大厂养不起大模型？

AI投资热下的冷思考：百度(dù)传闻风波与行业变现难题；是继续烧(shāo)钱研发通用(yòng)大模型，还是加速落地AI商业应用，大模型厂商和投资(zī)人(rén)们都在焦虑中。

作者(zhě)丨樱木编辑丨蕨影

身(shēn)处于观望(wàng)期的大模型赛(sài)道，似乎任何风吹草动，都让市场有了不同以往的波动。

近日，摩根士丹利发布报告称，中国AI正在面临更大的变现问(wèn)题(tí)，文中(zhōng)直接指出AI应用先行(xíng)者业绩不及预期，金山(shān)办(bàn)公和万兴科技在推出AI产品后(hòu)收入增长令人失望。

随(suí)后(hòu)，多(duō)家媒体传言，由于资金投入巨大，以及商业化不及预期(qī)，百度可能放弃通用大模型(xíng)研发(fā)。此消息一出(chū)，引发市场剧烈波(bō)动，百度文心一言市场部负责人迅速出面(miàn)否认。该负责人称“文心一言刚完成了功能全面升(shēng)级，我们将持续加大(dà)在通用大模型领(lǐng)域(yù)的(de)研发投入。”

但只要简单算账，其实当下大模(mó)型赛道的尴尬，似乎是一张(zhāng)明牌。

6月末，高(gāo)盛的一篇名为《投资太多，收益太(tài)少(shǎo)》，将AI泡沫论推(tuī)到台前。文章直言，大公司计划在未(wèi)来几年投入1万亿美(měi)元在AI相关的东西上，比如数(shù)据(jù)中心、芯片和(hé)电网。但(dàn)到现在为止，这些钱(qián)除了(le)让开发人(rén)员的工作效率提高了一点，没看到其他明(míng)显的成果。

红杉(shān)资本(běn)的结论似乎更为直接，在其分析师大卫(wèi)卡恩的报告中认为 AI 产业泡沫正在加剧，年产值超过 6000 亿美元，才够支付(fù)数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而之前的分析中，大卫假设即(jí)每年，谷(gǔ)歌、微(wēi)软、苹果和Meta能从新(xīn)产生(shēng)的AI相关(guān)收入中(zhōng)获(huò)利100亿美元(yuán)。同时，甲骨文、字节跳动(dòng)、阿里、腾讯、X和特(tè)斯拉每家能产生50亿美元的全(quán)新AI收入。即(jí)便如(rú)此，关于AI盈利的需要的缺口，仍(réng)然在不断扩(kuò)大。

而回归到国内，在经历了年(nián)初(chū)的大(dà)降价之后，大(dà)厂对于大模(mó)型的态度，似乎也开始变(biàn)得暧昧(mèi)，诸多大厂在财报电话会(huì)中(zhōng)，声称会对人工智能加大投资力度(dù)，但实际来看，投入却开始变得谨慎。最明显的征兆就是，大厂的负(fù)责人开始弱化基础大模型迭代，强调应用的(de)落(luò)地。“没有应(yīng)用(yòng)，开源闭(bì)源模型(xíng)都(dōu)一文不值(zhí)。”其实(shí)，反应到当下，应用落地较为成熟如文生图，文(wén)生视频等，成了(le)整齐划一的方(fāng)向。

但需要清醒认(rèn)识(shí)到的是(shì)，由于客观条件的限制，最简单的货币化手段，如OpenAI对GPT收费每(měi)月20-25美元的方式，在国内(nèi)几乎无法复制，基于API调度的商业模式也被内卷到利润空间稀薄，而(ér)各大厂期待的AI应用，落地时间以及效率也(yě)远不及预期。面对未来越(yuè)来越(yuè)大的(de)投入，以(yǐ)及遥遥无期的回报，大厂的焦虑似乎不断(duàn)上升。

而另一方面，AGI的路(lù)径越往前走，共识也开始被打(dǎ)破，OpenAI全新的O1模型，采用的Self-play RL（自博弈强化学习），与(yǔ)之前传统以scaling law为主的训练方式(shì)又有全新的变化。而对于(yú)国产大模型，GPT4还未(wèi)完全赶超，新的范式又出现。

前后夹击之下，形成了流言(yán)的土壤，也意味着国产(chǎn)大(dà)模型到(dào)了(le)关(guān)键的时刻，到底是(shì)孤注(zhù)一掷的投入，还是观望等待(dài)技(jì)术陡峭走平后，发挥后发优势，似乎决定着未来(lái)竞(jìng)争格局的走势，大厂依然(rán)能够依托大(dà)模型，赋能场景，将(jiāng)自家的门看好，但如若(ruò)想要更进一步，一(yī)连串的(de)问题，都急需一个(gè)明确的答案。

从各个角度来看，AI都在成为一场富(fù)人的游戏。

根据第一财经的报(bào)道，在(zài)最近的季度财报(bào)电话会议上，谷歌、微软和Meta都强调了在AI上的巨大投资。Meta将今年的支出预测提高了至多100亿美元，谷歌计划每季度资本支出(chū)约120亿美元。微软最近(jìn)一个季度(dù)花费了140亿美元，预计这一(yī)支出(chū)将“显著”增加。以数据中心为例，根据美国(guó)市场研究机(jī)构Synergy研究集团(tuán)预(yù)计，未来(lái)每(měi)年将有120-130个超大规模数据中心(xīn)上(shàng)线(xiàn)。而每座(zuò)数据中心的造价都以亿美(měi)元为(wèi)单位。

与此(cǐ)同时，据彭博报道，OpenAI正以(yǐ)1500亿美元估值，洽谈65亿美元融资，并计划通过循环信贷筹措50亿美元(yuán)债务融资。

本轮(lún)融资将(jiāng)由 Thrive Capital领(lǐng)投，OpenAI最大的投资者微软(ruǎn)将(jiāng)参与其中，苹果、英伟达等巨头也一直在就投资进(jìn)行谈判。

而AI以及大模型赛(sài)道的昂贵，不仅在于越来越快的(de)烧钱(qián)速度，还在于，短期难以回本的现实。据报道显示，2024年年(nián)初(chū)，OpenAI的年收入已超过(guò)34亿(yì)美(měi)元，但因为AI太烧钱，加上日益激烈的对手竞争，OpenAI仍在亏损，据行业(yè)内估计到(dào)2024年底，OpenAI的亏损将接(jiē)近50亿美元。

天量的资金需求(qiú)，靠融(róng)资过活的现实(shí)，几乎决定了AI赛道对于商业化的(de)渴求：一(yī)个(gè)残酷的现实是，如果融不到钱，被(bèi)大厂收购已然是正在发生的事实。8月3日，Google官宣“收(shōu)购”Character AI并收编团队，而Adept和(hé)Inflection AI在不久前分别卖身亚马逊和微软。

与海外的(de)情形类似，国产AI也(yě)在压力中艰难前行，从最新(xīn)的消息(xī)来看，百川与月之暗面分别完成了数十亿人民币的融资，估值也来到了200亿以(yǐ)上的区间，但从实际盈利来看，这些(xiē)明星独角兽似(shì)乎依(yī)旧乏善可陈。

与海外大(dà)厂激进的投资策略不同，国内大厂对于AI的(de)态度似乎开始转向。从早期的FOMO（fear of missing out）中回过(guò)神，国内大厂并没有选择进(jìn)一步夸张的投入(rù)，而是逐渐开始对AI应用以及商(shāng)业化的挖掘。

价格战之后，拥有智能云业务以及场景优势(shì)的大厂，分别以此为基(jī)线开始了全新的探索，以阿里为例，据(jù)业内人士(shì)表示，阿里(lǐ)云在芯片禁令收紧以前进口了大批(pī)英伟达大卡（H系列、A系列），总数超过了10万张（包括其海外分支(zhī)机构(gòu)的卡）。其中只有一部分是用于内部(bù)训(xùn)练，大部分则以出租的(de)形式提供给(gěi)外部平台。有(yǒu)投资人直接表示“很多云厂商的大模型业务(wù)都是搭着免费送的。”似乎也显示出(chū)了(le)，当下赛道内的实际情形。

与此同(tóng)时，豆包的逐渐走红，也让(ràng)字(zì)节看到了自身在(zài)产品方向上的优势。近日，抖(dǒu)音搜(sōu)索的出现，也让外界浮想联翩。与此(cǐ)同时，据业内人士表示，腾讯除了(le)混元大模型，微信(xìn)自己还(hái)搞了一个大模型，与混(hùn)元团队完全分开。目前只能通过微信搜一(yī)搜：有时候微信会帮你总结你的搜索内(nèi)容(róng)（灰度(dù)测(cè)试，不保证所有人都被测试到），其背后的大模型(xíng)一半是混(hùn)元的，一半是微信的。

由此可见，面对这场(chǎng)越来越昂贵的(de)游戏，大厂并没有选择大规模(mó)投资，而是开始(shǐ)了(le)更(gèng)多的(de)选择赋能自身业(yè)务，商(shāng)业化的诉求和(hé)克制的投入(rù)，可能成为未来一段时间，大厂(chǎng)对(duì)于大模型以及AI赛道主要的策略。

而从此基础(chǔ)上来看百度的流言，似乎又(yòu)有了一重不同的视角，对于AI影响最为深远的赛道，主(zhǔ)营业务为(wèi)搜索的百度，显然面对的压力更大。从财报(bào)来看，第二季度百度最大的收入来源线上广告业务收入为192亿元(yuán)，同比下滑2%。而另一个业务重心，百度(dù)云当季(jì)收入为51亿元，其(qí)中(zhōng)，9%的收入来自外部客户对大(dà)模型和(hé)生成式AI相关(guān)服务的需求。显然AI对于(yú)业务的赋能(néng)，似乎助(zhù)推力度并不能令人满意。

在自媒体市象(xiàng)的报(bào)道之中，百度内部的(de)态度，似乎也(yě)与主流厂商一(yī)致“或者这(zhè)么说吧，训练下一代模型不是百度的第一优先级(jí)。”但“老板明确表(biǎo)示，我们绝不会下table。”

AI虽好，但单纯以(yǐ)ROI来看，似乎并不适合孤注一掷，而(ér)何时打(dǎ)破当下的格局，抛开客观条(tiáo)件限(xiàn)制(zhì)，AI应用就成了最(zuì)重要的变量。

Part.2

AI应用的纠结和逆风期

关(guān)于AI应(yīng)用的(de)风口，从年初以来，似乎从未停(tíng)止(zhǐ)。

金(jīn)句不断地投资人朱啸虎，无疑(yí)是这波AI应用的旗手之一。在2024年初(chū)的演讲中，AI应用肯定爆发，每轮周期最后，应用赚的(de)钱是前(qián)面的(de)10倍(bèi)。作为(wèi)曾经投出(chū)过(guò)滴滴、饿了么(me)的成功投资人，朱啸虎(hǔ)的(de)逻(luó)辑非常直接，大模(mó)型(xíng)的商业模式很差，未(wèi)来(lái)盈利主要在AI应用。

“每一代(dài)模型你都要重新去砸钱(qián)，而(ér)且你变现(xiàn)周期可能就(jiù)两三(sān)年，这比发(fā)电厂还要差(chà)。”朱啸虎对于(yú)大模型的态度并不乐观，但对(duì)于可以直(zhí)接变现(xiàn)，由用户买单的AI应用，却始终称赞有加。

而另(lìng)一个(gè)在AI应用的支持者，则是百(bǎi)度创(chuàng)始(shǐ)人李彦(yàn)宏，在7月的(de)演讲中，大模型(xíng)的重点(diǎn)还是“卷应用”，“没有应用(yòng)，光(guāng)有基础模型，不管是开源还(hái)是闭源(yuán)都(dōu)一文不值。”

两个旗手虽然都支持AI应用，但从(cóng)路线上，似乎并不相同，朱啸虎偏爱PMF（product market fit）明确，直接可(kě)以TOB变(biàn)现的尖叫应用(yòng)，如垂直于AI面试的近屿智(zhì)能(néng)，或是垂直于视觉类产品的(de)FancyTech，用他的(de)话说“以前中国软件市(shì)场为什么规模化很慢(màn)，因为销售周期很长，要6-12个月，不可(kě)能很(hěn)快的。但现在(zài)能让企业用户有这种尖叫(jiào)效应的话，它变现周期也很快。从微信拉群介绍到签单，一两(liǎng)个月时间。 ”

而李彦宏则更钟爱agent智能(néng)体，他认为，医疗、教(jiào)育、金(jīn)融、制造、交通、农业等(děng)各行(xíng)业领域，未来都会依据自身场景和特有经验、规则、数据等(děng)，做出(chū)各种智能体，将会出现数百万量级的智能体，形成庞大生态。

但朱啸(xiào)虎却对智能(néng)体保(bǎo)持怀疑态(tài)度，在与界面的访谈之中，朱啸虎(hǔ)坦言，AI Agent不能落地，因(yīn)为大模型天然有(yǒu)幻觉，单(dān)步(bù)的错(cuò)误率可能(néng)在10%-20%，5步推(tuī)理以后可能(néng)错误率就50%以上了，就完全(quán)没法用。那你高(gāo)50%同样也没用，错误率百分之二(èr)三十还是没法(fǎ)落地，不改变本质(zhì)问题。

AI应用的路线争端还在继续，从(cóng)更宏观的维度，似(shì)乎AI应用也遭遇了逆风(fēng)期，在摩根士丹利(lì)的名为《中国AI面临更大(dà)的变现问题》中，大(dà)摩表示(shì)，AI应用发展慢于预期，货币化更加艰难。

在报告中显示，在宏观环境的背景(jǐng)之(zhī)下(xià)，企业和消费者(zhě)难以接受AI功能带来的价格上涨(zhǎng)。同时，免费AI服务(wù)的竞争加剧了盈利压力。与此同时，AI产品与客(kè)户期望存(cún)在差距。缺乏高质量的领域数据训练、特定场景下表(biǎo)现不佳、产品尚未(wèi)成熟等因素(sù)制约了AI应用的价(jià)值实现。不仅国内，在海外，行(xíng)业领先指标不佳，AI远未实现货币化。美国(guó)软件公司今年(nián)以来业(yè)绩令人失望，AI相(xiāng)关收入贡献(xiàn)有限。AlphaWise调(diào)查显(xiǎn)示CIO(首席(xí)信息官)对AI应用投产时间表，每次调查预期都在延后(hòu)。

而在国内，金(jīn)山办公和万兴科(kē)技在推出AI产品后收入增长(zhǎng)令人失望，反(fǎn)映(yìng)出基础AI功(gōng)能竞争激烈，高级应用尚未(wèi)成熟。两家公司表示将继续加大研发投(tóu)入，意味着盈利前景仍不明朗(lǎng)。

总结来(lái)看，AI应(yīng)用仍还在探(tàn)索期，无论大厂还是投资人，似乎还在挖掘其内在的潜力，共识并未达成之下，从变现来看，也许投资人(rén)追逐(zhú)的商业模式更为安全，但技术(shù)的(de)进步(bù)，似乎也在逐渐让变量进一(yī)步加深，以当下的视角来看，AI应用的爆发期，仍然没有到(dào)来，这也意味着，试(shì)图通过AI应用爆发达成的商业计划，正在(zài)被(bèi)延迟。

9月13日(rì)，Open AI发布了全新一代的大模型预览版，这个在内部代号(hào)为“草莓”的模型，在问世的一瞬间，还是激起了业内的震动。

从(cóng)模(mó)型效果反馈上来看，这(zhè)个名为Open AI o1的产品可以说是(shì)石破天惊的存在。作为首个具有(yǒu)“推理”能(néng)力的大模型，它能通(tōng)过类似人类(lèi)的推理过程来逐步分析问(wèn)题，直至(zhì)得(dé)出正确结论。

根据OpenAI官网的评测，这款模型尤其擅长处(chù)理数学和(hé)代码问题(tí)，甚至在物理、生物和化学问题基准(zhǔn)测试中的准确度(dù)超过了人类博士水平。

而(ér)从业内人士的反馈来看(kàn)，此次Open AI o1的出现(xiàn)，则可能代表了硅谷(gǔ)在AGI范式正在发生转移，纯靠(kào)语言模型预训练的(de)Scaling Law这个经(jīng)典物理(lǐ)规律在遭遇(yù)到算力与参(cān)数(shù)无法大幅提升等瓶(píng)颈后，多家硅谷明(míng)星公司已(yǐ)经把它(tā)们的资源(yuán)重心押宝(bǎo)在一条(tiáo)新路径上：self-play RL（自博弈强化学习(xí)）。而Open AI o1似乎就(jiù)是这样一款产品。

具体来说，根据业内人士解释来(lái)看，o1模型(xíng)就(jiù)像在不同的可能性中反复“抽样(yàng)”，每次(cì)推导出一个更好的结果。打个(gè)比方，你问它一个复杂的数(shù)学(xué)问题，它(tā)不会一秒钟给(gěi)你答案，而是像(xiàng)个(gè)认真思考(kǎo)的人，先把问题分解成好几(jǐ)步，一步步推理。这样(yàng)做的(de)好(hǎo)处(chù)是，答案通常更(gèng)准确、更有逻辑，尤其是在科学推理、编程和数学题目上表现非常(cháng)好。比如，在国(guó)际数学奥林匹(pǐ)克测试中，o1的解题正确率达到83%，而之(zhī)前的GPT-4o只有13%。这说明它(tā)在(zài)处理复杂问题时(shí)，确实(shí)有了质的提升。

今年(nián)以来，多模态、10万卡(kǎ)集群的超(chāo)级模型，以及自博弈强化学习(xí)等多条路径开始在硅谷(gǔ)AI界发生变革，共识被打破之后，当下来(lái)看依旧没有标准答案。

从当下的信息来看，未来(lái)如何能达到AGI原本的共识(shí)似乎正在被打破。尽管o1模型还有诸多疑问，但(dàn)从AGI进化(huà)的(de)步(bù)伐来看，似乎(hū)出现了多重可能性(xìng)。当然，这对于资(zī)金与人(rén)才(cái)优势明显(xiǎn)的硅(guī)谷(gǔ)来说，是好事，但相(xiāng)反对于追(zhuī)随者而言，则意味着挑(tiāo)战难度正在加大。

从(cóng)终局思维来看，国产AI在未来将不得不再次面临技术方向的选择，而更大规(guī)模地投入似乎也势在(zài)必行。烧钱打仗虽然不会发(fā)生(shēng)在当下，但在未来却是成功的关键。

从这个角度来看，无法造血的公司，淘汰的几率(lǜ)显然会(huì)更大(dà)，国产大厂可以通(tōng)过(guò)现金奶牛业务继续维(wéi)持跟随战略，但成本的逐渐增加(jiā)，以及方(fāng)向不明的变现路径，都可(kě)能成为阻碍发展的绊脚石。类似于百度今天面对的谣言，似乎也正是(shì)其需要(yào)应对的(de)问题(tí)。但解法(fǎ)如何，似乎仍并不明朗。

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