AI投資熱下的冷思考：百度傳聞風(fēng)波與行業(yè)變現(xiàn)難題；是繼續(xù)燒錢研發(fā)通用大模型，還是加速落地AI商業(yè)應(yīng)用，大模型廠商和投資人們都在焦慮中。

@科技新知 原創(chuàng)作者丨櫻木 編輯丨蕨影                                       

身處于觀望期的大模型賽道，似乎任何風(fēng)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(bào)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(yīng)用先行者業(yè)績不及預(yù)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(yù)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(fù)責(zé)人迅速出面否認(rèn)。該負(fù)責(zé)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(lǐng)域的研發(fā)投入。”

但只要簡單算賬，其實(shí)當(dāng)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(jì)劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關(guān)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(diǎn)，沒看到其他明顯的成果。

紅杉資本的結(jié)論似乎更為直接，在其分析師大衛(wèi)卡恩的報(bào)告中認(rèn)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(chǔ)設(shè)施費(fèi)用。而之前的分析中，大衛(wèi)假設(shè)即每年，谷歌、微軟、蘋果和Meta能從新產(chǎn)生的AI相關(guān)收入中獲利100億美元。同時(shí)，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(guān)于AI盈利的需要的缺口，仍然在不斷擴(kuò)大。

而回歸到國內(nèi)，在經(jīng)歷了年初的大降價(jià)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(cái)報(bào)電話會中，聲稱會對人工智能加大投資力度，但實(shí)際來看，投入?yún)s開始變得謹(jǐn)慎。最明顯的征兆就是，大廠的負(fù)責(zé)人開始弱化基礎(chǔ)大模型迭代，強(qiáng)調(diào)應(yīng)用的落地。“沒有應(yīng)用，開源閉源模型都一文不值。”其實(shí)，反應(yīng)到當(dāng)下，應(yīng)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(rèn)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(fèi)每月20-25美元的方式，在國內(nèi)幾乎無法復(fù)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(yīng)用，落地時(shí)間以及效率也遠(yuǎn)不及預(yù)期。面對未來越來越大的投入，以及遙遙無期的回報(bào)，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(qiáng)化學(xué)習(xí)），與之前傳統(tǒng)以scaling law為主的訓(xùn)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(guān)鍵的時(shí)刻，到底是孤注一擲的投入，還是觀望等待技術(shù)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(jìn)一步，一連串的問題，都急需一個(gè)明確的答案。

Part.1

越來越昂貴的“游戲”

從各個(gè)角度來看，AI都在成為一場富人的游戲。

根據(jù)第一財(cái)經(jīng)的報(bào)道，在最近的季度財(cái)報(bào)電話會議上，谷歌、微軟和Meta都強(qiáng)調(diào)了在AI上的巨大投資。Meta將今年的支出預(yù)測提高了至多100億美元，谷歌計(jì)劃每季度資本支出約120億美元。微軟最近一個(gè)季度花費(fèi)了140億美元，預(yù)計(jì)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(jī)構(gòu)Synergy研究集團(tuán)預(yù)計(jì)，未來每年將有120-130個(gè)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(jià)都以億美元為單位。

與此同時(shí)，據(jù)彭博報(bào)道，OpenAI正以1500億美元估值，洽談65億美元融資，并計(jì)劃通過循環(huán)信貸籌措50億美元債務(wù)融資。

本輪融資將由 Thrive Capital領(lǐng)投，OpenAI最大的投資者微軟將參與其中，蘋果、英偉達(dá)等巨頭也一直在就投資進(jìn)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(shí)。據(jù)報(bào)道顯示，2024年年初，OpenAI的年收入已超過34億美元，但因?yàn)锳I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(jì)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(shí)，幾乎決定了AI賽道對于商業(yè)化的渴求：一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)是，如果融不到錢，被大廠收購已然是正在發(fā)生的事實(shí)。8月3日，Google官宣“收購”Character AI并收編團(tuán)隊(duì)，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(shí)際盈利來看，這些明星獨(dú)角獸似乎依舊乏善可陳。

與海外大廠激進(jìn)的投資策略不同，國內(nèi)大廠對于AI的態(tài)度似乎開始轉(zhuǎn)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(jìn)一步夸張的投入，而是逐漸開始對AI應(yīng)用以及商業(yè)化的挖掘。

價(jià)格戰(zhàn)之后，擁有智能云業(yè)務(wù)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，阿里云在芯片禁令收緊以前進(jìn)口了大批英偉達(dá)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(jī)構(gòu)的卡）。其中只有一部分是用于內(nèi)部訓(xùn)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(wù)都是搭著免費(fèi)送的。”似乎也顯示出了，當(dāng)下賽道內(nèi)的實(shí)際情形。

與此同時(shí)，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(shí)，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(gè)大模型，與混元團(tuán)隊(duì)完全分開。目前只能通過微信搜一搜：有時(shí)候微信會幫你總結(jié)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(wù)，商業(yè)化的訴求和克制的投入，可能成為未來一段時(shí)間，大廠對于大模型以及AI賽道主要的策略。

而從此基礎(chǔ)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(yuǎn)的賽道，主營業(yè)務(wù)為搜索的百度，顯然面對的壓力更大。從財(cái)報(bào)來看，第二季度百度最大的收入來源線上廣告業(yè)務(wù)收入為192億元，同比下滑2%。而另一個(gè)業(yè)務(wù)重心，百度云當(dāng)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(guān)服務(wù)的需求。顯然AI對于業(yè)務(wù)的賦能，似乎助推力度并不能令人滿意。

在自媒體市象的報(bào)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(xùn)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。”

AI雖好，但單純以ROI來看，似乎并不適合孤注一擲，而何時(shí)打破當(dāng)下的格局，拋開客觀條件限制，AI應(yīng)用就成了最重要的變量。

Part.2

 AI應(yīng)用的糾結(jié)和逆風(fēng)期

關(guān)于AI應(yīng)用的風(fēng)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(yīng)用的旗手之一。在2024年初的演講中，AI應(yīng)用肯定爆發(fā)，每輪周期最后，應(yīng)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(yīng)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。”朱嘯虎對于大模型的態(tài)度并不樂觀，但對于可以直接變現(xiàn)，由用戶買單的AI應(yīng)用，卻始終稱贊有加。

而另一個(gè)在AI應(yīng)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(diǎn)還是“卷應(yīng)用”，“沒有應(yīng)用，光有基礎(chǔ)模型，不管是開源還是閉源都一文不值。”

兩個(gè)旗手雖然都支持AI應(yīng)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(yīng)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?yàn)殇N售周期很長，要6-12個(gè)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(yīng)的話，它變現(xiàn)周期也很快。從微信拉群介紹到簽單，一兩個(gè)月時(shí)間。 ” 

而李彥宏則更鐘愛agent智能體，他認(rèn)為，醫(yī)療、教育、金融、制造、交通、農(nóng)業(yè)等各行業(yè)領(lǐng)域，未來都會依據(jù)自身場景和特有經(jīng)驗(yàn)、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?yàn)榇竽Ｐ吞烊挥谢糜X，單步的錯(cuò)誤率可能在10%-20%，5步推理以后可能錯(cuò)誤率就50%以上了，就完全沒法用。那你高50%同樣也沒用，錯(cuò)誤率百分之二三十還是沒法落地，不改變本質(zhì)問題。 

AI應(yīng)用的路線爭端還在繼續(xù)，從更宏觀的維度，似乎AI應(yīng)用也遭遇了逆風(fēng)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(yīng)用發(fā)展慢于預(yù)期，貨幣化更加艱難。 

在報(bào)告中顯示，在宏觀環(huán)境的背景之下，企業(yè)和消費(fèi)者難以接受AI功能帶來的價(jià)格上漲。同時(shí)，免費(fèi)AI服務(wù)的競爭加劇了盈利壓力。與此同時(shí)，AI產(chǎn)品與客戶期望存在差距。缺乏高質(zhì)量的領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)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(yīng)用的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。不僅國內(nèi)，在海外，行業(yè)領(lǐng)先指標(biāo)不佳，AI遠(yuǎn)未實(shí)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(guān)收入貢獻(xiàn)有限。AlphaWise調(diào)查顯示CIO(首席信息官)對AI應(yīng)用投產(chǎn)時(shí)間表，每次調(diào)查預(yù)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(chǔ)AI功能競爭激烈，高級應(yīng)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(jié)來看，AI應(yīng)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(dá)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(shù)的進(jìn)步，似乎也在逐漸讓變量進(jìn)一步加深，以當(dāng)下的視角來看，AI應(yīng)用的爆發(fā)期，仍然沒有到來，這也意味著，試圖通過AI應(yīng)用爆發(fā)達(dá)成的商業(yè)計(jì)劃，正在被延遲。

Part.3

越來越復(fù)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(yù)覽版，這個(gè)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(gè)名為Open AI o1的產(chǎn)品可以說是石破天驚的存在。作為首個(gè)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(jié)論。

根據(jù)OpenAI官網(wǎng)的評測，這款模型尤其擅長處理數(shù)學(xué)和代碼問題，甚至在物理、生物和化學(xué)問題基準(zhǔn)測試中的準(zhǔn)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(zhuǎn)移，純靠語言模型預(yù)訓(xùn)練的Scaling Law這個(gè)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(qiáng)化學(xué)習(xí)）。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(fù)“抽樣”，每次推導(dǎo)出一個(gè)更好的結(jié)果。打個(gè)比方，你問它一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，它不會一秒鐘給你答案，而是像個(gè)認(rèn)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(zhǔn)確、更有邏輯，尤其是在科學(xué)推理、編程和數(shù)學(xué)題目上表現(xiàn)非常好。比如，在國際數(shù)學(xué)奧林匹克測試中，o1的解題正確率達(dá)到83%，而之前的GPT-4o只有13%。這說明它在處理復(fù)雜問題時(shí)，確實(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)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(dāng)下來看依舊沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

從當(dāng)下的信息來看，未來如何能達(dá)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(jìn)化的步伐來看，似乎出現(xiàn)了多重可能性。當(dāng)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(shù)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(dāng)下，但在未來卻是成功的關(guān)鍵。

從這個(gè)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(wù)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(yīng)對的問題。但解法如何，似乎仍并不明朗。

       原文標(biāo)題 : 大廠養(yǎng)不起大模型？