大厂养不起大模型？

AI投资热下(xià)的冷思考：百度传闻风波与行业变现难题；是继续烧钱研发通用大(dà)模型，还是加速落地AI商业应用，大模型厂商和投资人们都在焦(jiāo)虑中。

作者丨樱木编辑(jí)丨蕨影

身处于观望(wàng)期的大模型赛道，似乎任何风吹草动，都让市场(chǎng)有(yǒu)了不同以往的波动。

近日，摩根士(shì)丹利发布报告(gào)称，中国AI正(zhèng)在面临更大的变现问题，文(wén)中直接指(zhǐ)出AI应用先行者业绩不及预期，金山办公(gōng)和万兴科技在推(tuī)出AI产品后收入增长令人失望。

随后，多家媒(méi)体传(chuán)言，由于资金投入巨(jù)大，以及商(shāng)业(yè)化(huà)不及(jí)预期(qī)，百度(dù)可能放弃通用大模型研发。此(cǐ)消息一出，引发市场剧烈(liè)波(bō)动，百度文心(xīn)一言(yán)市场部(bù)负责人迅速出面否认。该负责人称(chēng)“文(wén)心(xīn)一言刚完成了功能全面升级，我们将持续(xù)加大在通用(yòng)大模型领域的研发(fā)投入(rù)。”

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

6月末，高盛的一篇名(míng)为《投资太多，收益太少》，将AI泡沫(mò)论推到台前。文(wén)章直言，大公司(sī)计划在未(wèi)来几年投入1万亿美元在AI相关的东西上，比如数据中心(xīn)、芯(xīn)片和电网(wǎng)。但到现(xiàn)在为(wèi)止，这些钱除了让开发人员的工作效率提高了一点，没看到其他明显的成果。

红杉资本的结论似乎更为(wèi)直接，在其分析(xī)师大卫卡恩的报告中认为 AI 产业泡沫正在加剧，年(nián)产值超过 6000 亿美(měi)元，才够支付(fù)数据中(zhōng)心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而之前的分析中，大卫假设即每(měi)年，谷(gǔ)歌、微(wēi)软、苹果和(hé)Meta能从新产生的AI相关收入中获利100亿(yì)美元。同时，甲骨文、字节跳动、阿(ā)里、腾讯、X和(hé)特斯拉每家(jiā)能产生50亿美元的全新AI收入。即(jí)便如此，关于AI盈利(lì)的需要(yào)的缺(quē)口，仍然在不(bù)断扩(kuò)大。

而回归到(dào)国内，在经历了年初的大(dà)降价之后，大(dà)厂对于(yú)大模(mó)型的态度，似乎也开(kāi)始变得暧昧(mèi)，诸多大厂在财报(bào)电话会中，声称会(huì)对人工智能加大投资力度，但实际来看(kàn)，投入却开始变(biàn)得谨(jǐn)慎。最明显的征兆就是，大(dà)厂(chǎng)的负责人开始弱化基础大模型迭代，强调应(yīng)用的落地。“没(méi)有应用，开源(yuán)闭源模型都一文不值。”其实(shí)，反应到当下，应用落地较为(wèi)成熟如文生图，文生视频等，成了(le)整齐划一(yī)的方向。

但需要清醒认识到的是，由于客观条件的限制，最简(jiǎn)单的(de)货币(bì)化(huà)手段，如OpenAI对GPT收费每月20-25美元的方式，在国内几乎无法复制，基于API调度的商业模式也(yě)被内卷到利润空间稀薄，而各大(dà)厂期待(dài)的AI应用，落地时间(jiān)以及效率也远不及预期。面对未来(lái)越来越大的投入，以及遥遥无(wú)期的回报，大厂的(de)焦虑似(shì)乎不断上升。

而(ér)另一方(fāng)面(miàn)，AGI的路径越往前走，共识(shí)也开始(shǐ)被打破，OpenAI全新的(de)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(de)变化。而(ér)对(duì)于国(guó)产大模型(xíng)，GPT4还(hái)未完全赶超，新的(de)范(fàn)式(shì)又出现。

前后夹击之下，形成了流言的土壤，也意味着(zhe)国产大模型到了(le)关键的时(shí)刻，到底(dǐ)是孤注一掷的投入，还是观望等待技术陡峭走平后，发挥后发优势，似乎决(jué)定(dìng)着未来竞争格局的走势，大厂依然能够依托大模型(xíng)，赋能(néng)场景(jǐng)，将自家的门看好，但(dàn)如若想要更进(jìn)一步，一连串的问题，都急(jí)需一个明确的答案。

大厂养不起大模型？le="font-L">从(cóng)各个角度来看，AI都在成为一场富(fù)人的(de)游戏。

根据第一财经的报(bào)道，在最近的季度财报(bào)电话会议上，谷歌、微软(ruǎn)和Meta都强(qiáng)调了在AI上的(de)巨(jù)大投资。Meta将今年的支出预测提高(g大厂养不起大模型？āo)了至多100亿美元，谷歌计划每季度资本支(zhī)出约120亿(yì)美元。微软最近一个季度花费了140亿美元，预计这一支出将“显著”增加。以数据(jù)中心为例，根据美国市(shì)场研(yán)究(jiū)机构Synergy研究集团预计，未来每年将有120-130个超大规模数据中心上线。而每座数据中(zhōng)心的造价都以亿(yì)美元为单位。

与此同时，据彭博报道，OpenAI正以1500亿美元估值，洽(qià)谈65亿美元融资(zī)，并(bìng)计划通(tōng)过循环信贷筹(chóu)措50亿美元债务融资。

本轮融资将由 Thrive Capital领投，OpenAI最大的(de)投资者(zhě)微软将参与(yǔ)其中，苹果、英伟达等巨头也一直在就投资进行谈判。

而AI以及大(dà)模型赛道(dào)的(de)昂贵(guì)，不仅在于越来越快的烧钱(qián)速度(dù)，还在于(yú)，短期难以回本的现实。据报道显示，2024年年初，OpenAI的年收(shōu)入已超过34亿美元(yuán)，但因为AI太烧钱，加上日(rì)益激烈的对手竞争，OpenAI仍在亏损，据行业内估计到2024年底，OpenAI的亏(kuī)损将接近50亿美元。

天量的资(zī)金需求，靠融资过活的现实，几乎(hū)决定了(le)AI赛道对于(yú)商业(yè)化的渴求(qiú)：一个残酷的(de)现实是，如果(guǒ)融不到钱，被大厂收购已然是正在发生的(de)事实。8月3日，Google官宣“收购(gòu)”Character AI并收编团队，而Adept和(hé)Inflection AI在不久前分别(bié)卖身亚马逊和微软。

与海外的情形类(lèi)似，国产AI也在压力中艰难前行，从最新的消息来(lái)看，百川(chuān)与月之暗面(miàn)分别(bié)完成了数十亿人民币的融资，估值也来到了200亿以上的区间(jiān)，但从实际盈利来看，这些明星独角(jiǎo)兽似乎依旧乏善可陈。

与海外大厂激进(jìn)的投(tóu)资策略不同，国内大厂(chǎng)对于AI的态度似乎开始转向。从早期的FOMO（fear of missing out）中回过神，国内(nèi)大厂并没有(yǒu)选择进一步夸张的投入，而是逐渐开(kāi)始对AI应用以及商业化的(de)挖掘。

价(jià)格战之后，拥有智能云业务以及场(chǎng)景(jǐng)优势的大厂(chǎng)，分别以(yǐ)此为基线开始了全新(xīn)的探索，以阿里为(wèi)例(lì)，据(jù)业内人(rén)士表示，阿里云在(zài)芯片禁令收紧以(yǐ)前(qián)进口了(le)大批(pī)英伟(wěi)达大卡（H系(xì)列(liè)、A系列），总(zǒng)数超过了10万(wàn)张（包括其海外分支机构的卡）。其中只有一部分是用于内部训练，大部分(fēn)则以出租的形式提供给外部平台。有投(tóu)资人直(zhí)接表示“很多(duō)云厂(chǎng)商的大模型业务都是搭着免费送的。”似乎(hū)也显示出(chū)了，当下赛道内的实际情形。

与此同时，豆包的逐渐走红，也(yě)让字节看到了自身在产(chǎn)品方向上的(de)优(yōu)势。近(jìn)日，抖音搜索的出现，也让外界浮想联(lián)翩(piān)。与此同时，据业内人(rén)士表示，腾讯除了混元大模(mó)型，微信自(zì)己还搞了一个(gè)大模型，与混元团队完全(quán)分(fēn)开。目(mù)前只能通过微信搜一搜：有时候微信会帮你总(zǒng)结你的搜索内容（灰度测试，不保证(zhèng)所有人都(dōu)被测试到(dào)），其背(bèi)后的大模型一半是混元的，一半是(shì)微信的。

由此(cǐ)可见，面对这场越来越昂贵的游戏，大厂并没有选择大规(guī)模投资，而是开(kāi)始了更多的选择赋(fù)能自身业务，商业化的诉(sù)求和克制的投入，可能成为未来一段时(shí)间(jiān)，大厂对于(yú)大模型以及AI赛道主要的策略。

而从此基(jī)础上来看百度的流(liú)言，似乎又有了一重不(bù)同(tóng)的视角，对于AI影响最为深远的赛道，主营(yíng)业务为(wèi)搜索的百度，显然(rán)面对的压(yā)力更大。从财报来看(kàn)，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，同比下(xià)滑2%。而(ér)另一(yī)个业务重心，百度云当季收入为51亿元，其中，9%的收入来自外部客户对大模型和生(shēng)成式AI相关服务的需求。显然AI对于业务的赋能，似乎助推力度并不能令人满意。

在(zài)自媒体市象的报(bào)道之中，百度内部的态度，似(shì)乎也与主流厂商一致(zhì)“或者这么说吧，训练下一代模型不是百度的(de)第一优先级。”但“老板明确表示，我们绝不会下table。”

AI虽好(hǎo)，但单(dān)纯以ROI来看，似乎并不适(shì)合(hé)孤注一掷，而(ér)何(hé)时打破当下的格局，抛开客观条件(jiàn)限制，AI应用就成了最重(zhòng)要的变量。

Part.2

AI应用(yòng)的纠结和逆风期

关于AI应(yīng)用的风(fēng)口，从年初以来，似乎从未停止。

金句(jù)不断地投资人朱啸虎，无疑是这波AI应用的旗手之一。在2024年初的演(yǎn)讲中，AI应用肯定爆发(fā)，每轮周期最后，应(yīng)用赚的(de)钱是前面的10倍。作(zuò)为曾经投出(chū)过滴滴、饿了么(me)的成功投资人，朱啸虎的逻辑(jí)非常直接(jiē)，大模型的商业模式很差，未来盈利主要在(zài)AI应用。

“每(měi)一代模型你都要重新去砸钱，而且你变现周期可(kě)能就两三年，这比发电厂还要差。”朱啸虎对于大(dà)模型的态(tài)度并不乐观，但(dàn)对(duì)于可以直接(jiē)变现，由用户买单的AI应用，却始(shǐ)终称赞有加(jiā)。

而另一个(gè)在AI应用的支(zhī)持(chí)者，则(zé)是百度创始(shǐ)人李彦宏，在7月的演讲中，大模(mó)型(xíng)的重点还是“卷应用”，“没有应用，光有基础模型，不(bù)管是开源还(hái)是闭源都一文不值。”

两个旗手虽然都支持AI应用，但从路线上，似乎(hū)并不相同，朱啸虎偏爱PMF（product market fit）明确，直(zhí)接可(kě)以TOB变现的尖叫(jiào)应用，如垂(chuí)直于AI面试的(de)近屿智能(néng)，或是垂直于视觉类产品的(de)FancyTech，用他的话说“以前(qián)中国(guó)软(ruǎn)件市场为(wèi)什么(me)规模化很慢(màn)，因为销(xiāo)售周期很(hěn)长(zhǎng)，要(yào)6-12个月，不可能很快的(de)。但现在能(néng)让(ràng)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(shào)到签单，一(yī)两个月时间。 ”

而李彦宏则更钟爱agent智能体，他(tā)认为，医疗、教育、金融、制造、交通、农业等各行业领域，未来都会依据自身(shēn)场景和特有经验、规则、数据等，做出各种智能体，将会出现数百(bǎi)万量级的智能(néng)体(tǐ)，形成庞大生态。

但朱啸虎却对(duì)智能体保持怀疑态度，在与界(jiè)面的访谈之中，朱啸虎坦言，AI Agent不能落地，因为(wèi)大模型天然有幻觉，单步的(de)错误率(lǜ)可能在10%-20%，5步推理以后可能错误率就50%以上了，就完(wán)全没法用。那你高50%同(tóng)样也没(méi)用，错误率百分之二三十还(hái)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，从更宏观的维度，似(shì)乎AI应用也遭遇了逆(nì)风期，在摩根士丹利的名为《中(zhōng)国AI面临更(gèng)大的变现问题》中，大摩表示，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(bèi)景之下，企业和消费者难以接受AI功能带来的价格上(shàng)涨。同时，免费AI服务的竞争加剧了盈利压力。与此同(tóng)时，AI产品与(yǔ)客户期望存(cún)在(zài)差距。缺乏高(gāo)质量的领域数据训(xùn)练、特定(dìng)场景下表现不佳、产品尚未成熟等(děng)因素制约了AI应(yīng)用的价值实现。不仅国内，在海外(wài)，行(xíng)业领先指标不佳(jiā)，AI远(yuǎn)未实现货币化。美国软(ruǎn)件公司今年以来业绩令人失望(wàng)，AI相(xiāng)关(guān)收入贡献有限。AlphaWise调查显示CIO(首席(xí)信息官)对AI应用投产时间表，每次(cì)调查预期都(dōu)在延(yán)后。

而在国(guó)内，金(jīn)山办公和(hé)万兴科技在推出AI产品后收入增长令人失(shī)望，反映出基础AI功(gōng)能(néng)竞争激烈，高(gāo)级应用尚未成熟。两家公司表示将继续加大研发投入，意味(wèi)着盈利前景仍不(bù)明朗。

总(zǒng)结来看(kàn)，AI应(yīng)用仍还在探索期，无论大厂还是投资人，似乎还(hái)在挖掘其内在(zài)的潜力，共识并未达成之(zhī)下(xià)，从变现来看，也许投(tóu)资人追逐的商业模(mó)式更(gèng)为安全，但技术的进步，似乎也在逐(zhú)渐让(ràng)变量进(jìn)一步加深，以当(dāng)下的视角来看，AI应用的爆发期，仍然没有到来(lái)，这也意味着，试图通过AI应用(yòng)爆(bào)发达成的商业计划，正在被延迟。

9月(yuè)13日，Open AI发(fā)布(bù)了全(quán)新一代的大(dà)模型预览版，这(zhè)个在内部代号为“草莓(méi)”的模型，在问世的一瞬间，还是激起了(le)业内的震动。

从模型效果(guǒ)反馈上来看，这(zhè)个名为Open AI o1的产品可以说是石破天(tiān)惊的存在。作为首个具有“推理”能力的大模(mó)型，它(tā)能通过类似人类的推理(lǐ)过程来(lái)逐步分析问题，直至得出正确结论。

根据OpenAI官网的评测，这款模型尤其擅长处理数学和代码问题，甚(shèn)至在物理、生物(wù)和化学问题基准测试中(zhōng)的准确度超过了人类博士水平。

而从业内人士的反馈来(lái)看，此次Op大厂养不起大模型？en AI o1的出现，则可能代表了硅谷(gǔ)在AGI范式正(zhèng)在发生转移，纯靠语言模(mó)型预训练的Scaling Law这个(gè)经典(diǎn)物理规律在遭遇(yù)到算力与参(cān)数无法大幅(fú)提升等瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它(tā)们的(de)资源重心押宝在一条新路径上：self-play RL（自博弈强化学习）。而Open AI o1似乎就(jiù)是这样一款产品。

具(jù)体来说，根据业内人士(shì)解释来看，o1模(mó)型就像在不同的可能(néng)性中(zhōng)反复“抽样”，每次推导出一个更好的(de)结果。打个比方，你问它一(yī)个(gè)复杂的数学问题，它不会一秒(miǎo)钟给你答案，而是像个认真思考的(de)人，先把问题(tí)分解成好几(jǐ)步，一步(bù)步(bù)推理。这样做的好处是，答(dá)案(àn)通常(cháng)更准确、更有逻辑，尤其是在科(kē)学推理、编程和数学题目上表现非常好(hǎo)。比如，在国际数学奥林匹克测试(shì)中，o1的解题正确率达到83%，而之前的(de)GPT-4o只有13%。这说明它(tā)在(zài)处理复(fù)杂问题(tí)时，确实有了质的提升。

今年以来，多(duō)模态、10万卡集群(qún)的超级(jí)模型(xíng)，以及(jí)自(zì)博弈强化学(xué)习等多条路(lù)径(jìng)开始在(zài)硅谷 AI界发生变革，共识被(bèi)打破之后(hòu)，当(dāng)下来(lái)看依旧没有标准答案。

从当下的(de)信息(xī)来看，未来如何能达到AGI原(yuán)本的共识似乎(hū)正在被(bèi)打破。尽管o1模型还有诸多疑问，但从AGI进化的步伐来看，似乎出现了多重可能(néng)性。当然，这对于资金与人才优势明显的硅谷来(lái)说(shuō)，是好事，但相反对于追随者(zhě)而言，则意味着挑战难度正在加大。

从终局思维来看，国(guó)产AI在未(wèi)来(lái)将不得不再次面临技(jì)术方向的选择，而更大规模地(dì)投(tóu)入似(shì)乎也势(shì)在必(bì)行。烧(shāo)钱打仗虽然不会发生在当(dāng)下，但在未来却是成功的关(guān)键。

从这个(gè)角度(dù)来看，无法造(zào)血的公司，淘汰的几率显然会(huì)更大(dà)，国产大(dà)厂可以通过现金奶牛(niú)业务继续维持跟随战略，但(dàn)成本的(de)逐渐(jiàn)增加(jiā)，以及方向不(bù)明的变现路径，都可能成为(wèi)阻碍发展的绊(bàn)脚石。类似于百度(dù)今天面对的谣言，似乎也正是其需要(yào)应(yīng)对(duì)的问题。但解(jiě)法(fǎ)如何，似乎仍并不明朗。

未经允许不得转载：橘子百科-橘子都知道大厂养不起大模型？