文|定焦 黎明
編輯|魏佳
AI創(chuàng)業(yè)者陳冉，發(fā)現(xiàn)行業(yè)里有一些“怪現(xiàn)象”。
很多客戶向他反饋，自己很困惑。一方面，大模型更新速度太快，搞不清楚到底哪個好用；同時，自己也不知道大模型怎么跟業(yè)務(wù)結(jié)合；另外，自己的數(shù)據(jù)集究竟能不能精調(diào)出一個好用的大模型，心里也沒譜。
最后的結(jié)果就是，愿意投入大模型，但不知如何下手，即便下定決心了，也摳摳搜搜拿不出太多預(yù)算來。
這進(jìn)而導(dǎo)致，大模型公司開始卷價格，打起了價格戰(zhàn)。“拼到最后就是，又燒錢、價格還低、還沒人用的狀態(tài)?！?/p>
陳冉是人工智能社區(qū)和生態(tài)公司開放傳神（OpenCSG）的創(chuàng)始人、CEO，他認(rèn)為大模型行業(yè)的無效內(nèi)卷是一種消耗。去年一哄而上做大模型的公司們，最終沒能避免掉進(jìn)當(dāng)年ofo們踩過的陷阱。
這逼得行業(yè)大佬、零一萬物創(chuàng)始人李開復(fù)放話，“如果中國市場就是這么卷，大家寧可賠光、通輸也不讓你贏，那我們就走外國市場”。
做了多年技術(shù)開發(fā)，很早就開始AI創(chuàng)業(yè)的李友峰，同樣對今天的現(xiàn)象感到不解?！耙郧拔覀冇懻撘粋€項目，會關(guān)注它有什么價值，但到了AI大模型，大家很少討論價值，都在討論領(lǐng)先?！?/p>
鋪天蓋地的榜單，五花八門的排名，自吹自擂的營銷，讓這個行業(yè)顯得浮躁喧囂。廠商們最后花了很多錢，產(chǎn)品落地不了，技術(shù)實際上也沒有太領(lǐng)先。
5月下旬，清華系大模型公司銜遠(yuǎn)科技被曝?fù)Q帥，創(chuàng)始人周伯文將離開公司。消息傳出后，有創(chuàng)業(yè)者稱：聚焦算法，或許是一條彎路。
大模型創(chuàng)業(yè)，在中國是一條窄路，對某些團(tuán)隊也許是不歸路。
如今，2024年過半，“百模大戰(zhàn)”也過去一年多了，行業(yè)發(fā)展到哪了？接下來又會往哪卷？
卷技術(shù)：考高分的太多，能干活的太少
國內(nèi)大模型行業(yè)，今年明顯比去年“安靜”。去年是“阿貓阿狗”都來參與，幾百個大模型面世，今年除了幾個科技大廠和頭部的創(chuàng)業(yè)公司，其他大部分都消停了。
因為大家發(fā)現(xiàn)，吆喝再大聲，落不了地都是白搭。
國內(nèi)的大模型不是太少，而是太多，尤其是吹牛的多。
“廠商總是宣傳大模型能干啥，卻不說不能干啥，客戶就有點被誤導(dǎo)，以為大模型什么都能干，想著把原來的業(yè)務(wù)顛覆重做一遍，這不現(xiàn)實?！标惾綄Α付ń埂拐f。
回看過去一年大模型行業(yè)的發(fā)展，我們會發(fā)現(xiàn)，最先打起來的不是價格戰(zhàn)，甚至也不是技術(shù)戰(zhàn)，而是營銷戰(zhàn)。
營銷是為了搶聲量。開發(fā)布會、刷榜、投廣告甚至碰瓷對手，能吸引更多關(guān)注，讓大家“覺得”自己領(lǐng)先。至于好不好用，真實的技術(shù)實力如何，可以后期再補(bǔ)課。
李友峰告訴「定焦」，現(xiàn)在國內(nèi)所有的所謂自研大模型，基本都是基于開源架構(gòu)改的，沒有真正意義上的原創(chuàng)和全自研。這意味著，大模型公司之間的技術(shù)差距并不大。
這也是為什么一家創(chuàng)業(yè)公司，能在兩三個月內(nèi)從零到一推出一款全新大模型。最好的例證是，去年李開復(fù)的零一萬物發(fā)布“Yi”系列模型，被指使用了LLaMA的架構(gòu)，只對兩個張量進(jìn)行了重命名。
陳冉認(rèn)為，國內(nèi)大模型還沒有形成完整的創(chuàng)業(yè)生態(tài)，大家一蜂窩沖上來，發(fā)布幾個模型證明不了什么。他以智能汽車行業(yè)早期做類比：大家都想造車，做輪胎的、造發(fā)動機(jī)的、甚至做雨刷的，都想親自下場，但最基本的電池、電控甚至輪子座椅都還沒準(zhǔn)備好。
單純從技術(shù)層面，時至今日，國內(nèi)沒有哪個團(tuán)隊處于絕對領(lǐng)先位置。
AI大模型有三大要素：算法、數(shù)據(jù)、算力，國內(nèi)廠商們過去一直在啃算法，大家發(fā)布模型，本質(zhì)上是發(fā)布一套算法和系統(tǒng)。大家比拼誰的算法更先進(jìn)，誰的模型參數(shù)更大，推理效率更高。但現(xiàn)在越來越多從業(yè)者發(fā)現(xiàn)，算法其實沒有壁壘。陳冉更是直言“大模型不值錢”。
“我認(rèn)為企業(yè)級的大模型沒意義，開源企業(yè)級就行了，因為最重要的是數(shù)據(jù)?！彼f。
數(shù)據(jù)是比算法更稀缺的資源。算法可以通過修改開源模型和人海戰(zhàn)術(shù)迭代，算力可以通過砸錢買卡獲得，但優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)沒有渠道售賣，花錢不一定能買來。
訓(xùn)練模型跟訓(xùn)練學(xué)生類似，數(shù)據(jù)相當(dāng)于教材或教育資源，過程就叫預(yù)訓(xùn)練。偏遠(yuǎn)山區(qū)的孩子和一線城市的孩子，從小獲得的教育資源不同，訓(xùn)練過程不同，最后高考考上重點大學(xué)的概率也必然不同。某種意義上，擁有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)訓(xùn)練就成功了一半。
過去一年，行業(yè)里評估一個大模型好壞的標(biāo)準(zhǔn)，是通過測評，相當(dāng)于考試。既然是考試，就有作弊的空間，或者可以通過刷題得高分。這就導(dǎo)致，很多大模型其實是“應(yīng)試教育”的產(chǎn)物——參數(shù)大、得分高、性能強(qiáng)，但沒啥實踐能力。
李友峰認(rèn)為，算法有很大局限性，如果脫離具體的應(yīng)用場景，算法沒有意義。“比如模型的參數(shù)大，計算能力很強(qiáng)，做數(shù)學(xué)題也許表現(xiàn)很好，但這并不意味著它能在實際業(yè)務(wù)里產(chǎn)生價值?！?/p>
今年以來，大模型拼參數(shù)的風(fēng)氣有所改觀，各種雜七雜八的“野榜”也有所收斂，說明公眾不好糊弄了。問題是，如果不比參數(shù)，大家還能比啥？
卷價格：C端不敢收，B端收不起
一個模型或一個項目要證明自己有價值，最直接的方法是從市場上賺到錢。今年以來，越來越多AI創(chuàng)業(yè)者和投資人，開始將商業(yè)模式掛在嘴邊。
大模型行業(yè)的商業(yè)化有兩大類——To C和To B，即向個人用戶收費，和向企業(yè)（包括政府、開發(fā)者）收費。去年行業(yè)達(dá)成共識，To C收費很難，先從B端入手。
B端企業(yè)是大模型的最大客戶。一家做系統(tǒng)集成公司的員工曾對「定焦」說，他們很早就接入了百度的千帆大模型平臺，擁抱大模型的意愿很強(qiáng)，不過他們不是因為模型效果好而使用，僅僅是怕被AI落下。而一旦模型收費，他們就得再考慮考慮了。
這代表了很多企業(yè)的心態(tài)：能白嫖就白嫖，付費就必須得看到效果。用陳冉的話說：“讓客戶花錢，就得讓他看到成倍的增效，不見兔子不撒鷹?！?/p>
李友峰認(rèn)為，真正用大模型的企業(yè)，都關(guān)注業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而不是算法指標(biāo)?！氨热甾D(zhuǎn)化率、點擊率和其他關(guān)鍵指標(biāo)，分別提升了幾個百分點，如果不能做到這些，即便算法有1萬億參數(shù)，價格低至1毛錢，客戶也不會買單?！?/p>
5月的這一波價格戰(zhàn)，大模型API的調(diào)用價格直降超過90%。以字節(jié)跳動、阿里、百度為例，每百萬token推理輸入量的價格，降到了8毛、5毛和免費。
然而這更多被市場解讀為營銷行為，有點清倉大甩賣的意味。
Lepton AI創(chuàng)始人、阿里原副總裁賈揚(yáng)清說：“今天不是說API貴才沒有人用，而是因為，企業(yè)首先得搞清楚到底怎么用起來產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值，否則的話，再便宜也是浪費?！?/p>
出門問問創(chuàng)始人李志飛更是直言：“將API價格降到無限逼近零，說明OpenAI對消費者收費和對企業(yè)收費的兩種商業(yè)模式在中國競爭環(huán)境下都不可持續(xù)?！?/p>
百度是C端B端兩手抓，其中面向C端的文心一言4.0是付費版，連續(xù)包月49.9元，百度一直沒有公布文心一言的付費率數(shù)據(jù)。據(jù)AI產(chǎn)品榜的數(shù)據(jù)，后起之秀月之暗面的Kimi，網(wǎng)頁版的訪問量在4月超過了文心一言。Kimi沒有選擇用收會員費的形式“自廢武功”，而是非常另類地推出了打賞功能，非強(qiáng)制，在高峰期算力不足時可獲得優(yōu)先使用的權(quán)益。
這還是C端大模型的頭部選手，由此可見收費之難。歸根到底，當(dāng)前的大模型產(chǎn)品還不夠好用，不是那么剛需，需要給人們一個付費的理由。
AI初創(chuàng)公司語核拿到了奇績創(chuàng)壇的投資，它一開始的產(chǎn)品都是面向C端，解決各種實用需求。創(chuàng)始人池光耀告訴「定焦」，其中一款主力產(chǎn)品CopyAsk，既能免費使用，也可以付費解鎖更多功能，但超過99%的用戶在白嫖免費額度，收上來的錢很難養(yǎng)活公司。
今年初，語核進(jìn)行轉(zhuǎn)型，開始做面向B端的Agent產(chǎn)品，目前已經(jīng)拿下兩個訂單，“客戶付費意愿還不錯，現(xiàn)在有錢賺了蠻好?！辈贿^，要徹底跑通某個垂類的B端業(yè)務(wù)，還需要一段時間探索。
有極少部分公司，抓住了市場需求，并打通了業(yè)務(wù)場景，率先賺到錢。
陳冉想做生態(tài)，他的OpenCSG線上做社區(qū)，線下賣軟件CSGHub和Starship，客戶以B端企業(yè)和D端開發(fā)者為主，已探索出應(yīng)用分傭和用戶訂閱兩個變現(xiàn)模式，未來還可以增加算力分傭模式。他告訴「定焦」，公司今年預(yù)期營收幾千萬，盈利大幾百萬。
卷應(yīng)用：爆款應(yīng)用未出現(xiàn)，產(chǎn)品和工程落地難
大模型發(fā)展到今天，從業(yè)者一方面想辦法賺錢，同時也在等待爆款應(yīng)用出現(xiàn)。之前我們見證了妙鴨相機(jī)、Kimi、Suno等應(yīng)用的走紅，但這都還稱不上爆款。而只有出現(xiàn)爆款，才能說明AI不是紙上談兵。
大模型廠商打響API價格戰(zhàn)之時，有人不以為然，有人嗤之以鼻，也有人格外興奮。
作為一個獨立應(yīng)用開發(fā)者，池光耀認(rèn)為API降價是巨大利好。API降價之前，他每個月要花200元左右的預(yù)算在模型調(diào)試上，現(xiàn)在他調(diào)用降價之后的深度求索DeepSeek-V2模型，半個多月只花了1.11元。
他去年開發(fā)了好幾款應(yīng)用，受限于高頻調(diào)用帶來的高額推理成本，而用戶又不愿意付費，導(dǎo)致至今產(chǎn)品沒有推出去?，F(xiàn)在他迫不及待想讓這些應(yīng)用“跑”起來，“要不是現(xiàn)在手上有B端的單子推不掉，我就直接去做C端產(chǎn)品了?！蓖瑫r，那些以前因為負(fù)擔(dān)不起API調(diào)用費而做不了的B端訂單，現(xiàn)在也可以做了。
他認(rèn)為，接下來幾個月，會有海量關(guān)于大模型的應(yīng)用場景的探索，很可能會帶來應(yīng)用場景的大幅增加。一些過去需要依靠人工或工程化的手段判斷的高頻的、低邏輯需求的，且延時不敏感的應(yīng)用場景，或許可被免費的大模型API取代掉。
大模型落地，一定是從場景開始突破。無論大模型API是否降價，找場景都會成為下半年的共識。
李友峰認(rèn)為，下半年出圈的應(yīng)用會越來越多，找到合適的場景，在規(guī)模產(chǎn)出的基礎(chǔ)上覆蓋規(guī)模的成本?！按蠹覒?yīng)該拼命去找價值，而不是卷價格?！?/p>
目前的AI應(yīng)用中，有兩類已經(jīng)顯現(xiàn)出了價值，并獲得了不錯的反饋。
一類是提效，Kimi幫助職場打工人搜索資料、整理文獻(xiàn)；造物云給品牌用AI做產(chǎn)品設(shè)計和營銷物料，創(chuàng)始人邱懿武告訴「定焦」，他們用AI給某咖啡品牌做了2000個杯子的設(shè)計方案，不算模型投入，算力成本只要10塊錢。
另一類是娛樂，比如Suno這種AI寫歌軟件，以及很多創(chuàng)業(yè)公司在做的AI陪伴、角色扮演。
目前行業(yè)里普遍認(rèn)為，Agent AI是下半年行業(yè)的重點，國內(nèi)外從業(yè)者都在往這方面卷。
隨著對產(chǎn)業(yè)的探索加深，李友峰發(fā)現(xiàn)，AI真正難的是產(chǎn)品和工程（指構(gòu)建、開發(fā)和部署大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一系列技術(shù)和實踐）?！安粩嘧尨竽Ｐ妥呦虍a(chǎn)品、工程、商業(yè)、產(chǎn)業(yè)，是中國創(chuàng)業(yè)公司成長的唯一路徑?！?/p>
一旦工程問題解決了，模型反而不重要了，用戶在使用產(chǎn)品的過程中，不關(guān)心底層用的是哪個模型，自研占多大比重，效果好比說啥都強(qiáng)。
現(xiàn)在的情況是，大模型在具體應(yīng)用時，還不能百分之百保證效果。以大語言模型為例，“胡說八道”的毛病一直沒有克服?！斑@種不可控的狀態(tài)，很難讓它在生產(chǎn)中發(fā)揮很大作用，還需要時間打磨。對于大部分B端客戶，如何跟上社區(qū)和大模型生態(tài)發(fā)展和進(jìn)化才是應(yīng)該關(guān)注的?！?陳冉說。
他認(rèn)為，之前行業(yè)對大模型過于樂觀，總有“訓(xùn)練一個大模型改變世界”這種不切實際的幻想，事實上大模型還沒有真正形成生產(chǎn)力。在AI 1.0到AI 2.0之間，還有一個過渡的過程。“就是如何通過AI先賦能已有體系，而不是全盤否認(rèn)?！?/p>
在向上爬的過程里，必然有一些公司會摔下去被淘汰，尤其是那些還不具備造血能力的公司。斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院在一份報告中稱，2023年全球?qū)θ斯ぶ悄艿耐顿Y連續(xù)第二年下降。
在國內(nèi)，以阿里、百度為代表的科技大廠還在持續(xù)投資，比如阿里就耗資8億美金，投資了Kimi的母公司月之暗面，占股36%，市場傳聞騰訊也在洽談跟進(jìn)。
然而，對于推動原始創(chuàng)新和產(chǎn)品落地，這些大廠究竟發(fā)揮了多大作用、扮演著什么角色，我們越來越難以評估。大廠一方面自己做大模型，同時又投資了市面上幾乎所有的明星創(chuàng)業(yè)公司，用股權(quán)把對手綁定。甚至這一波被開發(fā)者稱贊的API降價，也不是由大廠發(fā)起，而是一個叫幻方量化的私募巨頭，以及創(chuàng)業(yè)公司智譜AI帶頭，隨后的大廠跟進(jìn)，充滿了被動和營銷的味道。
下半年，行業(yè)依然會很卷，畢竟國內(nèi)大模型從一開始就是競爭驅(qū)動的。也許，我們能卷出來幾個贏家，爆款應(yīng)用也不遠(yuǎn)了。
應(yīng)受訪者要求，李友峰為化名。