屬于科技產(chǎn)業(yè)的AI時代正在到來。
自2022年10月ChatGPT面世以來，大模型一路狂奔。
2023年，國內(nèi)科技行業(yè)形成了“百模大戰(zhàn)”之勢，從基礎(chǔ)大模型到行業(yè)大模型，各家飛速前行；到了下半年，越來越多的應(yīng)用涌現(xiàn)，并在垂直行業(yè)落地商用。回望過往一年，業(yè)界群雄并起，卻也伴隨著重復(fù)建設(shè)的爭議、面臨著產(chǎn)業(yè)化的難題。
當(dāng)競速進(jìn)入白熱化，行業(yè)是否能找到合適的盈利點？如何更好在不同場景落地？又怎么解決算力掣肘的問題？
多名行業(yè)專家在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者采訪時認(rèn)為，雖然目前國內(nèi)有200多個大模型，但是在2024年將會面臨激烈的競爭和淘汰。另一邊廂，生成式AI的應(yīng)用仍將持續(xù)創(chuàng)新，其中B端產(chǎn)業(yè)應(yīng)用潛力大，展現(xiàn)出新的商業(yè)模式和機(jī)會，C端賽道則主要集中在生產(chǎn)力工具和娛樂屬性上。
整體而言，從2023年上半年的火熱之后，下半年業(yè)界對于生成式AI、大模型產(chǎn)業(yè)化都更加理性，呈現(xiàn)出創(chuàng)新與謹(jǐn)慎并存的態(tài)勢。
社科院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究室主任蔡躍洲認(rèn)為，百模大戰(zhàn)反映的是通用目的技術(shù)滲透到方方面面，面對全方位的顛覆式創(chuàng)新，如何迎接背后的挑戰(zhàn)并抓住機(jī)會是重要課題。比如國內(nèi)存在算力的問題，但是國內(nèi)有龐大的需求，包括大模型的需求。“未來應(yīng)用場景還是我們的優(yōu)勢，牽引國產(chǎn)供給能力的提升、技術(shù)能力的優(yōu)化迭代，孕育著機(jī)遇。”他說。
2023：“百模”大戰(zhàn)AB面
風(fēng)投數(shù)據(jù)分析公司PitchBook數(shù)據(jù)顯示，截至2023年10月15日，全球AIGC領(lǐng)域融資總額達(dá)232億美元（約合人民幣1656億元），比2022年全年增長250.2%，其中AI核心（Al core）領(lǐng)域融資就達(dá)50.82億美元。目前，全球AIGC新興領(lǐng)域相關(guān)公司總數(shù)量已超過1500家。
火熱之勢可見一斑。包括百度、阿里巴巴、騰訊等在內(nèi)的國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司相繼發(fā)布了大模型應(yīng)用，商湯科技、曠視科技、科大訊飛則發(fā)布了基于不同行業(yè)的垂直大模型。
公開資料顯示，截至今年10月份，國內(nèi)已經(jīng)發(fā)布了238個大模型。今年6月，騰訊云首次正式公布行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展，并發(fā)布了面向B端客戶的騰訊云MaaS服務(wù)解決方案。今年7月，華為發(fā)布“不作詩只做事”的盤古大模型3.0，深耕政務(wù)、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業(yè)。
而阿里巴巴腳步明顯更快。11月23日，阿里巴巴智能信息事業(yè)群旗下夸克團(tuán)隊對外發(fā)布了基于Transformer架構(gòu)自主研發(fā)的千億參數(shù)級夸克大模型。在此之前，阿里云已經(jīng)發(fā)布了通義千問大模型，并且包括天貓、釘釘?shù)仍趦?nèi)的諸多阿里系業(yè)務(wù)均表示會接入。
阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘表示，“每個人和企業(yè)都將具備個性化的智能助理，大模型時代，面向年輕人，夸克有巨大機(jī)會創(chuàng)造出革新性搜索產(chǎn)品。”
這些戰(zhàn)略級創(chuàng)新業(yè)務(wù)，在阿里巴巴的組織上將作為獨立子公司運營，業(yè)務(wù)上也將打破以往在阿里集團(tuán)內(nèi)的定位限制。
夸克技術(shù)負(fù)責(zé)人蔣冠軍在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道采訪時指出，夸克將是一個集合搜、用、存于一體的智能信息產(chǎn)品，所以夸克大模型的目標(biāo)，也是對搜、用、存進(jìn)行智能化升級。
盡管各家都在發(fā)布自己的大模型，但是真正成功落地或商用的案例并不多。畢馬威中國科技、傳媒及電信行業(yè)主管合伙人陳儉德在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者采訪時表示，大模型賽道具有技術(shù)門檻高、資金投入多、商業(yè)模式尚不成熟的特點，尤其是在國內(nèi)智能算力較為短缺的現(xiàn)狀下，各家大模型在持續(xù)投入人力、算力、資金并實現(xiàn)商業(yè)化落地方面，可能會面臨較大挑戰(zhàn)。此外，也不排除存在“套殼”“蹭熱度”等追風(fēng)、投機(jī)行為。預(yù)計未來一段時間內(nèi)，中國人工智能大模型發(fā)展將從拼速度、拼數(shù)量轉(zhuǎn)向拼應(yīng)用、拼質(zhì)量，各類大模型及相關(guān)應(yīng)用，將在性能差異、易用性、應(yīng)用廣泛性等方面接受市場化檢驗，實現(xiàn)初步出清。
資本的選擇
事實上，在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域，AI商業(yè)化從來不易，機(jī)構(gòu)們對于投資也是出手謹(jǐn)慎。
“哪怕整個AI賽道在如火如荼地創(chuàng)業(yè)，但相比往年，資本給到的扶持還是非常少。”非凡資本合伙人胡小婧對21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示，AI應(yīng)用層里，今年受機(jī)構(gòu)青睞的是能夠快速找到應(yīng)用場景的企業(yè)，有一個非常尖銳的剛需切口，借此打開一個全新的市場，并且在收入層面能快速看到增長。
這些受青睞的應(yīng)用可以分成“AI+”和“+AI”，今年上半年非常利好“+AI”類的公司，因為在客戶的需求基礎(chǔ)上再去拓展應(yīng)用場景，能夠看到比較好的效果。在下半年，很多AI原生類的應(yīng)用也推出產(chǎn)品，開始服務(wù)客戶。
若從全球視角看，目前則形成了“1+N”的格局，OpenAI的ChatGPT是“1”個超級明星產(chǎn)品，其他“N”款應(yīng)用在從各個領(lǐng)域進(jìn)行突破，當(dāng)然格局也在不斷變化之中，國內(nèi)的企業(yè)正在加速追趕。
大模型層面也競爭激烈。Fasion.AI創(chuàng)始人兼CEO程斌告訴記者：“2月份的時候，我們還在討論國內(nèi)到底有哪兩三家有實力訓(xùn)練真正的大模型，到5、6月份的時候涌現(xiàn)出來100多家大模型企業(yè)，每家都覺得需要有一個自己的輪子，某種意義上也造成一定的資源浪費。”
對此，360智腦專家葛燦輝也有同感，他預(yù)計，目前國內(nèi)200多個模型到明年這個時候肯定不會有這么多。“在公有域剩下五到十家已經(jīng)頂天了，私有域的也是非常殘酷的淘汰賽。”他說。
談及2024年的發(fā)展趨勢，葛燦輝坦言，合作的效應(yīng)一定大于自己去把一切搞定，做APP之間的互操作會非常方便，這是趨勢。目前，360智腦大模型與OpenAI的API能做到100%兼容，第三方開源生態(tài)使用起來也更便利。
“最主要的硬實力追趕還是在底層硬件和底層模型，很多國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司在推進(jìn)私有模型的追趕，消費級硬件上的私有模型跟國外的差距并不大。”葛燦輝頗有信心地說。
2024：迎來應(yīng)用浪潮
隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型在C端和B端應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出豐富的創(chuàng)新，然而，背后也隱藏著諸多挑戰(zhàn)。
胡小婧指出，今年國內(nèi)在C端大模型領(lǐng)域的投資相對較少，主要原因是國內(nèi)大模型基礎(chǔ)層的不確定性。一方面剛開始大家不知道大模型的進(jìn)步速度，擔(dān)心C端產(chǎn)品容易被基礎(chǔ)模型迭代顛覆；另一方面也擔(dān)心創(chuàng)業(yè)公司競爭不過國內(nèi)大廠，這種謹(jǐn)慎態(tài)度導(dǎo)致機(jī)構(gòu)對C端機(jī)會的觀望。
但是C端仍有諸多發(fā)力點。胡小婧介紹道，C端的創(chuàng)新點主要集中在兩個領(lǐng)域：“Save Time”和“Kill Time”。“Save Time”側(cè)重于節(jié)約使用者的時間，例如生產(chǎn)力工具和效率工具。“Kill Time”則包括情感陪伴和游戲等，滿足了用戶在娛樂方面的需求，這兩個分類涵蓋了整個C端對于生成式AI新范式的主流需求。
B端應(yīng)用上，大模型的應(yīng)用呈現(xiàn)出兩種主要趨勢，一種是在原有的B端軟件基礎(chǔ)上，用AI工具增強(qiáng)原有解決方案，從而不斷增強(qiáng)產(chǎn)品壁壘和客戶價值。另一種趨勢是AI Agent的崛起，即基于不同的任務(wù)解決方案拼接形成完整的工作流。
胡小婧認(rèn)為，對于從事to B軟件服務(wù)的公司而言，商業(yè)模式發(fā)生了巨大變化，在SaaS收費趨勢后，興起了流量式收費，即按照token來計費。這一新興的收費方式為企業(yè)帶來了新的盈利機(jī)會，但也面臨著低價競爭和維持客戶使用量的挑戰(zhàn)。
小米集團(tuán)技術(shù)委員會AI實驗室大模型團(tuán)隊負(fù)責(zé)人欒劍向記者表示，現(xiàn)在的大模型，對于to B應(yīng)用來說，正處于一個比較好的發(fā)展階段，因為在提高效率方面看到了真實的效果。“相比之下，C端用戶則對大模型的黏性不強(qiáng)，只在娛樂方面的接受程度較高。”他說。
商用艱難進(jìn)化
生成式AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滾滾向前，隨之而來的商業(yè)化過程也面臨著一系列挑戰(zhàn)。
瀾舟科技合伙人、首席產(chǎn)品官李京梅表示，上半年大家都比較“燥熱”，預(yù)期非常高，下半年開始理性化，商業(yè)化階段的挑戰(zhàn)逐漸凸顯。而為了解決商業(yè)化問題，尋找標(biāo)桿客戶成為關(guān)鍵一環(huán)。通過與標(biāo)桿客戶共同打磨，不僅可以獲得真實的用戶反饋，還能夠在應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn)問題并及時改進(jìn)迭代。
對于商用難點，達(dá)觀數(shù)據(jù)副總經(jīng)理呂文超表示，目前單個場景能夠產(chǎn)生的價值有限，客戶的付費意愿與實際投入成本不成正比。
對于to C商業(yè)化的挑戰(zhàn)，也有AI行業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人對21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示，雖然to C商業(yè)化相對較難，但一旦找到了契合的場景，成功仍然是有可能的。“在to B領(lǐng)域，很多龍頭公司確實對AIGC有很強(qiáng)的需求，大企業(yè)付費意愿會比較高，關(guān)鍵在于我們的功能是不是真的能解決企業(yè)真正的痛點。”他說。
除商業(yè)模式外，在技術(shù)層面，同樣存在阻礙生成式AI商業(yè)化的難題。
例如“幻覺”的問題。在大模型的生成中，經(jīng)常會出現(xiàn)一些錯誤或者被稱為“幻覺”的問題，這是在toB場景中目前還沒有完全解決的痛點。
此外，IBM實驗室數(shù)據(jù)與人工智能首席架構(gòu)師徐孝天還提到了安全可信的問題，他表示：“模型的可信是很大的問題，特別是面對to B客戶的時候，如果不把模型做成可信，非常難上線。”
上述觀點和實踐經(jīng)驗，共同描繪出大模型商用面臨的復(fù)雜格局。商業(yè)化路徑的探索需要理性思考和與用戶緊密合作，同時要解決模型生成中的“幻覺”問題，并且確保可信性也成為商業(yè)化過程中的一項關(guān)鍵考量。
（記者 倪雨晴 陶力）
來源：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道
責(zé)任編輯：林紅
請輸入驗證碼