2023年，以ChatGPT為代表的大模型迅速席卷全球，給人帶來(lái)一種技術(shù)即將躍遷的幻象。盡管業(yè)內(nèi)認(rèn)為過(guò)去一年大模型取得的進(jìn)步超過(guò)以往10年之和，但總體來(lái)說(shuō)大模型技術(shù)演進(jìn)進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平緩的平臺(tái)期。

隨著認(rèn)知的不斷拓展和清晰，讓企業(yè)對(duì)大模型祛魅了，越來(lái)越多企業(yè)明白大模型只是“技術(shù)和能力”，開(kāi)始希望利用好這個(gè)新工具，讓它在業(yè)務(wù)層面帶來(lái)效率提升。這樣的變化帶來(lái)一個(gè)結(jié)果：“百模大戰(zhàn)”的風(fēng)向逐漸收斂。

市場(chǎng)和客戶變得越來(lái)越務(wù)實(shí)，越來(lái)越多初創(chuàng)企業(yè)將目光從基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向應(yīng)用和工具鏈。而對(duì)于投資者和投資機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，最關(guān)心的問(wèn)題還是商業(yè)化。

但大模型商業(yè)化的落地依然有許多難點(diǎn)。

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難點(diǎn)一：ToB還是toC

第一個(gè)難點(diǎn)在于大模型玩家對(duì)to B和to C兩個(gè)方向的選擇截然不同且充滿爭(zhēng)議。大模型確實(shí)在加速狂飆，但AI商業(yè)化卻面臨巨大鴻溝。一方面，傳統(tǒng)企業(yè)不知道怎么將AI融入原始業(yè)務(wù)，另一方面，AI企業(yè)難以找到合適的變現(xiàn)方式。AI企業(yè)究竟該如何突破商業(yè)化之困？B端和C端，呈現(xiàn)出兩種不同的路徑。

縱觀海外的AI玩家，已經(jīng)有許多企業(yè)闖出自己的商業(yè)化道路。B端如微軟、Salesforce，將AI技術(shù)集成到傳統(tǒng)產(chǎn)品中并提供垂直定制服務(wù)；C端如OpenAI、Midjourney，向個(gè)人用戶提供生產(chǎn)力解放工具，并以付費(fèi)訂閱模式變現(xiàn)。

而國(guó)內(nèi)雖然起步較晚，但仍有不少企業(yè)在積極探索商業(yè)化路徑，百度、阿里、字節(jié)跳動(dòng)、360、訊飛等公司都在進(jìn)行相關(guān)嘗試。如百度在C端打造生產(chǎn)力工具，推出文心一言訂閱模式，B端提供底層架構(gòu)、解決方案；360在C端借助瀏覽器在PC端的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，發(fā)力AI辦公，B端聚焦AI安全和知識(shí)管理等場(chǎng)景，在ToC、ToB兩端入手，尋找大模型的商業(yè)價(jià)值；訊飛則試圖將大模型與自身硬件產(chǎn)品進(jìn)行結(jié)合。

但不論是B端和C端，都有著各自的問(wèn)題。在B端，傳統(tǒng)企業(yè)在采用AI技術(shù)時(shí)需要考慮ROI(投資回報(bào)率)、數(shù)據(jù)安全性等，此外將AI融入以往的工作流程以及后續(xù)維護(hù)都有較高成本。按企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的慣性來(lái)說(shuō)，大模型to B應(yīng)用可以帶來(lái)更大的行業(yè)價(jià)值，可以更快實(shí)現(xiàn)，但傳統(tǒng)企業(yè)普遍不敢用、高管不想用、企業(yè)不愿為軟件付費(fèi)。

在C端，普通消費(fèi)者對(duì)AI產(chǎn)品的付費(fèi)意愿上漲，但營(yíng)收難以覆蓋大模型訓(xùn)練和運(yùn)行的高昂成本。此外，許多企業(yè)往往過(guò)于關(guān)注AI技術(shù)本身，而忽視了對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)的開(kāi)拓和消費(fèi)者需求的挖掘。

相比缺乏付費(fèi)意愿的C端用戶，B端客戶對(duì)先進(jìn)技術(shù)的渴求更為明確。國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC曾在2023年四季度開(kāi)展過(guò)一次AI應(yīng)用調(diào)研，結(jié)果顯示，在100家受調(diào)企業(yè)中，對(duì)生成式AI完全沒(méi)有規(guī)劃的企業(yè)比例只有7%，這也意味著超九成被調(diào)查企業(yè)已布局了AI應(yīng)用。已經(jīng)投資了生成式AI，并已有明確預(yù)算的企業(yè)有24%；還有34%的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始制定潛在應(yīng)用場(chǎng)景；35%的企業(yè)開(kāi)始嘗試試點(diǎn)，但暫未明確預(yù)算。

不過(guò)對(duì)此也有人有不同觀點(diǎn)，例如創(chuàng)新工場(chǎng)創(chuàng)始人、零一萬(wàn)物CEO李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，短期來(lái)看大模型在中國(guó)to C的應(yīng)用更有機(jī)會(huì)，但挑戰(zhàn)在于推理成本高，在考慮產(chǎn)品市場(chǎng)匹配度時(shí)，還要考慮技術(shù)需求、技術(shù)難度和成本等因素，而且還需要把握時(shí)間窗口。

然而對(duì)于大模型創(chuàng)業(yè)公司而言，尋找商業(yè)化路徑，尤其在to C賽道尋找商業(yè)模式是世界難題。

以當(dāng)下較火的月之暗面為例，對(duì)于堅(jiān)定賭to C賽道的月之暗面而言，在to C賽道構(gòu)建一個(gè)有效的商業(yè)模式更是難上加難。楊植麟也曾表示，目前比較流行兩種商業(yè)模式：一是訂閱。在他看來(lái)，按照用戶數(shù)量收費(fèi)，是無(wú)法隨著產(chǎn)品創(chuàng)造出更大的商業(yè)化價(jià)值的，訂閱不會(huì)是最終的商業(yè)模式。

二是抽成。其中廣告已經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)驗(yàn)證過(guò)了，它的確定性更高，但人的注意力和時(shí)間有限，這種商業(yè)模式的機(jī)會(huì)可能也沒(méi)有那么大。

并且不論是toB還是toC，商業(yè)化的成績(jī)單都很直接，所以大家會(huì)迅速進(jìn)入赤裸裸的拼刺刀的階段。投資方或者市場(chǎng)對(duì)大模型創(chuàng)業(yè)公司的期待，就是每3~6個(gè)月，必須拿出新的產(chǎn)品，或者發(fā)生新的變化——要在階段性交出能夠讓人買(mǎi)單或者信服的成績(jī)，比如用戶量、收入、影響力等。

02

難點(diǎn)二：經(jīng)濟(jì)性

而不論是面向B端還是C端，大模型商業(yè)化的核心其實(shí)還是一個(gè)經(jīng)濟(jì)性的問(wèn)題。也就是收益能否覆蓋成本。

“大的模型投不起，小的模型還看不到賺錢(qián)能力。”有業(yè)內(nèi)人士用這樣一句話形容當(dāng)下大模型領(lǐng)域的投資難題。

一方面，大模型的“貴”眾所皆知，數(shù)千萬(wàn)元一次的訓(xùn)練成本注定了這是少數(shù)人的游戲。再疊加美元基金黃金時(shí)代落幕，風(fēng)險(xiǎn)投資也愈發(fā)謹(jǐn)慎�；蛟S正是因此，大模型熱潮難以帶火一級(jí)市場(chǎng)。

研究機(jī)構(gòu)CB Insights發(fā)布的《2023年人工智能(AI)行業(yè)現(xiàn)狀報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2023年，中國(guó)AI領(lǐng)域投融資數(shù)量約為232筆，同比下降38%；融資總額約為20億美元，同比下降70%。特別是2023年第一季度，無(wú)論是融資額還是融資量，都創(chuàng)下了5年來(lái)最低，中國(guó)AI行業(yè)融資熱“降溫”尤為明顯。

當(dāng)創(chuàng)業(yè)者獲取融資的難度增大，難以覆蓋長(zhǎng)期研究所需成本，它們就必須迅速獲得商業(yè)成果、完成商業(yè)閉環(huán)，才能確保項(xiàng)目的可持續(xù)發(fā)展——這成為了中國(guó)與硅谷大模型創(chuàng)業(yè)生態(tài)之間的最大差異。

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難點(diǎn)三：人的認(rèn)知

除了面向什么客戶和成本外，人對(duì)AI的接受和使用程度也會(huì)給AI大模型商業(yè)化帶來(lái)難點(diǎn)。

在2024 世界人工智能大會(huì)上，中國(guó)工程院院士、之江實(shí)驗(yàn)室主任、阿里云創(chuàng)始人 王堅(jiān)表示：“人的因素容易被忽略，當(dāng)我們講AI對(duì)每個(gè)部門(mén)都會(huì)產(chǎn)生影響，AI是革命性力量的時(shí)候，要所有部門(mén)的所有人都去擁抱AI，這在很多大企業(yè)是很難的。小企業(yè)跟大企業(yè)的差別就是，大企業(yè)會(huì)覺(jué)得AI是工具的革命，而小企業(yè)一定會(huì)覺(jué)得這是革命的工具。”

王堅(jiān)在大會(huì)上說(shuō)，當(dāng)大企業(yè)也意識(shí)到AI是革命的工具，變化才會(huì)到來(lái)。

王堅(jiān)觀察到的現(xiàn)象是中國(guó)企業(yè)對(duì)AI的態(tài)度之現(xiàn)狀，讓所有企業(yè)都去擁抱AI、擁抱大模型并不容易。中國(guó)移動(dòng)從2023年年初開(kāi)始啟動(dòng)大模型研發(fā)工作，當(dāng)年就推出了139億參數(shù)的大語(yǔ)言模型，在公司內(nèi)部和客戶中加快推進(jìn)大模型落地，但面臨的一大挑戰(zhàn)是，行業(yè)如何看待和擁抱大模型，行業(yè)內(nèi)部對(duì)于大模型的看法和接受程度不一，存在思維方式的轉(zhuǎn)變問(wèn)題。

而這種思維方式的轉(zhuǎn)變之難不僅存在于公司和行業(yè)，也存在于我們每個(gè)人內(nèi)心中。

從蘇格拉底說(shuō)：“人是萬(wàn)物價(jià)值的尺度”；到哈姆雷特中的“人是宇宙的精華，萬(wàn)物的靈長(zhǎng)”；又到近代科學(xué)理論為工業(yè)革命奠定了基礎(chǔ)，生產(chǎn)力發(fā)展推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。人類(lèi)無(wú)疑是過(guò)去歷史的絕對(duì)主角。

但隨著人工智能的出現(xiàn)，許多人說(shuō)，科技將成為世界的“主角”，這時(shí)一場(chǎng)計(jì)算機(jī)和人類(lèi)之間的“分工之戰(zhàn)”也拉開(kāi)了——人不再掌握生產(chǎn)知識(shí)的特權(quán)，機(jī)器也可以了。

在此背景下，人類(lèi)如何與人工智能更好的分工成為了時(shí)代的課題。這個(gè)答案每個(gè)人可能都不一樣，但必須承認(rèn)的是AI時(shí)代漸行漸近。

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結(jié) 語(yǔ)

對(duì)新事物可以多一些耐心

最后雖然AI大模型商業(yè)化有這樣那樣的難點(diǎn)，但筆者相信終有一天AI大模型會(huì)找到適合自己的商業(yè)模式。

這背后的信心來(lái)源于AI代表著先進(jìn)生產(chǎn)力。正如馬克思所言，新生事物之所以是不可戰(zhàn)勝的，它代表了事物的發(fā)展方向，符合事物的發(fā)展規(guī)律，能夠適合于當(dāng)前特別是未來(lái)的發(fā)展條件，因而具有強(qiáng)大的生命力和廣闊的發(fā)展前途。

至于現(xiàn)在的問(wèn)題，我們不妨用動(dòng)態(tài)長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光去看待。畢竟所有的問(wèn)題要在動(dòng)態(tài)的過(guò)程中解決——不能以現(xiàn)在這個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)來(lái)解決十年以后的問(wèn)題，要拿十年以后的狀態(tài)來(lái)解決十年以后的問(wèn)題。

因此，我們有理由相信，中國(guó)大模型在商業(yè)化落地中遇到的問(wèn)題，也必然會(huì)在大模型的動(dòng)態(tài)發(fā)展中得到解決。

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       原文標(biāo)題 : 祛魅后的大模型，商業(yè)化成第一塊硬骨頭