大厂养不起大模型？

AI投资热下的(de)冷(lěng)思考：百度传闻风波与行业变现难题；是(shì)继续烧钱研发(fā)通用大模型，还是加(jiā)速落地AI商业应用，大模型厂商和投资人们(men)都在焦虑中。

作(zuò)者丨樱木 编辑丨蕨影

身处于观望期的大(dà)模型(xíng)赛道，似(shì)乎任(rèn)何风吹草(cǎo)动(dòng)，都让市场有了不同以往的波动。

近日，摩根士丹利发(fā)布报(bào)告称(chēng)，中国AI正在面(miàn)临更大的(de)变现(xiàn)问(wèn)题，文中直接指出(chū)AI应用先行(xíng)者业绩不及预期，金山办公和万 兴科技在推出AI产(chǎn)品后收入增长(zhǎng)令人失(shī)望。

随后，多家(jiā)媒体传言，由于资金投入巨(jù)大，以及商业化不及预期，百度可能放弃通用
大模型研发。此消息一出，引发市场(chǎng)剧烈波动，百(bǎi)度文心一言市场部负责人迅速(sù)出面否认。该负责人称“文心一言刚完成了功能全(quán)面升级，我们
将持续加大在通用大模型领(lǐng)域
的(de)研(yán)发投入。”

但只要简单算账(zhàng)，其(qí)实当
下(xià)大模型赛道的尴(gān)尬，似乎是一张明牌。

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(zhāng)直言(yán)，大公司计(jì)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、芯片和电网。但(dàn)到现在为止，这些钱除了(le)让开发(fā)人员的工作效率(lǜ)提(tí)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直接，在其(qí)分析师(shī)大卫卡(kǎ)恩的报(bào)告(gào)中认为 AI 产(chǎn)业泡沫(mò)正(zhèng)在加剧(jù)，年(nián)产值超过 6000 亿美元(yuán)，才够支付数据中心(xīn)、加(jiā)速GPU卡(kǎ)等AI基础设施费用。而之前的分析中，大(dà)卫假设即(jí)每年，谷歌、微软、苹果(guǒ)和Meta能从新产生的AI相(xiāng)关收入中获利100亿(yì)美元。同时(shí)，甲骨文、字节跳动、阿里、腾讯、X和特斯拉每家能(néng)产生50亿美元的(de)全新AI收入。即便如此，关于AI盈利(lì)的需要(yào)的缺口，仍(réng)然在不断扩大。

而回归到国内，在经历了年初的大降价之后，大
厂对于大(dà)模型的态度，似乎也开始变得暧昧，诸多大厂在财报电话会中，声称会对人工智能加大投资力度，但实际来看(kàn)，投入却开始(shǐ)变得谨(jǐn)慎。最明显的(de)征兆就是，大厂的负责人开始弱化基础大模型迭代，强调应用的落地
。“没有应用(yòng)，开源闭源模型都一(yī)文不(bù)值(zhí)。”其实(shí)，反应到当下，应用落地较为成(chéng)熟如文生图，文生(shēng)视频(pín)等，成(chéng)了(le)整齐划一的方向。

但需要清醒认(rèn)识到的是，由于客观条件的限(xiàn)制，最简(jiǎn)单(dān)的货(huò)币化手段，如OpenAI对(duì)GPT收费每月20-25美元的(de)方式，在国内几乎无法复制，基于API调度的商业(yè)模式也被内卷到(dào)利润空间(jiān)稀薄，而(ér)各大厂期待的AI应用，落地时间以及效率也远不及预期。面(miàn)对未(wèi)来越来越大的投入，以及(jí)遥(yáo)遥无期的回报，大厂的(de)焦虑似乎不断上升。

而另一方面，AGI的路径越往前走，共识也开始被打(dǎ)破，OpenAI全新的(de)O1模型，采用的(de)Self-play RL（自博弈(yì)强化(huà)学习），与之前传统以(yǐ)scaling law为主的训练方式又有全新(xīn)的变化。而对于国产大模型，GPT4还未完全(quán)赶超，新的范式(shì)又出(chū)现。

前(qián)后夹击之下，形成了流言的土(tǔ)壤，也意味着国产大模型到了关键的时刻，到底是孤注一(yī)掷的投入，还是观望等(děng)待技术陡(dǒu)峭(qiào)走(zǒu)平(píng)后，发挥后发优势(shì)，似(shì)乎决定着未来竞争格局的走势，大厂依然能够依托大模型，赋能(néng)场景，将自家的(de)门看好，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。

从各个角度来看(kàn)，AI都(dōu)在成(chéng)为一场富人的游(yóu)戏。

根据第一财经的报道，在最近的季度财报电话会议上，谷歌、微软和Meta都强调了在AI上的巨大投资。Meta将今年(nián)的支出预测提高了至多100亿美元，谷歌计划每季(jì)度资本支出约120亿美元。微软最近一个季度花费了140亿美元，预(yù)计这一(yī)支出将“显著”增(zēng)加。以数据中心(xīn)为(wèi)例，根据美国市场研究机构Synergy研究集团预计，未来(lái)每年将有120-130个超大规(guī)模(mó)数(shù)据中(zhōng)心上线。而每座数据中心的造价都以亿美元为(wèi)单位。

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

本轮融资将由 Thrive Capital领投，OpenAI最大的投资者微软将(jiāng)参与其(qí)中，苹果、英伟达等(děng)巨(jù)头(tóu)也一(yī)直在就投资进行(xíng)谈判。

而AI以及大模型赛(sài)道的昂贵，不仅在(zài)于越来越(yuè)快的(de)烧钱速度，还在 于，短期难以回本的现实(shí)。据报道显(xiǎn)示，2024年年初，OpenAI的年收入已超过(guò)34亿美元，但因为AI太烧钱，加上日(rì)益激烈的对手竞争，OpenAI仍在亏损(sǔn)，据行(xíng)业内估(gū)计到2024年底，OpenAI的亏损将接近(jìn)50亿美元。

天量的资金需求，靠融资过活的现实，几乎决定了AI赛道对于商业化的渴求：一个残酷的现实是，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“收购”Character AI并收编团队(duì)，而Adept和Inflection AI在不久前分别卖身亚马逊和微软。

与海外的情(qíng)形类似，国产AI也在压力中艰难前行，从最新的消息来看，百川与月之暗面(miàn)分(fēn)别完(wán)成(chéng)了数十亿人民(mín)币的(de)融资，估值也来到了200亿以上的区间，但从实际盈利来看，这些明星独角兽(shòu)似乎依旧乏善可(kě)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(tài)度似(shì)乎开始转(zhuǎn)向。从早期的FOMO（fear of missing out）中(zhōng)回过神，国内大厂并没(méi)有选择进(jìn)一步夸张的投入，而是逐(zhú)渐开始对AI应用(yòng)以(yǐ)及商业化(huà)的挖掘(jué)。

价格战之后(hòu)，拥有智能云业务(wù)以及场 景优势的大厂，分别以此为基线开始了全新的探索，以阿里为(wèi)例，据业内
人士表示，阿(ā)里云在芯片(piàn)禁令收紧以前进口(kǒu)了大批 英伟达(dá)大卡（H系列、A系列），总数超过了10万张（包括其海外分支机构(gòu)的卡）。其中只有(yǒu)一部分是用于内部训练，大部分
则以出租的形式提供给外部平台。有投资人直(zhí)接表示“很多云(yún)厂商(shāng)的大(dà)模型业务都是(shì)搭着免费送的
。”似乎也显示出了(le)，当下(xià)赛道内的实际情(qíng)形。

与此同时，豆包的
逐渐走红，也让字节看(kàn)到了(le)自身在产品方向上(shàng)的优势(shì)。近日
，抖音搜索的出现(xiàn)，也让(ràng)外界(jiè)浮想联翩。与此同时，据业内人士表示，腾讯除了混元大模型，微信自己(jǐ)还搞了一个大模型，与混元团队完全分开。目前只能通(tōng)过(guò)微信搜一(yī)搜：有时候微信会帮你总结你的搜索内容（灰度测试(shì)，不保证所(suǒ)有人都被测试到(dào)），其(qí)背后的大模(mó)型一半是混元的(de)，一半是微信的。

由此可见(jiàn)，面对这(zhè)场越来越昂贵的(de)游戏，大厂并(bìng)没有选择大规模投资，而是开(kāi)始了更多的选择赋能自身业务，商业(yè)化的诉求和克制的投入，可能成为未来一(yī)段时间，大厂(chǎng)对于大模型(xíng)以及AI赛道(dào)主要(yào)的策略。

而从此基础上来看百度的流言，似乎又有了(le)一重不同的视角，对于AI影响最为深远的赛道，主营(yíng)业务为搜索的百度(dù)，显(xiǎn)然面对的(de)压力更 大。从财报来看，第二季度百度最大的收入来源线上(shàng)广告业务收入为192亿元，同比下滑(huá)2%。而另一个业务重心，百度云当季收(shōu)入为51亿元，其中，9%的收入来自(zì)外部客户对大模型和生成式AI相关服(fú)务(wù)的需求。显然AI对于业务的赋(fù)能，似乎助推力度并不能令(lìng)人(rén)满(mǎn)意。

在自媒体市象的报道之中(zhōng)，百度内部的态度，似乎也与主(zhǔ)流厂商一致“或者这(zhè)么说吧，训练下一代模型不是百度的第一优先级。”但“老板(bǎn)明确表示(shì)，我们绝(jué)不会下table。”

AI虽好，但单纯以ROI来(lái)看，似乎并不适(shì)合孤注(zhù)一掷，而何时打破(pò)当下的(de)格(gé)局，抛开客观条件限制，AI应用就(jiù)成了最重要的变量。

Part.2

 AI应用的纠结和逆风期

关于AI应用的风口，从年初以来，似乎从未停止。

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(qián)面的(de)10倍。作为曾经投出过滴滴(dī)、饿了么(me)的成功投资人，朱啸虎(hǔ)的逻(luó)辑非常直接，大模型的商业(yè)模式很差，未(wèi)来盈利(lì)主要在AI应(yīng)用。

“每一代模(mó)型你都要重新去砸钱，而且你(nǐ)变现周期可(kě)能就两三年，这(zhè)比发电厂(chǎng)还要差。”朱啸虎对于大模(mó)型的态度(dù)并不乐观，但对于(yú)可以直接变现(xiàn)，由用户(hù)买单的AI应用，却始终称(chēng)赞有加。

而另一个在AI应用(yòng)的支持者，则是百度创始人(rén)李彦宏，在7月的演讲中，大模型(xíng)的重点(diǎn)还是“卷应用”，“没有应(yīng)用，光有基础模型(xíng)，不管是开源还是(shì)闭源都一 文不值。”

两个旗手虽然都支持(chí)AI应用(yòng)，但从路(lù)线上，似乎并不相同，朱啸虎偏爱PMF（product market fit）明确，直接(jiē)可以TOB变现的尖叫应用，如垂直于AI面试的近屿智(zhì)能，或(huò)是垂直于视觉类产品的FancyTech，用他的(de)话说“以前中国软件市场为什么规模化很(hěn)慢，因为销售周期很(hěn)长，要6-12个(gè)月，不 可能很(hěn)快的。 但现在(zài)能让企业用户有这种尖叫效应的(de)话，它变现周(zhōu)期也很快。从微(wēi)信拉群(qún)介绍到签单，一两个(gè)月时间。 ”

而李彦宏则更(gèng)钟爱agent智能体，他认为，医疗、教育、金融、制造、交通、农(nóng)业等各行业领域，未(wèi)来都会依(yī)据自身场景和特(tè)有经验、规则、数据等，做出各种智(zhì)能体，将会出现数百万量级的智(zhì)能(néng)体(tǐ)，形(xíng)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(luò)地 ，因为大 模型天然有幻觉(jué)，单步的错误率(lǜ)可能在10%-20%，5步(bù)推理以后(hòu)可能错误率就50%以上了(le)，就完全没法用。那(nà)你高50%同样也没用，错误率百分之(zhī)二三十还是没法落地，不(bù)改变 本(běn)质问题。

AI应用的路线争(zhēng)端还在 继续，从更宏观的维度，似乎AI应用也(yě)遭遇了逆风期，在摩根士丹利的名为《中(zhōng)国AI面临更大的变现问(wèn)题》中，大摩表示，AI应(yīng)用发展慢于预期，货币化更加艰难(nán)。

在(zài)报(bào)告中显示(shì)，在宏观环境的背景(jǐng)之(zhī)下(xià)，企业和(hé)消费(fèi)者(zhě)难以接受AI功能带来(lái)的价格上涨(zhǎng)。同时，免费AI服务的(de)竞争加剧了盈利压力。与此同时，AI产品与客户期望存在差距。缺乏高质量的领域数据训练、特定场景下(xià)表(biǎo)现不佳、产(chǎn)品尚未成(chéng)熟等因素制约了AI应(yīng)用的价值实现。不仅国内，在海外，行业(yè)领先指标(biāo)不佳，AI远(yuǎn)未(wèi)实现货币化。美国软件(jiàn)公司今年以来业绩令人失望，AI相(xiāng)关收入贡献有(yǒu)限。AlphaWise调查显示CIO(首席信息官)对(duì)AI应用投产时间表(biǎo)，每次调查预期都(dōu)在延后(hòu)。

而在国内，金山办公和(hé)万兴科技在推出AI产品后收入增长令人失望，反(fǎn)映出基础(chǔ)AI功能竞争(zhēng)激烈，高级应用尚未成熟(shú)。两家公司表示将继续加大研(yán)发投入，意味着(zhe)盈利前景仍不明朗。

总结来看，AI应用仍还在探(tàn)索期，无论大(dà)厂还是(shì)投资人，似乎还在
挖掘其(qí)内在的(de)潜力，共识(shí)并未达成之下，从变现(xiàn)来看，也许投(tóu)资人追(zhuī)逐的商业模
式(shì)更(gèng)为安全，但(dàn)技术的(de)进步，似乎也在逐渐让变量进一步加深，以当下的视角来看，AI应用的(de)爆发期，仍然没有到(dào)来，这也意味着，试图通过AI应用爆发达成的(de)商业计划，正在被延迟(chí)。

9月13日(rì)，Open AI发布了全新一代的大模型预览版，这个在内部代号为“草莓”的模(mó)型，在问世的一瞬(shùn)间(jiān)，还是激起了业(yè)内的震动。

从模型效果反馈上来(lái)看，这个名(míng)为Open AI o1的(de)产品可以(yǐ)说是石破天惊的存在。作为(wèi)首个具有“推理”能力的大模型(xíng)，它能通过类似人类的推理过程(chéng)来(lái)逐步分析问题(tí)，直(zhí)至得出正确结论。

根据OpenAI官网的评测，这款模型(xíng)尤
其擅长处理数学和代码问题，甚至(zhì)在物理、生物和(hé)化学(xué)问题基准测(cè)试中的准确(què)度超过了人类博士水平。

而从业内人士的反馈来看，此次Open AI o1的(de)出现，则可能代(dài)表了硅谷在AGI范式正在发生转移，纯靠语言模型预训练的Scaling Law这个经典物理规律在遭(zāo)遇到算力与(yǔ)参数无法大幅提升等瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心(xīn)押宝在一条新路径(jìng)上(shàng)：self-play RL（自博弈强化学(xué)习）。而Open AI o1似乎就是这样一(yī)款产(chǎn)品。

具体来(lái)说，根据业内人士解释来看，o1模型就像(xiàng)在不同(tóng)的可能性中反复“抽样”，每次推导出一个更好的结果。打个比方(fāng)，你问它一个复杂的数学问题，它不会一秒(miǎo)钟给你答案，而是像个认真思考的人，先把问题分解成好几步，一(yī)步步推(tuī)理。这样做的好处是，答(dá)案通(tōng)常更(gèng)准确、更(gèng)有逻辑，尤(yóu)其是在科学
推理、编(biān)程和数学题目上表现非常好。比如，在国际数学奥(ào)林匹(pǐ)克测试中，o1的解题(tí)正确率达到(dào)83%，而之前的GPT-4o只有13%。这(zhè)说明它在处理(lǐ)复杂问(wèn)题时，确实有了(le)质的提升。

今年以来 ，多模态、10万卡集群的超级模型，以及自博弈强(qiáng)化学习等(děng)多条(tiáo)路径开始在硅谷AI界发生变革，共识被打破之后，当下来看依旧没有标(biāo)准答案。

从当下的信息(xī)来看(kàn)，未来(lái)如(rú)何(hé)能达到(dào)AGI原本的共识似(shì)乎正在(zài)被打破。尽管o1模型还有诸多疑问，但从AGI进化的(de)步伐来看，似乎出现了多重(zhòng)可能性。当然，这对于资金与(yǔ)人才(cái)优势明显的硅谷来说，是 好事，但相
反对(duì)于(yú)追随(suí)者(zhě)而言，则意味着挑战难度正在加大。

从终局思维来看，国产AI在未来将不得不再次面(miàn)临技术方向的选择(zé)，而更(gèng)大规模地投入似乎也势在必行。烧钱(qián)打仗虽(suī)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(lái)看，无法造血 的公司，淘汰的几率显然会更大，国产大厂可以通过现金奶(nǎi)牛业务继续维持跟随战略，但成本的逐渐(jiàn)增加，以及方向不明的变现路径，都可(kě)能(néng)成为阻碍发(fā)展的绊脚石(shí)。类似(shì)于(yú)百度今天面对的谣言，似乎
也(yě)正是其需
要应对的问题。但解法如何，似(shì)乎仍并不明朗。

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