1. 创业头条
  2. 前沿领域
  3. AI智能
  4. 正文

国产大模型,不会开启“烧钱游戏”

 2024-02-25 17:30  来源:A5专栏  我来投稿 撤稿纠错

  【推荐】海外独服/站群服务器/高防

最近,OpenAI的Sora又在科技圈投入一枚深水炸弹。全球对于大模型的关注,又一次达到高峰。

聚焦到国内,百度、科大讯飞、商汤、华为等大型企业,以及海量的创业小公司都在布局大模型。以往每一次风口吹来的时候,资本总会蜂拥而上。但是,此次大模型热潮涌来之时,资本的反应很奇怪——讨论度很高但参与度却不高,赛道的投融资并没有想象中火爆。

研究机构CB Insights发布的《2023年人工智能(AI)行业现状报告》(简称“报告”)显示,2023年中国AI领域投融资数量约为232笔,同比下降38%;融资总额约为20亿美元,同比下降70%。其中,AI大模型的融资活动也没有呈现上升态势。

今年以来,不少投资人对大模型变得更加审慎,“谈得多、投得少”成为常态。某投资人告诉《一点财经》,现在国内资本圈对于大模型持观望态度的机构变得更多了,因为大家担心大模型在去年经历了一轮爆火之后,变得估值虚高形成了泡沫。

连街头大妈都知道,AI大模型是当下最热门的科技话题,为何在国内大模型似乎受到资本“冷落”?国产大模型,为何没有引爆一场“烧钱游戏”?

国产大模型,“冷热”分明

上一个像AI大模型一样热闹的风口,还是十年前的移动互联网。十年之后,移动互联网声势渐弱,换AI大模型来接棒。

ChatGPT的横空出世,拉开AI大模型的全球竞速,热钱迅速涌来,也催生出巨大的市场空间。中研普华产业研究院数据显示,2024年全球大模型市场规模将达到280亿美元,并在2028年形成千亿美金的巨大蛋糕。

中国市场的大模型也呈井喷态势,在去年的前11个月,国内发布了238个大模型,平均每天都有一个大模型问世,从而掀起一场“百模大战”。

在这场“百模大战”里,互联网大厂是绝对的主力军。市面上的主流大模型厂商中,互联网玩家几乎占据半壁江山,比如百度的文心大模型、科大讯飞的星火大模型、阿里的通义大模型、腾讯的混元大模型等,华为、京东等科技公司也发布了自家的大模型。

不过,国产大模型的投资力度,并没有跟发布数量一样,呈大幅上升的趋势。IT桔子数据显示,2021年~2023年,中国AI领域一级市场的股权融资的数量和金融都呈下降趋势,大模型的投资也没有呈大幅上升的迹象。

一方面是投资并没有想象中的火热,另一方面是投资变得高度集中,都流向了头部的一些大模型项目。

去年下半年开始,投资方基本就筛选出了大模型创业公司里的种子选手。据《晚点 LatePost》发布的消息,最近大模型创业公司月之暗面完成了8 亿美元的B轮融资。同时,另一家大模型头部公司也在进行高达10亿美元的新融资。两笔10亿美元融资,加起来超过去年中国大模型领域的公开融资总额(约100亿元人民币)。

整个大模型赛道上的马太效应已经较为明显,市面上钱就这么多,头部玩家拿得多,其他中小型玩家拿到的融资就相当少了。

值得注意的是,大模型创业公司背后的投资名单里,密集出现了阿里、腾讯、百度、美团等互联网大厂的身影。不过,互联网大厂的投资风格,跟移动互联网时代有很大不同。

拿此前共享出行里滴滴和快的的烧钱游戏来说,背后分别是腾讯和阿里的博弈。双方多的时候一天投入4000万元,但互相都不敢收手,否则就前功尽弃。最后在资本的撮合下,双方握手言和,滴滴和快的合并。

移动互联网时代的烧钱游戏,更多的是对垒,竞争的火药味很强,而且烧钱的规模更为宏大。

而在眼下的大模型时代,互联网大厂少了些博弈、多了些和气,并且从一开始就站在同一队伍里。比如,阿里、腾讯、美团和小米都投资了大模型创业公司智谱AI 和百川智能。互联网大厂们似乎并不愿开启声势浩大的“烧钱游戏”,而是一致投向了头部选手。

这意味着,除了头部选手之外,其他中腰部的大模型创业者融资的难度在加大。要知道,在2023年初一些大模型创业公司只需要展示PPT就能获得融资,现在则需要花费更多的功夫了。

总之,从移动互联网到大模型时代,大家都在期待又一场滋滋作响的烧钱游戏,但实际上并没有发生。

那么,背后的核心原因又是什么?

成本与收益的数学题

不管哪个时代的“烧钱游戏”,对于背后的资本来说,锚定的两个本质是不变的:

成本和收益。

如果某项生意的成本可控且在承受范围内,同时收益肉眼可见且足够具有诱惑力,那么就会吸引大量资本涌入。

为何移动互联网时代,开启了多次烧钱游戏?正是因为许多生意的成本和收益都让资本足够放心。拿互联网史上最疯狂的“千团大战”来说,由于美国团购网站Groupon的成功,资本认为该模式的成本可控,且在国内复制成功的机会极大,收益极高,因此疯狂涌入。

面对如今的“百模大战”,从成本和收益两个方面来看,资本的态度是极为审慎的,这也是国内大模型赛道没有开启“烧钱游戏”的关键原因。

成本上,大模型显然是一个猛烈的“吞金兽”,需要非常庞大的资金。最近,OpenAI被曝出单月收入超20亿美元,但仍处在亏损状态,可见成本之巨大。这是因为大模型要发挥出能力,需要两个“大”:

数据大和算力大。

要想让大模型有更全面的认知和更准确的预测,庞大数据是必备的基础,它可以提供丰富的信息不断训练和优化模型。在训练阶段,大算力可以加快模型优化的速度,从而使得模型更快地学习,实现更高性能。

当然,要想马儿跑得快就要给马吃草。要实现更庞大数据和强大算力,就需要投入巨大成本。千亿级的通用大模型训练成本,往往达到千万甚至亿元,普通的创业公司往往难以承受。

并且, 即便大模型创业公司也在数据和算力上开始投入,又会带来两个新的不确定性。

一个是一旦开始投入,成本变得难以估量。即便是OpenAI这样不缺钱的头部玩家,也不确定未来还需要多少成本,更何况那些中小型的创业公司。这就极可能让竞争进入持续的军备竞赛,烧钱就会变得不可控。这就好比当年滴滴和快的竞争,最后烧钱变得疯狂且不理性。

比起成本高昂,资本更担忧的是成本不可控。

另一个不确定性是如果大模型创业公司持续布局数据和算力,也需要在硬件设备上进行高投入,整个公司会变得非常“重”。这在短期内不仅会影响收入也会影响估值,进而让投资人的回报增加更多的不确定性,这也是投资人所担忧的。

如果成本过大且不确定性因素较高,但收益是可观而且清晰可见的,那资本也会考虑加大投入。不过,大模型还处于商业化早期阶段,很多盈利模式并不清晰。

目前来看,大模型的商业化无非就是在C端和B端两头进行。C端商业化一般是通过大模型为用户提供新产品和工具实现盈利。不过,要激发C端用户的换新需求,除非有颠覆性的技术或者产品带来创新体验,否则很难吸引他们,更别提让他们付费。

短期内,大模型的C端付费用户很难有较大规模的增长。那些布局C端的大模型企业,更多的是在积攒市场关注度,赚个吆喝。

要赚钱,还得是靠ToB。

这是因为,B端企业的需求和付费意愿都比C端要强。很多B端企业本身就有处理复杂任务的需求,同时也有资金和数据,天然跟大模型适配。

不过,B端商业化虽然是条正确的道路,但也没有那么容易走。从过往产业互联网的进程来看,B端商业化从来都是块难啃的硬骨头。前期需要大量的投入,并且产出的速度较为缓慢。并且,很多B端企业的要求愈发严苛,必须看到实际的效果才愿意付费。

因此,对于资本来说,大模型的成本和收益都具有较大的不确定性,很多投资机构持观望和审慎态度,并没有催生出大规模的“烧钱游戏”。

投入与产出的平衡术

没有出现“烧钱游戏”,并不意味着国产大模型就不需要大规模投入了。

事实上,眼下国产大模型里的头部项目,每一个都离不开真金白银的投入。只是这种投入,不是“烧钱游戏”那种粗暴的、追求短期回报的,而是细水长流、追求长期主义的。

根据《人工智能大模型体验报告3.0》等报告,主流大模型中综合实力排在第一梯队的是科大讯飞的星火、百度的文心一言和商汤科技的商量。

这三家企业还有一个共同的特征,那就是舍得在研发上投入。移动互联网时代,百度一度被当做掉队者。但其2011年~2020年十年研发总费用增长超过13倍,为其在大模型时代的领先打下了基础;科大讯飞2023年前三季度研发投入达到24.98亿元,同比增长7.19%;2018年至2021年上半年,商汤的研发投入甚至超过了营收。

这三家做大模型的思路,也有相似的地方,都是打造基础设施,最终吸引各方参与做生态。科大讯飞偏向智能硬件和独立软件,百度偏向支撑原生应用的开发和产业的AI赋能,商汤偏向以“大模型+”拓宽边界,让金融、汽车等行业的企业能随取随用AI能力。

三家企业旗下大模型在国内的领先,也向市场验证一个道理:大模型不是通过玩概念就能冲出重围,而是要真金白银的投入。

不过,对研发的长期的大力投入,对业绩也造成了不小的压力。科大讯飞2023年三季度的归母净利润暴跌82%,前三季度归母净利润更是公司近十年来前三季度最低的一次,就是源于对大模型的过多投入。2018年至2021年,商汤的亏损呈现上升态势,2023年上半年仍未实现盈利。

尽管百度没有出现净亏损,但是收入结构有待进一步优化。2023年第三季度百度营收达344亿元,同比增长6%。不过,广告业务收入的占比依然超过七成,而广告收入面临着搜索引擎用户活跃度下滑和抖音、微信、小红书蚕食的双重压力。

总之,在“花钱”这件事上,国内的大模型企业还是需要警惕走向无意义的烧钱,要花在刀刃上。毕竟,OpenAI 的一份报告指出,到2030年训练大模型的成本预计将从1亿美元上升到5亿美元。即使是大型企业,面对这种高昂的投入也会有压力。

并且,相对于OpenAI,科大讯飞、百度、商汤等公司在算力、数据、应用生态等方面还存在差距,未来还需要用大量资金实现追赶。当下,这些企业应该在投入与产出上做到平衡,避免资源上的过多浪费,为以后备足粮草。

2024:分化进行时

往未来看,国内发展大模型是条确定性的道路,关键在于选择。

此前,OpenAI团队就因为技术派与商业派的交锋,上演了多次“宫斗大戏”。在国内,一个同样重要的选择题是:

选择基础大模型还是垂直大模型。

这是一个现实问题。

越来越多的投资者和创业者发现,基础大模型需要的成本难以估量。那些中小型的创业公司没有能力也不愿意承担这些成本,也就难以在基础大模型领域取得突破性发展,难以跟大规模投入的巨头同台竞技。

未来在基础大模型领域,只有百度、科大讯飞、商汤等少数实力雄厚的科技巨头能够留在竞技场内。

而垂直大模型,相对来看需要的成本更小,同时能够帮助中小创业公司在细分领域寻找更多的商业化机会,获得生存机遇。比如,垂直大模型可以深入到细分产业和企业,针对特定领域或问题进行优化,包括语音识别、图像分类等等。

可以预见,“分化”将成为2024年大模型赛道的关键词。

一方面,千亿、万亿级别的基础大模型仍在持续进化,它们代表着大模型赛道上最顶尖的技术和实力,能够处理多种任务和领域的模型,往“大”的方向走。

另一方面,垂直大模型也会不断的涌现,它们专注于做小和做精,跟各行各业相结合解决特定的问题,朝着产业化的方向探索。

红杉美国就在关于大模型的报告中指出,大模型的“第一幕”是发现了基础大模型这个新的“锤子”,眼下市场正在进入“第二幕”,将端到端地解决人类问题。

从基础大模型到垂直大模型,其实也是让创业者集体回归理性。大模型风口袭来的时候,很多创业者对其有着无限向往和盲目崇拜,同时又高估了资本的参与度和自己的实力,因此一窝蜂涌向基础大模型。结果发现,既融不到钱也赚不到钱。如今在垂直大模型领域,真正到了考验创业者是否能够解决实际问题的时刻。

当然,留给垂直大模型创业者的时间并不多。

很多大模型创业者,在赚钱这件事上依然举步维艰。风投公司Theory Ventures调查数据显示,在所有AIGC公司中,95%的公司年收入平均还不到500万美元,一些估值达到数亿美元的初创公司甚至还未有收入进账。同时,科大讯飞、百度、商汤等旗下的大模型,已经向多个产业蔓延,提供差异化的模型服务。

如果垂直大模型创业者迟迟无法盈利改善现金流,同时资本持续持观望态度,那么所谓的“百模大战”到最后只会出现大量黯然退场的创业者。

结语

几百个大模型集体涌现的时候,不少投资人质疑:

国内真的需要那么多大模型吗?

当浮躁褪去回归理性,大模型创业者应该拥有更为正确的认识。既不要高估大模型的能力,尽管它能实现降本增效,解决产业问题,但还有短板没有补上,同时也不要高估自身应对资金、成本等难题的能力。

在如今不确定性因素较多的商业环境下,资本首先要求稳然后逐利,并不会大肆地广撒网、大撒币。大多数人,可能并不会成为被资本挑中的那个人。

申请创业报道,分享创业好点子。点击此处,共同探讨创业新机遇!

相关标签
大模型

相关文章

  • 大模型时代,现代BI的底层已经被颠覆了?

    文|智能相对论作者|沈浪“Whatgetsmeasured,getsmanaged.”——这是著名管理学大师彼得·德鲁克的观点,意为「只有被量化的,才能被管理。」尽管备受争议,但是从某种程度来说,这一观点基本贯穿了当今企业的数字化转型进程。企业业务的数字化,本质上就是一个持续量化的过程。以BI(商业

    标签:
    大模型
  • 用友的YonGPT大模型,落到了企业服务的点子上

    文|智能相对论作者|沈浪“面向AI时代,所有的产品都值得用大模型重新升级。”大模型甚嚣尘上,各行各业都在尝试用大模型来重做业务。此前,用友率先发布了业内首个企业服务大模型YonGPT。作为大模型与企业运营管理的深度结合,YonGPT是否能把大模型的行业应用路径给走通?从目前透露出来的信息来看,用友Y

    标签:
    大模型
  • 国产自研大模型加快落地,新一轮搜索入口战打响?

    在这个以效率为先的时代,AI的广泛应用自然而然,而若谈及受到影响最大的行业,搜索领域必定是其中之一。目前,抖音、B站、淘宝等互联网平台均推出了自家的AI搜索产品,而垂直搜索领域的玩家也在新兴技术趋势下找到了更大的革新动力。2023年10月,百度旗下“简单搜索”宣布升级,成为百度通过大模型重构的第一个

    标签:
    大模型
  • 2024大模型的“搞钱”之道:先主宰产业助理Agent

    大模型厂商的“搞钱”之道:教人“玩转”大模型

    标签:
    大模型
  • 大模型这把大火,烧到了手机领域

    AI大模型从年初一直火到了年尾,但似乎离普通人还有些距离。

    标签:
    大模型
  • 也谈谈AI洗稿

    前几天腾讯发了个公告称:平台巡查发现有些MCN和作者发布大量“AI洗稿”内容。并宣称要对“AI洗稿”行为进行打击,同时鼓励合理运用AI技术。其实我是想借此机会,给大家说说“AI洗稿”这件事,隐秘在黑暗角落里的赚钱行为。“洗稿”就是把别人的文章用AI工具修改润色一下或调整段落,然后再发到自媒体平台上,

    标签:
    ai智能
  • 竞逐智能家居大模型:美的“蓄力”,海尔“疾行”

    随着ChatGPT火热出圈,AI大模型便成为了各行各业必争的高地。

    标签:
    智能家居
  • 李彦宏新目标,押注AI原生应用

    文/道哥“未来,自然语言将成为新的通用编程语言。你只要会说话,就可以成为一名开发者,用自己的创造力改变世界。”4月16日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create2024百度AI开发者大会上表述了对未来AI人工智能发展的新一轮展望。自OpenAI发布ChatGPT大模型后,这股AI人工智能

    标签:
    李彦宏
  • AI算力竞赛加速散热技术变革,液冷方案获行业青睐

    进入AIGC时代,智算中心规模日渐庞大,服务器能耗与日俱增。如何降低智算中心能耗已成为国家和地方政府关注的焦点。工信部数据显示,2022年全国数据中心总耗电量约2700亿千瓦时。当前,大部分数据中心仍主要采用风冷散热技术,在单柜密度、PUE值方面已愈发难以满足行业发展及绿色节能方面的要求,而冷板式液

  • 中国AIGC最值得关注企业&产品榜单揭晓!首份应用全景图谱发布

    “你好,新应用!”站在大模型落地元年,是时候喊出这句话了。从软件APP、智能终端乃至具身智能等等,AIGC开始席卷一切。大模型玩家、互联网巨头、终端厂商、垂直场景玩家纷纷入场,办公、创作、营销、教育、医疗领域相继被渗透……一个万亿市场,正在酝酿。站在浪潮起点,当下发展究竟如何了?机遇在哪?挑战如何?

  • 标准引领促转型 提升新质生产力——2024数字教育标准创新应用研讨会召开

    4月14日,以“标准引领促转型,提升新质生产力”为主题,由全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会主办,锐捷网络承办的2024数字教育标准创新应用研讨会暨《高等学校数字校园建设规范(试行)》(以下简称《规范》)优秀及典型应用案例的颁奖活动在福州举办。本次会议聚焦赋能新质生产力和高校教育数字化

  • 两座超大城市对“视”联手 杭深奏响智能物联产业合鸣!

    春至岭南花似锦,出门俱是看花人。4月16日,2024“中国视谷”城市(深圳)推介会暨智能物联产业合作发展论坛在深圳举行。一场广聚全球英才的产业思想盛宴就像早春的花潮,召示着智能物联产业合作发展的丰硕成果正在孕育、成长。站在时代的风口和机遇中瞭望,智能物联产业是人工智能和物联网融合与应用的战略性新兴产

  • AI提高效率:用智谱清言打造爆款视频号

    关注卢松松,会经常给你分享一些我的经验和观点。(1)想做副业、短视频的同学,看完本文一定对你有所帮助!(2)很多人说2024是视频号红利的一年,有分成收益,广告主也多,流量大。(3)松松一共做了10多个视频号,在视频号布局3年了,几乎啥都做过,有的收益千八百、有的收益1-2k,有的收益3-5k。(4

    标签:
    ai技术
  • CPU上跑AI?从推荐系统的演进看CPU的崛起

    在信息和数据极度繁荣的当下,人工智能正在通过各种方式影响着人类生活。其中,AI推荐系统作为互联网时代最关键的伴生技术之一,正在帮助人类梳理着各种纷繁杂乱的信息,让资源实现更精准的调配,让一切变得井然有序。推荐系统:数字营销的重要引擎当你到一座旅游城市,不知道当地有什么美食时,AI推荐系统在手机上的本

  • 李彦宏放话:百度AI大模型绝不抢开发者饭碗

    关注卢松松,会经常给你分享一些我的经验和观点。昨晚,李彦宏内部讲话称:AI大模型开源意义不大,百度绝不抢开发者饭碗。但你一定要说话算话哦,可千万别说:“我永远不做手机,谁再敢提做手机就给我走人”,结果5年后自己的手机销量排名第一。如果百度也这么干的话估计AI也没人用了。李彦宏认为:从商业模式的角度来

    标签:
    大模型

编辑推荐