2024大模型之戰：從技術浪漫到落地求生
焦慮裹挾中，國內AI大模型圈正不斷加速。
融資速度，率先成爲最顯性的角逐點。大模型需要消耗大量算力和資源，於是資金成了入場券。
2024年以來，每隔一段時間，就會傳出大模型公司拿到新融資的消息。這些消息，像是斷斷續續投射到行業上空的信號彈，攪動着每個人心中的天平。
這個圍繞機器學習、數據處理、數學、算法等理性內容展開的賽道，充斥着歡欣、失落與迷茫。
複雜的情緒來自多個方面：一是，大模型技術的進展，與預期差距很大；二是，投入鉅額資金後，何時見效尚未可知；三是，如果繼續投入，資金來自哪裡；四是，如果靠自己造血，哪些場景距離變現最近。
有預算的企業客戶成了香餑餑，正被大模型廠商們爭奪。2024年9月初，國信證券旗下“AIGC投顧助手項目”開標，項目金額只有160萬元，但仍吸引了7家大模型廠商激烈競標。面對客戶，一擁而上是常態。在一些項目的公開招標過程中，投標廠商們的投標價差，可能達3倍之多。
一部分焦慮來自投資端。“投資人焦慮的是一大堆錢都投進去了，但應用遲遲起不來。如果應用起不來，整個行業價值是不是比原來預期要低？之前這麼高的估值，這麼多的錢投進去了，將來能不能修成正果？”創新工場聯合CEO汪華向《中國企業家》分析。
市場研究機構CB Insights發佈的《2023年人工智能行業現狀報告》顯示，2023年全球生成式AI新創企業共獲得約204億美元融資，是2022年的5倍以上。其中，中國AI領域投融資數量約爲232筆，融資總額約爲20億美元，且大都集中在頭部AI企業。
時間回到一年半前，中國創投圈洋溢着久違的亢奮，從線上的媒體、社區，到線下咖啡館，每個人都在談論着OpenAI、大模型以及對未來AI世界的暢想。許多已功成名就、處於半隱退狀態的明星創業者，如李開復、王小川、王慧文等，也不甘心錯過這次難得的技術浪潮，再次出山。
然而，一年半的探索後，大模型技術演進曲線從陡峭趨於平緩，從業者們的心態和關注重心也悄然發生變化。
中國AI大模型的發展路徑也出現了分野：一部分人選擇繼續探索大模型性能邊界，他們有一種前所未有的緊迫感，生怕自己被落下，OpenAI o1新模型的迭代，就是他們的強心劑；另一部分人則轉向關注如何讓AI大模型的商業化應用盡快落地，進入更多的用戶場景，積累更多的數據，從而實現商業化閉環。
如果說2023年，各家大模型廠商們都在專注於打磨模型參數、模型性能、榜單排名等各個方面的能力，爭相渴望成爲“中國的OpenAI”，那麼2024年，越來越多的人變得更加務實，開始更關注落地場景和商業化。
王小川告訴《中國企業家》，從去年到現在，被投資人問及最多的問題，也經歷了幾個階段，“最早是怎麼追上GPT-4，今年是大家都發應用了你們怎麼看，現在不這麼問了，變成做醫療挺好。”
大把真金白銀投入後，創業者與大模型技術的甜蜜期正慢慢消退。一方面，OpenAI的GPT-5仍然遙遙無期，自2024年年初OpenAI團隊演示了Sora文生視頻的能力後，Sora的正式產品至今也還未發佈，直到最近發佈了o1系列模型才挽回一些市場信心；另一方面，過去一年英偉達市值增長了2倍，甚至一度達到3萬億美元后，投資者們也產生了逆反情緒。
北京時間9月4日，美國芯片製造商英偉達的股價下跌9.5%，一夜之間市值蒸發了2789億美元（約合人民幣19861億元）。即便在此之前，英偉達已連續一年交出超過市場預期的業績報告，但還是打破了有史以來最大的單日公司市值損失紀錄。
英偉達股價下跌的原因在於，投資者關注的焦點並不是其圖形處理器芯片（GPU）產品的銷售情況，他們更關心英偉達客戶名單上的科技巨頭，能否從人工智能領域投入的數千億美元當中獲利。可參考的是，微軟CFO表示，他們投在大模型領域的數百億美元，需要等15年或更久才能回本。
從業者們從技術浪漫到商業務實的心態轉變，正不斷推高大模型市場競爭的激烈程度。
2024年5月，字節跳動率先發起國內大模型調用成本的價格戰，其主力模型在企業市場的定價只有0.0008元/千Tokens，0.8釐就能處理1500多個漢字，比行業便宜99.3%，引發市場震動。隨後，阿里通義千問、百度文心一言等互聯網大廠，以及大模型創業公司也紛紛跟進，嘗試用低價爭奪更多的客戶羣體。
據智能超參數統計，2024年關於大模型的中標項目共237件，其中，百度、科大訊飛和智譜暫時領跑行業。然而，截至2024年7月底，中國通過備案的大模型已經接近200家，競爭異常激烈。
AI大模型創業公司花錢也變得謹慎。“公司在花錢方面的宗旨是，一分錢掰成兩半花，在同等算力的條件下，儘可能訓練更多的輪次和數據。”MiniMax創始人閆俊傑告訴《中國企業家》。
“這個行業就跟賣海鮮一樣，就是三個月的生意，你訓練了一個大模型出來，不管用什麼樣的價格，只能大概維持三個月，三個月內沒有更好的模型基本就廢了，競爭非常激烈。”這是獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛今年聽到的印象最深的同行感慨。
在消費者端，一場圍繞新用戶的爭奪戰也在2024年上半年打響。雖然月之暗面旗下的Kimi以高昂的推廣費用和激進的投放策略率先在B站發起衝鋒，但字節跳動旗下的“豆包”背靠抖音和穿山甲兩大流量池，後來者居上。從2024年5月中旬正式發佈，到登頂蘋果商店免費應用排行榜第一，豆包只花了30多天。
大模型的核心戰場之外，一部分多年深耕於教育、企業服務、能源、製造、醫療等領域的企業，也不甘心錯過這一波技術浪潮，渴望藉助大模型，解決行業固有難題，實現組織內部的降本增效。
至此，一場圍繞AI大模型應用落地的戰國混戰已經打響。
大模型告別同質化競爭
大模型創業公司們正努力展現各自的差異。
進入2024年8月，月之暗面創始人楊植麟開始將一部分精力放到B端業務上，他們正式發佈了Kimi企業級API，以探索在B端的商業模式。
在此之前，該公司的拳頭產品是面向C端的大模型應用Kimi，該產品的特長是閱讀理解長文本的能力，號稱能一口氣“啃下”20萬字。但進入8月後，衆多消費者發現Kimi在高峰時段的響應速度正在變慢。隨後，Kimi上線了“給Kimi加油”這一付費選項，用戶購買後可獲得高峰期優先使用等權益。
而百川智能創始人王小川的願望是，“用AI大模型造醫生”，從而解決醫療資源的緊張和分佈不均的問題。
2024年8月28日，百川智能與國家兒童醫學中心北京兒童醫院簽署戰略合作協議，雙方計劃共同推出“一大四小”五款AI醫療產品，以人工智能賦能優質兒科醫療資源擴容下沉和區域均衡佈局。
王小川這樣解讀這次合作的意義：“北京兒童醫院將拿出最大化的專家資源和我們合作，我們認爲有機會在3年內打造出具有三甲醫院主治醫師水平的AI兒科醫生，相當於造出了100萬主治醫師，足以覆蓋全國鄉一級的診所。”
2023年4月，王小川下場提出“超級模型+超級應用”的雙輪驅動實踐法。雖然過去百川智能也發佈了“百小應”這一應用，但在他看來，醫療纔是此輪技術變革中最大的超級應用。
當然用AI大模型造醫生現在還面臨一系列的問題：比如醫療事關生死，技術上到底靠不靠譜？國家政策法律批不批？商業模式怎麼建？
此類問題被問多了後，王小川找到一個特別簡單的答案：“那你怎麼看無人駕駛，如果出了車禍，無人駕駛同樣事關生死，能不能上路也有交通法規，這些擔憂不都有嗎？那無人駕駛大家幹嗎做呢？”閆俊傑則把今年的重心放在了應用開發上，今年8月底，MiniMax發佈了自研的視頻大模型。據瞭解，該大模型可支持用文字生成的6秒高清視頻，25幀率，用戶已能在海螺AI網頁版體驗。此外，海螺AI還將上線“圖生視頻”功能。在此前，MiniMax發佈了AI社區產品星野APP，並通過AI應用Talkie在美國拓展業務。
閆俊傑表示MiniMax每日與全球用戶發生30億次AI交互，處理3萬億Token。目前，MiniMax的商業化有兩個路徑：一是，開放平臺，現在已經有超過3萬家企業用戶和開發者；二是，公司產品裡面也有廣告的機制，可以做商業化的變現。
不過，在閆俊傑看來，目前行業最重要的關注點還不是商業化，而是真正地將技術提高到廣泛可用的程度，即有一個模型能把錯誤率降低到個位數，讓很多複雜任務從不能做變成能做。
“現在所有模型都有兩位數的錯誤率，只有把錯誤率降低到個位數纔可以做複雜任務。因爲複雜任務需要多步相乘，乘起來，錯誤率就會放大。這就是爲什麼現在很多Agent應用跑不通，GPT-Store也跑不通，本質還是技術不夠好。”閆俊傑告訴《中國企業家》。
智譜CEO張鵬算得上今年最炙手可熱的創始人之一，同時也是最忙的AI創業公司一把手。除了技術本身，商業化方向的探索也是他關注的——智譜不僅是國內最早一批發布文生視頻和類4o視頻通話產品的公司，在B端，僅在2024年上半年，智譜就拿到了超過18個來自政府和企業的招標項目，位居6家獨角獸之首，甚至超過部分互聯網大廠。
2019年6月，智譜成立，其核心創始成員均來自清華大學，技術成果源自清華大學計算機系知識工程實驗室。因相比其他AI獨角獸成立時間相對更早，智譜從2021年就開始探索商業化。
張鵬深感今年B端市場的競爭激烈，大家搶客戶搶得很兇，但他發現大模型時代，B端和C端的差異不像以前那麼涇渭分明。“不管C端還是B端，最終大概率都是跟人機交互有關，即便是企業客戶最終做完也還是要給個人用的。有很多B端客戶是因爲用了我們某一個C端產品，才找到我們，界限沒那麼清楚了。”張鵬告訴《中國企業家》。
客戶之外，智譜也正受到越來越多資本的青睞。2024年9月5日，中關村科學城宣佈，以投前200億元估值領投智譜新一輪融資。
此外，智譜的股東陣容也是目前最豐富和多元的，包括高瓴資本、啓明創投、君聯資本等知名投資機構，美團、阿里、騰訊、小米在內的互聯網大廠，中關村科學城公司和北京市人工智能產業投資基金等國資。
最近，張鵬從投資人那裡學到的一句話是：“對一家企業而言，你要選擇在適當的階段，把自己並聯或串聯到更大的戰略中，如果你跟國家戰略完全無關，你是很難活下去的。”至於怎麼理解“串聯國家戰略”，張鵬認爲每個人都會有不同的理解和詮釋。
談到此次融資和資方背景，張鵬告訴《中國企業家》：“我們想要跨越一個階層，告別同質化競爭，把自己的能力提升到另一個水平，這時候就不是單純靠技術、自然增長、產品能力就能解決。肯定要藉助更多不同的資源，和不同類型資源的打通。”
此外，與其他國內AI大模型獨角獸不同，智譜在對外投資方面十分積極。IT桔子數據顯示，從2023年開始，智譜就已投資了超過20個項目，僅今年就出手了8次。投資的AI企業包括面壁智能、無問芯穹、硅基流動等多家創業公司，覆蓋AI芯片、AIGC、數字生物、網絡服務等多個領域。
與大廠競爭，遠離它們的射程
當AI大模型創業者與互聯網大廠同入一個戰場後，彼此更懂競爭對手的實力。擺在創業者眼前最現實的問題是：如果騰訊、阿里、百度、字節等互聯網大廠投入更多資源來競爭，公司該怎麼辦？
金沙江創投董事總經理朱嘯虎甚至認爲，AI大模型“六小龍”最好的歸宿是被大廠收購。他斷言，5年以後根本就沒有單獨的大模型公司，只有應用公司或雲服務公司。雲服務公司免費提供大模型的接口——它是基礎服務，基礎服務一定會和雲在一起。
最先遇到這一挑戰的，或是月之暗面創始人楊植麟。
2024年春節後，月之暗面旗下的Kimi異軍突起，一度在用戶數排行榜上超過文心一言，躍居第一。Kimi用戶數攀升的同時，越來越多的B站用戶發現，無論首頁還是視頻推薦區，總能看到“Kimi AI智能助手”的推廣廣告。
據36氪報道，月之暗面在B站給出的CPA（Cost Per Action，用戶轉化人均成本）報價高達30元左右。這意味着，Kimi每通過B站獲得一名註冊用戶，月之暗面起碼要支付30元的費用，當時有人估算，Kimi每天的獲客成本至少20萬元，這讓其他AI公司望而卻步。
豪橫激進的投放策略讓Kimi保持高速的用戶增長。Similarweb的監測數據顯示，在B站推廣後的2024年3月，Kimi的訪問量就呈現出顯著的增長趨勢，增幅一度達到402.9%。
直到字節跳動旗下AI大模型應用“豆包”的出現，打破了這一局面，僅用30多天豆包的用戶數就超過了Kimi，躍居AI產品榜首位。顯然，相比月之暗面，字節跳動擁有更雄厚的資金和更廣闊的自家流量池。
根據移動廣告情報分析平臺AppGrowing數據，今年4月到5月期間，豆包的投放金額在1500萬～1750萬元左右；而到了6月上旬，新一輪大規模廣告投放的金額直接飆升至1.24億元。
效果立竿見影。據七麥數據，5月5日，豆包手機端應用在免費榜排名爲112名，6天后的5月11日，攀升至前10。同時，七麥數據顯示，截至6月11日，豆包應用排名穩定在總榜免費榜第一。
一位AI公司創始人告訴《中國企業家》：“月之暗面開始轉向B端，跟字節跳動旗下豆包的降維打擊或許有一定的關係。更關鍵的是，騰訊元寶還沒開始發力，騰訊有用戶、有場景、有數據、有模型，要是元寶推廣起來，那時可能更沒戲了。”
2024年5月30日，騰訊也推出了基於混元大模型的AI助手APP——騰訊元寶。在此之前，騰訊混元大模型主要扮演的是技術底座的角色，已經支持了騰訊會議、騰訊文檔、微信讀書等騰訊內部接近700個業務，並沉澱出一套平臺工具和合作模式。目前，或因微信、騰訊會議等用戶基數過於龐大，任何一點小改動，都可能影響上億人的體驗，所以騰訊在將元寶與既有產品聯動上，還處於謹慎探索的階段。
另外，現階段其實已在推進元寶和騰訊產品和業務的更深度聯動。比如，現在電腦管家已經接入了元寶；還有騰訊視頻《長相思》，也和元寶有比較深度的聯動。
此外，2024年9月4日，文心一言升級爲“文小言”，定位“新搜索”智能助手。今年二季度的財報電話會上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏透露，百度已有18%的搜索結果由AI生成，且這一比例還在不斷提升。
在王小川看來，走出互聯網大廠的射程，確實是AI大模型公司一把手們必須考慮的問題。這一波AI大模型創業浪潮中，創業公司的生存空間就在於，“你得走出大家的共識，在共識內是一件危險的事，當公司被看得特別明白，那就不是創業公司了，非共識才是意義。”王小川告訴《中國企業家》。
C端應用外，即便在B端，AI大模型創業公司依然需要與互聯網大廠同臺競技。其中，互聯網大廠往往是大模型廠商，還是雲服務廠商，它們擁有更多的資源。另一個明顯的事件是2024年5月以來，互聯網大廠發起的模型調用成本的價格戰。
字節跳動被視爲國內大模型價格戰的發起者。2024年5月15日，字節正式發佈豆包大模型，主力模型在企業市場的定價只有0.0008元/千Tokens，0.8釐就能處理1500多個漢字，比行業便宜99.3%，震撼業內。
不到10天，其他廠商紛紛跟進。5月21日，阿里雲宣佈旗下9款大模型全面降價，降幅最高達到97%，兩款開源模型更是開啓七天限免。隨後，百度直接宣佈兩款輕量級模型ERNIE Speed、ERNIE Lite免費開放。此外，智譜、深度求索等創業公司也加入戰局。
不過，張鵬否認了價格戰這一說法。
“作爲一家初創企業，花的是投資人的錢，我們沒有資本去打價格戰。我們的每一次降價，無非出於兩個考慮：第一，技術上的進步帶來成本的降低，將一部分利潤空間釋放給客戶；第二，爲了拓展市場，形成一定的影響力和品牌認知，降價只是其中很小的手段。”張鵬告訴《中國企業家》。
但無論是否主動發起，智譜等創業公司不得不面對大廠的競爭，企業客戶在選擇供應商時會天然考慮其中的差異。
張鵬分析：“互聯網大廠可能天生會想利用大模型這一波浪潮，賣鏟子、賣水，賺一筆再說，至於大模型能不能賺錢再慢慢看，因爲它們有現金流支撐，這種商業選擇無可厚非。但也不是所有人都會這麼選，還有一些人在堅持正常的價格。每家都有自己的邏輯，迴歸正常的價值曲線需要一個過程。”
MiniMax雖然沒有參與大模型價格戰，但閆俊傑目前對與互聯網大廠之間的競爭持樂觀態度。他認爲競爭既然不能避免，要看到樂觀的一面：企業的使用意願和大模型的調用量在顯著增長，中國模型在海外越來越有競爭力，這是兩個積極的變化。
據瞭解，MiniMax旗下的社區產品星野，同樣面臨騰訊、字節跳動、快手等公司的同類競爭。閆俊傑不懼怕競爭，他認爲電動車、手機、移動互聯網，都是多家公司進行了長期激烈的競爭，最終使中國產品全球領先。
“一家小創業公司，如果在競爭中打不贏，那就應該被淘汰，就應該關掉，其實也沒有其他選擇。大廠的競爭還帶來一個好處，就是讓我們能更快看清，創業公司能贏的底層邏輯是什麼。比如買量，大廠的實力可能是你千百倍，你在這裡和它競爭可能沒用。”閆俊傑告訴《中國企業家》。
硬件交答卷，迴歸解決用戶的問題
北京時間2024年9月10日凌晨1點，全世界都在等待應用優等生蘋果的AI答卷。
3個月前，蘋果CEO蒂姆·庫克憑藉一場沒有任何硬件發佈的發佈會，讓蘋果公司股價大漲超過7%，背後的核心正是蘋果的AI戰略，即“Apple Intelligence”。演示中，Apple Intelligence可利用先進的人工智能和機器學習技術，通過理解個人情境、確定通知的優先級、提供智能寫作工具、創建自定義圖像以及自動執行跨應用程序的操作來增強用戶體驗。
然而，在這場2024蘋果秋季新品發佈會中，持續2個小時的iPhone 16系列新品發佈並未帶來太多驚喜，Apple Intelligence在中國大陸地區甚至最快要到2025年才能落地。而這個時間還取決於政策的監管審批速度，這也意味着國內iPhone 16系列用戶，在較長一段時間內無法充分體驗到這一核心功能。
但身在國內的智能手機廠商們不敢掉以輕心。智能手機作爲一個用戶普及率最高的硬件設備，正成爲AI大模型落地最快找到場景的試驗田。
2024年春節剛過，一向鮮少對外發聲的OPPO創始人、首席執行官陳明永，突然對外釋放一個重大判斷：“AI手機的全新時代正在加速到來，未來5年，AI對手機行業的影響完全可以比肩當年智能手機替代功能機。通過AI，可以把手機的體驗重新做一遍，幫助用戶實現更高價值。”
緊隨其後，榮耀CEO趙明也公佈了榮耀的AI戰略，並推出首款AI PC和Magic 6系列旗艦手機。新手機搭載榮耀最新操作系統MagicOS 8.0，強調建立平臺級AI，爲每個用戶提供單獨定製的手機系統。
認定AI手機爲趨勢後，全球各大手機廠商已採取行動，甚至有從業者認爲，2024年再不佈局AI大模型的手機廠商未來就沒戲了。截至目前，國內排名前五的智能手機廠商均在接入多家通用大模型的基礎上，開始自研大模型，併發起了人才爭奪戰。
積極擁抱大模型需要企業對組織架構進行相應調整。
OPPO選擇將組織內所有與AI相關的部門從整個公司抽離，成立了一個專門的AI中心。“以前我們有研究院、數字工程、軟件工程等各個系統，但每個系統都在做部分AI的能力建設，資源很分散，效率有很大的問題，設立AI中心，就是針對AI去做能力建設和產品研發，從產品到研發再到預演完全實現自己的閉環。”OPPO首席產品官劉作虎告訴《中國企業家》。
智能手機廠商對AI大模型的重視和投入，也正在影響產業鏈上游芯片廠商的變革。從2023年開始，高通、聯發科等芯片廠商相繼發佈了在端側跑通大模型的旗艦芯片。高通總裁阿蒙表示：“2024年會成爲全球AI手機元年，生成式AI正在快速地進入手機。”
FOMO情緒（Fear of Missing Out，害怕錯過）下，硬件應用正加速落地。
智能手機外，具身智能同樣備受關注，AI大模型與機器人的結合，讓機器人真正向前邁進一大步。宇樹科技發佈的H1人形機器人在接入了機器人大模型UnifoLM後，具備了獨立學習和高速奔跑、上下樓梯的能力。
“人形機器人目前最大的挑戰，也是未來最大的變量，就是AI能力。機器人AI的能力，在全球範圍還沒有達到一個像初代ChatGPT那樣的水平。”宇樹科技創始人、CEO王興興告訴《中國企業家》。
傅盛也很看好小參數模型在手機、機器人等端側的落地應用。“小參數模型跑在端上，就意味着AI能力將更加本地化，安全隱私問題、成本問題也都能得到很好的解決，能給用戶帶來超好的體驗。”
今年，獵戶星空開發了自己的大模型，並將其開源，客戶在私有化部署時有了更多選擇，且不需要昂貴的服務器支持。傅盛認爲，大模型是機器人的“大腦”，而機器人的身體則是硬件部分。目前，獵戶星空接入大模型的機器人，已經在餐廳、酒店、養老院等行業落地。
在傅盛看來，當下大家對大模型的心態和預期很重要。“既不要做大模型的裝備黨，也不要去迷戀技術本身，做應用的本質就是解決用戶問題，關鍵是誰能解決得好，而不是誰用了什麼高超的技術。做AI應用也不能因爲我用了AI大模型就覺得了不起，關鍵得看它真正解決的效率問題。”
找對切入點和優先級，找到商業化節奏
2024年隨着越來越多的大模型獲得備案許可，圍繞大模型相關的商業化進程也進一步提速。
埃森哲發佈的調研報告顯示，全球77%的企業高管相信生成式AI能給企業的營收增長或效率提升帶來機遇。中國企業則更加樂觀，90%的中國企業將生成式AI視爲企業機遇，其中46%的企業認爲它爲企業營收增長提供了新的機會，44%的企業認爲它能助力企業提升效率。
在接觸和服務了衆多客戶後，智譜COO張帆發現，企業面對大模型的心態存在兩種極端：一種是把它當成許願池，好像什麼都可以搞定；另一種是無時無刻不找一些大模型幹不成的事，證明它不行。
“今天的大模型相當於iPhone1.0，上面的應用一定比PC好嗎？不一定，但起碼是一個開始，我們找到合適的程度以及試點，找到對應的負責人並且給予合理的期待，這是關鍵。”張帆表示。
不過，《中國企業家》觀察到，依託已有業務開展AI大模型探索的公司，目前確實已有一部分企業找到商業化路徑，且AI帶動的營收實現一定的量級。
本站有道的營收中，AI訂閱驅動的銷售額超過6000萬元，同比增長超過200%。2023年7月，本站有道發佈“子曰”教育大模型，過去的一年，本站有道以“子曰”教育大模型爲基座，推出了有道小P、詞典翻譯、Hi Echo等10餘個應用，並將這些應用落地到全系軟件和硬件產品中，覆蓋了LLM翻譯、AI作文批改、AIBox、語法精講、體育教育、口語練習、家庭輔導等多個教育細分場景。
本站有道CEO周楓告訴《中國企業家》：“AI大模型落地的關鍵在於深入理解用戶場景，在盈利和商業化方面，訂閱模式是一種非常具有擴展性的盈利模式。同時，我們也在探索智能設備和國際市場等其他商業化途徑。”
目前，本站有道旗下的虛擬人口語陪練產品Hi Echo，已經成爲AI訂閱銷售額的重要貢獻者。周楓判斷，預計今年和明年將是AI應用增長和盈利的好時機。
此外，《中國企業家》發現，AI大模型的引入也正在讓一部分移動互聯網時代沉寂已久的公司重新煥發生機，比如美圖秀秀。
AI大模型已成爲美圖業績的強心劑。其8月28日發佈的財報顯示，2024年上半年，美圖收入16.2億元，同比增長28.6%；經調歸母淨利潤2.7億元，同比增長80.3%。此外，在硅谷頂級風投a16z發佈的《Top 100消費級生成式AI應用》榜單中，美圖秀秀位居第九，是唯一進入該榜單前十的中國產品。
AI大模型和妙鴨相機爆發之後，美圖董事長吳欣鴻快速捕捉到該技術在視覺領域的機會，將公司的定位調整爲“基於用戶的需求做AI應用”，深入行業尋找真正的差異化價值點。目前，打開美圖秀秀能看到衆多影像與設計產品服務，比如付費AI濾鏡等，而付費訂閱用戶數達1081萬，付費訂閱滲透率超過4%。
這些企業所處不同的行業，入局時間也有先後，但在商業化方面，它們均找對了切入點和優先級，找到了自己的節奏。
過去一年，初心資本合夥人許暘洋看了很多中國團隊班底的AI應用類創業公司，但都沒有出手。“ARR（年度經常性收入）達到1000萬美元的AI公司，可能也就四五家，今年沒什麼快速增長的新品類出來。更核心的是，AI原生應用相比有業務、用戶基礎的公司疊加AI功能之後的競爭力，缺乏本質的產品力優勢。”許暘洋告訴《中國企業家》。
在B端，中國科學院自動化所孵化的人工智能企業“中科聞歌”，在2023年發佈雅意大模型之後，依託過往的AI知識和智能決策業務，目前已服務上百家央國企單位，1000多家大中型企業，覆蓋媒體、銀行、券商、基金、教育等多個領域。
據瞭解，中科聞歌核心團隊均來自中國科學院等科研院所及海內外頂尖高校，團隊擁有十餘年大數據、人工智能技術的理論研究、技術研發及應用實踐積累，申請發明專利超百項，自研核心算法3000餘個，已經形成了深度語義理解、社會計算、AI平臺化工程等核心能力。
中科聞歌董事長王磊告訴《中國企業家》：“對於行業數據的深刻理解和知識積累是實現大模型商業化落地的關鍵。大模型本身並不能直接商業化，而是需要結合行業知識和具體場景，通過模型工程和領域工程來實現真正的商業價值。”
王磊表示，大模型從模型接入到真正落地必須經歷三個階段：第一，數據工程。企業不是有數據就叫數據工程，而是要篩選哪些數據是AI的高質量語料，適用於大模型後訓練和微調，形成基礎AI數據和語料庫；第二，模型工程。不是接入市面上的GPT等基礎模型就完成了模型化工作，還需要進行模型精調和微調，甚至要融合多個模型的能力，使其具備行業能力；第三，領域工程。即該行業的問題是什麼，真正通過大模型和數據解決的需求是什麼，需要如何做進一步的複雜建模和推理，讓大模型結合業務場景真正做到服務智能決策。
而在B端具體落地方面，智能超參數發佈的《中國大模型中標項目監測報告》顯示，2024年1～8月，國內大模型相關中標項目數量達到475個，約是2023年全年大模型中標項目數量的5倍。披露的中標金額達到15.35億元，約是2023年全年大模型中標項目披露金額的2倍。
這些項目覆蓋能源、教育、通信、技術服務、金融、政務、傳媒、運輸、商業服務、菸草、醫療、製造等10多個行業。其中，央國企大模型中標項目達到295個，中標金額總額9.63億元，在整體市場上的佔比爲62%，金額佔比達到63%。
不過，目前企業的數智化水平，依然是制約AI大模型落地與公司業務結合的關鍵因素。
埃森哲全球副總裁、大中華區技術服務事業部總裁俞毅，就曾在《中國企業數字化轉型指數報告》中表示，中國企業整體上雲的比例相比全球平均水平偏低，如果不上雲，應用AI大模型就會存在很大侷限，成本也會更高。
與此同時，許多中國企業在如ERP（資源管理系統）、CRM（客戶管理系統）等核心數字系統建設上有“欠債”。此前的投入可能集中在功能性系統上，而缺乏底層數據的打通，在應用AI的過程中會發現缺乏相應的數據，技術“債務”問題非常明顯。
經歷一年多實踐，從業者們逐漸形成的共識是，大模型要真正發揮作用，並不是簡單的技術部署，而是需要與企業、行業數據進行深度融合，包括在此過程中不斷進行迭代和優化，甚至跟企業組織、流程強相關。
用友董事長王文京告訴《中國企業家》：“雲計算、大數據和AI是企業數智化建設和發展中最核心的3大技術，其中AI技術在企業的應用經歷3個層級：從感知級，如RPA、規則引擎、語音識別、圖像識別、OCR等；到認知級，如NLP、機器學習平臺、智能搜索、VPA、數智員工、知識圖譜等；再到慧知級，最具代表性的就是大模型和智能體。”
當然，大模型廠商在選擇落地時也可以根據產業和企業的數智化水平，遵循一定的路徑。張鵬告訴《中國企業家》：“選擇落地哪些行業，其實有一定的優先級和技巧。我們最早進入的是金融和互聯網，它們的數智化程度比較高，技術積累也非常不錯，也非常有付費意願，PMF計算也比較清晰。”
耐心與現實
目前，國內AI大模型的商業化落地，無論在C端，還是B端，均仍未有清晰的探索路徑。
在C端，大多數AI產品仍然面臨用戶黏性不足，收費持續性不足的問題；在B端，大模型在接入具體業務場景的過程中，則還無法做到“開箱即用”的便利程度，工廠老師傅幾十年積累的產業經驗，也很難短時間被大模型內化。此外，部分項目甚至依賴深度定製化服務。
尤其在B端應用方面，傅盛認爲大模型落地仍有三大阻礙：
第一，數據的體量。大模型的訓練數據來自互聯網，但實際上互聯網只是人類知識系統冰山顯露出的一小部分；
第二，數據的安全性。大模型和雲最大的不同，雲更像倉庫，是不拆包的，只要租用我的倉庫，我不關心你存了什麼。大模型不一樣，存在其中的數據它都要看一遍，才能寫報告和整理；
第三，生成式的模型，大模型的幻覺不可避免，關鍵它還不知道自己錯了。人說錯話，馬上就知道，但大語言模型會一本正經地講林黛玉拿繡花針打虎的故事，沒有反思能力。今天我們發現和大模型打通以後，如果做客服需要達到人95%以上的能力，但大模型只能做到70%，這是目前大模型落地時天然的缺陷。
朱嘯虎表達了同樣的擔憂。
“爲什麼現在AI Agent不能落地，因爲大模型天然有幻覺，單步的錯誤率可能在10%～20%，5步推理以後可能錯誤率就50%以上了，完全沒法用。B端你真的要懂垂直行業，而且要有垂直行業數據，不然根本沒有機會優化模型、降低錯誤率。”朱嘯虎在接受界面新聞採訪時表示。
不過也有人對未來依然樂觀。生數科技首席科學家朱軍在雲棲大會上提出了AGI發展的L1～L5階段：
L1相當於是聊天機器人，ChatGPT類的應用，之前大家都做了很多；
L2是推理者，可做複雜問題的深度思考、推理；
L3是智能體，是從數字世界走向物理世界，模型要去改變，要去交互；
L4是創新者，要去發現、創造一些新的東西、新的知識；
L5是組織者，可以去協同或者是有某種組織的方式，來更高效運轉。
朱軍認爲，現在業界對AI未來的整體預測，都過於悲觀和保守了。如今我們還處於L2的發展早期，但AI仍在加速發展中，未來18個月甚至有可能出現L4級的突破。
MiniMax目前在C端已經有多款產品，在閆俊傑看來，當一個產品沒人用或者不賺錢時，肯定不能怪用戶、怪生態，只能怪自己。
“騰訊在2000年時也不知道該怎麼賺錢，嘗試無數商業化變現方案都失敗了，但最終找到了移動增值業務、QQ、遊戲，都會經歷這麼一個過程。這個事（商業化）是對一個行業的考驗，如果能通過就能出來，通不過確實應該關掉。至少我們目前在努力希望自己變得更好，這是我唯一可以做的事。”閆俊傑告訴《中國企業家》。
月之暗面創始人楊植麟同樣有自己的產品方法論，他認爲需要摒棄原來的思維定式。“傳統互聯網和AI產品最大的區別，一個是先設計後製造，一個是通過製造完成設計。”楊植麟在Monolith礪思資本分享時講道。
針對C端產品的用戶黏性問題，張鵬則認爲，“不要太固執、守舊地看待某些東西，也許現在的事情並不適用於原來的目標來衡量。應該更開闊地去看問題，AI大模型發展再快，畢竟還處於早期，像電這樣的通用性技術，你能離得開它嗎？這時候你強調它的黏性可能沒啥意義。”
智譜也是目前在B端中標項目最多的AI大模型創業公司。關於定製化交付的商業模式問題，在張鵬看來，過去的AI在技術層面的問題在於，技術的通用性不夠，依賴定製化交付，某一個具體任務下，都需要把這個技術從頭到尾走一遍，過程中擺脫不了大量的定製和人員經驗的投入，任務成本是線性疊加的，因此成本一直居高不下，邊際效應很差，因此最終的利潤空間就非常小，稍有不慎項目可能就虧損。
“現在的大模型技術給了一個全新的路徑去解決這些問題，原來每個任務需要單獨做數據收集、標註、建模等工作，但現在用預訓練的方式就能解決相當大一部分，所以交付成本其實是相對低的，且同類任務越多，平攤成本就會越低。大模型帶來的新的經濟模式，可以一定程度規避上一代技術缺陷，帶來一種新的可能。”張鵬告訴《中國企業家》。
過去一年多時間，張鵬確實聽到過很多不同的聲音，但他認爲很多時候，無論是坐而論道還是焦慮，不如踏踏實實做一些事情，有所行動。
“大模型最終變爲生產力，需要一個慢慢滲透的過程。一個技術再威力無窮，到真正落地還是需要解決很多問題，你不用是碰不到的，也是不會知道的。也許就在我們還在討論什麼時候會誕生的時候，回過頭髮現每個人已經都用上了。”張鵬告訴《中國企業家》。
如果AI大模型技術真如張鵬所言，是一次類似電力發明這樣基礎的變革，那不要忘記，電力出現後，至少過了30多年都沒有帶來生產力的提升。因爲電力太基礎了，傳導至生產端需要很長的一段時間。
但是，又有多少家AI大模型創業公司能在缺乏變現能力的情況下活過3年？