

Part.1

越來(lái)越昂貴的“游戲”

從各個(gè)角度來(lái)看，AI都在成為一場(chǎng)富人的游戲。

根據第一財經(jīng)的報道，在最近的季度財報電話(huà)會(huì )議上，谷歌、微軟和Meta都強調了在A(yíng)I上的巨大投資。Meta將今年的支出預測提高了至多100億美元，谷歌計劃每季度資本支出約120億美元。微軟最近一個(gè)季度花費了140億美元，預計這一支出將“顯著(zhù)”增加。以數據中心為例，根據美國市場(chǎng)研究機構Synergy研究集團預計，未來(lái)每年將有120-130個(gè)超大規模數據中心上線(xiàn)。而每座數據中心的造價(jià)都以?xún)|美元為單位。

與此同時(shí)，據彭博報道，OpenAI正以1500億美元估值，洽談65億美元融資，并計劃通過(guò)循環(huán)信貸籌措50億美元債務(wù)融資。

本輪融資將由 Thrive Capital領(lǐng)投，OpenAI最大的投資者微軟將參與其中，蘋(píng)果、英偉達等巨頭也一直在就投資進(jìn)行談判。

而AI以及大模型賽道的昂貴，不僅在于越來(lái)越快的燒錢(qián)速度，還在于，短期難以回本的現實(shí)。據報道顯示，2024年年初，OpenAI的年收入已超過(guò)34億美元，但因為AI太燒錢(qián)，加上日益激烈的對手競爭，OpenAI仍在虧損，據行業(yè)內估計到2024年底，OpenAI的虧損將接近50億美元。

天量的資金需求，靠融資過(guò)活的現實(shí)，幾乎決定了AI賽道對于商業(yè)化的渴求：一個(gè)殘酷的現實(shí)是，如果融不到錢(qián)，被大廠(chǎng)收購已然是正在發(fā)生的事實(shí)。8月3日，Google官宣“收購”Character AI并收編團隊，而Adept和Inflection AI在不久前分別賣(mài)身亞馬遜和微軟。

與海外的情形類(lèi)似，國產(chǎn)AI也在壓力中艱難前行，從最新的消息來(lái)看，百川與月之暗面分別完成了數十億人民幣的融資，估值也來(lái)到了200億以上的區間，但從實(shí)際盈利來(lái)看，這些明星獨角獸似乎依舊乏善可陳。

與海外大廠(chǎng)激進(jìn)的投資策略不同，國內大廠(chǎng)對于A(yíng)I的態(tài)度似乎開(kāi)始轉向。從早期的FOMO（fear of missing out）中回過(guò)神，國內大廠(chǎng)并沒(méi)有選擇進(jìn)一步夸張的投入，而是逐漸開(kāi)始對AI應用以及商業(yè)化的挖掘。

價(jià)格戰之后，擁有智能云業(yè)務(wù)以及場(chǎng)景優(yōu)勢的大廠(chǎng)，分別以此為基線(xiàn)開(kāi)始了全新的探索，以阿里為例，據業(yè)內人士表示，阿里云在芯片禁令收緊以前進(jìn)口了大批英偉達大卡（H系列、A系列），總數超過(guò)了10萬(wàn)張（包括其海外分支機構的卡）。其中只有一部分是用于內部訓練，大部分則以出租的形式提供給外部平臺。有投資人直接表示“很多云廠(chǎng)商的大模型業(yè)務(wù)都是搭著(zhù)免費送的?！彼坪跻诧@示出了，當下賽道內的實(shí)際情形。

與此同時(shí)，豆包的逐漸走紅，也讓字節看到了自身在產(chǎn)品方向上的優(yōu)勢。近日，抖音搜索的出現，也讓外界浮想聯(lián)翩。與此同時(shí)，據業(yè)內人士表示，騰訊除了混元大模型，微信自己還搞了一個(gè)大模型，與混元團隊完全分開(kāi)。目前只能通過(guò)微信搜一搜：有時(shí)候微信會(huì )幫你總結你的搜索內容（灰度測試，不保證所有人都被測試到），其背后的大模型一半是混元的，一半是微信的。

由此可見(jiàn)，面對這場(chǎng)越來(lái)越昂貴的游戲，大廠(chǎng)并沒(méi)有選擇大規模投資，而是開(kāi)始了更多的選擇賦能自身業(yè)務(wù)，商業(yè)化的訴求和克制的投入，可能成為未來(lái)一段時(shí)間，大廠(chǎng)對于大模型以及AI賽道主要的策略。

而從此基礎上來(lái)看百度的流言，似乎又有了一重不同的視角，對于A(yíng)I影響最為深遠的賽道，主營(yíng)業(yè)務(wù)為搜索的百度，顯然面對的壓力更大。從財報來(lái)看，第二季度百度最大的收入來(lái)源線(xiàn)上廣告業(yè)務(wù)收入為192億元，同比下滑2%。而另一個(gè)業(yè)務(wù)重心，百度云當季收入為51億元，其中，9%的收入來(lái)自外部客戶(hù)對大模型和生成式AI相關(guān)服務(wù)的需求。顯然AI對于業(yè)務(wù)的賦能，似乎助推力度并不能令人滿(mǎn)意。

在自媒體市象的報道之中，百度內部的態(tài)度，似乎也與主流廠(chǎng)商一致“或者這么說(shuō)吧，訓練下一代模型不是百度的第一優(yōu)先級?！钡袄习迕鞔_表示，我們絕不會(huì )下table?！?/p>

AI雖好，但單純以ROI來(lái)看，似乎并不適合孤注一擲，而何時(shí)打破當下的格局，拋開(kāi)客觀(guān)條件限制，AI應用就成了最重要的變量。

Part.2

AI應用的糾結和逆風(fēng)期

關(guān)于A(yíng)I應用的風(fēng)口，從年初以來(lái)，似乎從未停止。

金句不斷地投資人朱嘯虎，無(wú)疑是這波AI應用的旗手之一。在2024年初的演講中，AI應用肯定爆發(fā)，每輪周期最后，應用賺的錢(qián)是前面的10倍。作為曾經(jīng)投出過(guò)滴滴、餓了么的成功投資人，朱嘯虎的邏輯非常直接，大模型的商業(yè)模式很差，未來(lái)盈利主要在A(yíng)I應用。

“每一代模型你都要重新去砸錢(qián)，而且你變現周期可能就兩三年，這比發(fā)電廠(chǎng)還要差?！敝靽[虎對于大模型的態(tài)度并不樂(lè )觀(guān)，但對于可以直接變現，由用戶(hù)買(mǎi)單的AI應用，卻始終稱(chēng)贊有加。

而另一個(gè)在A(yíng)I應用的支持者，則是百度創(chuàng )始人李彥宏，在7月的演講中，大模型的重點(diǎn)還是“卷應用”，“沒(méi)有應用，光有基礎模型，不管是開(kāi)源還是閉源都一文不值?！?/p>

兩個(gè)旗手雖然都支持AI應用，但從路線(xiàn)上，似乎并不相同，朱嘯虎偏愛(ài)PMF（product market fit）明確，直接可以TOB變現的尖叫應用，如垂直于A(yíng)I面試的近嶼智能，或是垂直于視覺(jué)類(lèi)產(chǎn)品的FancyTech，用他的話(huà)說(shuō)“以前中國軟件市場(chǎng)為什么規?；苈?，因為銷(xiāo)售周期很長(cháng)，要6-12個(gè)月，不可能很快的。?但現在能讓企業(yè)用戶(hù)有這種尖叫效應的話(huà)，它變現周期也很快。從微信拉群介紹到簽單，一兩個(gè)月時(shí)間。?”

而李彥宏則更鐘愛(ài)agent智能體，他認為，醫療、教育、金融、制造、交通、農業(yè)等各行業(yè)領(lǐng)域，未來(lái)都會(huì )依據自身場(chǎng)景和特有經(jīng)驗、規則、數據等，做出各種智能體，將會(huì )出現數百萬(wàn)量級的智能體，形成龐大生態(tài)。

但朱嘯虎卻對智能體保持懷疑態(tài)度，在與界面的訪(fǎng)談之中，朱嘯虎坦言，AI Agent不能落地，因為大模型天然有幻覺(jué)，單步的錯誤率可能在10%-20%，5步推理以后可能錯誤率就50%以上了，就完全沒(méi)法用。那你高50%同樣也沒(méi)用，錯誤率百分之二三十還是沒(méi)法落地，不改變本質(zhì)問(wèn)題。

AI應用的路線(xiàn)爭端還在繼續，從更宏觀(guān)的維度，似乎AI應用也遭遇了逆風(fēng)期，在摩根士丹利的名為《中國AI面臨更大的變現問(wèn)題》中，大摩表示，AI應用發(fā)展慢于預期，貨幣化更加艱難。

在報告中顯示，在宏觀(guān)環(huán)境的背景之下，企業(yè)和消費者難以接受AI功能帶來(lái)的價(jià)格上漲。同時(shí)，免費AI服務(wù)的競爭加劇了盈利壓力。與此同時(shí)，AI產(chǎn)品與客戶(hù)期望存在差距。缺乏高質(zhì)量的領(lǐng)域數據訓練、特定場(chǎng)景下表現不佳、產(chǎn)品尚未成熟等因素制約了AI應用的價(jià)值實(shí)現。不僅國內，在海外，行業(yè)領(lǐng)先指標不佳，AI遠未實(shí)現貨幣化。美國軟件公司今年以來(lái)業(yè)績(jì)令人失望，AI相關(guān)收入貢獻有限。AlphaWise調查顯示CIO(首席信息官)對AI應用投產(chǎn)時(shí)間表，每次調查預期都在延后。

而在國內，金山辦公和萬(wàn)興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(cháng)令人失望，反映出基礎AI功能競爭激烈，高級應用尚未成熟。兩家公司表示將繼續加大研發(fā)投入，意味著(zhù)盈利前景仍不明朗。

總結來(lái)看，AI應用仍還在探索期，無(wú)論大廠(chǎng)還是投資人，似乎還在挖掘其內在的潛力，共識并未達成之下，從變現來(lái)看，也許投資人追逐的商業(yè)模式更為安全，但技術(shù)的進(jìn)步，似乎也在逐漸讓變量進(jìn)一步加深，以當下的視角來(lái)看，AI應用的爆發(fā)期，仍然沒(méi)有到來(lái)，這也意味著(zhù)，試圖通過(guò)AI應用爆發(fā)達成的商業(yè)計劃，正在被延遲。

Part.3

越來(lái)越復雜的路線(xiàn)之爭

9月13日，Open AI發(fā)布了全新一代的大模型預覽版，這個(gè)在內部代號為“草莓”的模型，在問(wèn)世的一瞬間，還是激起了業(yè)內的震動(dòng)。

從模型效果反饋上來(lái)看，這個(gè)名為Open AI o1的產(chǎn)品可以說(shuō)是石破天驚的存在。作為首個(gè)具有“推理”能力的大模型，它能通過(guò)類(lèi)似人類(lèi)的推理過(guò)程來(lái)逐步分析問(wèn)題，直至得出正確結論。

根據OpenAI官網(wǎng)的評測，這款模型尤其擅長(cháng)處理數學(xué)和代碼問(wèn)題，甚至在物理、生物和化學(xué)問(wèn)題基準測試中的準確度超過(guò)了人類(lèi)博士水平。

而從業(yè)內人士的反饋來(lái)看，此次Open AI o1的出現，則可能代表了硅谷在A(yíng)GI范式正在發(fā)生轉移，純靠語(yǔ)言模型預訓練的Scaling Law這個(gè)經(jīng)典物理規律在遭遇到算力與參數無(wú)法大幅提升等瓶頸后，多家硅谷明星公司已經(jīng)把它們的資源重心押寶在一條新路徑上：self-play RL（自博弈強化學(xué)習）。而Open AI o1似乎就是這樣一款產(chǎn)品。

具體來(lái)說(shuō)，根據業(yè)內人士解釋來(lái)看，o1模型就像在不同的可能性中反復“抽樣”，每次推導出一個(gè)更好的結果。打個(gè)比方，你問(wèn)它一個(gè)復雜的數學(xué)問(wèn)題，它不會(huì )一秒鐘給你答案，而是像個(gè)認真思考的人，先把問(wèn)題分解成好幾步，一步步推理。這樣做的好處是，答案通常更準確、更有邏輯，尤其是在科學(xué)推理、編程和數學(xué)題目上表現非常好。比如，在國際數學(xué)奧林匹克測試中，o1的解題正確率達到83%，而之前的GPT-4o只有13%。這說(shuō)明它在處理復雜問(wèn)題時(shí)，確實(shí)有了質(zhì)的提升。

今年以來(lái)，多模態(tài)、10萬(wàn)卡集群的超級模型，以及自博弈強化學(xué)習等多條路徑開(kāi)始在硅谷AI界發(fā)生變革，共識被打破之后，當下來(lái)看依舊沒(méi)有標準答案。

從當下的信息來(lái)看，未來(lái)如何能達到AGI原本的共識似乎正在被打破。盡管o1模型還有諸多疑問(wèn)，但從AGI進(jìn)化的步伐來(lái)看，似乎出現了多重可能性。當然，這對于資金與人才優(yōu)勢明顯的硅谷來(lái)說(shuō)，是好事，但相反對于追隨者而言，則意味著(zhù)挑戰難度正在加大。

從終局思維來(lái)看，國產(chǎn)AI在未來(lái)將不得不再次面臨技術(shù)方向的選擇，而更大規模地投入似乎也勢在必行。燒錢(qián)打仗雖然不會(huì )發(fā)生在當下，但在未來(lái)卻是成功的關(guān)鍵。

從這個(gè)角度來(lái)看，無(wú)法造血的公司，淘汰的幾率顯然會(huì )更大，國產(chǎn)大廠(chǎng)可以通過(guò)現金奶牛業(yè)務(wù)繼續維持跟隨戰略，但成本的逐漸增加，以及方向不明的變現路徑，都可能成為阻礙發(fā)展的絆腳石。類(lèi)似于百度今天面對的謠言，似乎也正是其需要應對的問(wèn)題。但解法如何，似乎仍并不明朗。