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大廠養(yǎng)不起大模型?

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大廠養(yǎng)不起大模型?

國(guó)產(chǎn)大模型到了關(guān)鍵時(shí)刻,是繼續(xù)燒錢投入通用大模型研發(fā),還是加速突破AI商業(yè)應(yīng)用落地,頭部大模型廠商和投資人們都在焦慮中。

文|科技新知 櫻木

編輯丨蕨影

身處于觀望期的大模型賽道,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(bào)告稱,中國(guó)AI正在面臨更大的變現(xiàn)問題,文中直接指出AI應(yīng)用先行者業(yè)績(jī)不及預(yù)期,金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(zhǎng)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(yù)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(fù)責(zé)人迅速出面否認(rèn)。該負(fù)責(zé)人稱“文心一言剛完成了功能全面升級(jí),我們將持續(xù)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(dāng)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(tái)前。文章直言,大公司計(jì)劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關(guān)的東西上,比如數(shù)據(jù)中心、芯片和電網(wǎng)。但到現(xiàn)在為止,這些錢除了讓開發(fā)人員的工作效率提高了一點(diǎn),沒看到其他明顯的成果。

紅杉資本的結(jié)論似乎更為直接,在其分析師大衛(wèi)卡恩的報(bào)告中認(rèn)為 AI 產(chǎn)業(yè)泡沫正在加劇,年產(chǎn)值超過 6000 億美元,才夠支付數(shù)據(jù)中心、加速GPU卡等AI基礎(chǔ)設(shè)施費(fèi)用。而之前的分析中,大衛(wèi)假設(shè)即每年,谷歌、微軟、蘋果和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(jié)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AI盈利的需要的缺口,仍然在不斷擴(kuò)大。

而回歸到國(guó)內(nèi),在經(jīng)歷了年初的大降價(jià)之后,大廠對(duì)于大模型的態(tài)度,似乎也開始變得曖昧,諸多大廠在財(cái)報(bào)電話會(huì)中,聲稱會(huì)對(duì)人工智能加大投資力度,但實(shí)際來看,投入?yún)s開始變得謹(jǐn)慎。最明顯的征兆就是,大廠的負(fù)責(zé)人開始弱化基礎(chǔ)大模型迭代,強(qiáng)調(diào)應(yīng)用的落地?!皼]有應(yīng)用,開源閉源模型都一文不值?!逼鋵?shí),反應(yīng)到當(dāng)下,應(yīng)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(rèn)識(shí)到的是,由于客觀條件的限制,最簡(jiǎn)單的貨幣化手段,如OpenAI對(duì)GPT收費(fèi)每月20-25美元的方式,在國(guó)內(nèi)幾乎無法復(fù)制,基于API調(diào)度的商業(yè)模式也被內(nèi)卷到利潤(rùn)空間稀薄,而各大廠期待的AI應(yīng)用,落地時(shí)間以及效率也遠(yuǎn)不及預(yù)期。面對(duì)未來越來越大的投入,以及遙遙無期的回報(bào),大廠的焦慮似乎不斷上升。

而另一方面,AGI的路徑越往前走,共識(shí)也開始被打破,OpenAI全新的O1模型,采用的Self-play RL(自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)),與之前傳統(tǒng)以scaling law為主的訓(xùn)練方式又有全新的變化。而對(duì)于國(guó)產(chǎn)大模型,GPT4還未完全趕超,新的范式又出現(xiàn)。

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

Part.1 越來越昂貴的“游戲”

從各個(gè)角度來看,AI都在成為一場(chǎng)富人的游戲。

根據(jù)第一財(cái)經(jīng)的報(bào)道,在最近的季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上,谷歌、微軟和Meta都強(qiáng)調(diào)了在AI上的巨大投資。Meta將今年的支出預(yù)測(cè)提高了至多100億美元,谷歌計(jì)劃每季度資本支出約120億美元。微軟最近一個(gè)季度花費(fèi)了140億美元,預(yù)計(jì)這一支出將“顯著”增加。以數(shù)據(jù)中心為例,根據(jù)美國(guó)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Synergy研究集團(tuán)預(yù)計(jì),未來每年將有120-130個(gè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心上線。而每座數(shù)據(jù)中心的造價(jià)都以億美元為單位。

與此同時(shí),據(jù)彭博報(bào)道,OpenAI正以1500億美元估值,洽談65億美元融資,并計(jì)劃通過循環(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,蘋果、英偉達(dá)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,不僅在于越來越快的燒錢速度,還在于,短期難以回本的現(xiàn)實(shí)。據(jù)報(bào)道顯示,2024年年初,OpenAI的年收入已超過34億美元,但因?yàn)锳I太燒錢,加上日益激烈的對(duì)手競(jìng)爭(zhēng),OpenAI仍在虧損,據(jù)行業(yè)內(nèi)估計(jì)到2024年底,OpenAI的虧損將接近50億美元。

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

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

與海外大廠激進(jìn)的投資策略不同,國(guó)內(nèi)大廠對(duì)于AI的態(tài)度似乎開始轉(zhuǎn)向。從早期的FOMO(fear of missing out)中回過神,國(guó)內(nèi)大廠并沒有選擇進(jìn)一步夸張的投入,而是逐漸開始對(duì)AI應(yīng)用以及商業(yè)化的挖掘。

價(jià)格戰(zhàn)之后,擁有智能云業(yè)務(wù)以及場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)的大廠,分別以此為基線開始了全新的探索,以阿里為例,據(jù)業(yè)內(nèi)人士表示,阿里云擁有大批英偉達(dá)大卡(H系列、A系列),總數(shù)超過了10萬張(包括其海外分支機(jī)構(gòu)的卡)。其中只有一部分是用于內(nèi)部訓(xùn)練,大部分則以出租的形式提供給外部平臺(tái)。有投資人直接表示“很多云廠商的大模型業(yè)務(wù)都是搭著免費(fèi)送的?!彼坪跻诧@示出了,當(dāng)下賽道內(nèi)的實(shí)際情形。

與此同時(shí),豆包的逐漸走紅,也讓字節(jié)看到了自身在產(chǎn)品方向上的優(yōu)勢(shì)。近日,抖音搜索的出現(xiàn),也讓外界浮想聯(lián)翩。與此同時(shí),據(jù)業(yè)內(nèi)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(tuán)隊(duì)完全分開。目前只能通過微信搜一搜:有時(shí)候微信會(huì)幫你總結(jié)你的搜索內(nèi)容(灰度測(cè)試,不保證所有人都被測(cè)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,面對(duì)這場(chǎng)越來越昂貴的游戲,大廠并沒有選擇大規(guī)模投資,而是開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,可能成為未來一段時(shí)間,大廠對(duì)于大模型以及AI賽道主要的策略。

而從此基礎(chǔ)上來看百度的流言,似乎又有了一重不同的視角,對(duì)于AI影響最為深遠(yuǎn)的賽道,主營(yíng)業(yè)務(wù)為搜索的百度,顯然面對(duì)的壓力更大。從財(cái)報(bào)來看,第二季度百度最大的收入來源線上廣告業(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(dāng)季收入為51億元,其中,9%的收入來自外部客戶對(duì)大模型和生成式AI相關(guān)服務(wù)的需求。顯然AI對(duì)于業(yè)務(wù)的賦能,似乎助推力度并不能令人滿意。

在自媒體市象的報(bào)道之中,百度內(nèi)部的態(tài)度,似乎也與主流廠商一致“或者這么說吧,訓(xùn)練下一代模型不是百度的第一優(yōu)先級(jí)。”但“老板明確表示,我們絕不會(huì)下table?!?/p>

AI雖好,但單純以ROI來看,似乎并不適合孤注一擲,而何時(shí)打破當(dāng)下的格局,拋開客觀條件限制,AI應(yīng)用就成了最重要的變量。

Part.2 AI應(yīng)用的糾結(jié)和逆風(fēng)期

關(guān)于AI應(yīng)用的風(fēng)口,從年初以來,似乎從未停止。

金句不斷地投資人朱嘯虎,無疑是這波AI應(yīng)用的旗手之一。在2024年初的演講中,AI應(yīng)用肯定爆發(fā),每輪周期最后,應(yīng)用賺的錢是前面的10倍。作為曾經(jīng)投出過滴滴、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,未來盈利主要在AI應(yīng)用。

“每一代模型你都要重新去砸錢,而且你變現(xiàn)周期可能就兩三年,這比發(fā)電廠還要差?!敝靽[虎對(duì)于大模型的態(tài)度并不樂觀,但對(duì)于可以直接變現(xiàn),由用戶買單的AI應(yīng)用,卻始終稱贊有加。

而另一個(gè)在AI應(yīng)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(yīng)用”,“沒有應(yīng)用,光有基礎(chǔ)模型,不管是開源還是閉源都一文不值?!?/p>

兩個(gè)旗手雖然都支持AI應(yīng)用,但從路線上,似乎并不相同,朱嘯虎偏愛PMF(product market fit)明確,直接可以TOB變現(xiàn)的尖叫應(yīng)用,如垂直于AI面試的近嶼智能,或是垂直于視覺類產(chǎn)品的FancyTech,用他的話說“以前中國(guó)軟件市場(chǎng)為什么規(guī)?;苈?,因?yàn)殇N售周期很長(zhǎng),要6-12個(gè)月,不可能很快的。 但現(xiàn)在能讓企業(yè)用戶有這種尖叫效應(yīng)的話,它變現(xiàn)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agent智能體,他認(rèn)為,醫(yī)療、教育、金融、制造、交通、農(nóng)業(yè)等各行業(yè)領(lǐng)域,未來都會(huì)依據(jù)自身場(chǎng)景和特有經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則、數(shù)據(jù)等,做出各種智能體,將會(huì)出現(xiàn)數(shù)百萬量級(jí)的智能體,形成龐大生態(tài)。

但朱嘯虎卻對(duì)智能體保持懷疑態(tài)度,在與界面的訪談之中,朱嘯虎坦言,AI Agent不能落地,因?yàn)榇竽P吞烊挥谢糜X,單步的錯(cuò)誤率可能在10%-20%,5步推理以后可能錯(cuò)誤率就50%以上了,就完全沒法用。那你高50%同樣也沒用,錯(cuò)誤率百分之二三十還是沒法落地,不改變本質(zhì)問題。

AI應(yīng)用的路線爭(zhēng)端還在繼續(xù),從更宏觀的維度,似乎AI應(yīng)用也遭遇了逆風(fēng)期,在摩根士丹利的名為《中國(guó)AI面臨更大的變現(xiàn)問題》中,大摩表示,AI應(yīng)用發(fā)展慢于預(yù)期,貨幣化更加艱難。

在報(bào)告中顯示,在宏觀環(huán)境的背景之下,企業(yè)和消費(fèi)者難以接受AI功能帶來的價(jià)格上漲。同時(shí),免費(fèi)AI服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)加劇了盈利壓力。與此同時(shí),AI產(chǎn)品與客戶期望存在差距。缺乏高質(zhì)量的領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練、特定場(chǎng)景下表現(xiàn)不佳、產(chǎn)品尚未成熟等因素制約了AI應(yīng)用的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。不僅國(guó)內(nèi),在海外,行業(yè)領(lǐng)先指標(biāo)不佳,AI遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)貨幣化。美國(guó)軟件公司今年以來業(yè)績(jī)令人失望,AI相關(guān)收入貢獻(xiàn)有限。AlphaWise調(diào)查顯示CIO(首席信息官)對(duì)AI應(yīng)用投產(chǎn)時(shí)間表,每次調(diào)查預(yù)期都在延后。

而在國(guó)內(nèi),金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(zhǎng)令人失望,反映出基礎(chǔ)AI功能競(jìng)爭(zhēng)激烈,高級(jí)應(yīng)用尚未成熟。兩家公司表示將繼續(xù)加大研發(fā)投入,意味著盈利前景仍不明朗。

總結(jié)來看,AI應(yīng)用仍還在探索期,無論大廠還是投資人,似乎還在挖掘其內(nèi)在的潛力,共識(shí)并未達(dá)成之下,從變現(xiàn)來看,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(dāng)下的視角來看,AI應(yīng)用的爆發(fā)期,仍然沒有到來,這也意味著,試圖通過AI應(yīng)用爆發(fā)達(dá)成的商業(yè)計(jì)劃,正在被延遲。

Part.3 越來越復(fù)雜的路線之爭(zhēng)

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

從模型效果反饋上來看,這個(gè)名為Open AI o1的產(chǎn)品可以說是石破天驚的存在。作為首個(gè)具有“推理”能力的大模型,它能通過類似人類的推理過程來逐步分析問題,直至得出正確結(jié)論。

根據(jù)OpenAI官網(wǎng)的評(píng)測(cè),這款模型尤其擅長(zhǎng)處理數(shù)學(xué)和代碼問題,甚至在物理、生物和化學(xué)問題基準(zhǔn)測(cè)試中的準(zhǔn)確度超過了人類博士水平。

而從業(yè)內(nèi)人士的反饋來看,此次Open AI o1的出現(xiàn),則可能代表了硅谷在AGI范式正在發(fā)生轉(zhuǎn)移,純靠語言模型預(yù)訓(xùn)練的Scaling Law這個(gè)經(jīng)典物理規(guī)律在遭遇到算力與參數(shù)無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(qiáng)化學(xué)習(xí))。而Open AI o1似乎就是這樣一款產(chǎn)品。

具體來說,根據(jù)業(yè)內(nèi)人士解釋來看,o1模型就像在不同的可能性中反復(fù)“抽樣”,每次推導(dǎo)出一個(gè)更好的結(jié)果。打個(gè)比方,你問它一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題,它不會(huì)一秒鐘給你答案,而是像個(gè)認(rèn)真思考的人,先把問題分解成好幾步,一步步推理。這樣做的好處是,答案通常更準(zhǔn)確、更有邏輯,尤其是在科學(xué)推理、編程和數(shù)學(xué)題目上表現(xiàn)非常好。比如,在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克測(cè)試中,o1的解題正確率達(dá)到83%,而之前的GPT-4o只有13%。這說明它在處理復(fù)雜問題時(shí),確實(shí)有了質(zhì)的提升。

今年以來,多模態(tài)、10萬卡集群的超級(jí)模型,以及自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多條路徑開始在硅谷AI界發(fā)生變革,共識(shí)被打破之后,當(dāng)下來看依舊沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

從當(dāng)下的信息來看,未來如何能達(dá)到AGI原本的共識(shí)似乎正在被打破。盡管o1模型還有諸多疑問,但從AGI進(jìn)化的步伐來看,似乎出現(xiàn)了多重可能性。當(dāng)然,這對(duì)于資金與人才優(yōu)勢(shì)明顯的硅谷來說,是好事,但相反對(duì)于追隨者而言,則意味著挑戰(zhàn)難度正在加大。

從終局思維來看,國(guó)產(chǎn)AI在未來將不得不再次面臨技術(shù)方向的選擇,而更大規(guī)模地投入似乎也勢(shì)在必行。燒錢打仗雖然不會(huì)發(fā)生在當(dāng)下,但在未來卻是成功的關(guān)鍵。

從這個(gè)角度來看,無法造血的公司,淘汰的幾率顯然會(huì)更大,國(guó)產(chǎn)大廠可以通過現(xiàn)金奶牛業(yè)務(wù)繼續(xù)維持跟隨戰(zhàn)略,但成本的逐漸增加,以及方向不明的變現(xiàn)路徑,都可能成為阻礙發(fā)展的絆腳石。類似于百度今天面對(duì)的謠言,似乎也正是其需要應(yīng)對(duì)的問題。但解法如何,似乎仍并不明朗。

 

 
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國(guó)產(chǎn)大模型到了關(guān)鍵時(shí)刻,是繼續(xù)燒錢投入通用大模型研發(fā),還是加速突破AI商業(yè)應(yīng)用落地,頭部大模型廠商和投資人們都在焦慮中。

文|科技新知 櫻木

編輯丨蕨影

身處于觀望期的大模型賽道,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(bào)告稱,中國(guó)AI正在面臨更大的變現(xiàn)問題,文中直接指出AI應(yīng)用先行者業(yè)績(jī)不及預(yù)期,金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(zhǎng)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(yù)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(fù)責(zé)人迅速出面否認(rèn)。該負(fù)責(zé)人稱“文心一言剛完成了功能全面升級(jí),我們將持續(xù)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(dāng)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(tái)前。文章直言,大公司計(jì)劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關(guān)的東西上,比如數(shù)據(jù)中心、芯片和電網(wǎng)。但到現(xiàn)在為止,這些錢除了讓開發(fā)人員的工作效率提高了一點(diǎn),沒看到其他明顯的成果。

紅杉資本的結(jié)論似乎更為直接,在其分析師大衛(wèi)卡恩的報(bào)告中認(rèn)為 AI 產(chǎn)業(yè)泡沫正在加劇,年產(chǎn)值超過 6000 億美元,才夠支付數(shù)據(jù)中心、加速GPU卡等AI基礎(chǔ)設(shè)施費(fèi)用。而之前的分析中,大衛(wèi)假設(shè)即每年,谷歌、微軟、蘋果和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(jié)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AI盈利的需要的缺口,仍然在不斷擴(kuò)大。

而回歸到國(guó)內(nèi),在經(jīng)歷了年初的大降價(jià)之后,大廠對(duì)于大模型的態(tài)度,似乎也開始變得曖昧,諸多大廠在財(cái)報(bào)電話會(huì)中,聲稱會(huì)對(duì)人工智能加大投資力度,但實(shí)際來看,投入?yún)s開始變得謹(jǐn)慎。最明顯的征兆就是,大廠的負(fù)責(zé)人開始弱化基礎(chǔ)大模型迭代,強(qiáng)調(diào)應(yīng)用的落地?!皼]有應(yīng)用,開源閉源模型都一文不值。”其實(shí),反應(yīng)到當(dāng)下,應(yīng)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(rèn)識(shí)到的是,由于客觀條件的限制,最簡(jiǎn)單的貨幣化手段,如OpenAI對(duì)GPT收費(fèi)每月20-25美元的方式,在國(guó)內(nèi)幾乎無法復(fù)制,基于API調(diào)度的商業(yè)模式也被內(nèi)卷到利潤(rùn)空間稀薄,而各大廠期待的AI應(yīng)用,落地時(shí)間以及效率也遠(yuǎn)不及預(yù)期。面對(duì)未來越來越大的投入,以及遙遙無期的回報(bào),大廠的焦慮似乎不斷上升。

而另一方面,AGI的路徑越往前走,共識(shí)也開始被打破,OpenAI全新的O1模型,采用的Self-play RL(自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)),與之前傳統(tǒng)以scaling law為主的訓(xùn)練方式又有全新的變化。而對(duì)于國(guó)產(chǎn)大模型,GPT4還未完全趕超,新的范式又出現(xiàn)。

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

Part.1 越來越昂貴的“游戲”

從各個(gè)角度來看,AI都在成為一場(chǎng)富人的游戲。

根據(jù)第一財(cái)經(jīng)的報(bào)道,在最近的季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上,谷歌、微軟和Meta都強(qiáng)調(diào)了在AI上的巨大投資。Meta將今年的支出預(yù)測(cè)提高了至多100億美元,谷歌計(jì)劃每季度資本支出約120億美元。微軟最近一個(gè)季度花費(fèi)了140億美元,預(yù)計(jì)這一支出將“顯著”增加。以數(shù)據(jù)中心為例,根據(jù)美國(guó)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Synergy研究集團(tuán)預(yù)計(jì),未來每年將有120-130個(gè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心上線。而每座數(shù)據(jù)中心的造價(jià)都以億美元為單位。

與此同時(shí),據(jù)彭博報(bào)道,OpenAI正以1500億美元估值,洽談65億美元融資,并計(jì)劃通過循環(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,蘋果、英偉達(dá)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,不僅在于越來越快的燒錢速度,還在于,短期難以回本的現(xiàn)實(shí)。據(jù)報(bào)道顯示,2024年年初,OpenAI的年收入已超過34億美元,但因?yàn)锳I太燒錢,加上日益激烈的對(duì)手競(jìng)爭(zhēng),OpenAI仍在虧損,據(jù)行業(yè)內(nèi)估計(jì)到2024年底,OpenAI的虧損將接近50億美元。

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

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

與海外大廠激進(jìn)的投資策略不同,國(guó)內(nèi)大廠對(duì)于AI的態(tài)度似乎開始轉(zhuǎn)向。從早期的FOMO(fear of missing out)中回過神,國(guó)內(nèi)大廠并沒有選擇進(jìn)一步夸張的投入,而是逐漸開始對(duì)AI應(yīng)用以及商業(yè)化的挖掘。

價(jià)格戰(zhàn)之后,擁有智能云業(yè)務(wù)以及場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)的大廠,分別以此為基線開始了全新的探索,以阿里為例,據(jù)業(yè)內(nèi)人士表示,阿里云擁有大批英偉達(dá)大卡(H系列、A系列),總數(shù)超過了10萬張(包括其海外分支機(jī)構(gòu)的卡)。其中只有一部分是用于內(nèi)部訓(xùn)練,大部分則以出租的形式提供給外部平臺(tái)。有投資人直接表示“很多云廠商的大模型業(yè)務(wù)都是搭著免費(fèi)送的?!彼坪跻诧@示出了,當(dāng)下賽道內(nèi)的實(shí)際情形。

與此同時(shí),豆包的逐漸走紅,也讓字節(jié)看到了自身在產(chǎn)品方向上的優(yōu)勢(shì)。近日,抖音搜索的出現(xiàn),也讓外界浮想聯(lián)翩。與此同時(shí),據(jù)業(yè)內(nèi)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(tuán)隊(duì)完全分開。目前只能通過微信搜一搜:有時(shí)候微信會(huì)幫你總結(jié)你的搜索內(nèi)容(灰度測(cè)試,不保證所有人都被測(cè)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,面對(duì)這場(chǎng)越來越昂貴的游戲,大廠并沒有選擇大規(guī)模投資,而是開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,可能成為未來一段時(shí)間,大廠對(duì)于大模型以及AI賽道主要的策略。

而從此基礎(chǔ)上來看百度的流言,似乎又有了一重不同的視角,對(duì)于AI影響最為深遠(yuǎn)的賽道,主營(yíng)業(yè)務(wù)為搜索的百度,顯然面對(duì)的壓力更大。從財(cái)報(bào)來看,第二季度百度最大的收入來源線上廣告業(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(dāng)季收入為51億元,其中,9%的收入來自外部客戶對(duì)大模型和生成式AI相關(guān)服務(wù)的需求。顯然AI對(duì)于業(yè)務(wù)的賦能,似乎助推力度并不能令人滿意。

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

AI雖好,但單純以ROI來看,似乎并不適合孤注一擲,而何時(shí)打破當(dāng)下的格局,拋開客觀條件限制,AI應(yīng)用就成了最重要的變量。

Part.2 AI應(yīng)用的糾結(jié)和逆風(fēng)期

關(guān)于AI應(yīng)用的風(fēng)口,從年初以來,似乎從未停止。

金句不斷地投資人朱嘯虎,無疑是這波AI應(yīng)用的旗手之一。在2024年初的演講中,AI應(yīng)用肯定爆發(fā),每輪周期最后,應(yīng)用賺的錢是前面的10倍。作為曾經(jīng)投出過滴滴、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,未來盈利主要在AI應(yīng)用。

“每一代模型你都要重新去砸錢,而且你變現(xiàn)周期可能就兩三年,這比發(fā)電廠還要差?!敝靽[虎對(duì)于大模型的態(tài)度并不樂觀,但對(duì)于可以直接變現(xiàn),由用戶買單的AI應(yīng)用,卻始終稱贊有加。

而另一個(gè)在AI應(yīng)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(yīng)用”,“沒有應(yīng)用,光有基礎(chǔ)模型,不管是開源還是閉源都一文不值?!?/p>

兩個(gè)旗手雖然都支持AI應(yīng)用,但從路線上,似乎并不相同,朱嘯虎偏愛PMF(product market fit)明確,直接可以TOB變現(xiàn)的尖叫應(yīng)用,如垂直于AI面試的近嶼智能,或是垂直于視覺類產(chǎn)品的FancyTech,用他的話說“以前中國(guó)軟件市場(chǎng)為什么規(guī)模化很慢,因?yàn)殇N售周期很長(zhǎng),要6-12個(gè)月,不可能很快的。 但現(xiàn)在能讓企業(yè)用戶有這種尖叫效應(yīng)的話,它變現(xiàn)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agent智能體,他認(rèn)為,醫(yī)療、教育、金融、制造、交通、農(nóng)業(yè)等各行業(yè)領(lǐng)域,未來都會(huì)依據(jù)自身場(chǎng)景和特有經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則、數(shù)據(jù)等,做出各種智能體,將會(huì)出現(xiàn)數(shù)百萬量級(jí)的智能體,形成龐大生態(tài)。

但朱嘯虎卻對(duì)智能體保持懷疑態(tài)度,在與界面的訪談之中,朱嘯虎坦言,AI Agent不能落地,因?yàn)榇竽P吞烊挥谢糜X,單步的錯(cuò)誤率可能在10%-20%,5步推理以后可能錯(cuò)誤率就50%以上了,就完全沒法用。那你高50%同樣也沒用,錯(cuò)誤率百分之二三十還是沒法落地,不改變本質(zhì)問題。

AI應(yīng)用的路線爭(zhēng)端還在繼續(xù),從更宏觀的維度,似乎AI應(yīng)用也遭遇了逆風(fēng)期,在摩根士丹利的名為《中國(guó)AI面臨更大的變現(xiàn)問題》中,大摩表示,AI應(yīng)用發(fā)展慢于預(yù)期,貨幣化更加艱難。

在報(bào)告中顯示,在宏觀環(huán)境的背景之下,企業(yè)和消費(fèi)者難以接受AI功能帶來的價(jià)格上漲。同時(shí),免費(fèi)AI服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)加劇了盈利壓力。與此同時(shí),AI產(chǎn)品與客戶期望存在差距。缺乏高質(zhì)量的領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練、特定場(chǎng)景下表現(xiàn)不佳、產(chǎn)品尚未成熟等因素制約了AI應(yīng)用的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。不僅國(guó)內(nèi),在海外,行業(yè)領(lǐng)先指標(biāo)不佳,AI遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)貨幣化。美國(guó)軟件公司今年以來業(yè)績(jī)令人失望,AI相關(guān)收入貢獻(xiàn)有限。AlphaWise調(diào)查顯示CIO(首席信息官)對(duì)AI應(yīng)用投產(chǎn)時(shí)間表,每次調(diào)查預(yù)期都在延后。

而在國(guó)內(nèi),金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長(zhǎng)令人失望,反映出基礎(chǔ)AI功能競(jìng)爭(zhēng)激烈,高級(jí)應(yīng)用尚未成熟。兩家公司表示將繼續(xù)加大研發(fā)投入,意味著盈利前景仍不明朗。

總結(jié)來看,AI應(yīng)用仍還在探索期,無論大廠還是投資人,似乎還在挖掘其內(nèi)在的潛力,共識(shí)并未達(dá)成之下,從變現(xiàn)來看,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(dāng)下的視角來看,AI應(yīng)用的爆發(fā)期,仍然沒有到來,這也意味著,試圖通過AI應(yīng)用爆發(fā)達(dá)成的商業(yè)計(jì)劃,正在被延遲。

Part.3 越來越復(fù)雜的路線之爭(zhēng)

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

從模型效果反饋上來看,這個(gè)名為Open AI o1的產(chǎn)品可以說是石破天驚的存在。作為首個(gè)具有“推理”能力的大模型,它能通過類似人類的推理過程來逐步分析問題,直至得出正確結(jié)論。

根據(jù)OpenAI官網(wǎng)的評(píng)測(cè),這款模型尤其擅長(zhǎng)處理數(shù)學(xué)和代碼問題,甚至在物理、生物和化學(xué)問題基準(zhǔn)測(cè)試中的準(zhǔn)確度超過了人類博士水平。

而從業(yè)內(nèi)人士的反饋來看,此次Open AI o1的出現(xiàn),則可能代表了硅谷在AGI范式正在發(fā)生轉(zhuǎn)移,純靠語言模型預(yù)訓(xùn)練的Scaling Law這個(gè)經(jīng)典物理規(guī)律在遭遇到算力與參數(shù)無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(qiáng)化學(xué)習(xí))。而Open AI o1似乎就是這樣一款產(chǎn)品。

具體來說,根據(jù)業(yè)內(nèi)人士解釋來看,o1模型就像在不同的可能性中反復(fù)“抽樣”,每次推導(dǎo)出一個(gè)更好的結(jié)果。打個(gè)比方,你問它一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題,它不會(huì)一秒鐘給你答案,而是像個(gè)認(rèn)真思考的人,先把問題分解成好幾步,一步步推理。這樣做的好處是,答案通常更準(zhǔn)確、更有邏輯,尤其是在科學(xué)推理、編程和數(shù)學(xué)題目上表現(xiàn)非常好。比如,在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克測(cè)試中,o1的解題正確率達(dá)到83%,而之前的GPT-4o只有13%。這說明它在處理復(fù)雜問題時(shí),確實(shí)有了質(zhì)的提升。

今年以來,多模態(tài)、10萬卡集群的超級(jí)模型,以及自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多條路徑開始在硅谷AI界發(fā)生變革,共識(shí)被打破之后,當(dāng)下來看依舊沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

從當(dāng)下的信息來看,未來如何能達(dá)到AGI原本的共識(shí)似乎正在被打破。盡管o1模型還有諸多疑問,但從AGI進(jìn)化的步伐來看,似乎出現(xiàn)了多重可能性。當(dāng)然,這對(duì)于資金與人才優(yōu)勢(shì)明顯的硅谷來說,是好事,但相反對(duì)于追隨者而言,則意味著挑戰(zhàn)難度正在加大。

從終局思維來看,國(guó)產(chǎn)AI在未來將不得不再次面臨技術(shù)方向的選擇,而更大規(guī)模地投入似乎也勢(shì)在必行。燒錢打仗雖然不會(huì)發(fā)生在當(dāng)下,但在未來卻是成功的關(guān)鍵。

從這個(gè)角度來看,無法造血的公司,淘汰的幾率顯然會(huì)更大,國(guó)產(chǎn)大廠可以通過現(xiàn)金奶牛業(yè)務(wù)繼續(xù)維持跟隨戰(zhàn)略,但成本的逐漸增加,以及方向不明的變現(xiàn)路徑,都可能成為阻礙發(fā)展的絆腳石。類似于百度今天面對(duì)的謠言,似乎也正是其需要應(yīng)對(duì)的問題。但解法如何,似乎仍并不明朗。

 

 
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