最近，AI圈發生了兩件事。
一是商湯科技戰略轉型，二是李開復在采訪中透露OpenAI即將發布新產品。
這兩件看似不相關的事，表達了AI領域兩種人生，同一種困境。
商湯的轉型2022年及此前，商湯的業務主要分為智慧商業、智慧生活、智能汽車、智慧城市四大業務線。值得注意的是，商湯積極推廣生成式AI業務，業務結構進一步轉型。
2023年年報顯示，在2023年的業務重組中，商湯科技明確了新的三大業務板塊——生成式AI、傳統AI和智能汽車，它們分別對應著提供生成式AI的模型訓練、微調及推理服務業務，傳統智慧城市、智慧商業與智慧生活的非生成式AI業務，以及原智能汽車業務。
商湯表示，2024年生成式AI迎來黃金發展時期，大模型和智算成為新質生產力，顯著提升各行業效率。同時，商湯在財報中引用IDC報告表示，其大模型平臺及應用以16%市場份額排名行業第二，AIDC服務以15.4%市場份額躋身行業前三。
上一個概念還是元宇宙，2021年還是公司的高頻詞匯，如今已經不再出現。
商湯科技表示，公司正在積極推進戰略轉型，聚焦“大裝置-大模型-應用”重點業務和戰略增長領域，同時進行組織和人才結構的優化和調整，以更好地滿足業務發展需求。
商湯科技強調，公司此次戰略轉型，旨在通過優化組織架構和人才結構，提升公司在人工智能領域的競爭力。目前，商湯科技的社會招聘和校園招聘均正常進行中，整體業務保持穩健發展。
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。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。在傳統的AI 1.0時代，模型生產的主要成本在于研發人員的投入。而在生成式大模型A1 2.0時代，模型生產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、多模態模型、視頻生成模型以及慢思考推理過程中得到驗證，生產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化，需致力于降低大模型的生產和使用成本，這勢必要結合大模型來迭代和優化算力，同時也需根據算力資源的特點來迭代大模型設計和應用。因此，在生成式大模型AI領域，商湯的核心戰略是實現算力大裝置(SCO)、大模型和應用(CNI)的無縫集成，以應用驅動模型，以模型帶動算力的優化。
OpenAI的日子也不好過OpenAI也在尋求融資，利用新的噱頭，發布新的產品。
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，然后就先發布一個o1出來，證明他自己的實力。其實他們是不想發布o1的。然后，他其實內部還有很多很多好東西。然后很多團隊以為是自己發明的，其實OpenAI早就發明了。”
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。
跟互聯網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，很多企業還是延續互聯網思維來看待大模型。甚至認為大模型是遠超互聯網級別的超級變革。帶來的產值和社會變革將會是幾個數量級的提升。
這么大的藍海，但凡有點野心的企業，都不敢錯過。
互聯網時代的經驗仍未走遠，這次無非是歷史的第二次押韻。
美國研究機構提出了5000億美元猜想，就是當前生成式AI的投入和產出，有著5000億的巨大鴻溝。
大模型開局即打價格戰，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，區別只是個子高的晚一點死而已。
產品同質化非常嚴重，留下了兩種產品，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創始團隊核心成員紛紛離職，此前，該公司首席技術官Mira Murati、首席研究官Bob McCrew和研究副總裁Barret Zoph均已經離職，融資之后，文生視頻大模型Sora團隊研發負責人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，除了其具備領先的生成式AI技術之外，也出于其背后龐大的市場規模，據預計，這一市場未來十年內將產生超萬億美元收入。
OpenAI目前已經擁有全球1.8億個人用戶和100萬企業訂閱用戶。
一份媒體獲得的OpenAI財務數據文件顯示，OpenAI的8月收入同比去年增長3倍，預計今年ChatGPT將產生27億美元收入，去年這一數字為7億美元。OpenAI預計，到2029年其收入將達到1000億美元，屆時才能實現盈利。然而，在這一目標實現之前，公司必須承受巨額的虧損。OpenAI發布了一份令人矚目的財務預測報告，指出公司在未來幾年內可能面臨巨大的財務壓力。根據這份報告，OpenAI預計到2026年的虧損額將高達140億美元，幾乎是其今年預期虧損的三倍，而公司預計到2029年才能實現盈利。
OpenAI的財務文件顯示，公司每年用于訓練大型語言模型的支出高達數十億美元，這是導致其虧損的主要原因之一。盡管OpenAI的現金消耗量遠低于之前的預期，今年上半年公司僅燒掉了約3.4億美元的現金，但未來幾年現金消耗可能會急劇增加。
商湯科技加速淘汰人的同時，AI企業的大規模淘汰也開始加速了。去年，多家規模較小的AI企業被大型科技公司收購。大模型的戰爭，就從GPT一馬當先，到國產大模型百模大戰，再到行業格局固定，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”和幾個互聯網大廠。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產業，只卷基礎大模型，或許會是一段時間里，行業最大的失誤。
一個最直接的原因就是，當所有資源全部被押注在基礎大模型的研發上時，直接帶來的，或許不是技術的突飛猛進，而是相同成果一遍遍的復現，反而帶來算力與研發資源的極大浪費。
彼此之間的大模型，并沒有什么本質區別。對用戶而言，差異性幾乎可以忽略不計。產生這樣一種悖論，越是研發大量的投下去，大家的同質性越大。
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。
如果跟互聯網時代相比，你就知道這件事多么反常，互聯網時代最先爆發的都是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，目前最經典的應用場景是寫作和代碼，提高生產力。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。這就產生了第二個問題，獲客成本?；ヂ摼W時代，久而久之，用戶對于平臺會產生很強的依賴。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，但是即便打贏了價格戰，用戶還留不住，這就不好持續作戰了。
C端市場的最后一個角落都被占領了以后，大家才略帶遺憾的去做B端生意。做過企業服務的都知道，B端生意是個苦活累活，掙得是一份辛苦錢。
C端的大模型產品不是沒有，上來就基本延續互聯網的打法，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，沒有質的區別。
比如以智譜AI為首的公司，將文生視頻嵌入其自身的AIGC應用內，這類大多數見于自身AIGC應用本身流量較好，通過文生視頻能夠繼續加強其影響力；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用，如MiniMax推出的海螺AI，希望通過其自身產品的強大功能，創造出殺手級應用。在AI戰略之外，被調動的還有企業的周邊業務，如搜索、協同辦公。在過去一年時間里，釘釘、飛書、企業微信這三家協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。有數據顯示，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1750億的GPT-3耗能1,287MWh，而參數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。
據報道，OpenAI訓練GPT-5需要數萬張英偉達H100芯片，也就是說，相應的服務器成本，將達到30億人民幣上下，如果再算上數據中心成本、人力成本、電力成本，以及無數次推倒重來的可能，需要的成本，幾乎相當于國內頭部大模型獨角獸的融資總額之多。
行業正陷入“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，真正有價值的企業或應用才會浮現出來。
但短期來看，大模型創業公司為了活下去，則是ToB和ToC兩手抓。除了持續探索AIGC類應用，以智譜為首的創業公司，已經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，大模型已經迅速進入了淘汰賽階段，未來的“戰斗”必將更加精彩。誰會笑到最后，拭目以待吧。
