最近，AI圈發(fā)生了兩件事。
一是商湯科技戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，二是李開復在采訪中透露OpenAI即將發(fā)布新產(chǎn)品。
這兩件看似不相關(guān)的事，表達了AI領(lǐng)域兩種人生，同一種困境。
商湯的轉(zhuǎn)型2022年及此前，商湯的業(yè)務(wù)主要分為智慧商業(yè)、智慧生活、智能汽車、智慧城市四大業(yè)務(wù)線。值得注意的是，商湯積極推廣生成式AI業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)進一步轉(zhuǎn)型。
2023年年報顯示，在2023年的業(yè)務(wù)重組中，商湯科技明確了新的三大業(yè)務(wù)板塊——生成式AI、傳統(tǒng)AI和智能汽車，它們分別對應(yīng)著提供生成式AI的模型訓練、微調(diào)及推理服務(wù)業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)智慧城市、智慧商業(yè)與智慧生活的非生成式AI業(yè)務(wù)，以及原智能汽車業(yè)務(wù)。
商湯表示，2024年生成式AI迎來黃金發(fā)展時期，大模型和智算成為新質(zhì)生產(chǎn)力，顯著提升各行業(yè)效率。同時，商湯在財報中引用IDC報告表示，其大模型平臺及應(yīng)用以16%市場份額排名行業(yè)第二，AIDC服務(wù)以15.4%市場份額躋身行業(yè)前三。
上一個概念還是元宇宙，2021年還是公司的高頻詞匯，如今已經(jīng)不再出現(xiàn)。
商湯科技表示，公司正在積極推進戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，聚焦“大裝置-大模型-應(yīng)用”重點業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略增長領(lǐng)域，同時進行組織和人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和調(diào)整，以更好地滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。
商湯科技強調(diào)，公司此次戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，旨在通過優(yōu)化組織架構(gòu)和人才結(jié)構(gòu)，提升公司在人工智能領(lǐng)域的競爭力。目前，商湯科技的社會招聘和校園招聘均正常進行中，整體業(yè)務(wù)保持穩(wěn)健發(fā)展。
做的是TO B的生意，心中幻想的是C端的買賣。
作為一個觀察“標本”非常有價值，這是一家不大不小的人工智能企業(yè)。不是巨頭但在垂直賽道又頗具巨頭范。
在股市，甚至有投資人以“虧損”為人工智能企業(yè)的認證標志，虧了說明你真花錢買芯片、買算力了。
真的在認認真真搞人工智能。
一是人，二是算力。
這兩個都是公司過去幾年大力投入的重點，在市場瘋狂期人才價格和芯片價格都有了“大模型”溢價。
正如，公開信所說的那樣。在傳統(tǒng)的AI 1.0時代，模型生產(chǎn)的主要成本在于研發(fā)人員的投入。而在生成式大模型A1 2.0時代，模型生產(chǎn)的成本主要在于算力資源的投入。隨著尺度定律在大語言模型、多模態(tài)模型、視頻生成模型以及慢思考推理過程中得到驗證，生產(chǎn)和使用大模型的成本可以直接等價于算力資源的消耗。簡言之，生成式大模型的普及和商業(yè)化，需致力于降低大模型的生產(chǎn)和使用成本，這勢必要結(jié)合大模型來迭代和優(yōu)化算力，同時也需根據(jù)算力資源的特點來迭代大模型設(shè)計和應(yīng)用。因此，在生成式大模型AI領(lǐng)域，商湯的核心戰(zhàn)略是實現(xiàn)算力大裝置(SCO)、大模型和應(yīng)用(CNI)的無縫集成，以應(yīng)用驅(qū)動模型，以模型帶動算力的優(yōu)化。
OpenAI的日子也不好過OpenAI也在尋求融資，利用新的噱頭，發(fā)布新的產(chǎn)品。
李開復在最近的一次采訪中透露這一消息：“我剛剛從硅谷飛回來，剛得的OpenAI的消息還是比較準的。為什么OpenAI一直還沒有發(fā)布GPT-5呢？因為他確實需要花很多錢去準備10萬張卡的集群。但是他一直發(fā)不出來GPT-5，所以融資幾十億美元還是比較難的，然后就先發(fā)布一個o1出來，證明他自己的實力。其實他們是不想發(fā)布o1的。然后，他其實內(nèi)部還有很多很多好東西。然后很多團隊以為是自己發(fā)明的，其實OpenAI早就發(fā)明了?！?/p>
就像雷軍說的：“這不是在跟我搶賣點嗎？你拿出來賣呀？”
GPT-5訓練過程遇到了阻礙，OpenAI擁有很強大的人才儲備。
算力是最大成本，人其次。
跟互聯(lián)網(wǎng)時代的流量思維不同。
砸錢就能得到流量、流量到了我這其他家就自然死亡，流量到我這以后就能盈利。
這些年，很多企業(yè)還是延續(xù)互聯(lián)網(wǎng)思維來看待大模型。甚至認為大模型是遠超互聯(lián)網(wǎng)級別的超級變革。帶來的產(chǎn)值和社會變革將會是幾個數(shù)量級的提升。
這么大的藍海，但凡有點野心的企業(yè)，都不敢錯過。
互聯(lián)網(wǎng)時代的經(jīng)驗仍未走遠，這次無非是歷史的第二次押韻。
美國研究機構(gòu)提出了5000億美元猜想，就是當前生成式AI的投入和產(chǎn)出，有著5000億的巨大鴻溝。
大模型開局即打價格戰(zhàn)，一打就是絕殺，直接降為零。
卷死了別人你未必能賺錢，大家各自卷自己，你的死去不代表別人也能生存。就好像一群在水平面底下的人，潮水漲起來，大家都會死，區(qū)別只是個子高的晚一點死而已。
產(chǎn)品同質(zhì)化非常嚴重，留下了兩種產(chǎn)品，一是代碼生成，一是文字生成。這幾乎是所有大模型的標準配置功能。
AI教育賺錢了，芯片大廠賺錢，唯獨搞大模型的不賺錢。
今年10月，OpenAI獲得史上最大一輪融資，融資金額高達66億美元，這使其估值飆升至1570億美元。美國彭博社援引消息人士的話說，除65億美元的融資計劃外，OpenAI還計劃以循環(huán)貸款形式從銀行籌集50億美元。
緊跟著，OpenAI宣布推出名為canvas的新界面，它用OpenAI的最新主力模型GPT-4o構(gòu)建，借助ChatGPT，進行不僅限于聊天的寫作和編碼項目工作。
不過，在OpenAI大舉融資之際，OpenAI創(chuàng)始團隊核心成員紛紛離職，此前，該公司首席技術(shù)官Mira Murati、首席研究官Bob McCrew和研究副總裁Barret Zoph均已經(jīng)離職，融資之后，文生視頻大模型Sora團隊研發(fā)負責人Tim Brooks（蒂姆?布魯克斯）也宣布離職，加入谷歌DeepMind。Tim Brooks表示，將在谷歌從事視頻生成和世界模擬器方面的工作。
OpenAI備受資本市場重視的原因，除了其具備領(lǐng)先的生成式AI技術(shù)之外，也出于其背后龐大的市場規(guī)模，據(jù)預(yù)計，這一市場未來十年內(nèi)將產(chǎn)生超萬億美元收入。
OpenAI目前已經(jīng)擁有全球1.8億個人用戶和100萬企業(yè)訂閱用戶。
一份媒體獲得的OpenAI財務(wù)數(shù)據(jù)文件顯示，OpenAI的8月收入同比去年增長3倍，預(yù)計今年ChatGPT將產(chǎn)生27億美元收入，去年這一數(shù)字為7億美元。OpenAI預(yù)計，到2029年其收入將達到1000億美元，屆時才能實現(xiàn)盈利。然而，在這一目標實現(xiàn)之前，公司必須承受巨額的虧損。OpenAI發(fā)布了一份令人矚目的財務(wù)預(yù)測報告，指出公司在未來幾年內(nèi)可能面臨巨大的財務(wù)壓力。根據(jù)這份報告，OpenAI預(yù)計到2026年的虧損額將高達140億美元，幾乎是其今年預(yù)期虧損的三倍，而公司預(yù)計到2029年才能實現(xiàn)盈利。
OpenAI的財務(wù)文件顯示，公司每年用于訓練大型語言模型的支出高達數(shù)十億美元，這是導致其虧損的主要原因之一。盡管OpenAI的現(xiàn)金消耗量遠低于之前的預(yù)期，今年上半年公司僅燒掉了約3.4億美元的現(xiàn)金，但未來幾年現(xiàn)金消耗可能會急劇增加。
商湯科技加速淘汰人的同時，AI企業(yè)的大規(guī)模淘汰也開始加速了。去年，多家規(guī)模較小的AI企業(yè)被大型科技公司收購。大模型的戰(zhàn)爭，就從GPT一馬當先，到國產(chǎn)大模型百模大戰(zhàn)，再到行業(yè)格局固定，只剩大模型MiniMax、智譜AI、百川智能、月之暗面、零一萬物、階躍星辰被稱為大模型公司“六小虎”和幾個互聯(lián)網(wǎng)大廠。從“新AI四小龍”，到“AI五小虎”“AI六小強”。
從做加法到做減法。
對于AI產(chǎn)業(yè)，只卷基礎(chǔ)大模型，或許會是一段時間里，行業(yè)最大的失誤。
一個最直接的原因就是，當所有資源全部被押注在基礎(chǔ)大模型的研發(fā)上時，直接帶來的，或許不是技術(shù)的突飛猛進，而是相同成果一遍遍的復現(xiàn)，反而帶來算力與研發(fā)資源的極大浪費。
彼此之間的大模型，并沒有什么本質(zhì)區(qū)別。對用戶而言，差異性幾乎可以忽略不計。產(chǎn)生這樣一種悖論，越是研發(fā)大量的投下去，大家的同質(zhì)性越大。
大模型的生意怎么賺錢？AI芯片廠商、B端大模型以及AI教育家，是目前在大模型真正賺錢的。而最被寄予厚望和最具想象力的C端，卻一直沒有大的波瀾。
如果跟互聯(lián)網(wǎng)時代相比，你就知道這件事多么反常，互聯(lián)網(wǎng)時代最先爆發(fā)的都是C端，圍繞大家的衣食住行展開。叫車、外賣、購物、社交、影音娛樂，這些都是大家喜聞樂見的場景。普通用戶接受、使用起來有很高的意愿。大模型則不然，目前最經(jīng)典的應(yīng)用場景是寫作和代碼，提高生產(chǎn)力。很明顯是“打工人”的專屬場景，但是牛馬還真看不上AI的能力。這就產(chǎn)生了第二個問題，獲客成本?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，久而久之，用戶對于平臺會產(chǎn)生很強的依賴。最難是吸引用戶，留存普遍而言不是個問題。但大模型從吸引到留存都是個問題，這導致用戶的留存成本極高。為了吸引用戶可以不惜代價打價格戰(zhàn)，但是即便打贏了價格戰(zhàn)，用戶還留不住，這就不好持續(xù)作戰(zhàn)了。
C端市場的最后一個角落都被占領(lǐng)了以后，大家才略帶遺憾的去做B端生意。做過企業(yè)服務(wù)的都知道，B端生意是個苦活累活，掙得是一份辛苦錢。
C端的大模型產(chǎn)品不是沒有，上來就基本延續(xù)互聯(lián)網(wǎng)的打法，免費使用。先用免費的方式聚攏流量，然后再做增值服務(wù)的收費。比如，百度文心一言正式升級為“文小言”，加碼AI搜索；近日，月之暗面也推出Kimi搜索版。
從體驗上，沒有質(zhì)的區(qū)別。
比如以智譜AI為首的公司，將文生視頻嵌入其自身的AIGC應(yīng)用內(nèi)，這類大多數(shù)見于自身AIGC應(yīng)用本身流量較好，通過文生視頻能夠繼續(xù)加強其影響力；相比之下，還有另一類大模型公司則是將文生視頻作為單獨的應(yīng)用，如MiniMax推出的海螺AI，希望通過其自身產(chǎn)品的強大功能，創(chuàng)造出殺手級應(yīng)用。在AI戰(zhàn)略之外，被調(diào)動的還有企業(yè)的周邊業(yè)務(wù)，如搜索、協(xié)同辦公。在過去一年時間里，釘釘、飛書、企業(yè)微信這三家協(xié)同辦公廠商也都不約而同地加入了AI功能，比如具有代表性的釘釘“魔法棒”和飛書的“My AI”。
無論是AI搜索、AI長文、文生視頻、商湯科技的代碼生成，這些是大模型“卷”得主流方向。有數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT每天的運營成本要達到70萬美元。在這其中，不僅涉及卡的成本，還有能源成本和其他訓練成本等等。比如，參數(shù)1750億的GPT-3耗能1,287MWh，而參數(shù)2800億的GPT-4耗能則達到1,750MWh，也就是說GPT-3每次回答要消耗0.0003kWh，而GPT-4的每次回答消耗0.0005kWh。
據(jù)報道，OpenAI訓練GPT-5需要數(shù)萬張英偉達H100芯片，也就是說，相應(yīng)的服務(wù)器成本，將達到30億人民幣上下，如果再算上數(shù)據(jù)中心成本、人力成本、電力成本，以及無數(shù)次推倒重來的可能，需要的成本，幾乎相當于國內(nèi)頭部大模型獨角獸的融資總額之多。
行業(yè)正陷入“冰與火”的焦灼之中。而這背后，是市場逐漸對大模型祛魅，資本也回歸理性，也只有當熱潮退去，真正有價值的企業(yè)或應(yīng)用才會浮現(xiàn)出來。
但短期來看，大模型創(chuàng)業(yè)公司為了活下去，則是ToB和ToC兩手抓。除了持續(xù)探索AIGC類應(yīng)用，以智譜為首的創(chuàng)業(yè)公司，已經(jīng)開始大刀闊斧地開拓ToB市場，從2024年整體中標情況即可看出，在目前的大模型“六小虎”當中，智譜是中標最多的公司，然而從中標金額來看，其平均金額則要低于像電信運營商和百度智能云等大廠。
但是TO B的生意，到底有多大是市場驅(qū)動的很難說。而且毋庸諱言的是，大部分TO B生意都是項目制的，大模型是被套牌的對象。
總之，大模型已經(jīng)迅速進入了淘汰賽階段，未來的“戰(zhàn)斗”必將更加精彩。誰會笑到最后，拭目以待吧。
