文｜科技新知 櫻木
編輯丨蕨影
身處于觀望期的大模型賽道，似乎任何風吹草動，都讓市場有了不同以往的波動。
近日，摩根士丹利發(fā)布報告稱，中國AI正在面臨更大的變現(xiàn)問題，文中直接指出AI應用先行者業(yè)績不及預期，金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長令人失望。
隨后，多家媒體傳言，由于資金投入巨大，以及商業(yè)化不及預期，百度可能放棄通用大模型研發(fā)。此消息一出，引發(fā)市場劇烈波動，百度文心一言市場部負責人迅速出面否認。該負責人稱“文心一言剛完成了功能全面升級，我們將持續(xù)加大在通用大模型領域的研發(fā)投入?！?/p>
但只要簡單算賬，其實當下大模型賽道的尷尬，似乎是一張明牌。
6月末，高盛的一篇名為《投資太多，收益太少》，將AI泡沫論推到臺前。文章直言，大公司計劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關的東西上，比如數(shù)據(jù)中心、芯片和電網(wǎng)。但到現(xiàn)在為止，這些錢除了讓開發(fā)人員的工作效率提高了一點，沒看到其他明顯的成果。
紅杉資本的結論似乎更為直接，在其分析師大衛(wèi)卡恩的報告中認為 AI 產(chǎn)業(yè)泡沫正在加劇，年產(chǎn)值超過 6000 億美元，才夠支付數(shù)據(jù)中心、加速GPU卡等AI基礎設施費用。而之前的分析中，大衛(wèi)假設即每年，谷歌、微軟、蘋果和Meta能從新產(chǎn)生的AI相關收入中獲利100億美元。同時，甲骨文、字節(jié)跳動、阿里、騰訊、X和特斯拉每家能產(chǎn)生50億美元的全新AI收入。即便如此，關于AI盈利的需要的缺口，仍然在不斷擴大。
而回歸到國內(nèi)，在經(jīng)歷了年初的大降價之后，大廠對于大模型的態(tài)度，似乎也開始變得曖昧，諸多大廠在財報電話會中，聲稱會對人工智能加大投資力度，但實際來看，投入?yún)s開始變得謹慎。最明顯的征兆就是，大廠的負責人開始弱化基礎大模型迭代，強調(diào)應用的落地?！皼]有應用，開源閉源模型都一文不值?！逼鋵崳磻疆斚?，應用落地較為成熟如文生圖，文生視頻等，成了整齊劃一的方向。
但需要清醒認識到的是，由于客觀條件的限制，最簡單的貨幣化手段，如OpenAI對GPT收費每月20-25美元的方式，在國內(nèi)幾乎無法復制，基于API調(diào)度的商業(yè)模式也被內(nèi)卷到利潤空間稀薄，而各大廠期待的AI應用，落地時間以及效率也遠不及預期。面對未來越來越大的投入，以及遙遙無期的回報，大廠的焦慮似乎不斷上升。
而另一方面，AGI的路徑越往前走，共識也開始被打破，OpenAI全新的O1模型，采用的Self-play RL（自博弈強化學習），與之前傳統(tǒng)以scaling law為主的訓練方式又有全新的變化。而對于國產(chǎn)大模型，GPT4還未完全趕超，新的范式又出現(xiàn)。
前后夾擊之下，形成了流言的土壤，也意味著國產(chǎn)大模型到了關鍵的時刻，到底是孤注一擲的投入，還是觀望等待技術陡峭走平后，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，似乎決定著未來競爭格局的走勢，大廠依然能夠依托大模型，賦能場景，將自家的門看好，但如若想要更進一步，一連串的問題，都急需一個明確的答案。
Part.1 越來越昂貴的“游戲”
從各個角度來看，AI都在成為一場富人的游戲。
根據(jù)第一財經(jīng)的報道，在最近的季度財報電話會議上，谷歌、微軟和Meta都強調(diào)了在AI上的巨大投資。Meta將今年的支出預測提高了至多100億美元，谷歌計劃每季度資本支出約120億美元。微軟最近一個季度花費了140億美元，預計這一支出將“顯著”增加。以數(shù)據(jù)中心為例，根據(jù)美國市場研究機構Synergy研究集團預計，未來每年將有120-130個超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心上線。而每座數(shù)據(jù)中心的造價都以億美元為單位。
與此同時，據(jù)彭博報道，OpenAI正以1500億美元估值，洽談65億美元融資，并計劃通過循環(huán)信貸籌措50億美元債務融資。
本輪融資將由 Thrive Capital領投，OpenAI最大的投資者微軟將參與其中，蘋果、英偉達等巨頭也一直在就投資進行談判。
而AI以及大模型賽道的昂貴，不僅在于越來越快的燒錢速度，還在于，短期難以回本的現(xiàn)實。據(jù)報道顯示，2024年年初，OpenAI的年收入已超過34億美元，但因為AI太燒錢，加上日益激烈的對手競爭，OpenAI仍在虧損，據(jù)行業(yè)內(nèi)估計到2024年底，OpenAI的虧損將接近50億美元。
天量的資金需求，靠融資過活的現(xiàn)實，幾乎決定了AI賽道對于商業(yè)化的渴求：一個殘酷的現(xiàn)實是，如果融不到錢，被大廠收購已然是正在發(fā)生的事實。8月3日，Google官宣“收購”Character AI并收編團隊，而Adept和Inflection AI在不久前分別賣身亞馬遜和微軟。
與海外的情形類似，國產(chǎn)AI也在壓力中艱難前行，從最新的消息來看，百川與月之暗面分別完成了數(shù)十億人民幣的融資，估值也來到了200億以上的區(qū)間，但從實際盈利來看，這些明星獨角獸似乎依舊乏善可陳。
與海外大廠激進的投資策略不同，國內(nèi)大廠對于AI的態(tài)度似乎開始轉向。從早期的FOMO（fear of missing out）中回過神，國內(nèi)大廠并沒有選擇進一步夸張的投入，而是逐漸開始對AI應用以及商業(yè)化的挖掘。
價格戰(zhàn)之后，擁有智能云業(yè)務以及場景優(yōu)勢的大廠，分別以此為基線開始了全新的探索，以阿里為例，據(jù)業(yè)內(nèi)人士表示，阿里云擁有大批英偉達大卡（H系列、A系列），總數(shù)超過了10萬張（包括其海外分支機構的卡）。其中只有一部分是用于內(nèi)部訓練，大部分則以出租的形式提供給外部平臺。有投資人直接表示“很多云廠商的大模型業(yè)務都是搭著免費送的。”似乎也顯示出了，當下賽道內(nèi)的實際情形。
與此同時，豆包的逐漸走紅，也讓字節(jié)看到了自身在產(chǎn)品方向上的優(yōu)勢。近日，抖音搜索的出現(xiàn)，也讓外界浮想聯(lián)翩。與此同時，據(jù)業(yè)內(nèi)人士表示，騰訊除了混元大模型，微信自己還搞了一個大模型，與混元團隊完全分開。目前只能通過微信搜一搜：有時候微信會幫你總結你的搜索內(nèi)容（灰度測試，不保證所有人都被測試到），其背后的大模型一半是混元的，一半是微信的。
由此可見，面對這場越來越昂貴的游戲，大廠并沒有選擇大規(guī)模投資，而是開始了更多的選擇賦能自身業(yè)務，商業(yè)化的訴求和克制的投入，可能成為未來一段時間，大廠對于大模型以及AI賽道主要的策略。
而從此基礎上來看百度的流言，似乎又有了一重不同的視角，對于AI影響最為深遠的賽道，主營業(yè)務為搜索的百度，顯然面對的壓力更大。從財報來看，第二季度百度最大的收入來源線上廣告業(yè)務收入為192億元，同比下滑2%。而另一個業(yè)務重心，百度云當季收入為51億元，其中，9%的收入來自外部客戶對大模型和生成式AI相關服務的需求。顯然AI對于業(yè)務的賦能，似乎助推力度并不能令人滿意。
在自媒體市象的報道之中，百度內(nèi)部的態(tài)度，似乎也與主流廠商一致“或者這么說吧，訓練下一代模型不是百度的第一優(yōu)先級。”但“老板明確表示，我們絕不會下table?！?/p>
AI雖好，但單純以ROI來看，似乎并不適合孤注一擲，而何時打破當下的格局，拋開客觀條件限制，AI應用就成了最重要的變量。
Part.2 AI應用的糾結和逆風期
關于AI應用的風口，從年初以來，似乎從未停止。
金句不斷地投資人朱嘯虎，無疑是這波AI應用的旗手之一。在2024年初的演講中，AI應用肯定爆發(fā)，每輪周期最后，應用賺的錢是前面的10倍。作為曾經(jīng)投出過滴滴、餓了么的成功投資人，朱嘯虎的邏輯非常直接，大模型的商業(yè)模式很差，未來盈利主要在AI應用。
“每一代模型你都要重新去砸錢，而且你變現(xiàn)周期可能就兩三年，這比發(fā)電廠還要差?！敝靽[虎對于大模型的態(tài)度并不樂觀，但對于可以直接變現(xiàn)，由用戶買單的AI應用，卻始終稱贊有加。
而另一個在AI應用的支持者，則是百度創(chuàng)始人李彥宏，在7月的演講中，大模型的重點還是“卷應用”，“沒有應用，光有基礎模型，不管是開源還是閉源都一文不值?！?/p>
兩個旗手雖然都支持AI應用，但從路線上，似乎并不相同，朱嘯虎偏愛PMF（product market fit）明確，直接可以TOB變現(xiàn)的尖叫應用，如垂直于AI面試的近嶼智能，或是垂直于視覺類產(chǎn)品的FancyTech，用他的話說“以前中國軟件市場為什么規(guī)模化很慢，因為銷售周期很長，要6-12個月，不可能很快的。 但現(xiàn)在能讓企業(yè)用戶有這種尖叫效應的話，它變現(xiàn)周期也很快。從微信拉群介紹到簽單，一兩個月時間。 ”
而李彥宏則更鐘愛agent智能體，他認為，醫(yī)療、教育、金融、制造、交通、農(nóng)業(yè)等各行業(yè)領域，未來都會依據(jù)自身場景和特有經(jīng)驗、規(guī)則、數(shù)據(jù)等，做出各種智能體，將會出現(xiàn)數(shù)百萬量級的智能體，形成龐大生態(tài)。
但朱嘯虎卻對智能體保持懷疑態(tài)度，在與界面的訪談之中，朱嘯虎坦言，AI Agent不能落地，因為大模型天然有幻覺，單步的錯誤率可能在10%-20%，5步推理以后可能錯誤率就50%以上了，就完全沒法用。那你高50%同樣也沒用，錯誤率百分之二三十還是沒法落地，不改變本質(zhì)問題。
AI應用的路線爭端還在繼續(xù)，從更宏觀的維度，似乎AI應用也遭遇了逆風期，在摩根士丹利的名為《中國AI面臨更大的變現(xiàn)問題》中，大摩表示，AI應用發(fā)展慢于預期，貨幣化更加艱難。
在報告中顯示，在宏觀環(huán)境的背景之下，企業(yè)和消費者難以接受AI功能帶來的價格上漲。同時，免費AI服務的競爭加劇了盈利壓力。與此同時，AI產(chǎn)品與客戶期望存在差距。缺乏高質(zhì)量的領域數(shù)據(jù)訓練、特定場景下表現(xiàn)不佳、產(chǎn)品尚未成熟等因素制約了AI應用的價值實現(xiàn)。不僅國內(nèi)，在海外，行業(yè)領先指標不佳，AI遠未實現(xiàn)貨幣化。美國軟件公司今年以來業(yè)績令人失望，AI相關收入貢獻有限。AlphaWise調(diào)查顯示CIO(首席信息官)對AI應用投產(chǎn)時間表，每次調(diào)查預期都在延后。
而在國內(nèi)，金山辦公和萬興科技在推出AI產(chǎn)品后收入增長令人失望，反映出基礎AI功能競爭激烈，高級應用尚未成熟。兩家公司表示將繼續(xù)加大研發(fā)投入，意味著盈利前景仍不明朗。
總結來看，AI應用仍還在探索期，無論大廠還是投資人，似乎還在挖掘其內(nèi)在的潛力，共識并未達成之下，從變現(xiàn)來看，也許投資人追逐的商業(yè)模式更為安全，但技術的進步，似乎也在逐漸讓變量進一步加深，以當下的視角來看，AI應用的爆發(fā)期，仍然沒有到來，這也意味著，試圖通過AI應用爆發(fā)達成的商業(yè)計劃，正在被延遲。
Part.3 越來越復雜的路線之爭
9月13日，Open AI發(fā)布了全新一代的大模型預覽版，這個在內(nèi)部代號為“草莓”的模型，在問世的一瞬間，還是激起了業(yè)內(nèi)的震動。
從模型效果反饋上來看，這個名為Open AI o1的產(chǎn)品可以說是石破天驚的存在。作為首個具有“推理”能力的大模型，它能通過類似人類的推理過程來逐步分析問題，直至得出正確結論。
根據(jù)OpenAI官網(wǎng)的評測，這款模型尤其擅長處理數(shù)學和代碼問題，甚至在物理、生物和化學問題基準測試中的準確度超過了人類博士水平。
而從業(yè)內(nèi)人士的反饋來看，此次Open AI o1的出現(xiàn)，則可能代表了硅谷在AGI范式正在發(fā)生轉移，純靠語言模型預訓練的Scaling Law這個經(jīng)典物理規(guī)律在遭遇到算力與參數(shù)無法大幅提升等瓶頸后，多家硅谷明星公司已經(jīng)把它們的資源重心押寶在一條新路徑上：self-play RL（自博弈強化學習）。而Open AI o1似乎就是這樣一款產(chǎn)品。
具體來說，根據(jù)業(yè)內(nèi)人士解釋來看，o1模型就像在不同的可能性中反復“抽樣”，每次推導出一個更好的結果。打個比方，你問它一個復雜的數(shù)學問題，它不會一秒鐘給你答案，而是像個認真思考的人，先把問題分解成好幾步，一步步推理。這樣做的好處是，答案通常更準確、更有邏輯，尤其是在科學推理、編程和數(shù)學題目上表現(xiàn)非常好。比如，在國際數(shù)學奧林匹克測試中，o1的解題正確率達到83%，而之前的GPT-4o只有13%。這說明它在處理復雜問題時，確實有了質(zhì)的提升。
今年以來，多模態(tài)、10萬卡集群的超級模型，以及自博弈強化學習等多條路徑開始在硅谷AI界發(fā)生變革，共識被打破之后，當下來看依舊沒有標準答案。
從當下的信息來看，未來如何能達到AGI原本的共識似乎正在被打破。盡管o1模型還有諸多疑問，但從AGI進化的步伐來看，似乎出現(xiàn)了多重可能性。當然，這對于資金與人才優(yōu)勢明顯的硅谷來說，是好事，但相反對于追隨者而言，則意味著挑戰(zhàn)難度正在加大。
從終局思維來看，國產(chǎn)AI在未來將不得不再次面臨技術方向的選擇，而更大規(guī)模地投入似乎也勢在必行。燒錢打仗雖然不會發(fā)生在當下，但在未來卻是成功的關鍵。
從這個角度來看，無法造血的公司，淘汰的幾率顯然會更大，國產(chǎn)大廠可以通過現(xiàn)金奶牛業(yè)務繼續(xù)維持跟隨戰(zhàn)略，但成本的逐漸增加，以及方向不明的變現(xiàn)路徑，都可能成為阻礙發(fā)展的絆腳石。類似于百度今天面對的謠言，似乎也正是其需要應對的問題。但解法如何，似乎仍并不明朗。