“零一萬物堅決做To C，不做賠錢的To B，要做能賺錢的To B。”2024年6月14日，在智源大會上，零一萬物創(chuàng)始人李開復如此堅定地說道。
而與之相對，中國工程院院士、清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤院士認為，在具身智能階段，To B的應用可能會比To C更快落地，“現(xiàn)階段大模型真正賺錢的則在于B端基礎設施層面，包括芯片、硬件、服務器等?！?/strong>在經(jīng)歷了“百模大戰(zhàn)”之后，2024年中國大模型開始走向商業(yè)化落地。但在大模型商業(yè)化的落地過程中，到底應該是To C還是To B，是行業(yè)中一直爭論的焦點。一方觀點認為，B端應用目前相對明確，能夠快速實現(xiàn)在多個場景中廣泛應用，且?guī)缀醺采w了所有行業(yè)，而C端則需要一款爆款應用的出現(xiàn)，現(xiàn)階段還需要對其有一定的耐心。
另一方觀點則認為，B端沒有利潤，大家都在卷價格戰(zhàn)，導致大模型利潤被極致壓縮。同時中國企業(yè)對軟件付費的意愿并不高，所以相對來說C端能夠更快速獲得預期的收益與回報。
以此爭論為基礎，當前頭部大模型廠商已經(jīng)形成兩條不同的大模型商業(yè)化路徑：
- 一種是堅定走C端應用，以大模型頭部創(chuàng)業(yè)公司百川智能、月之暗面、零一萬物為主；
- 一種是以B端應用為主，同步兼顧C端應用，以百度智能云、騰訊云等云廠商們?yōu)橹?，也包括堅持兩條腿走路的創(chuàng)業(yè)公司MiniMax，和以B端為主的智譜AI。
但總體來說，現(xiàn)階段大模型創(chuàng)業(yè)公司更偏向于走門檻更低，回報更快的C端商業(yè)化路線。而B端商業(yè)化則逐漸成為了云廠商們的主戰(zhàn)場。中國大模型正經(jīng)歷從PoC（概念驗證）到商業(yè)落地的關(guān)鍵階段，短期來看，大模型在C端應用門檻更低，但行業(yè)競爭更加激烈，能夠成功的路徑也更陡峭。在B端應用上，越來越多同質(zhì)化的產(chǎn)品和服務、愈發(fā)“內(nèi)卷”的價格，也似乎正在走中國SaaS的老路。那么，大模型商業(yè)化落地究竟該如何避免“囚徒困境”？扎堆大模型C端應用
但仍需等待爆款出現(xiàn)“我們預測下半年中國大模型能夠達到甚至超越GPT4水平，這是一個重要分界點”，智源研究院院長王仲遠說道，“基于一個很好的基座大模型，未來兩三年我們將會看到大量應用產(chǎn)生?！?/section>
今年年底之前，國內(nèi)會進入大模型應用爆發(fā)期。其中，在C端應用賽道，大模型頭部創(chuàng)業(yè)公司是堅定的擁護者，除零一萬物之外，百川智能和月之暗面，也是堅定走C端應用路線。為什么這些大模型創(chuàng)業(yè)公司都選擇做To C領域？一方面，是B端落地周期長，投入與預期收益回報不成正比。月之暗面曾表示，大模型能力還在迭代，國內(nèi)B端市場產(chǎn)品需要私有化部署和定制開發(fā)，整體周期長，很難跟上大模型能力的快速提升。李開復也表示，現(xiàn)階段大部分傳統(tǒng)公司都不太敢采用巨大顛覆式技術(shù)進行業(yè)務創(chuàng)新。更為嚴重的是，中國大多數(shù)公司并不認可軟件價值，不愿意為軟件付費。“甚至有些大公司會覺得，我用你的大模型，你用我的品牌融資，你也很劃算，那我為什么要付錢給你？這種心態(tài)導致部分大公司只愿支付很低的價格采購大模型應用，大模型公司也只能給出折中的方案，能達到驚艷效果的方案寥寥無幾?！?/section>李開復直言，現(xiàn)在有許多大模型公司在競標時越競越低，做一單賠一單，導致企業(yè)利潤很低。但當前大模型在C端應用的商業(yè)模式，似乎并未完全走通。近期據(jù)外媒報道，OpenAI在過去六個月內(nèi)，年度經(jīng)常收入增長到了34億美元。從其業(yè)務發(fā)展來看，提供收入增長的是ChatGPT系列的訂閱費和通過API調(diào)用模型支付的費用。
但據(jù)媒體推算，5月ChatGPT Plus訂閱的總收入可能在6000萬美元左右，整個ChatGPT Plus會員費年化收益逾7.2億美元，在34億美元總收入中，只占1/5。OpenAI賺錢的大頭很可能來自API，而為API付費的多數(shù)是B端的企業(yè)客戶。
事實上，目前國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)公司都在持續(xù)探索在C端應用落地的商業(yè)模式。比如月之暗面旗下的kimi推出了“打賞”功能，金額從5.2元到399元不等。
對于kimi推出的打賞功能，王小川認為這意味著用戶不是為工具買單，而是把大模型當成一個伙伴來看，“這是正確的商業(yè)理念”。同時，王小川也認為，中國商業(yè)環(huán)境里To B的市場規(guī)模比To C小10倍，To B收的是人民幣，花的是美金。大廠都會卷這件事情，只是沒想到大家這么狠，都卷到0了，這肯定是大廠射程范圍內(nèi)的。大模型創(chuàng)業(yè)公司想要實現(xiàn)突圍，就要做差異化。相比于其他類型創(chuàng)業(yè)公司，這一波大模型創(chuàng)業(yè)公司做C端商業(yè)化的特點，是做“超級模型”+“超級應用”，也就是技術(shù)+產(chǎn)品的雙驅(qū)動路線。如月之暗面有專注于長文本能力的大模型kimi，并基于kimi推出了Kimi Chat App，其通過C端用戶對產(chǎn)品的體驗和功能進行直接反饋的即時反饋機制，使得Kimi Chat能夠迅速進行產(chǎn)品迭代和優(yōu)化。Kimi智能助手在2024年1月的訪問量達142萬，在大模型創(chuàng)業(yè)公司的“AI ChatBots”產(chǎn)品中居于首位，月環(huán)比增長率為94.1%，增長速度在大模型創(chuàng)業(yè)公司中排名第一。但Kimi Chat并不屬于一款真正的超級應用。在王小川看來，超級應用必須要滿足三個條件，包括應用可靠性高，能夠充分理解用戶意圖，DAU在3000萬~3億之間。“回顧移動互聯(lián)網(wǎng)時代或更早期的技術(shù)革命，每次新技術(shù)的出現(xiàn)都需要一定的周期，包括技術(shù)能力的提升、成本的降低以及硬件的支持。當這些條件具備時，能夠解決真實用戶需求的C端爆款應用才會出現(xiàn)?！蓖踔龠h如此說道。現(xiàn)階段，我們?nèi)孕鑼端爆款應用的出現(xiàn)保持一定的耐心。不過，王仲遠認為，智能體（Agent）很有可能會成為爆款應用的一個方向，大模型可以讓它成為真正意義上的智能助理。這是C端應用重要方向，也是令人興奮的前景。也有行業(yè)人士表示：“因為Agent是和過去移動互聯(lián)網(wǎng)完全不一樣的東西，大家會率先開始在Agent中找相關(guān)的應用落地?！?/section>無疑，大模型在C端的商業(yè)應用門檻更低，但與此同時，該賽道的競爭也更加激烈。除這些大模型明星創(chuàng)企之外，百度、騰訊、科大訊飛，字節(jié)跳動、360都發(fā)布了AI應用助手，可以說各大廠都在加注C端應用，而憑借著自身在生態(tài)、用戶等方面構(gòu)筑的優(yōu)勢，大廠們在C端賽道會容易被用戶所接受。不過，大模型尚處于發(fā)展初期，真正的超級應用尚未出現(xiàn)，于任何玩家而言都有機會。在此過程中，如何走通C端應用的商業(yè)模式，也成為大模型在C端落地的關(guān)鍵。當然，行業(yè)中也有一部分人，認為大模型率先商業(yè)化落地場景應該在B端。“To B馬上能商業(yè)化，基本不用燒錢”。金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎在談到AIGC時，曾反復強調(diào)這個觀點。他的邏輯是“中國的AIGC短期內(nèi)肯定做ToB，起來快。iPhone、大哥大、電腦出來的時候，都是To B先用，馬上能提高生產(chǎn)力、見到效果，企業(yè)愿意花錢。To C要等到iPhone 3時刻”。事實上，王仲遠與朱嘯虎持同一觀點。王仲遠表示，三年內(nèi)能看到To B場景，五年內(nèi)看到To C的場景。B端應用目前相對明確，許多大模型已在多個場景中廣泛應用，幾乎覆蓋所有行業(yè)。在王仲遠看來，2023年之前的弱人工智能時代，只能針對特定場景、特定任務訓練特定模型，從而達到特定效果。而2023年之后，隨著步入通用人工智能時代，其最大的特點是泛化性、通用性和跨領域的特性，這將影響幾乎所有行業(yè)。如大模型在生成摘要方面效果非常好，因此對所有與文書相關(guān)的工作、文案處理等效率提升作用顯著，文生圖、文生視頻技術(shù)則能產(chǎn)生有創(chuàng)意的圖片和視頻，是提升效率的工具。“大模型作為生產(chǎn)力和效率工具的作用非常明確?！蓖踔龠h如此說道。但如果說，大模型在C端的商業(yè)化應用，還可以憑借對行業(yè)的Know-how，從0到1構(gòu)建核心能力，那么，面向B端的商業(yè)化落地，更多的還是一種生態(tài)資源實力的比拼。原因在于，此前有不少大企業(yè)和中小企業(yè)對大模型其實都頗為感興趣，但當真正的進行落地應用時，卻又很難能做出最后決策：一是現(xiàn)在的大模型產(chǎn)品非常多，企業(yè)難以做出最優(yōu)解；二是對大企業(yè)來說各個業(yè)務和部門繁多且交叉復雜，使用大模型的試錯成本很大；三是中小企業(yè)則是由于成本限制和缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗，容易導致AI模型的實際應用效果很難與自身業(yè)務快速適配，企業(yè)存在“賠了夫人又折兵”的創(chuàng)新?lián)鷳n。字節(jié)方面的高管此前曾粗略地算過一筆賬，企業(yè)要想用AI做一項創(chuàng)新，至少要消耗100億Token，如果按照大模型之前的售價，平均需要花費80萬元……很明顯，現(xiàn)在大模型想要在B端落地商業(yè)化的前提，就是價格要讓大家都用得起。一名火山引擎內(nèi)部人士表示，雖然行業(yè)在討論用AI大模型重構(gòu)業(yè)務，但在日常工作生活里很少能感受到大模型能力的落地，“降價本質(zhì)上是降低使用門檻?！?/section>也正因此，近2個月來，由字節(jié)掀起了一波大模型降價潮，甚至騰訊云、百度智能云、阿里云等宣布部分大模型產(chǎn)品可以免費使用。
大模型降價乃至免費或許會暫時帶來些許成本壓力，但對一眾云廠商們來說，其靠著更低的價格，卻能夠更快地構(gòu)建出自身的AI開發(fā)生態(tài)的同時，也能夠降低企業(yè)使用大模型的門檻和試錯成本，從而推動大模型能夠在更多B端業(yè)務場景中落地。
大模型面向B端的落地應用，實質(zhì)上成為了一場在算力、生態(tài)、產(chǎn)品等多方面的比拼。而在這場比拼中，云廠商們無疑成為主要玩家。王小川認為，此輪降價是僅限于云服務廠商的動作，“核心要看你的商業(yè)模式是什么，如果你是做To B服務，降價最后賣的（就）不是模型本身，是整套云服務。”獵豹移動董事長兼CEO傅盛也認為，降的最兇的都是有云服務的大公司，通過大模型來獲取云客戶，“羊毛出在豬身上，降得起”，而大模型創(chuàng)業(yè)公司沒有這樣的生態(tài)，必須另尋商業(yè)模式。面向未來，于大模型創(chuàng)企而言，行業(yè)淘汰賽也正在加劇，云廠商通過降價搶占市場規(guī)模，也勢必會擠占大模型創(chuàng)企的生存空間。與此同時，面對技術(shù)迭代進展的漫漫征途，如果大模型創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)化進展不及預期，那么估值處于第二、第三梯隊的創(chuàng)業(yè)公司，也將會面臨淘汰。但云廠商們一味的通過降價來收割市場規(guī)模，真的能夠加速大模型商業(yè)化落地嗎？如果說大模型在C端的商業(yè)化落地應用，還處于你好、我好、大家好的狀態(tài)，在B端則可以說是“殺”瘋了。云廠商們通過價格戰(zhàn)來“跑馬圈地”，這對于大模型商業(yè)化發(fā)展究竟是好還是壞？事實上，現(xiàn)階段大模型在B端商業(yè)化落地進程，與中國SaaS服務非常相似。大模型也是提供標準的泛化能力，在面向企業(yè)服務時同樣需要進行私有化部署和定制化發(fā)展。畢竟，大模型的訓練迭代升級，離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，如果企業(yè)將私有數(shù)據(jù)“投喂”大模型進行訓練，訓練結(jié)果卻被友商抄走，則得不償失。但眾所周知，SaaS在中國的發(fā)展并不景氣。背后原因則在于，一方面中國SaaS廠商眾多，內(nèi)卷非常慘烈，大打價格戰(zhàn)，也導致企業(yè)利潤低，并且SaaS其實是一個標準化的產(chǎn)品服務，但在國內(nèi)落地的過程中，逐漸變形，被定制化和項目制所綁架，這也是導致其利潤低的原因之一。另一方面，則就像前文李開復所言，國內(nèi)企業(yè)對軟件的重視程度并不高，企業(yè)不認可軟件的價值，不愿意為軟件服務付費，加之中國SaaS服務內(nèi)卷，并未出現(xiàn)一個足夠與國外頭部相抗衡的產(chǎn)品。中國企業(yè)很擅長用價格換規(guī)模，移動互聯(lián)網(wǎng)時代如此，大模型時代亦如此?，F(xiàn)階段，除了B端的大模型在集體降價，甚至不少C端的大模型產(chǎn)品也在大量燒錢投流買量。但王仲遠表示：“價格低確實更有利于更多場景的嘗試和爆發(fā)，但我們的基礎模型能力還沒有逼近GPT4，還需要進一步提升，這意味著它依然需要大幅資金投入。過早的價格戰(zhàn)或者低于成本的價格戰(zhàn)，不利于后續(xù)投資。”價格降下去容易，但想要再增長上去，卻非常難。價格戰(zhàn)能夠持續(xù)擴大自身的市場占有率和規(guī)模，但只有當規(guī)模足夠大時，才能夠平攤自己的成本支出，實現(xiàn)盈利。實際上，如果一個大模型被廣泛認為特別好用，隨著使用規(guī)模擴大，規(guī)模效應自然會顯現(xiàn)。模型規(guī)模上去了，其價格以及工程師們通過各種工程架構(gòu)系統(tǒng)優(yōu)化所帶來的成本降低也會隨之而來。不管是C端，還是B端，大模型商業(yè)化落地都面臨著激烈的競爭。于C端應用創(chuàng)業(yè)者而言，技術(shù)的領先性只是暫時的，一定要把握時間窗口，打出自己的品牌知名度和用戶壁壘。而于B端應用，最重要的則是持續(xù)迭代大模型本身的技術(shù)能力和渠道能力。有百度內(nèi)部人士表示：“長期來看，模型廠商最終競爭的還是模型本身的能力，只有把基礎模型效果做得足夠好，才能構(gòu)筑競爭壁壘?！?/section>但不管如何，當前大模型商業(yè)化進程僅僅是初期，仍需要全行業(yè)正向循環(huán)，避免走中國SaaS服務的老路。本文來自投稿，不代表增長黑客立場，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://gptmaths.com/cgo/model/119437.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 
