國產(chǎn)大模型，不會開啟“燒錢游戲”

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最近，OpenAI的Sora又在科技圈投入一枚深水炸彈。全球?qū)τ诖竽Ｐ偷年P注，又一次達到高峰。

聚焦到國內(nèi)，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。以往每一次風口吹來的時候，資本總會蜂擁而上。但是，此次大模型熱潮涌來之時，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(xiàn)狀報告》（簡稱“報告”）顯示，2023年中國AI領域投融資數(shù)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大模型的融資活動也沒有呈現(xiàn)上升態(tài)勢。

今年以來，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《一點財經(jīng)》，現(xiàn)在國內(nèi)資本圈對于大模型持觀望態(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的科技話題，為何在國內(nèi)大模型似乎受到資本“冷落”？國產(chǎn)大模型，為何沒有引爆一場“燒錢游戲”？

國產(chǎn)大模型，“冷熱”分明

上一個像AI大模型一樣熱鬧的風口，還是十年前的移動互聯(lián)網(wǎng)。十年之后，移動互聯(lián)網(wǎng)聲勢漸弱，換AI大模型來接棒。

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

中國市場的大模型也呈井噴態(tài)勢，在去年的前11個月，國內(nèi)發(fā)布了238個大模型，平均每天都有一個大模型問世，從而掀起一場“百模大戰(zhàn)”。

在這場“百模大戰(zhàn)”里，互聯(lián)網(wǎng)大廠是絕對的主力軍。市面上的主流大模型廠商中，互聯(lián)網(wǎng)玩家?guī)缀跽紦?jù)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，國產(chǎn)大模型的投資力度，并沒有跟發(fā)布數(shù)量一樣，呈大幅上升的趨勢。IT桔子數(shù)據(jù)顯示，2021年~2023年，中國AI領域一級市場的股權融資的數(shù)量和金融都呈下降趨勢，大模型的投資也沒有呈大幅上升的跡象。

一方面是投資并沒有想象中的火熱，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(jù)《晚點 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，另一家大模型頭部公司也在進行高達10億美元的新融資。兩筆10億美元融資，加起來超過去年中國大模型領域的公開融資總額（約100億元人民幣）。

整個大模型賽道上的馬太效應已經(jīng)較為明顯，市面上錢就這么多，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(xiàn)了阿里、騰訊、百度、美團等互聯(lián)網(wǎng)大廠的身影。不過，互聯(lián)網(wǎng)大廠的投資風格，跟移動互聯(lián)網(wǎng)時代有很大不同。

拿此前共享出行里滴滴和快的的燒錢游戲來說，背后分別是騰訊和阿里的博弈。雙方多的時候一天投入4000萬元，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。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的燒錢游戲，更多的是對壘，競爭的火藥味很強，而且燒錢的規(guī)模更為宏大。

而在眼下的大模型時代，互聯(lián)網(wǎng)大廠少了些博弈、多了些和氣，并且從一開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)大廠們似乎并不愿開啟聲勢浩大的“燒錢游戲”，而是一致投向了頭部選手。

這意味著，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(xiàn)在則需要花費更多的功夫了。

總之，從移動互聯(lián)網(wǎng)到大模型時代，大家都在期待又一場滋滋作響的燒錢游戲，但實際上并沒有發(fā)生。

那么，背后的核心原因又是什么？

成本與收益的數(shù)學題

不管哪個時代的“燒錢游戲”，對于背后的資本來說，錨定的兩個本質(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(nèi)，同時收益肉眼可見且足夠具有誘惑力，那么就會吸引大量資本涌入。

為何移動互聯(lián)網(wǎng)時代，開啟了多次燒錢游戲？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(zhàn)”來說，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(nèi)復制成功的機會極大，收益極高，因此瘋狂涌入。

面對如今的“百模大戰(zhàn)”，從成本和收益兩個方面來看，資本的態(tài)度是極為審慎的，這也是國內(nèi)大模型賽道沒有開啟“燒錢游戲”的關鍵原因。

成本上，大模型顯然是一個猛烈的“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)，可見成本之巨大。這是因為大模型要發(fā)揮出能力，需要兩個“大”：

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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習，實現(xiàn)更高性能。

當然，要想馬兒跑得快就要給馬吃草。要實現(xiàn)更龐大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和算力上開始投入，又會帶來兩個新的不確定性。

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

比起成本高昂，資本更擔憂的是成本不可控。

另一個不確定性是如果大模型創(chuàng)業(yè)公司持續(xù)布局數(shù)據(jù)和算力，也需要在硬件設備上進行高投入，整個公司會變得非常“重”。這在短期內(nèi)不僅會影響收入也會影響估值，進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的。

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

目前來看，大模型的商業(yè)化無非就是在C端和B端兩頭進行。C端商業(yè)化一般是通過大模型為用戶提供新產(chǎn)品和工具實現(xiàn)盈利。不過，要激發(fā)C端用戶的換新需求，除非有顛覆性的技術或者產(chǎn)品帶來創(chuàng)新體驗，否則很難吸引他們，更別提讓他們付費。

短期內(nèi)，大模型的C端付費用戶很難有較大規(guī)模的增長。那些布局C端的大模型企業(yè)，更多的是在積攢市場關注度，賺個吆喝。

要賺錢，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的需求，同時也有資金和數(shù)據(jù)，天然跟大模型適配。

不過，B端商業(yè)化雖然是條正確的道路，但也沒有那么容易走。從過往產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的進程來看，B端商業(yè)化從來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，必須看到實際的效果才愿意付費。

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

投入與產(chǎn)出的平衡術

沒有出現(xiàn)“燒錢游戲”，并不意味著國產(chǎn)大模型就不需要大規(guī)模投入了。

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

根據(jù)《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)還有一個共同的特征，那就是舍得在研發(fā)上投入。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，百度一度被當做掉隊者。但其2011年~2020年十年研發(fā)總費用增長超過13倍，為其在大模型時代的領先打下了基礎；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7.19%；2018年至2021年上半年，商湯的研發(fā)投入甚至超過了營收。

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(nèi)的領先，也向市場驗證一個道理：大模型不是通過玩概念就能沖出重圍，而是要真金白銀的投入。

不過，對研發(fā)的長期的大力投入，對業(yè)績也造成了不小的壓力。科大訊飛2023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前三季度最低的一次，就是源于對大模型的過多投入。2018年至2021年，商湯的虧損呈現(xiàn)上升態(tài)勢，2023年上半年仍未實現(xiàn)盈利。

盡管百度沒有出現(xiàn)凈虧損，但是收入結(jié)構有待進一步優(yōu)化。2023年第三季度百度營收達344億元，同比增長6%。不過，廣告業(yè)務收入的占比依然超過七成，而廣告收入面臨著搜索引擎用戶活躍度下滑和抖音、微信、小紅書蠶食的雙重壓力。

總之，在“花錢”這件事上，國內(nèi)的大模型企業(yè)還是需要警惕走向無意義的燒錢，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有壓力。

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

2024：分化進行時

往未來看，國內(nèi)發(fā)展大模型是條確定性的道路，關鍵在于選擇。

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

選擇基礎大模型還是垂直大模型。

這是一個現(xiàn)實問題。

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

未來在基礎大模型領域，只有百度、科大訊飛、商湯等少數(shù)實力雄厚的科技巨頭能夠留在競技場內(nèi)。

而垂直大模型，相對來看需要的成本更小，同時能夠幫助中小創(chuàng)業(yè)公司在細分領域?qū)ふ腋嗟纳虡I(yè)化機會，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)，針對特定領域或問題進行優(yōu)化，包括語音識別、圖像分類等等。

可以預見，“分化”將成為2024年大模型賽道的關鍵詞。

一方面，千億、萬億級別的基礎大模型仍在持續(xù)進化，它們代表著大模型賽道上最頂尖的技術和實力，能夠處理多種任務和領域的模型，往“大”的方向走。

另一方面，垂直大模型也會不斷的涌現(xiàn)，它們專注于做小和做精，跟各行各業(yè)相結(jié)合解決特定的問題，朝著產(chǎn)業(yè)化的方向探索。

紅杉美國就在關于大模型的報告中指出，大模型的“第一幕”是發(fā)現(xiàn)了基礎大模型這個新的“錘子”，眼下市場正在進入“第二幕”，將端到端地解決人類問題。

從基礎大模型到垂直大模型，其實也是讓創(chuàng)業(yè)者集體回歸理性。大模型風口襲來的時候，很多創(chuàng)業(yè)者對其有著無限向往和盲目崇拜，同時又高估了資本的參與度和自己的實力，因此一窩蜂涌向基礎大模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，既融不到錢也賺不到錢。如今在垂直大模型領域，真正到了考驗創(chuàng)業(yè)者是否能夠解決實際問題的時刻。

當然，留給垂直大模型創(chuàng)業(yè)者的時間并不多。

很多大模型創(chuàng)業(yè)者，在賺錢這件事上依然舉步維艱。風投公司Theory Ventures調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在所有AIGC公司中，95%的公司年收入平均還不到500萬美元，一些估值達到數(shù)億美元的初創(chuàng)公司甚至還未有收入進賬。同時，科大訊飛、百度、商湯等旗下的大模型，已經(jīng)向多個產(chǎn)業(yè)蔓延，提供差異化的模型服務。

如果垂直大模型創(chuàng)業(yè)者遲遲無法盈利改善現(xiàn)金流，同時資本持續(xù)持觀望態(tài)度，那么所謂的“百模大戰(zhàn)”到最后只會出現(xiàn)大量黯然退場的創(chuàng)業(yè)者。

結(jié)語

幾百個大模型集體涌現(xiàn)的時候，不少投資人質(zhì)疑：

國內(nèi)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，盡管它能實現(xiàn)降本增效，解決產(chǎn)業(yè)問題，但還有短板沒有補上，同時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(wěn)然后逐利，并不會大肆地廣撒網(wǎng)、大撒幣。大多數(shù)人，可能并不會成為被資本挑中的那個人。

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