大厂养不起大模型？

AI投资热下的冷思考：百度传闻风波与行(xíng)业变(biàn)现(xiàn)难(nán)题；是(shì)继(jì)续烧钱研发通用大模型(xíng)，还是加速落地AI商业应用，大(dà)模型厂商和投资人们都在焦虑中(zhōng)。

作(zuò)者丨樱木编辑(jí)丨蕨影

身处于观望期(qī)的大模型赛道，似乎(hū)任何(hé)风吹(chuī)草动(dòng)，都让市场(chǎng)有了不同(tóng)以(yǐ)往的波动。

近(jìn)日，摩根士丹利发布报告称(chēng)，中国AI正在面临更大的变现问(wèn)题，文中直接指出AI应用(yòng)先行者业绩(jì)不及预(yù)期，金山办公和万兴科技在推出AI产品后收入(rù)增长令(lìng)人失望。

随后，多家媒体传言，由(yóu)于资金投(tóu)入巨大，以及商(shāng)业化不及预期，百度可(kě)能放弃通用大模型研发。此消息(xī)一出，引(yǐn)发市场剧烈波动，百度文心一言市场部负责人迅速出面否认。该(gāi)负责人称“文(wén)心一(yī)言刚完成了功能全面升级，我们将(jiāng)持续加大在通用大模型领域(yù)的研发投入。”

但(dàn)只要简单算账(zhàng)，其实当下(xià)大模(mó)型赛道的尴尬，似乎(hū)是一张明牌。

6月末，高盛的一篇名为《投资太多，收益太少》，将AI泡沫论推到台前。文章直言，大公司计划在未来几年投入1万亿美(měi)元在(zài)AI相关的东西上，比如数据中心、芯片和电网。但到(dào)现在为止，这(zhè)些钱除了让开发人员的工(gōng)作(zuò)效率(lǜ)提高(gāo)了一点，没看到(dào)其(qí)他明显的(de)成果。

红杉资本的结论似(shì)乎(hū)更为直(zhí)接(jiē)，在其分析(xī)师大卫卡恩的(de)报(bào)告(gào)中认为 AI 产业(yè)泡(pào)沫正在加剧(jù)，年产值超过 6000 亿美元，才够支付数据中(zhōng)心、加速GPU卡等AI基础(chǔ)设施费用。而之前的(de)分析(xī)中，大卫假设即(jí)每年，谷歌、微软、苹(píng)果(guǒ)和Meta能(néng)从新产生的AI相关收入中获利100亿美元。同时，甲骨文、字节跳动、阿里、腾讯、X和特斯拉每家能产(chǎn)生50亿美元的(de)全(quán)新AI收入。即便如此，关于AI盈利的需要的缺口，仍(réng)然(rán)在不断扩(kuò)大。

而回归到国内，在(zài)经历了年初(chū)的大降(jiàng)价之后，大厂对于大模型的态度(dù)，似乎也开始变得暧昧，诸(zhū)多(duō)大厂在(zài)财报电(diàn)话会中，声(shēng)称会对人工智能(néng)加大投资力度，但实际来看，投入却开始变得谨慎。最明(míng)显的征兆就是，大厂的负责人(rén)开(kāi)始弱化基础大模型(xíng)迭代，强(qiáng)调应用的(de)落地(dì)。“没有应(yīng)用，开源闭源模型(xíng)都一文不值。”其实，反应到当下，应用(yòng)落地较为成熟如文生图，文(wén)生视频等，成了整齐划一的方向。

但需要清醒认识到(dào)的是，由于客(kè)观条件的限制，最简(jiǎn)单的货币化手段，如OpenAI对(duì)GPT收费每月20-25美元的方式，在国内(nèi)几乎无法复(fù)制，基(jī)于API调度的商业模式也被内卷到利润空间稀薄，而各大厂期待的AI应用，落地时间以及效(xiào)率也远不(bù)及预(yù)期。面对(duì)未(wèi)来越来越大的投入，以及(jí)遥遥无(wú)期(qī)的(de)回报，大厂(chǎng)的焦虑似乎不断上升。

而另一方面，AGI的(de)路径越往前走，共(gòng)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(chuán)统以scaling law为主的训练方(fāng)式又有全(quán)新的(de)变化。而对于国产大模型，GPT4还未完全赶超，新的范式又出现。

前后(hòu)夹击之下，形成了流言的土壤，也意味着国产大(dà)模型到(dào)了关(guān)键的时刻，到底是孤注一掷的投入，还是(shì)观望等待(dài)技术陡峭(qiào)走平后，发挥后发优势，似(shì)乎(hū)决定(dìng)着未来竞(jìng)争格局的走势，大厂(chǎng)依然能(néng)够大厂养不起大模型？依托大模型，赋能场景，将(jiāng)自(zì)家的门看好，但如若想要更进一步，一连串的问(wèn)题，都急需一个明确的答案。

从各个角度来看，AI都在成为一场富(fù)人(rén)的游戏。

根据第一财经的报道，在最近的季度财报电(diàn)话会议(yì)上，谷歌、微软和Meta都强调(diào)了在 AI上的巨大投资。Meta将今年的支(zhī)出预(yù)测提高了至多100亿美元，谷歌计(jì)划每季(jì)度资本支出约 120亿美元。微软(ruǎn)最近一个季度花费了140亿美元，预计这一支(zhī)出将“显著”增加。以数据中心为例，根据美国市场研究机(jī)构Synergy研究(jiū)集团(tuán)预计，未来每年将有120-130个(gè)超大(dà)规模数据中心上线。而每座(zuò)数据中心的造价都以亿美元为单位。

与(yǔ)此同时，据彭博报道，OpenAI正以1500亿(yì)美元估值，洽谈(tán)65亿美元融(róng)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(tóu)，OpenAI最大的(de)投资者微(wēi)软将参与其中，苹果(guǒ)、英伟达等(děng)巨(jù)头也一直在就(jiù)投资进行谈判。

而AI以及大(dà)模型赛道的昂贵，不仅在于越来越快的烧钱速度，还在于，短期(qī)难以(yǐ)回本的现实。据(jù)报(bào)道(dào)显示，2024年(nián)年初，OpenAI的年收入已超过34亿美元，但因为AI太(tài)烧钱，加上日益激烈的对手(shǒu)竞争，OpenAI仍在亏(kuī)损，据行(xíng)业内估计到2024年底，OpenAI的亏损将接近50亿美元。

天量的资金需求，靠融资过活的现实，几乎决(jué)定了(le)AI赛道对于商业化(huà)的渴求(qiú)：一个残(cán)酷的现实是，如果融不到钱，被大厂收购已然是正在发生的事实。8月3日，Google官宣(xuān)“收购”Character AI并收编团队，而Adept和Inflection AI在不久前分别卖身亚马逊和(hé)微软。

与(yǔ)海外的情形类似，国产AI也在(zài)压力中艰难(nán)前(qián)行，从最新的消(xiāo)息来看，百川与月之(zhī)暗面分别完成了(le)数十亿人民(mín)币的融资，估值也来到了200亿(yì)以上的区间，但从实际盈利来(lái)看(kàn)，这些明星独角兽似乎依旧乏善可陈。

与海外大厂激进的投资策(cè)略不同，国内大厂对于(yú)AI的态度似乎开始转向。从早期的FOMO（fear of missing out）中回过神，国内大厂并没有选择(zé)进一步(bù)夸张(zhāng)的投入，而是逐渐开始对AI应用以及商业化的挖(wā)掘。

价格战之(zhī)后(hòu)，拥有智能云业务以(yǐ)及场景优势的大厂，分(fēn)别以此为基线开(kāi)始了全新的探索，以阿里为例，据业内人士表示，阿里云在芯片禁令(lìng)收紧以前进口(kǒu)了大批(pī)英伟达大卡（H系列、A系(xì)列），总数超过了10万张（包(bāo)括其海外分支机(jī)构的卡）。其中(zhōng)只有一部分是用于内(nèi)部训练，大部(bù)分则以(yǐ)出(chū)租的形(xíng)式提供给外部平台。有投资人直接表示“很多云厂商的大模型业务(wù)都是(shì)搭(dā)着免费送的。”似乎也显示出了，当下赛(sài)道内的实际情形。

与(yǔ)此同时，豆包的逐渐走红(hóng)，也让字节看到了自身在产品(pǐn)方向上的优势。近日，抖音搜索(suǒ)的出现，也让外界浮想联翩。与此同时，据业内人(rén)士表示，腾(téng)讯除了混元大模(mó)型，微信自己还搞了一个大模(mó)型，与混元团(tuán)队完全分开。目前只能通过微(wēi)信搜一搜：有时(shí)候微信会(huì)帮你总结(jié)你的搜索内容（灰度测试，不保证所有(yǒu)人都被测试到），其背后的大模型一半(bàn)是混元的，一半(bàn)是微信的。

由此可见，面对这(zhè)场越(yuè)来(lái)越昂(áng)贵的游戏，大厂并没(méi)有选择大规模投(tóu)资，而是开始了更多的选择赋能自身业务，商(shāng)业(yè)化的诉求和克制的投入，可能成为未来一(yī)段(duàn)时间，大厂对于大模型以及AI赛道主要的策略。

而从此基础上来看百度的(de)流言(yán)，似乎又(yòu)有了一(yī)重不同的视角，对于AI影(yǐng)响(xiǎng)最为深远的赛道，主营业务为搜索的(de)百度，显然面对(duì)的压力更大。从财报来看，第二季(jì)度百度最大的收(shōu)入来源线上广告业务(wù)收入为192亿元，同比下滑2%。而另一个业务重心，百度云当季收入为51亿元(yuán)，其中，9%的收入来自外部客户对大模型和生成式(shì)AI相关服务的需求。显然(rán)AI对于业务(wù)的赋能，似乎助推力度并不能令人满意。

在自媒体市象的报道之中，百度(dù)内部的态度，似乎也与主流厂商一致“或者这么(me)说吧，训练下一代模(mó)型不是百度的第一优先级。”但“老板明确表示，我们绝不会(huì)下table。”

AI虽(suī)好，但单纯以ROI来看，似乎并(bìng)不(bù)适合孤注一(yī)掷，而何时打破当下的格局，抛开客观条件(jiàn)限制，AI应(yīng)用(yòng)就成了最重要(yào)的变量。

Part.2

AI应用(yòng)的纠结和逆风期

关于AI应用的风口，从年初以来，似乎从(cóng)未停止。

金句不断地(dì)投资人朱(zhū)啸虎，无疑是这波AI应用的(de)旗(qí)手之一(yī)。在2024年初的演讲中，AI应用肯定爆发，每轮周期(qī)最后，应用赚的钱是前(qián)面的10倍。作(zuò)为曾经投出过滴滴、饿了么的成(chéng)功(gōng)投资人，朱啸虎(hǔ)的逻辑非常(cháng)直接，大模型(xíng)的(de)商业模式很(hěn)差，未来盈利(lì)主要在AI应用。

“每一代(dài)模型你都要(yào)重新去砸钱，而且你变现周期可能(néng)就两三(sān)年，这比发电厂还要(yào)差。”朱啸虎对于大模型的态度并不乐观，但对于可以直接(jiē)变(biàn)现，由用户买单的(de)AI应用，却始终称赞有加。

而另一个在AI应用(yòng)的支持者，则是百度(dù)创始(shǐ)人李彦宏，在7月的演讲中(zhōng)，大模(mó)型的重(zhòng)点还是“卷应用”，“没有应用，光有基(jī)础模型，不管是开源还是闭源都一文不值(zhí)。”

两(liǎng)个旗(qí)手虽然都支持AI应用，但从路线上，似(shì)乎并不相同，朱啸虎偏爱PMF（product market fit）明(míng)确(què)，直接可以TOB变现的尖叫应(yīng)用，如垂直于(yú)AI面试(shì)的近屿智能(néng)，或(huò)是(shì)垂直于(yú)视觉类产品的FancyTech，用他的话说“以前中国软件市场为什么规模化很慢，因为销(xiāo)售周期很长，要6-12个月，不可(kě)能很(hěn)快的。但现在能让企(qǐ)业用户(hù)有这种尖叫效应的话，它变现周期也很(hěn)快。从微信拉群介绍到签单，一两(liǎng)个(gè)月时(shí)间。 ”

而李彦宏则更钟爱agent智能体，他认为，医疗、教育、金融、制造、交通、农业(yè)等各行业领域，未(wèi)来都会依据自身场景和特有经验、规则、数据等，做出各(gè)种智能体，将会出现(xiàn)数百万量(liàng)级的智能体(tǐ)，形成庞大生态。

但朱啸虎(hǔ)却对(duì)智能(néng)体保持怀疑态度，在与界面的访谈之(zhī)中(zhōng)，朱啸虎坦(tǎn)言，AI Agent不能(néng)落地(dì)，因为大(dà)模型天然有幻觉，单步的错误率可能在10%-20%，5步推理以后(hòu)可能(néng)错误率就50%以上了，就完全没法用。那你高50%同样也没用，错误率百(bǎi)分之二三十还是(shì)没法落地，不改变本质(zhì)问题。

AI应用的路线争端还在继续(xù)，从(cóng)更宏观的(de)维度，似乎AI应用也遭遇了逆风期，在摩根士(shì)丹(dān)利的名为《中国AI面(miàn)临更大的变现问题》中，大摩表示，AI应用发展慢于预(yù)期，货币(bì)化更加艰难。

在报告中显示，在宏(hóng)观环境的背景之下，企业(yè)和消费者难以接受AI功能带来的价格上涨。同时，免费AI服务的竞争加剧(jù)了盈利压力(lì)。与此同(tóng)时，AI产品与(yǔ)客户期望存在差距。缺乏高质量的(de)领域数据训(xùn)练、特定场景下表现不佳、产品尚未成熟等因(yīn)素制约了AI应(yīng)用的价值实现。不(bù)仅国(guó)内，在海外，行业领先指标(biāo)不(bù)佳，AI远未实现货(huò)币化。美国软件公司今年以(yǐ)来业绩令人失望，AI相关收入贡献有限。AlphaWise调查显(xiǎn)示CIO(首席信(xìn)息官)对AI应用投产时间表，每次调查预(yù)期都在延(yán)后。

而在(zài)国内，金(jīn)山办公和万兴科技在推出(chū)AI产品(pǐn)后(hòu)收入增长令(lìng)人失望，反(fǎn)映出基础AI功能竞争激烈，高级应用尚未成熟。两家公司(sī)表(biǎo)示将继续(xù)加大研发投入，意(yì)味着盈利前景仍不明(míng)朗。

总结来看，AI应用仍还在(zài)探索期，无论大厂(chǎng)还(hái)是投资人(rén)，似乎还在挖掘其内在(zài)的潜力(lì)，共识(shí)并未(wèi)达成之下，从变现来看，也许投资人追逐的商业模式更为安全，但技术的进步，似乎也在(zài)逐渐让变量(liàng)进一步加深，以当下的(de)视角(jiǎo)来看，AI应用的爆发期(qī)，仍然没有到来(lái)，这也意(yì)味着，试图(tú)通过AI应用爆发达成(chéng)的(de)商业计划，正(zhèng)在(zài)被延(yán)迟。

9月13日(rì)，Open AI发布(bù)了全新一代的大模型预(yù)览版，这个在(zài)内部代(dài)号为“草莓”的模型，在问世的一瞬间，还是(shì)激起了业内(nèi)的震动(dòng)。

从模型效(xiào)果反馈上来看，这个名为Open AI o1的产品可(kě)以说是石破天惊的存在。作为首个具有“推理”能力的(de)大模型，它能通过类似人类的推理过(guò)程来逐步分(fēn)析问题，直至得出正(zhèng)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(tí)，甚至在(zài)物理、生物(wù)和(hé)化(huà)学问题基准测试中的准确度超过了人类博士水平。

而从业内人士(shì)的反馈来(lái)看，此次(cì)Open AI o1的出现，则(zé)可(kě)能代(dài)表了硅谷在AGI范式正在发生(shēng)转移(yí)，纯靠语言模型(xíng)预训练的Scaling Law这个经典物理规律在遭(zāo)遇到算力与参数无(wú)法大幅提升等瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的(de)资源重心押宝在一条新路径(jìng)上：self-play RL（自(zì)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看，o1模(mó)型就像在不同的(de)可能性中反复(fù)“抽(chōu)样”，每次推(tuī)导出(chū)一个更好(hǎo)的结果(guǒ)。打个比方，你(nǐ)问(wèn)它一个(gè)复杂的数(shù)学问(wèn)题(tí)，它不会一秒钟给你答案，而是像个认真思考的人，先把问(wèn)题(tí)分解成(chéng)好几(jǐ)步，一步步推理。这样做的好处是(shì)，答(dá)案(àn)通常更准确、更有逻辑，尤其是在(zài)科(kē)学推理、编程(chéng)和数学(xué)题目上表(biǎo)现非常好。比如，在国际数学奥(ào)林匹克测试中，o1的解题正确率达到83%，而之前的GPT-4o只有13%。这说明它在处理(lǐ)复杂问题时，确实有了质的提升。

今(jīn)年以来，多模态、10万卡集群的超级模型，以及(jí)自博弈强(qiáng)化学习等多条路(lù)径开始在硅谷AI界发生变革(gé)，共识被打破之(zhī)后，当下来看依旧没(méi)有标准答案。

从(cóng)当(dāng)下的信息来看(kàn)，未来如何能达到AGI原本的共(gòng)识(shí)似乎正在被打破。尽(jǐn)管o1模型还有诸多疑(yí)问，但从AGI进化的步伐来看，似乎(hū)出(chū)现了多(duō)重可(kě)能性。当(dāng)然，这对于资金与人才优势(shì)明显的硅(guī)谷来说(shuō)，是好事，但相反对(duì)于追随者而言，则意味着挑战难度正在(zài)加大。

从终(zhōng)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，而更大规模地投入似乎也势在必行。烧钱打仗虽然不会发生在当下，但在未来却是成功的关键。

从这个角度来看，无法造血的(de)公(gōng)司，淘汰的几率显然会更大，国产大厂可以通过现(xiàn)金奶(nǎi)牛业(yè)务(wù)继续维持跟随战(zhàn)略(lüè)，但成本的逐渐增加，以及方向(xiàng)不明的变现路径，都可能成为阻碍发展的绊脚石。类(lèi)似于百度今天面对(duì)的谣言，似乎也正(zhèng)是其需要应对的问题。但解法如何，似乎仍并不(bù)明(míng)朗。