大厂养不起大模型？

AI投(tóu)资热(rè)下的(de)冷思考(kǎo)：百度传闻风波与行业变现难题(tí)；是(shì)继续烧钱研发通用大模型，还是加速落地AI商业(yè)应用，大模型厂商和投资人们都在焦虑(lǜ)中。

作者丨樱木 编辑丨蕨影(yǐng)

身处(chù)于观(guān)望期的大模(mó)型赛道，似乎任(rèn)何(hé)风吹草(cǎo)动，都(dōu)让市场有了不同以往的波动。

近日，摩根士丹利发布报告(gào)称，中国AI正在面临更大的变现问(wèn)题(tí)，文中(zhōng)直(zhí)接指出AI应用先行者业绩不及(jí)预期，金山办公和万兴科技在推(tuī)出AI产品后收入增长令人失望。

随后，多家媒体传(chuán)言，由于资金投入(rù)巨大，以及商(shāng)业化不(bù)及预期，百度可能放弃(qì)通(tōng)用大模型研发。此消息一出，引发市场剧烈波动，百(bǎi)度文心一言(yán)市场(chǎng)部负责人迅速出面否认。该负(fù)责(zé)人称“文心一言刚完成了功能全面升级，我们将持续加大在通用大模型领域的研发投入(rù)。”

但只要简单(dān)算账，其(qí)实当下大模型(xíng)赛道 的尴尬，似乎是一张明牌。

6月末，高盛的一篇名为(wèi)《投(tóu)资太(tài)多，收(shōu)益太少》，将AI泡沫论推到台前。文章直言，大公司计划在未(wèi)来几(jǐ)年投入1万亿美元(yuán)在AI相关的东西上(shàng)，比如数据中心(xīn)、芯片和(hé)电(diàn)网。但(dàn)到现在为止，这些钱除了让开发人(rén)员的工作效率提高了一点，没(méi)看到其他明显的(de)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(jiā)剧，年产值(zhí)超过 6000 亿美元，才够支付数据中心、加速(sù)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(nián)，谷歌、微软、苹果和Meta能从新产生的AI相关收入中获利100亿美元。同时，甲骨文、字节(jié)跳动、阿里(lǐ)、腾讯
、X和特斯拉每家能产生(shēng)50亿美元的全新AI收入。即便如
此，关(guān)于AI盈利的(de)需要的缺口(kǒu)，仍然在不(bù)断扩(kuò)大。

而回归到国内，在经历了年初的大降价之后，大厂对于大(dà)模(mó)型的态度，似乎也开始变得暧昧，诸(zhū)多大厂
在财报电话会中
，声称会对人工智能加大投资力度(dù)，但实(shí)际来看，投入却(què)开始(shǐ)变得(dé)谨慎。最明(míng)显的征兆就是，大厂的负责人开始弱化基础大模型迭代，强调应用的落(luò)地。“没有应用，开源闭源模型都一文不值。”其实，反应到当下，应(yīng)用落地较(jiào)为成(chéng)熟(shú)如文生图，文生视频等(děng)，成了整齐划一的方向(xiàng)。

但需要清醒认识到 的是，由于客观条件的限(xiàn)制(zhì)，最简单的货币化手段，如OpenAI对GPT收费每月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(shì)也被内(nèi)卷到(dào)利润空间稀薄，而各大厂期待的AI应(yīng)用，落地时间以及效率也远(yuǎn)不(bù)及预期。面对未来越(yuè)来越大的投入，以及遥遥无期的回(huí)报，大(dà)厂的焦(jiāo)虑(lǜ)似乎不断上升。

而另一方面(miàn)，AGI的路径越往前走，共识也开始被打破，OpenAI全新的O1模型，采用的Self-play RL（自博弈强化学习），与之前传统以scaling law为主的训练方式又有全新的变化。而(ér)对于国(guó)产大模型，GPT4还未 完全赶超(chāo)，新的范式又出现(xiàn)。

前(qián)后夹击之(zhī)下，形成了流言的土壤，也意(yì)味着国产大模型到了关键的时(shí)刻(kè)，到底是孤(gū)注一(yī)掷的投入，还(hái)是观望(wàng)等待技术陡(dǒu)峭走平后，发挥后发优势，似乎决定着未来竞争格局的走(zǒu)势，大厂依然能够依托大模型，赋(fù)能场(chǎng)景，将自家的门(mén)看好(hǎo)，但如若想要更进一步，一连串的问题，都急需一个明确的答案(àn)。

从各个角(jiǎo)度来看，AI都在成(chéng)为一场富人的游戏。

根据第一财经的报道(dào)，在最近的季度财报电话(huà)会议(yì)上，谷歌、微软(ruǎn)和Meta都强调了在AI上的巨大投资。Meta将今(jīn)年的支(zhī)出预测(cè)提高了至多100亿美(měi)元，谷歌计划每季度资本支出约120亿美元。微软最近一个季度花费了 140亿美(měi)元，预计这一支出(chū)将“显著”增加。以数据中心为例(lì)，根据美国(guó)市场(chǎng)研究机构Synergy研究集团预计，未来每(měi)年将有120-130个超大规模数据中心
上(shàng)线。而每座数据中心的造价都以亿美(měi)元为单(dān)位。

与此同时，据(jù)彭博报道，OpenAI正以1500亿美元估(gū)值，洽谈65亿(yì)美元融资，并计划通过循环信贷筹措50亿美元债务融资。

本轮融资将由 Thrive Capital领投，OpenAI最大的投资者微软将参与其中，苹果、英(yīng)伟达等巨头也(yě)一直在(zài)就(jiù)投资进(jìn)行谈判。

而(ér)AI以及大模型赛道的昂贵，不仅在于越来越快的烧钱速(sù)度，还在于，短期难以回本(běn)的现实
。据报道显示，2024年年初，OpenAI的年收入(rù)已(yǐ)超过34亿美元，但因为AI太烧钱，加上日益 激烈的对(duì)手竞争，OpenAI仍在亏损，据(jù)行业内(nèi)估(gū)计(jì)到2024年底(dǐ)，OpenAI的亏损将接近50亿美元(yuán)。

天量的资金需求，靠融资过活的(de)现实，几(jǐ)乎决定了AI赛道对于商业化的(de)渴求：一个残酷的现实是，如果融不到(dào)钱，被大厂收购已然是正在发生的事实。8月(yuè)3日，Google官宣“收购”Character AI并收编团队，而Adept和Inflection AI在不久前分别卖(mài)身(shēn)亚马逊和微软(ruǎn)。

与海外的情形类似，国产AI也在压力中(zhōng)艰难前行，从最新的消息来(lái)看，百(bǎi)川与月之暗面(miàn)分别完成了数十亿人民币(bì)的融资，估值也来到了200亿以上的区(qū)间，但(dàn)从(cóng)实际盈利来看，这些明(míng)星(xīng)独角(jiǎo)兽似乎依旧乏善可陈
。

与海外大厂激进的投资(zī)策略不同，国(guó)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(huí)过神(shén)，国内大(dà)厂并没有选择进一(yī)步夸(kuā)张的投入，而是逐渐开始对AI应用以及商业化的挖掘。

价(jià)格战之后，拥有智能云业(yè)务以及场(chǎng)景优势的大厂，分别以此为(wèi)基线开始了全新的探(tàn)索，以(yǐ)阿里为例，据业(yè)内人士表示，阿(ā)里云在芯片禁令收紧以前进口了大批英伟达大卡（H系列、A系列），总数超(chāo)过了10万张（包(bāo)括其海外(wài)分支机构的卡）。其中只有一部
分是用于内部训练，大(dà)部分则以(yǐ)出租(zū)的形(xíng)式提供(gōng)给外部平台。有投资人直接表示(shì)“很多云厂商的大模型业(yè)务都是搭着(zhe)免费送的。”似乎也显示出了，当(dāng)下赛(sài)道内的实(shí)际情形。

与此同时，豆包的逐渐走红，也让字节看 到了自(zì)身在产品方向(xiàng)上的优势。近日，抖音搜索的出现，也让外界浮想联翩。与此(cǐ)同时，据业内人士表(biǎo)示(shì)，腾讯除了混元 大模型，微信自己还搞了一个大模型，与混元团队完(wán)全分(fēn)开。目前只能通(tōng)过微信搜一搜：有时候微信会帮你(nǐ)总结你的搜索(suǒ)内容（灰(huī)度测试(shì)，不保证所有人都被测试到），其背后的(de)大模型一半是混元的，一半是微信的。

由此可(kě)见，面(miàn)对这场越来越昂贵的游戏，大(dà)厂并(bìng)没(méi)有选择大规(guī)模投资，而是开始了(le)更(gèng)多的选择赋能自身业务，商(shāng)业化的诉求(qiú)和克制(zhì)的投 入，可能(néng)成为
未来一段时间(jiān)，大厂对于大模型以及AI赛道主要的策略。

而从(cóng)此基础上来看(kàn)百度的流言，似乎又有了一重不同的视角，对于AI影(yǐng)响最为深(shēn)远的赛道，主营业务为搜索的百度(dù)，显然面(miàn)对(duì)的压力更(gèng)大。从财报来(lái)看，第二(èr)季度百度最(zuì)大(dà)的收入来源线上广告(gào)业务收入为192亿元，同(tóng)比下滑2%。而另一个业务重心，百度云当季收入为(wèi)51亿元，其中，9%的收入(rù)来自外部客户对大模型和生成式AI相关服务的需(xū)求。显然AI对于业务的赋能(néng)，似乎助推力度并不(bù)能令人满意。

在(zài)自媒体市象的报道之(zhī)中，百度内部(bù)的态(tài)度，似乎也与主(zhǔ)流厂商一(yī)致“或者这么说吧，训练下一(yī)代模型不是百度的(de)第一优先
级。”但“老(lǎo)板明确表示(shì)，我们绝不会下table。”

AI虽好，但(dàn)单纯以ROI来看，似乎并不适合孤注(zhù)一掷，而何时打破当下的格(gé)局，抛开客观条件限制，AI应用就成(chéng)了最重要的变(biàn)量。

Part.2

 AI应用的纠结和逆风 期

关于(yú)AI应用(yòng)的风口，从(cóng)年初以来，似乎从(cóng)未停止(zhǐ)。

金句不断地投资人朱啸虎，无疑是这波AI应用的旗手之一。在2024年初的演讲中，AI应用肯定爆发，每轮(lún)周期最后，应用赚的钱是前面的10倍。作为曾经投出(chū)过(guò)滴滴、饿了(le)么的成功(gōng)投资人(rén)，朱啸(xiào)虎的逻辑非常直接，大模 型(xíng)的商业模(mó)式很差，未来盈利主要(yào)在AI应用(yòng)。

“每一代模型(xíng)你都要重新去砸(zá)钱，而且你变现周期可能就(jiù)两三年，这比发电厂还要差。”朱啸虎对于大模型的态度并不乐观(guān)，但对于可以直接变现，由用(yòng)户买单的AI应用，却始终称赞有加(jiā)。

而另一个在AI应(yīng)用(yòng)的支持者(zhě)，则是百度创始人李彦(yàn)宏，在7月的演(yǎn)讲中，大模型的(de)重点还是“卷应(yīng)用”，“没有应(yīng)用，光有基础模型(xíng)，不管是开源(yuán)还是(shì)闭源都一文不值。”

两个旗手虽然都支持(chí)AI应(yīng)用，但从路线上，似(shì)乎并不相(xiāng)同，朱啸虎偏爱PMF（product market fit）明确，直接可以TOB变现的尖(jiān)叫应用，如垂直(zhí)于AI面(miàn)试的 近屿智(zhì)能，或是垂直于视觉类产品的FancyTech，用他的话说“以前中国软件(jiàn)市场为什么(me)规模化很(hěn)慢(màn)，因为销售周期很长，要6-12个月，不(bù)可能很快(kuài)的。 但现在能让企业用 户(hù)有这种尖叫效 应的话，它变现周期也(yě)很快。从微信拉群(qún)介绍到签单，一两(liǎng)个月时间。 ”

而李彦宏则更钟爱agent智能体，他认为大厂养不起大模型？，医疗、教育、金融、制(zhì)造、交(jiāo)通、农业等各行业领(lǐng)域(yù)，未来都会(huì)依据自身场景和特有经验、规则、数据等，做(zuò)出各种智能体，将会出现数百万量(liàng)级的智能(néng)体(tǐ)，形成庞大生态。

但朱啸虎却对智能(néng)体保持(chí)怀疑态度(dù)，在与界面的访谈(tán)之中，朱啸虎坦言，AI Agent不能落地，因为大模型天然有幻觉，单步的错误率可能(néng)在10%-20%，5步推(tuī)理以后可能(néng)错误率就50%以(yǐ)上了，就(jiù)完全没(méi)法用。那你高50%同样也没用，错误率百分之二三十(shí)还是没法落地，不改(gǎi)变本质问题。

AI应用的路线争端还在继续，从更(gèng)宏观的维度，似乎AI应用也遭遇了逆风期，在摩根士丹利(lì)的名为《中国AI面临更大的变(biàn)现问题》中，大摩表示，AI应(yīng)用发展(zhǎn)慢于预期，货币化更(gèng)加艰(jiān)难。

在报告中显示，在宏观(guān)环境的背 景之(zhī)下，企(qǐ)业和(hé)消费者(zhě)难以接受AI功(gōng)能带来的价(jià)格上涨(zhǎng)。同时，免费AI服务的(de)竞争加剧了盈利压力。与此(cǐ)同时，AI产(chǎn)品与客户期望存在差距(jù)。缺乏(fá)高(gāo)质量的领域数据训练、特定场景下表(biǎo)现不佳(jiā)、产品(pǐn)尚未成(chéng)熟等因素制约了(le)AI应 用的价值实现。不(bù)仅国(guó)内，在海外(wài)，行业领先指标不(bù)佳(jiā)，AI远未实现(xiàn)货币化。美国软件公司今年以(yǐ)来业绩(jì)令人失望，AI相关收入(rù)贡献有限(xiàn)。AlphaWise调(diào)查显示CIO(首席信息官)对AI应用投产时间表，每次调查预(yù)期都在(zài)延后。

而在国内，金(jīn)山(shān)办公(gōng)和万兴科技在推出AI产品后收入增长令人失(shī)望，反映出基础AI功能(néng)竞争(zhēng)激烈，高(gāo)级应用尚未成熟。两家公(gōng)司表(biǎo)示将继续(xù)加大(dà)研发投入，意味着盈利前景仍不明朗。

总结来看，AI应用仍(réng)还在探索期(qī)，无论大厂还是投资人，似乎还在挖掘其内在的潜力，共识并(bìng)未(wèi)达成之下，从变(biàn)现来看，也(yě)许投 资人(rén)追逐的商业模式更为安全，但技(jì)术的进步，似(shì)乎也在逐渐(jiàn)让变量进一步加深，以当下的视角来看 ，AI应用的爆发期，仍然没(méi)有到来，这也意(yì)味着，试图通过AI应用爆(bào)发达成的商业计划，正在被延迟。

9月13日，Open AI发布(bù)了全新一代的大模型(xíng)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(zhèn)动。

从模(mó)型效果反馈(kuì)上来看(kàn)，这个名为Open AI o1的产品可以(yǐ)说是石破天惊的存在。作为首个具有“推理”能力的(de)大模型，它(tā)能通过类似人类的推理过程来(lái)逐步分析问题，直至得出正(zhèng)确(què)结论(lùn)。

根据OpenAI官网的评测，这款模型尤其擅长处理(lǐ)数学和代码问题，甚至在物(wù)理、生 物和化学问题基准测试中的准(zhǔn)确度超过了人类博士水平。

而从业内人士(shì)的反馈来看，此(cǐ)次(cì)Open AI o1的出现，则可能(néng)代表了硅谷 在AGI范式正在发生转移，纯靠语言模型(xíng)预训练的Scaling Law这个经典物理规律在遭遇(yù)到算力与参数无法 大幅提升等(děng)瓶(píng)颈后，多(duō)家硅谷明星公(gōng)司已经把它们的资源重(zhòng)心押宝在(zài)一条新路径上(shàng)：self-play RL（自博弈强化学习）。而Open AI o1似乎(hū)就是这样一款产品。

具体来说，根据业内人(rén)士解释来看，o1模型就(jiù)像在不同的(de)可能性中反复“抽样”，每次推导出一个更好的结果。打个(gè)比(bǐ)方，你问它一(yī)个复杂的数学问题，它不会一(yī)秒钟给你答案，而是(shì)像 个认真(zhēn)思(sī)考的人，先把(bǎ)问题分解成好几步，一步步推理。这样(yàng)做
的好处是，答(dá)案通常更(gèng)准确、更有(yǒu)逻辑，尤其是在科学推理、编程和(hé)数学题目上表现非常(cháng)好(hǎo)。比如，在国际数学奥林匹克测试中，o1的解题(tí)正确率达到83%，而之(zhī)前的GPT-4o只有13%。这(zhè)说明它在处理复杂问题时，确实有了质的(de)提升(shēng)。

今年以来，多模态、10万卡集群 的(de)超(chāo)级模型，以及自(zì)博(bó)弈强化学习等多条路径开(kāi)始在(zài)硅谷AI界发生变革，共识被打破之后，当下来看依旧没有标准答案。大厂养不起大模型？>

从当下的信息来(lái)看，未来如何能达到AGI原(yuán)本的共识似乎(hū)正在被打(dǎ)破。尽管o1模型还(hái)有诸多疑问，但从AGI进化的步(bù)伐来看，似乎出现了多重可能性。当然，这对于资金与人才优势明显的硅谷来(lái)说，是好事，但相反对(duì)于追随(suí)者(zhě)而言，则意味着挑战(zhàn)难度正在加大。

从终局思维来(lái)看(kàn)，国产(chǎn)AI在未来(lái)将不(bù)得不再次面临技术方向的(de)选择，而更大规模(mó)地投入似乎(hū)也势在必(bì)行。烧钱打仗(zhàng)虽然不(bù)会(huì)发生在当下，但在(zài)未(wèi)来却是成(chéng)功的关(guān)键。

从这个角度来看，无(wú)法造血的公司，淘汰的几率显然会更大，国产大厂可以通过现(xiàn)金奶牛业务继续维持(chí)跟随战略，但成本的逐渐增加，以及方向不明的变现(xiàn)路径，都可能成为阻碍发(fā)展(zhǎn)的绊脚石。类似于百度今天(tiān)面对的谣言，似乎也正是其需要应对(duì)的
问题。但解(jiě)法如何，似乎仍并不(bù)明朗。

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