最近，OpenAI的Sora又在科技圈投入一枚深水炸彈。全球對于大模型的關(guān)注，又一次達到高峰。

聚焦到國內，百度、科大訊飛、商湯、華為等大型企業(yè)，以及海量的創(chuàng )業(yè)小公司都在布局大模型。以往每一次風(fēng)口吹來(lái)的時(shí)候，資本總會(huì )蜂擁而上。但是，此次大模型熱潮涌來(lái)之時(shí)，資本的反應很奇怪——討論度很高但參與度卻不高，賽道的投融資并沒(méi)有想象中火爆。

研究機構CB Insights發(fā)布的《2023年人工智能（AI）行業(yè)現狀報告》（簡(jiǎn)稱(chēng)“報告”）顯示，2023年中國AI領(lǐng)域投融資數量約為232筆，同比下降38%；融資總額約為20億美元，同比下降70%。其中，AI大模型的融資活動(dòng)也沒(méi)有呈現上升態(tài)勢。

今年以來(lái)，不少投資人對大模型變得更加審慎，“談得多、投得少”成為常態(tài)。某投資人告訴《一點(diǎn)財經(jīng)》，現在國內資本圈對于大模型持觀(guān)望態(tài)度的機構變得更多了，因為大家擔心大模型在去年經(jīng)歷了一輪爆火之后，變得估值虛高形成了泡沫。

連街頭大媽都知道，AI大模型是當下最熱門(mén)的科技話(huà)題，為何在國內大模型似乎受到資本“冷落”？國產(chǎn)大模型，為何沒(méi)有引爆一場(chǎng)“燒錢(qián)游戲”？

國產(chǎn)大模型，“冷熱”分明

上一個(gè)像AI大模型一樣熱鬧的風(fēng)口，還是十年前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。十年之后，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)聲勢漸弱，換AI大模型來(lái)接棒。

ChatGPT的橫空出世，拉開(kāi)AI大模型的全球競速，熱錢(qián)迅速涌來(lái)，也催生出巨大的市場(chǎng)空間。中研普華產(chǎn)業(yè)研究院數據顯示，2024年全球大模型市場(chǎng)規模將達到280億美元，并在2028年形成千億美金的巨大蛋糕。

中國市場(chǎng)的大模型也呈井噴態(tài)勢，在去年的前11個(gè)月，國內發(fā)布了238個(gè)大模型，平均每天都有一個(gè)大模型問(wèn)世，從而掀起一場(chǎng)“百模大戰”。

在這場(chǎng)“百模大戰”里，互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)是絕對的主力軍。市面上的主流大模型廠(chǎng)商中，互聯(lián)網(wǎng)玩家幾乎占據半壁江山，比如百度的文心大模型、科大訊飛的星火大模型、阿里的通義大模型、騰訊的混元大模型等，華為、京東等科技公司也發(fā)布了自家的大模型。

不過(guò)，國產(chǎn)大模型的投資力度，并沒(méi)有跟發(fā)布數量一樣，呈大幅上升的趨勢。IT桔子數據顯示，2021年~2023年，中國AI領(lǐng)域一級市場(chǎng)的股權融資的數量和金融都呈下降趨勢，大模型的投資也沒(méi)有呈大幅上升的跡象。

一方面是投資并沒(méi)有想象中的火熱，另一方面是投資變得高度集中，都流向了頭部的一些大模型項目。

去年下半年開(kāi)始，投資方基本就篩選出了大模型創(chuàng )業(yè)公司里的種子選手。據《晚點(diǎn) LatePost》發(fā)布的消息，最近大模型創(chuàng )業(yè)公司月之暗面完成了8 億美元的B輪融資。同時(shí)，另一家大模型頭部公司也在進(jìn)行高達10億美元的新融資。兩筆10億美元融資，加起來(lái)超過(guò)去年中國大模型領(lǐng)域的公開(kāi)融資總額（約100億元人民幣）。

整個(gè)大模型賽道上的馬太效應已經(jīng)較為明顯，市面上錢(qián)就這么多，頭部玩家拿得多，其他中小型玩家拿到的融資就相當少了。

值得注意的是，大模型創(chuàng )業(yè)公司背后的投資名單里，密集出現了阿里、騰訊、百度、美團等互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)的身影。不過(guò)，互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)的投資風(fēng)格，跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有很大不同。

拿此前共享出行里滴滴和快的的燒錢(qián)游戲來(lái)說(shuō)，背后分別是騰訊和阿里的博弈。雙方多的時(shí)候一天投入4000萬(wàn)元，但互相都不敢收手，否則就前功盡棄。最后在資本的撮合下，雙方握手言和，滴滴和快的合并。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的燒錢(qián)游戲，更多的是對壘，競爭的火藥味很強，而且燒錢(qián)的規模更為宏大。

而在眼下的大模型時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)少了些博弈、多了些和氣，并且從一開(kāi)始就站在同一隊伍里。比如，阿里、騰訊、美團和小米都投資了大模型創(chuàng )業(yè)公司智譜AI 和百川智能?；ヂ?lián)網(wǎng)大廠(chǎng)們似乎并不愿開(kāi)啟聲勢浩大的“燒錢(qián)游戲”，而是一致投向了頭部選手。

這意味著(zhù)，除了頭部選手之外，其他中腰部的大模型創(chuàng )業(yè)者融資的難度在加大。要知道，在2023年初一些大模型創(chuàng )業(yè)公司只需要展示PPT就能獲得融資，現在則需要花費更多的功夫了。

總之，從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到大模型時(shí)代，大家都在期待又一場(chǎng)滋滋作響的燒錢(qián)游戲，但實(shí)際上并沒(méi)有發(fā)生。

那么，背后的核心原因又是什么？

成本與收益的數學(xué)題

不管哪個(gè)時(shí)代的“燒錢(qián)游戲”，對于背后的資本來(lái)說(shuō)，錨定的兩個(gè)本質(zhì)是不變的：

成本和收益。

如果某項生意的成本可控且在承受范圍內，同時(shí)收益肉眼可見(jiàn)且足夠具有誘惑力，那么就會(huì )吸引大量資本涌入。

為何移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，開(kāi)啟了多次燒錢(qián)游戲？正是因為許多生意的成本和收益都讓資本足夠放心。拿互聯(lián)網(wǎng)史上最瘋狂的“千團大戰”來(lái)說(shuō)，由于美國團購網(wǎng)站Groupon的成功，資本認為該模式的成本可控，且在國內復制成功的機會(huì )極大，收益極高，因此瘋狂涌入。

面對如今的“百模大戰”，從成本和收益兩個(gè)方面來(lái)看，資本的態(tài)度是極為審慎的，這也是國內大模型賽道沒(méi)有開(kāi)啟“燒錢(qián)游戲”的關(guān)鍵原因。

成本上，大模型顯然是一個(gè)猛烈的“吞金獸”，需要非常龐大的資金。最近，OpenAI被曝出單月收入超20億美元，但仍處在虧損狀態(tài)，可見(jiàn)成本之巨大。這是因為大模型要發(fā)揮出能力，需要兩個(gè)“大”：

數據大和算力大。

要想讓大模型有更全面的認知和更準確的預測，龐大數據是必備的基礎，它可以提供豐富的信息不斷訓練和優(yōu)化模型。在訓練階段，大算力可以加快模型優(yōu)化的速度，從而使得模型更快地學(xué)習，實(shí)現更高性能。

當然，要想馬兒跑得快就要給馬吃草。要實(shí)現更龐大數據和強大算力，就需要投入巨大成本。千億級的通用大模型訓練成本，往往達到千萬(wàn)甚至億元，普通的創(chuàng )業(yè)公司往往難以承受。

并且， 即便大模型創(chuàng )業(yè)公司也在數據和算力上開(kāi)始投入，又會(huì )帶來(lái)兩個(gè)新的不確定性。

一個(gè)是一旦開(kāi)始投入，成本變得難以估量。即便是OpenAI這樣不缺錢(qián)的頭部玩家，也不確定未來(lái)還需要多少成本，更何況那些中小型的創(chuàng )業(yè)公司。這就極可能讓競爭進(jìn)入持續的軍備競賽，燒錢(qián)就會(huì )變得不可控。這就好比當年滴滴和快的競爭，最后燒錢(qián)變得瘋狂且不理性。

比起成本高昂，資本更擔憂(yōu)的是成本不可控。

另一個(gè)不確定性是如果大模型創(chuàng )業(yè)公司持續布局數據和算力，也需要在硬件設備上進(jìn)行高投入，整個(gè)公司會(huì )變得非?！爸亍?。這在短期內不僅會(huì )影響收入也會(huì )影響估值，進(jìn)而讓投資人的回報增加更多的不確定性，這也是投資人所擔憂(yōu)的。

如果成本過(guò)大且不確定性因素較高，但收益是可觀(guān)而且清晰可見(jiàn)的，那資本也會(huì )考慮加大投入。不過(guò)，大模型還處于商業(yè)化早期階段，很多盈利模式并不清晰。

目前來(lái)看，大模型的商業(yè)化無(wú)非就是在C端和B端兩頭進(jìn)行。C端商業(yè)化一般是通過(guò)大模型為用戶(hù)提供新產(chǎn)品和工具實(shí)現盈利。不過(guò)，要激發(fā)C端用戶(hù)的換新需求，除非有顛覆性的技術(shù)或者產(chǎn)品帶來(lái)創(chuàng )新體驗，否則很難吸引他們，更別提讓他們付費。

短期內，大模型的C端付費用戶(hù)很難有較大規模的增長(cháng)。那些布局C端的大模型企業(yè)，更多的是在積攢市場(chǎng)關(guān)注度，賺個(gè)吆喝。

要賺錢(qián)，還得是靠ToB。

這是因為，B端企業(yè)的需求和付費意愿都比C端要強。很多B端企業(yè)本身就有處理復雜任務(wù)的需求，同時(shí)也有資金和數據，天然跟大模型適配。

不過(guò)，B端商業(yè)化雖然是條正確的道路，但也沒(méi)有那么容易走。從過(guò)往產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)程來(lái)看，B端商業(yè)化從來(lái)都是塊難啃的硬骨頭。前期需要大量的投入，并且產(chǎn)出的速度較為緩慢。并且，很多B端企業(yè)的要求愈發(fā)嚴苛，必須看到實(shí)際的效果才愿意付費。

因此，對于資本來(lái)說(shuō)，大模型的成本和收益都具有較大的不確定性，很多投資機構持觀(guān)望和審慎態(tài)度，并沒(méi)有催生出大規模的“燒錢(qián)游戲”。

投入與產(chǎn)出的平衡術(shù)

沒(méi)有出現“燒錢(qián)游戲”，并不意味著(zhù)國產(chǎn)大模型就不需要大規模投入了。

事實(shí)上，眼下國產(chǎn)大模型里的頭部項目，每一個(gè)都離不開(kāi)真金白銀的投入。只是這種投入，不是“燒錢(qián)游戲”那種粗暴的、追求短期回報的，而是細水長(cháng)流、追求長(cháng)期主義的。

根據《人工智能大模型體驗報告３.0》等報告，主流大模型中綜合實(shí)力排在第一梯隊的是科大訊飛的星火、百度的文心一言和商湯科技的商量。

這三家企業(yè)還有一個(gè)共同的特征，那就是舍得在研發(fā)上投入。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，百度一度被當做掉隊者。但其2011年~2020年十年研發(fā)總費用增長(cháng)超過(guò)13倍，為其在大模型時(shí)代的領(lǐng)先打下了基礎；科大訊飛2023年前三季度研發(fā)投入達到24.98億元，同比增長(cháng)7.19%；2018年至2021年上半年，商湯的研發(fā)投入甚至超過(guò)了營(yíng)收。

這三家做大模型的思路，也有相似的地方，都是打造基礎設施，最終吸引各方參與做生態(tài)?？拼笥嶏w偏向智能硬件和獨立軟件，百度偏向支撐原生應用的開(kāi)發(fā)和產(chǎn)業(yè)的AI賦能，商湯偏向以“大模型+”拓寬邊界，讓金融、汽車(chē)等行業(yè)的企業(yè)能隨取隨用AI能力。

三家企業(yè)旗下大模型在國內的領(lǐng)先，也向市場(chǎng)驗證一個(gè)道理：大模型不是通過(guò)玩概念就能沖出重圍，而是要真金白銀的投入。

不過(guò)，對研發(fā)的長(cháng)期的大力投入，對業(yè)績(jì)也造成了不小的壓力?？拼笥嶏w2023年三季度的歸母凈利潤暴跌82%，前三季度歸母凈利潤更是公司近十年來(lái)前三季度最低的一次，就是源于對大模型的過(guò)多投入。2018年至2021年，商湯的虧損呈現上升態(tài)勢，2023年上半年仍未實(shí)現盈利。

盡管百度沒(méi)有出現凈虧損，但是收入結構有待進(jìn)一步優(yōu)化。2023年第三季度百度營(yíng)收達344億元，同比增長(cháng)6%。不過(guò)，廣告業(yè)務(wù)收入的占比依然超過(guò)七成，而廣告收入面臨著(zhù)搜索引擎用戶(hù)活躍度下滑和抖音、微信、小紅書(shū)蠶食的雙重壓力。

總之，在“花錢(qián)”這件事上，國內的大模型企業(yè)還是需要警惕走向無(wú)意義的燒錢(qián)，要花在刀刃上。畢竟，OpenAI 的一份報告指出，到2030年訓練大模型的成本預計將從1億美元上升到5億美元。即使是大型企業(yè)，面對這種高昂的投入也會(huì )有壓力。

并且，相對于OpenAI，科大訊飛、百度、商湯等公司在算力、數據、應用生態(tài)等方面還存在差距，未來(lái)還需要用大量資金實(shí)現追趕。當下，這些企業(yè)應該在投入與產(chǎn)出上做到平衡，避免資源上的過(guò)多浪費，為以后備足糧草。

2024：分化進(jìn)行時(shí)

往未來(lái)看，國內發(fā)展大模型是條確定性的道路，關(guān)鍵在于選擇。

此前，OpenAI團隊就因為技術(shù)派與商業(yè)派的交鋒，上演了多次“宮斗大戲”。在國內，一個(gè)同樣重要的選擇題是：

選擇基礎大模型還是垂直大模型。

這是一個(gè)現實(shí)問(wèn)題。

越來(lái)越多的投資者和創(chuàng )業(yè)者發(fā)現，基礎大模型需要的成本難以估量。那些中小型的創(chuàng )業(yè)公司沒(méi)有能力也不愿意承擔這些成本，也就難以在基礎大模型領(lǐng)域取得突破性發(fā)展，難以跟大規模投入的巨頭同臺競技。

未來(lái)在基礎大模型領(lǐng)域，只有百度、科大訊飛、商湯等少數實(shí)力雄厚的科技巨頭能夠留在競技場(chǎng)內。

而垂直大模型，相對來(lái)看需要的成本更小，同時(shí)能夠幫助中小創(chuàng )業(yè)公司在細分領(lǐng)域尋找更多的商業(yè)化機會(huì )，獲得生存機遇。比如，垂直大模型可以深入到細分產(chǎn)業(yè)和企業(yè)，針對特定領(lǐng)域或問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，包括語(yǔ)音識別、圖像分類(lèi)等等。

可以預見(jiàn)，“分化”將成為2024年大模型賽道的關(guān)鍵詞。

一方面，千億、萬(wàn)億級別的基礎大模型仍在持續進(jìn)化，它們代表著(zhù)大模型賽道上最頂尖的技術(shù)和實(shí)力，能夠處理多種任務(wù)和領(lǐng)域的模型，往“大”的方向走。

另一方面，垂直大模型也會(huì )不斷的涌現，它們專(zhuān)注于做小和做精，跟各行各業(yè)相結合解決特定的問(wèn)題，朝著(zhù)產(chǎn)業(yè)化的方向探索。

紅杉美國就在關(guān)于大模型的報告中指出，大模型的“第一幕”是發(fā)現了基礎大模型這個(gè)新的“錘子”，眼下市場(chǎng)正在進(jìn)入“第二幕”，將端到端地解決人類(lèi)問(wèn)題。

從基礎大模型到垂直大模型，其實(shí)也是讓創(chuàng )業(yè)者集體回歸理性。大模型風(fēng)口襲來(lái)的時(shí)候，很多創(chuàng )業(yè)者對其有著(zhù)無(wú)限向往和盲目崇拜，同時(shí)又高估了資本的參與度和自己的實(shí)力，因此一窩蜂涌向基礎大模型。結果發(fā)現，既融不到錢(qián)也賺不到錢(qián)。如今在垂直大模型領(lǐng)域，真正到了考驗創(chuàng )業(yè)者是否能夠解決實(shí)際問(wèn)題的時(shí)刻。

當然，留給垂直大模型創(chuàng )業(yè)者的時(shí)間并不多。

很多大模型創(chuàng )業(yè)者，在賺錢(qián)這件事上依然舉步維艱。風(fēng)投公司Theory Ventures調查數據顯示，在所有AIGC公司中，95%的公司年收入平均還不到500萬(wàn)美元，一些估值達到數億美元的初創(chuàng )公司甚至還未有收入進(jìn)賬。同時(shí)，科大訊飛、百度、商湯等旗下的大模型，已經(jīng)向多個(gè)產(chǎn)業(yè)蔓延，提供差異化的模型服務(wù)。

如果垂直大模型創(chuàng )業(yè)者遲遲無(wú)法盈利改善現金流，同時(shí)資本持續持觀(guān)望態(tài)度，那么所謂的“百模大戰”到最后只會(huì )出現大量黯然退場(chǎng)的創(chuàng )業(yè)者。

結語(yǔ)

幾百個(gè)大模型集體涌現的時(shí)候，不少投資人質(zhì)疑：

國內真的需要那么多大模型嗎？

當浮躁褪去回歸理性，大模型創(chuàng )業(yè)者應該擁有更為正確的認識。既不要高估大模型的能力，盡管它能實(shí)現降本增效，解決產(chǎn)業(yè)問(wèn)題，但還有短板沒(méi)有補上，同時(shí)也不要高估自身應對資金、成本等難題的能力。

在如今不確定性因素較多的商業(yè)環(huán)境下，資本首先要求穩然后逐利，并不會(huì )大肆地廣撒網(wǎng)、大撒幣。大多數人，可能并不會(huì )成為被資本挑中的那個(gè)人。