文|光子星球
大模型的光暈正在逐漸消散。
“2023年,大家普遍覺得要買一個大模型,很多人熱衷于訓(xùn)練自己的大模型。但訓(xùn)練完了,怎么用起來,大家一頭霧水”,本質(zhì)在于大模型呈現(xiàn)的是底層能力,像水電煤一樣的存在,“不是產(chǎn)品”。
上述行業(yè)內(nèi)人士對“用大模型”的定義為:不能停留在打開ChatGPT、Kimi提問問題,而是AI能夠?yàn)槠髽I(yè)降本增效。
如果說前年的主題是“大模型爆發(fā)”,去年的主題則是“大模型落地”。人們逐漸意識到,光靠模型強(qiáng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,Agent則承擔(dān)了連接大模型和場景的中介作用,特別是AI工作流真切地讓行業(yè)看到了落地的路徑。
有人認(rèn)為“Agent主要解決了部分B端交付的老大難問題”,也有人評價“模型公司對外銷售賣解決方案就是在選Agent”。
Agent讓云端的大模型開始“接地氣”,“大模型+Agent”成為了To B的新時髦。
LinkAI聯(lián)合創(chuàng)始人&COO蘇晨星對Agent行業(yè)熱度有強(qiáng)烈的感知,“大概2023年6月份左右,我們剛進(jìn)入市場時,做Agent工具的企業(yè)算上我們,國內(nèi)只有三家。直至去年下半年才開始變得越來越多,甚至出現(xiàn)了供大于求的趨勢”。
據(jù)企查查顯示,1-3年內(nèi),智能體相關(guān)的新成立企業(yè)有200多家。
“混沌初開”一詞精準(zhǔn)地道出了整個Agent市場現(xiàn)狀。玩家身份魚龍混雜,大廠、AI小虎、創(chuàng)業(yè)公司紛紛下場。在沒有制定標(biāo)準(zhǔn)的前提下,行業(yè)的整體跨度特別大,突出表現(xiàn)在客單價上,從數(shù)千元到上千萬元不等。
“現(xiàn)階段Agent仍是偽概念,中間態(tài)產(chǎn)品,真正的Agentic AI充滿想象。”
供需關(guān)系
年末,某家公司2B業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人預(yù)備為即將上新的Agent產(chǎn)品定價,他透露“相當(dāng)便宜”,價格直接狙擊大廠,“算法3500元,研發(fā)2500元,都能打八折”。
這樣的情況在當(dāng)前Agent市場極其普遍,不同于大模型的“明碼標(biāo)價”,Agent的價格體系十分混亂。據(jù)蘇晨星介紹,Agent的客單價在數(shù)千元到上千萬元不等,光譜分別對應(yīng)著個人開發(fā)者接到的零散單子到政企項(xiàng)目大單。
從兩頭的供需關(guān)系出發(fā),可能方便理解國內(nèi)Agent發(fā)展現(xiàn)狀。這里我們僅討論To B端的Agent交付,需求驅(qū)動著Agent的快速落地。這里面存在著兩條主線:自上而下和自下而上。
蘇晨星認(rèn)為完全相反的決策鏈路決定了Agent的客單價。自上而下一般對應(yīng)著政企客戶,他們的邏輯是智能化轉(zhuǎn)型任務(wù)驅(qū)動,傾向于先采購再去理清要在哪些場景和業(yè)務(wù)上落地。因?yàn)橐瓿捎残灾笜?biāo),所以在預(yù)算上比較寬松,動輒就是數(shù)百萬級的項(xiàng)目,這就打開了Agent市場的上限。
自下而上的決策鏈路中,關(guān)鍵性的人物是那些中小企業(yè)“吃螃蟹”的人。他們對技術(shù)和實(shí)操經(jīng)驗(yàn)有一定的積累,清楚地知道Agent落地將產(chǎn)生的效果,由其決定是否采購以及采購哪些AI產(chǎn)品來解決業(yè)務(wù)場景中的問題。因?yàn)樾枨笄爸茫瑤е鴨栴}意識去購買,這部分人群的預(yù)算一般不是很高,但由于量大,仍然撐起了Agent市場大半份額。
需求決定供給,根據(jù)承接需求的能力可以分為四層。金字塔頂端是百度、阿里、火山、騰訊等大廠,云和模型基建最完善,拿單金額最大;往下是科大訊飛、智譜等廠商,基建相對完善,但在承接部分超大政企客戶時稍顯無力;第三層是瀾碼、實(shí)在智能、Dify、LinkAI這類轉(zhuǎn)型或新興的Agent公司,集中服務(wù)于中小企業(yè)客戶;最后一層是個人開發(fā)者,使用工具可以滿足一些簡單需求。
跟AI四小龍的CV時代相比,大模型讓To B的日子好過起來一點(diǎn),項(xiàng)目平均客單價從幾十萬抬到了幾百萬。在業(yè)務(wù)人員看來,Agent解決了CV時代B端交付難的痛點(diǎn)。以前是無數(shù)個小模型疊加起來服務(wù)一個業(yè)務(wù)場景,現(xiàn)在是”大模型+小模型”,兩者是泛化能力和精準(zhǔn)度的組合,Agent在其中起到了連接的作用,以低代碼項(xiàng)目形式快速搭建起一個應(yīng)用供客戶使用。
不過隨著時間的推移,所謂的“大單”也變得越來越少。有行業(yè)內(nèi)人士向光子星球反饋,早期智譜一個To B項(xiàng)目輕松就報千萬以上,內(nèi)容大致是模型加微調(diào),但到今天已經(jīng)報不上去了。
包裹著Agent外衣的“大單”,看似是軟件應(yīng)用,實(shí)則是一攬子解決方案,包括了云服務(wù)、模型、硬件、工具層、行業(yè)知識以及售后服務(wù)。這意味著大單市場競爭具有隱性門檻,在客戶“不差錢”的情況下,誰的基建越完善,服務(wù)體系越成熟,誰就越有競爭力,最后的勝者基本鎖定在了大廠中間。
六小虎中智譜在B端沖得最猛,官方透露數(shù)據(jù),2023年全年大模型合同總計3.5億元。其副總裁陳雪松曾在阿里云和曠視供職,有著豐富的To B業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士稱,智譜一開始就敲定了B端方向,招攬了大量原曠視離職人員開拓大模型B端市場,路線上同樣延續(xù)了上個時代“軟硬一體”的思路。
不過,先天的體弱令智譜無法沖破第二梯隊(duì)的壁壘,不少人都對光子星球傳遞出“智譜未來有上市打算,商業(yè)化壓力沉重”。上述人士透露,智譜最新的重心轉(zhuǎn)移到了信創(chuàng)上,主動適配華為。
“信創(chuàng)的投入成本不算低,但其他AI廠商還都沒做,智譜選擇跟華為一起拿單不失為一種選擇?!?/p>
大廠之下
大模型的站位已經(jīng)清晰,具備提供模型能力的廠商寥寥無幾。無論是第一梯隊(duì)還是第二梯隊(duì)的玩家本質(zhì)都在以Agent為抓手開拓云和大模型市場,Agent是開胃前菜,云和大模型才是主菜。
拋開爭奪的一二百家企業(yè),中國剩下的幾百萬中小企業(yè)在Agent應(yīng)用的需求還沒被完全看到,蘇晨星認(rèn)為未來大量的需求仍然能養(yǎng)活目前處于第三梯隊(duì)的Agent應(yīng)用和服務(wù)企業(yè)。
LinkAI是跟隨Agent一起崛起的一家創(chuàng)業(yè)公司,從把大模型接入微信生態(tài)對話的開源項(xiàng)目起家,產(chǎn)品一路從最初的對話助手進(jìn)化到到包括多模態(tài)大模型聚合服務(wù)、RAG知識庫與Chat BI數(shù)據(jù)庫、插件工具、Chat Bot與工作流搭建等在內(nèi)的零代碼智能體搭建SaaS產(chǎn)品。
據(jù)蘇晨星介紹,服務(wù)中小型企業(yè)的Agent產(chǎn)品可以分為兩類,一類是純工具型產(chǎn)品,一類是含業(yè)務(wù)場景屬性的產(chǎn)品。純工具型通用性高,團(tuán)隊(duì)投入比較輕,一般不需要銷售團(tuán)隊(duì);而含業(yè)務(wù)場景屬性產(chǎn)品交付重,需要時間滾雪球式地積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。權(quán)衡之下,LinkAI做了取舍,重頭放在做通用型SaaS產(chǎn)品,剩下一小部分在營銷、電商等場景做客制化服務(wù)。
LinkAI是這波Agent小而美創(chuàng)業(yè)公司的一個縮影,一方面通過標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品交付快速形成商業(yè)化收入,另一方面也為其同時對接大廠和連接B端客戶留下了空間。
據(jù)LinkAI披露,自2024年初開始商業(yè)化,純SaaS的訂閱收入部分超過200萬ARR,其中70%的收入來自于開源項(xiàng)目自然轉(zhuǎn)化以及PLG的口碑傳播;To B項(xiàng)目制的確認(rèn)收入也已超百萬元,訂單則更多。
近期,LinkAI開啟了與百度的合作。合作推進(jìn)的方式有兩種,一種是上架百度云應(yīng)用市場,供百度的客戶使用,也可以導(dǎo)流給自身產(chǎn)品,完成轉(zhuǎn)化;另一種則是與百度合作To B項(xiàng)目,為其提供Agent工具層和跨渠道的能力。
即使大廠有專門的智能體搭建平臺仍要與創(chuàng)業(yè)公司合作,考慮的因素很簡單。與其跨部門協(xié)調(diào),不如直接引入第三方合作更高效、節(jié)省時間。Agent僅占大單很小一部分,投入和產(chǎn)出不成正比,但創(chuàng)業(yè)公司幾萬塊錢就能達(dá)到比較好的效果。創(chuàng)業(yè)公司跨生態(tài)的靈活性也是大廠看重的優(yōu)勢之一。
正因如此,在Agent創(chuàng)業(yè)公司心中,自然地與大廠劃分出了業(yè)務(wù)和利潤的界限。事情似乎并未朝著既定軌道發(fā)展,最大的不確定性來自字節(jié)火山引擎。
在上次發(fā)布會,火山引擎重點(diǎn)介紹了HiAgent,一款面向企業(yè)開發(fā)大模型應(yīng)用和 Agent的產(chǎn)品。其對Agent應(yīng)用搭建定義與市面上創(chuàng)業(yè)公司大致相同,可以視為直接競品。
來自火山引擎副總裁張鑫的官方解釋,“如果把豆包大模型比作Android,那么 HiAgent就是企業(yè)調(diào)度系統(tǒng)能力開發(fā)應(yīng)用的SDK(軟件開發(fā)工具包)”。
據(jù)接近火山引擎的內(nèi)部人士表示,他們內(nèi)部考核指標(biāo)發(fā)生了變化,“除了豆包模型在客戶方部署后有沒有用起來外,還要看落地了幾個Agent場景”。
曾經(jīng)的扣子已經(jīng)蒙上了一層陰影,叫好不叫座,C端換不來收入,團(tuán)隊(duì)被裁撤后并入到火山引擎的To B業(yè)務(wù)線也沒有看到明顯起色。HiAgent這回直接瞄準(zhǔn)了企業(yè)客戶,競爭力如何還待檢驗(yàn)。
AI SaaS
現(xiàn)在市場上對Agent的定義大同小異,例如火山引擎對專家級Agent應(yīng)用的定義為“私有數(shù)據(jù)+大模型+Advanced RAG+Workflow”。
在談及Agent之間的差異性時,很多人都提到了一個關(guān)鍵詞:行業(yè)屬性。蘇晨星給我們舉了一個例子,在電商客服場景,客戶首先會拿到一個通用型的產(chǎn)品,在其基礎(chǔ)上,他們會針對不同產(chǎn)品做微調(diào),依據(jù)模板一鍵復(fù)制相關(guān)行業(yè)工作流。業(yè)務(wù)層面也有相關(guān)培訓(xùn),指導(dǎo)客戶寫提示詞、搭建工作流,支持其導(dǎo)入相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)、搭建知識庫等等。
就目前而言,智能體仍是一個偽概念,“目前的產(chǎn)品形態(tài)不是終局,而是整個行業(yè)的中間態(tài)”。
大模型讓Agent的能力邊界得到了前所未有的擴(kuò)展,但從定義出發(fā),現(xiàn)在的Agent沒有自我反思和自我規(guī)劃能力,僅僅是按照編排好的流程去執(zhí)行任務(wù)。雖然大家普遍認(rèn)為未來1-2年,“大模型+Agent”會成為主流范式,但現(xiàn)階段其本質(zhì)仍是低代碼產(chǎn)品。
“以前去推廣低代碼,大眾的認(rèn)知和接受程度不高,現(xiàn)在有了大模型的宣傳普及,人們對Agent產(chǎn)品的探索欲和接受度有了明顯的提高”,蘇晨星道。
中間態(tài)的判斷也符合整個技術(shù)路徑發(fā)展方向,整個行業(yè)正在從“AI Agent”向“Agentic AI”時代轉(zhuǎn)變,強(qiáng)調(diào)執(zhí)行單個場景任務(wù)的效果上升為自主規(guī)劃、決策和執(zhí)行任務(wù)的綜合性能力。
把Agent放置于另一個維度討論是老生常談的SaaS。當(dāng)前,除了項(xiàng)目制,Agent的主要的商業(yè)模式還是訂閱制。
在國外,Agent為SaaS市場的融資和商業(yè)化注入了新的活力。寬松友好的環(huán)境也吸引著一部分中國Agent企業(yè)出海。據(jù)悉,LinkAI近期正在籌劃中,預(yù)計本月底將灰度上線海外產(chǎn)品。
在國內(nèi),一部分傳統(tǒng)的SaaS廠商開始尋求轉(zhuǎn)型,在原有的產(chǎn)品加入AI能力,迭代更新。轉(zhuǎn)型AI SaaS,產(chǎn)生了新的困境:疊加AI成本后,單價上去了,但也削弱了和一些“AI native”Agent產(chǎn)品的市場競爭力。相似功能產(chǎn)品,用戶更偏向于低價。
蘇晨星表示,對SaaS市場來說,AI可能是一半一半的存在。諸如數(shù)據(jù)分析、客服等場景非常適合大模型。這部分市場可能會被AI替代,但剩下一部分專業(yè)型的傳統(tǒng)SaaS依然有不可替代的作用。
“大模型看不著摸不著,Agent其實(shí)提供了快速試錯的機(jī)會。適合業(yè)務(wù)的,快速引進(jìn)轉(zhuǎn)型;不適合的,堅(jiān)持原來那套?!?/p>