2024過(guò)半，AI卷到哪兒了？

　　AI創(chuàng)業(yè)者陳冉，發(fā)現(xiàn)行業(yè)里有一些“怪現(xiàn)象”。

　　很多客戶向他反饋，自己很困惑。一方面，大模型更新速度太快，搞不清楚到底哪個(gè)好用;同時(shí)，自己也不知道大模型怎么跟業(yè)務(wù)結(jié)合;另外，自己的數(shù)據(jù)集究竟能不能精調(diào)出一個(gè)好用的大模型，心里也沒(méi)譜。

　　最后的結(jié)果就是，愿意投入大模型，但不知如何下手，即便下定決心了，也摳摳搜搜拿不出太多預(yù)算來(lái)。

　　這進(jìn)而導(dǎo)致，大模型公司開(kāi)始卷價(jià)格，打起了價(jià)格戰(zhàn)。“拼到最后就是，又燒錢、價(jià)格還低、還沒(méi)人用的狀態(tài)。”

　　陳冉是人工智能社區(qū)和生態(tài)公司開(kāi)放傳神(OpenCSG)的創(chuàng)始人、CEO，他認(rèn)為大模型行業(yè)的無(wú)效內(nèi)卷是一種消耗。去年一哄而上做大模型的公司們，最終沒(méi)能避免掉進(jìn)當(dāng)年ofo們踩過(guò)的陷阱。

　　這逼得行業(yè)大佬、零一萬(wàn)物創(chuàng)始人李開(kāi)復(fù)放話，“如果中國(guó)市場(chǎng)就是這么卷，大家寧可賠光、通輸也不讓你贏，那我們就走外國(guó)市場(chǎng)”。

　　做了多年技術(shù)開(kāi)發(fā)，很早就開(kāi)始AI創(chuàng)業(yè)的李友峰，同樣對(duì)今天的現(xiàn)象感到不解。“以前我們討論一個(gè)項(xiàng)目，會(huì)關(guān)注它有什么價(jià)值，但到了AI大模型，大家很少討論價(jià)值，都在討論領(lǐng)先。”

　　鋪天蓋地的榜單，五花八門的排名，自吹自擂的營(yíng)銷，讓這個(gè)行業(yè)顯得浮躁喧囂。廠商們最后花了很多錢，產(chǎn)品落地不了，技術(shù)實(shí)際上也沒(méi)有太領(lǐng)先。

　　5月下旬，清華系大模型公司銜遠(yuǎn)科技被曝?fù)Q帥，創(chuàng)始人周伯文將離開(kāi)公司。消息傳出后，有創(chuàng)業(yè)者稱:聚焦算法，或許是一條彎路。

　　大模型創(chuàng)業(yè)，在中國(guó)是一條窄路，對(duì)某些團(tuán)隊(duì)也許是不歸路。

　　如今，2024年過(guò)半，“百模大戰(zhàn)”也過(guò)去一年多了，行業(yè)發(fā)展到哪了?接下來(lái)又會(huì)往哪卷?

　　卷技術(shù):

　　考高分的太多，能干活的太少

　　國(guó)內(nèi)大模型行業(yè)，今年明顯比去年“安靜”。去年是“阿貓阿狗”都來(lái)參與，幾百個(gè)大模型面世，今年除了幾個(gè)科技大廠和頭部的創(chuàng)業(yè)公司，其他大部分都消停了。

　　因?yàn)榇蠹野l(fā)現(xiàn)，吆喝再大聲，落不了地都是白搭。

　　國(guó)內(nèi)的大模型不是太少，而是太多，尤其是吹牛的多。

　　“廠商總是宣傳大模型能干啥，卻不說(shuō)不能干啥，客戶就有點(diǎn)被誤導(dǎo)，以為大模型什么都能干，想著把原來(lái)的業(yè)務(wù)顛覆重做一遍，這不現(xiàn)實(shí)。”陳冉對(duì)「定焦」說(shuō)。

　　回看過(guò)去一年大模型行業(yè)的發(fā)展，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，最先打起來(lái)的不是價(jià)格戰(zhàn)，甚至也不是技術(shù)戰(zhàn)，而是營(yíng)銷戰(zhàn)。

　　營(yíng)銷是為了搶聲量。開(kāi)發(fā)布會(huì)、刷榜、投廣告甚至碰瓷對(duì)手，能吸引更多關(guān)注，讓大家“覺(jué)得”自己領(lǐng)先。至于好不好用，真實(shí)的技術(shù)實(shí)力如何，可以后期再補(bǔ)課。

　　李友峰告訴「定焦」，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)所有的所謂自研大模型，基本都是基于開(kāi)源架構(gòu)改的，沒(méi)有真正意義上的原創(chuàng)和全自研。這意味著，大模型公司之間的技術(shù)差距并不大。

　　這也是為什么一家創(chuàng)業(yè)公司，能在兩三個(gè)月內(nèi)從零到一推出一款全新大模型。最好的例證是，去年李開(kāi)復(fù)的零一萬(wàn)物發(fā)布“Yi”系列模型，被指使用了LLaMA的架構(gòu)，只對(duì)兩個(gè)張量進(jìn)行了重命名。

　　陳冉認(rèn)為，國(guó)內(nèi)大模型還沒(méi)有形成完整的創(chuàng)業(yè)生態(tài)，大家一蜂窩沖上來(lái)，發(fā)布幾個(gè)模型證明不了什么。他以智能汽車行業(yè)早期做類比:大家都想造車，做輪胎的、造發(fā)動(dòng)機(jī)的、甚至做雨刷的，都想親自下場(chǎng)，但最基本的電池、電控甚至輪子座椅都還沒(méi)準(zhǔn)備好。

　　單純從技術(shù)層面，時(shí)至今日，國(guó)內(nèi)沒(méi)有哪個(gè)團(tuán)隊(duì)處于絕對(duì)領(lǐng)先位置。

　　AI大模型有三大要素:算法、數(shù)據(jù)、算力，國(guó)內(nèi)廠商們過(guò)去一直在啃算法，大家發(fā)布模型，本質(zhì)上是發(fā)布一套算法和系統(tǒng)。大家比拼誰(shuí)的算法更先進(jìn)，誰(shuí)的模型參數(shù)更大，推理效率更高。但現(xiàn)在越來(lái)越多從業(yè)者發(fā)現(xiàn)，算法其實(shí)沒(méi)有壁壘。陳冉更是直言“大模型不值錢”。

　　“我認(rèn)為企業(yè)級(jí)的大模型沒(méi)意義，開(kāi)源企業(yè)級(jí)就行了，因?yàn)樽钪匾�的是�?shù)據(jù)。”他說(shuō)。

　　數(shù)據(jù)是比算法更稀缺的資源。算法可以通過(guò)修改開(kāi)源模型和人海戰(zhàn)術(shù)迭代，算力可以通過(guò)砸錢買卡獲得，但優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)沒(méi)有渠道售賣，花錢不一定能買來(lái)。

　　訓(xùn)練模型跟訓(xùn)練學(xué)生類似，數(shù)據(jù)相當(dāng)于教材或教育資源，過(guò)程就叫預(yù)訓(xùn)練。偏遠(yuǎn)山區(qū)的孩子和一線城市的孩子，從小獲得的教育資源不同，訓(xùn)練過(guò)程不同，最后高考考上重點(diǎn)大學(xué)的概率也必然不同。某種意義上，擁有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)訓(xùn)練就成功了一半。

　　過(guò)去一年，行業(yè)里評(píng)估一個(gè)大模型好壞的標(biāo)準(zhǔn)，是通過(guò)測(cè)評(píng)，相當(dāng)于考試。既然是考試，就有作弊的空間，或者可以通過(guò)刷題得高分。這就導(dǎo)致，很多大模型其實(shí)是“應(yīng)試教育”的產(chǎn)物——參數(shù)大、得分高、性能強(qiáng)，但沒(méi)啥實(shí)踐能力。

　　李友峰認(rèn)為，算法有很大局限性，如果脫離具體的應(yīng)用場(chǎng)景，算法沒(méi)有意義。“比如模型的參數(shù)大，計(jì)算能力很強(qiáng)，做數(shù)學(xué)題也許表現(xiàn)很好，但這并不意味著它能在實(shí)際業(yè)務(wù)里產(chǎn)生價(jià)值。”

　　今年以來(lái)，大模型拼參數(shù)的風(fēng)氣有所改觀，各種雜七雜八的“野榜”也有所收斂，說(shuō)明公眾不好糊弄了。問(wèn)題是，如果不比參數(shù)，大家還能比啥?

　　卷價(jià)格:

　　C端不敢收，B端收不起

　　一個(gè)模型或一個(gè)項(xiàng)目要證明自己有價(jià)值，最直接的方法是從市場(chǎng)上賺到錢。今年以來(lái)，越來(lái)越多AI創(chuàng)業(yè)者和投資人，開(kāi)始將商業(yè)模式掛在嘴邊。

　　大模型行業(yè)的商業(yè)化有兩大類——To C和To B，即向個(gè)人用戶收費(fèi)，和向企業(yè)(包括政府、開(kāi)發(fā)者)收費(fèi)。去年行業(yè)達(dá)成共識(shí)，To C收費(fèi)很難，先從B端入手。

　　B端企業(yè)是大模型的最大客戶。一家做系統(tǒng)集成公司的員工曾對(duì)「定焦」說(shuō)，他們很早就接入了百度的千帆大模型平臺(tái)，擁抱大模型的意愿很強(qiáng)，不過(guò)他們不是因?yàn)槟Ｐ托Ч�好而使用，僅僅是怕被AI落下。而一旦模型收費(fèi)，他們就得再考慮考慮了。

　　這代表了很多企業(yè)的心態(tài):能白嫖就白嫖，付費(fèi)就必須得看到效果。用陳冉的話說(shuō):“讓客戶花錢，就得讓他看到成倍的增效，不見(jiàn)兔子不撒鷹。”

　　李友峰認(rèn)為，真正用大模型的企業(yè)，都關(guān)注業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而不是算法指標(biāo)。“比如轉(zhuǎn)化率、點(diǎn)擊率和其他關(guān)鍵指標(biāo)，分別提升了幾個(gè)百分點(diǎn)，如果不能做到這些，即便算法有1萬(wàn)億參數(shù)，價(jià)格低至1毛錢，客戶也不會(huì)買單。”

　　5月的這一波價(jià)格戰(zhàn)，大模型API的調(diào)用價(jià)格直降超過(guò)90%。以字節(jié)跳動(dòng)、阿里、百度為例，每百萬(wàn)token推理輸入量的價(jià)格，降到了8毛、5毛和免費(fèi)。

　　然而這更多被市場(chǎng)解讀為營(yíng)銷行為，有點(diǎn)清倉(cāng)大甩賣的意味。

　　Lepton AI創(chuàng)始人、阿里原副總裁賈揚(yáng)清說(shuō):“今天不是說(shuō)API貴才沒(méi)有人用，而是因?yàn)�，企業(yè)首先得搞清楚到底怎么用起來(lái)產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值，否則的話，再便宜也是浪費(fèi)。”

　　出門問(wèn)問(wèn)創(chuàng)始人李志飛更是直言:“將API價(jià)格降到無(wú)限逼近零，說(shuō)明OpenAI對(duì)消費(fèi)者收費(fèi)和對(duì)企業(yè)收費(fèi)的兩種商業(yè)模式在中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下都不可持續(xù)。”

　　百度是C端B端兩手抓，其中面向C端的文心一言4.0是付費(fèi)版，連續(xù)包月49.9元，百度一直沒(méi)有公布文心一言的付費(fèi)率數(shù)據(jù)。據(jù)AI產(chǎn)品榜的數(shù)據(jù)，后起之秀月之暗面的Kimi，網(wǎng)頁(yè)版的訪問(wèn)量在4月超過(guò)了文心一言。Kimi沒(méi)有選擇用收會(huì)員費(fèi)的形式“自廢武功”，而是非常另類地推出了打賞功能，非強(qiáng)制，在高峰期算力不足時(shí)可獲得優(yōu)先使用的權(quán)益。

　　這還是C端大模型的頭部選手，由此可見(jiàn)收費(fèi)之難。歸根到底，當(dāng)前的大模型產(chǎn)品還不夠好用，不是那么剛需，需要給人們一個(gè)付費(fèi)的理由。

　　AI初創(chuàng)公司語(yǔ)核拿到了奇績(jī)創(chuàng)壇的投資，它一開(kāi)始的產(chǎn)品都是面向C端，解決各種實(shí)用需求。創(chuàng)始人池光耀告訴「定焦」，其中一款主力產(chǎn)品CopyAsk，既能免費(fèi)使用，也可以付費(fèi)解鎖更多功能，但超過(guò)99%的用戶在白嫖免費(fèi)額度，收上來(lái)的錢很難養(yǎng)活公司。

　　今年初，語(yǔ)核進(jìn)行轉(zhuǎn)型，開(kāi)始做面向B端的Agent產(chǎn)品，目前已經(jīng)拿下兩個(gè)訂單，“客戶付費(fèi)意愿還不錯(cuò)，現(xiàn)在有錢賺了蠻好。”不過(guò)，要徹底跑通某個(gè)垂類的B端業(yè)務(wù)，還需要一段時(shí)間探索。

　　有極少部分公司，抓住了市場(chǎng)需求，并打通了業(yè)務(wù)場(chǎng)景，率先賺到錢。

　　陳冉想做生態(tài)，他的OpenCSG線上做社區(qū)，線下賣軟件CSGHub和Starship，客戶以B端企業(yè)和D端開(kāi)發(fā)者為主，已探索出應(yīng)用分傭和用戶訂閱兩個(gè)變現(xiàn)模式，未來(lái)還可以增加算力分傭模式。他告訴「定焦」，公司今年預(yù)期營(yíng)收幾千萬(wàn)，盈利大幾百萬(wàn)。

　　卷應(yīng)用:

　　爆款應(yīng)用未出現(xiàn)，產(chǎn)品和工程落地難

　　大模型發(fā)展到今天，從業(yè)者一方面想辦法賺錢，同時(shí)也在等待爆款應(yīng)用出現(xiàn)。之前我們見(jiàn)證了妙鴨相機(jī)、Kimi、Suno等應(yīng)用的走紅，但這都還稱不上爆款。而只有出現(xiàn)爆款，才能說(shuō)明AI不是紙上談兵。

　　大模型廠商打響API價(jià)格戰(zhàn)之時(shí)，有人不以為然，有人嗤之以鼻，也有人格外興奮。

　　作為一個(gè)獨(dú)立應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，池光耀認(rèn)為API降價(jià)是巨大利好。API降價(jià)之前，他每個(gè)月要花200元左右的預(yù)算在模型調(diào)試上，現(xiàn)在他調(diào)用降價(jià)之后的深度求索DeepSeek-V2模型，半個(gè)多月只花了1.11元。

　　他去年開(kāi)發(fā)了好幾款應(yīng)用，受限于高頻調(diào)用帶來(lái)的高額推理成本，而用戶又不愿意付費(fèi)，導(dǎo)致至今產(chǎn)品沒(méi)有推出去。現(xiàn)在他迫不及待想讓這些應(yīng)用“跑”起來(lái)，“要不是現(xiàn)在手上有B端的單子推不掉，我就直接去做C端產(chǎn)品了。”同時(shí)，那些以前因?yàn)樨?fù)擔(dān)不起API調(diào)用費(fèi)而做不了的B端訂單，現(xiàn)在也可以做了。

　　他認(rèn)為，接下來(lái)幾個(gè)月，會(huì)有海量關(guān)于大模型的應(yīng)用場(chǎng)景的探索，很可能會(huì)帶來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的大幅增加。一些過(guò)去需要依靠人工或工程化的手段判斷的高頻的、低邏輯需求的，且延時(shí)不敏感的應(yīng)用場(chǎng)景，或許可被免費(fèi)的大模型API取代掉。

　　大模型落地，一定是從場(chǎng)景開(kāi)始突破。無(wú)論大模型API是否降價(jià)，找場(chǎng)景都會(huì)成為下半年的共識(shí)。

　　李友峰認(rèn)為，下半年出圈的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多，找到合適的場(chǎng)景，在規(guī)模產(chǎn)出的基礎(chǔ)上覆蓋規(guī)模的成本。“大家應(yīng)該拼命去找價(jià)值，而不是卷價(jià)格。”

　　目前的AI應(yīng)用中，有兩類已經(jīng)顯現(xiàn)出了價(jià)值，并獲得了不錯(cuò)的反饋。

　　一類是提效，Kimi幫助職場(chǎng)打工人搜索資料、整理文獻(xiàn);造物云給品牌用AI做產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷物料，創(chuàng)始人邱懿武告訴「定焦」，他們用AI給某咖啡品牌做了2000個(gè)杯子的設(shè)計(jì)方案，不算模型投入，算力成本只要10塊錢。

　　另一類是娛樂(lè)，比如Suno這種AI寫(xiě)歌軟件，以及很多創(chuàng)業(yè)公司在做的AI陪伴、角色扮演。

　　目前行業(yè)里普遍認(rèn)為，Agent AI是下半年行業(yè)的重點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外從業(yè)者都在往這方面卷。

　　隨著對(duì)產(chǎn)業(yè)的探索加深，李友峰發(fā)現(xiàn)，AI真正難的是產(chǎn)品和工程(指構(gòu)建、開(kāi)發(fā)和部署大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一系列技術(shù)和實(shí)踐)。“不斷讓大模型走向產(chǎn)品、工程、商業(yè)、產(chǎn)業(yè)，是中國(guó)創(chuàng)業(yè)公司成長(zhǎng)的唯一路徑。”

　　一旦工程問(wèn)題解決了，模型反而不重要了，用戶在使用產(chǎn)品的過(guò)程中，不關(guān)心底層用的是哪個(gè)模型，自研占多大比重，效果好比說(shuō)啥都強(qiáng)。

　　現(xiàn)在的情況是，大模型在具體應(yīng)用時(shí)，還不能百分之百保證效果。以大語(yǔ)言模型為例，“胡說(shuō)八道”的毛病一直沒(méi)有克服。“這種不可控的狀態(tài)，很難讓它在生產(chǎn)中發(fā)揮很大作用，還需要時(shí)間打磨。對(duì)于大部分B端客戶，如何跟上社區(qū)和大模型生態(tài)發(fā)展和進(jìn)化才是應(yīng)該關(guān)注的。“ 陳冉說(shuō)。

　　他認(rèn)為，之前行業(yè)對(duì)大模型過(guò)于樂(lè)觀，總有“訓(xùn)練一個(gè)大模型改變世界”這種不切實(shí)際的幻想，事實(shí)上大模型還沒(méi)有真正形成生產(chǎn)力。在AI1.0到AI2.0之間，還有一個(gè)過(guò)渡的過(guò)程。“就是如何通過(guò)AI先賦能已有體系，而不是全盤否認(rèn)。”

　　在向上爬的過(guò)程里，必然有一些公司會(huì)摔下去被淘汰，尤其是那些還不具備造血能力的公司。斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院在一份報(bào)告中稱，2023年全球?qū)θ斯ぶ悄艿耐顿Y連續(xù)第二年下降。

　　在國(guó)內(nèi)，以阿里、百度為代表的科技大廠還在持續(xù)投資，比如阿里就耗資8億美金，投資了Kimi的母公司月之暗面，占股36%，市場(chǎng)傳聞騰訊也在洽談跟進(jìn)。

　　然而，對(duì)于推動(dòng)原始創(chuàng)新和產(chǎn)品落地，這些大廠究竟發(fā)揮了多大作用、扮演著什么角色，我們?cè)絹?lái)越難以評(píng)估。大廠一方面自己做大模型，同時(shí)又投資了市面上幾乎所有的明星創(chuàng)業(yè)公司，用股權(quán)把對(duì)手綁定。甚至這一波被開(kāi)發(fā)者稱贊的API降價(jià)，也不是由大廠發(fā)起，而是一個(gè)叫幻方量化的私募巨頭，以及創(chuàng)業(yè)公司智譜AI帶頭，隨后的大廠跟進(jìn)，充滿了被動(dòng)和營(yíng)銷的味道。

　　下半年，行業(yè)依然會(huì)很卷，畢竟國(guó)內(nèi)大模型從一開(kāi)始就是競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)的。也許，我們能卷出來(lái)幾個(gè)贏家，爆款應(yīng)用也不遠(yuǎn)了。