從融資燒錢到商業落地：中國AI大模型步入「實戰期」_風聞

在AI還尚且未達到生產力工具的時候，沒人能知道怎樣的基礎模型會是盡頭，以及對付費客户而言，他們如何才能將這筆投入轉化為真實營收。 

而對於大模型究竟什麼能盈利，目前國內的任何一家都未表過態。或者説，這不是一個當下能放到枱面上的問題。

作者|思杭 

編輯|皮爺 

出品|產業家 

“今年我們的重點是AI應用，但估值也不能太高”，一家早期投資基金告訴產業家。

一年前的大模型還可以説是一片“盛世”，無論是大模型明星公司的排隊融資，還是大佬親自下海創業，抑或是雲廠商紛紛搶佔AIGC卡位，都是如此。然而，19個月後的今天，這種繁榮背後似乎隱藏着一些不尋常的信號。

據紐約時報報道，截至今年8月，OpenAI營收破下3億美元大關，同比增長1700%，並預計2024年收益達37億美元，甚至到明年，OpenAI的營收會破百億美金。緊接着，隨着這份財務文件的披露，OpenAI又迎來本年度最大融資，融資金額66億美元，估值飆升至1570億美元。

然而，在這份偏向資本的數據背後，硬幣另一面還有一組數字：2024年，OpenAI虧損達到50億美元，包括運營成本和管理成本，不計算股權補償；據The Information，到2026年，虧損還將持續上升至140億美元。

大模型居高不下的成本，讓即使有着全球1.8億個人用户和100萬企業訂閲用户的頂級AI公司，也很難在短期談得上盈利。

如果把視線拉回至國內，肉眼可見的是大模型市場的“降温”。在“預訓練”和“AI應用”兩個核心主節奏的背後，對應的是不同AI大模型企業對2025年甚至接下來的Q4路徑選擇：繼續燒錢，還是進行商業落地驗證？

從長遠來看，這並不是一個悖論。但如今真實的客觀情況是，在AI還尚且未達到生產力工具的時候，沒人能知道怎樣的基礎模型會是盡頭，以及對付費客户而言，他們如何才能將這筆投入轉化為真實營收。

在近日AI六小虎之一的零一萬媒體溝通會上，李開復明確表示將會持續投入預訓練大模型，並且在既有的投入基礎上進行更為深入的基座大模型能力強化，以構建後續可持續的大模型盈利模型。

但驗證的時間需要多久？開源、閉源的模型算法到底是不是能夠被客户買單？其PMF需要在什麼時間得到驗證，這些並沒有清晰的回覆。

而從更大的視角看，幾個需要被看見的問題是：對如今中國的大模型企業而言，大家的生存狀態如何？留給企業的“燒錢”空間還有多少？更重要的是，在持續了一年的百模大戰和近半年的價格戰後，選擇留在這條路的還有多少？

**一、從燒錢到賺錢，**大模型要填補多大gap？

8月份的“財報季”，迎來了幾大雲廠的喜訊。

比如，阿里雲二季度實現營收265.49億元，同比增長6%；百度智能雲則在二季度同比增長14%。值得一提的是，在各家雲廠商的財報中都強調了AI所拉動的增長，而這部分的增長除了對雲業務的貢獻，還包括部分C端業務。

同樣地，與大模型深度融合後，中國雲市場總支出額也毫無意外地實現了一定程度的上浮。其中，據Canalys，2024年第二季度中國雲基礎設施支出總額達到94億美元，同比增長8%。

而在上述喜訊的背後，大模型的真實水温究竟是怎樣的？

從甲方客户來看，對於大模型的態度一定是積極的，只是對於究竟要如何將大模型與自身業務結合，還需要進一步探索。據IBM調查，其以全球3000位CEO為樣本，結果顯示，積極擁抱生成式AI的CEO佔到75%。

當落到具體的大模型項目上，筆者在《190款大模型背後：揭秘600天后的中國大模型產業落地「真相」》文章中分別盤點了雲廠商和大模型創業公司近兩年的中標情況，總體而言，政企客户對於大模型的建設意願更高，而且今年的中標金額，相比去年也更加可觀。

這些都只是大模型toB的生意，雖然目前來看，B端也正是國內大模型盈利的主要來源；然而，要知道，除了大模型的私有部署，對於大模型廠商而言，其另外一層想象力是在流量端，也就是toC生意。

而對於C端，尤其是市場上用户感知最強的AIGC類應用，國內目前普遍採取的是免費商業模式。

之所以“免費”的原因是，**目前國內還沒有出現真正的殺手級應用，在沒辦法給用户提供足夠強的產品體驗之前，收費策略很難奏效，甚至會適得其反。**畢竟對於toC應用而言，有了流量就等於成功了一半。

但不可否認的是，在這個方向，市場普遍採取流量打法。無論是雲廠商還是創業公司，都在採取多種策略來吸引終端用户。比如今年9月，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，而且據月之暗面內部消息透露，公司早在年初便已着手進行文生視頻領域的訓練，同時，在包括B站、小紅書等渠道上，各家也都在進行高額用户補貼。

實際上，對於文生視頻而言，雖然大方向上都是為了吸引終端用户。但在細分方向，不同廠商基於自身定位，所採取的策略不同，達到的效果也將有所差別。

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，這類大多數見於自身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。

無論是AI搜索，還是近半年大模型廠商正在“卷”的文生視頻，其對應的都是在大模型預訓練層面的持續投入。但對於這些訓練AIGC應用及基礎大模型的廠商而言，其揹負的是鉅額成本。

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1,287 MWh，而參數2800億的GPT-4耗能則達到1,750 MWh，也就是説GPT-3每次回答要消耗 0.0003 kWh，而GPT-4的每次回答消耗0.0005 kWh。

“對於大模型創業公司來説，能否繼續維持訓練模型，最考驗的就是他們的融資能力”，常壘資本管理合夥人馮博告訴產業家。

而在這種持續燒錢下，即使是對大模型態度更為積極的美元基金也很容易“捉襟見肘”。比如融資15億美金的Inflection AI，在0收入的情況下，關閉了其自身業務；再比如Stability AI也開始大批裁員，甚至CEO帶頭跑路；就連獨角獸Character AI也放棄了自建AI模型。

據PitchBook統計，過去三年，投資人共“選中”了26,000個AI和機器學習項目，斥資3300億美元。

在投資回報方面，對於C端免費的國內AIGC應用而言，短期內很難產生收益；同時，Meta也表示做好了近幾年都虧損的準備，但依舊會持續投入。

另外，關於近期爆料的“大模型‘六小虎’中已有至少兩家要放棄大模型訓練”的説法。對此，馮博認為，“一方面這是非常考驗融資能力的事情，另一方面，很有可能再訓練下去也不會有本質區別了，可以適當停一停，沒有必要瘋狂訓練，持續燒錢。”

二、大模型，走進十字路口

當成本與收益極度不平衡時，會出現什麼現象？

可以確定的是，大模型的想象力絕不止眼前這些。但在不同廠商內部，大模型目前所扮演的角色實際上有很大區別。

首先，對於雲廠商而言，無論是對於雲業務，包括對公有云的催化作用，還是對其他SaaS甚至C端業務而言，這個大模型“吞金獸”都還只是作為槓桿，以AI來撬動其他業務的收入。

對此，除了上文提到的百度智能雲、阿里雲、華為雲、騰訊雲等等雲業務，被AI所撬動的核心業務有兩個，即雲服務和上層應用。

在過去的多年時間裏，雲計算廠商的想象力更多是基於IaaS、PaaS、SaaS的三層架構進行延展，而其中雲廠商在宣佈被集成後其商業價值更多體現在底層的資源層和中間的PaaS層，也就是常説的基礎雲產品、數據庫容器等中間件產品，這些是雲廠商的大頭營收。

但伴隨着AI的出現，既有的IT架構在被重構，比如之前的CPU產品如今都在升級成“CPU+GPU”產品，以及中間的對於算力、存力的調用模式和效率，再比如數據庫層面更多的需要向量檢索等等，這些都在成為新的企業需求。

而這也恰是如今雲計算大廠AII in AI的原因之一，即其需要基於AI的戰略重構自身的核心市場產品，進而在自身業務之外優化服務的產品和體系。

其次，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。在過去一年時間裏，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”。

在2024年9月飛書發佈會現場，飛書也公佈了一份數據：即飛書2023年ARR（年度經常性收入）達2億美元，預計2024年將超過3億美元。飛書CEO謝欣表示，雖然“仍處於虧損狀態，但正明顯收窄”。

除了上述將大模型作為B端產品的槓桿，其目前讓終端用户最有感知，也是最能“造勢”的存在便是AIGC應用，比如文小言、豆包、騰訊元寶和通義千問。

這些廠商為了讓它們的AIGC應用在市場上佔據一席之地，除了追逐ChatGPT，還先後增加了上文提到的諸如AI搜索和文生視頻等功能，以此來提升影響力。畢竟，對於C端市場而言，一個真正的“殺手級”應用才最有可能產生商業價值。

儘管生態在繁榮，價格在降低，用户也在增多。但在面對大模型這個“吞金獸”面前，成本依舊是一大難題，對於雲廠商和大模型創業公司都是如此。

如果説實力雄厚，且有着在雲業務深耕多年經驗的雲廠商，面對大模型都需要使勁渾身解數；那麼基於融資路徑的大模型創業公司，則面臨着更多挑戰。

**與雲廠商不同的是，創業公司做大模型無法將其看作“槓桿”來撬動其他業務。**這也就意味着其只能在模型計算和模型商業化的窄賽道內進行變現和市場驗證，但眾所周知，伴隨着國內大模型價格戰的打響，包括一系列從tokens到上層的數據治理、RAG等全部大模型解決方案和模式都很難被企業買單，對企業而言，則是更難產生對應的商業回報。

但能看到的是，長遠的佈局仍在持續。比如近日上線的Kimi搜索版，在這一動作背後，對應的是其希望在未來AI搜索上佔據一席之地，而延展到商業價值則是，企業自身的廣告價值和交易價值會被市場大大認可。在馮博看來，**“通過儘可能觸達終端用户，這類有軟件、有應用有流量的公司，**未來極有可能發展為新的互聯網公司，那麼屆時，商業化也將不再是難題。”

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，其平均金額則要低於像電信運營商和百度智能雲等大廠。

馮博告訴產業家，一方面，現在對大模型需求最大的是政企大客户，“而對於他們來説，天然會選擇同樣有着國資背景的電信運營商；另一方面，在選擇服務商時，品牌在大客户眼中則顯得更為重要”。

而從另一個視角來看大模型創業公司的生存處境，可以注意到，在智譜的最新一輪融資中，領投方為中關村科學城公司，該公司正是海淀區政府為推動科技創新而設立的市場化投資平台。此外，在參投方中也包含了三家國資力量。更值得注意的是，近期，智譜還連同兩家公司，共同出資建立基金。

而從智譜的投資圖譜可以看到，其投資的公司幾乎覆蓋了大模型全產業鏈上的公司，從基礎設施公司，比如行雲集成電路、無問芯穹、基流科技等，到模型層公司，如面壁智能、生數科技，最後到上層的應用類公司，如面向法律領域的冪律智能，以及前妙鴨產品經理張月光的創業公司沐言智能等。

畢竟不同於雲廠商，智譜作為大模型創業公司，如果想真正在ToB市場闖出一片天地，建立自身生態是更為聰明的做法。

大模型公司親自下場做LP，所釋放的另一層信號則是，加速構建生態圈的同時，其也正在尋求新的盈利方式。

**三、燒錢背後：**中國AI大模型企業下一步會走向哪？

“對於像我們這種早期基金來説，重點會放在AI應用上”，常壘資本管理合夥人馮博告訴產業家。一方面，AI應用短期內可以產生收入；另一方面，不同於大模型公司，AI應用的估值也不會太高。

實際上，不止是AI應用和其它Agent智能體等公司，如今的AI應用已經成為大模型公司接下來的重點任務之一。傅盛也曾公開表示，“想不到大模型怎麼賺錢，大模型套殼是可以的，只要有用户就能賺錢。”

另外，大模型“六小虎”之一零一萬物CEO李開復也曾公開發表文章，表示做AI應用的態度：

追求 AGI 與讓模型能力落地並不矛盾，甚至應該説是相輔相成的。從行業角度來看，只有應用層的繁榮才能引導整個生態走向良性循環；從公司自身的角度來看，成功的應用能夠帶來穩定的經營現金流，成為支撐 AGI 探索的商業基礎。

然而，基礎大模型研發與AI應用究竟是否衝突？對此，雲廠商和大模型創業公司的看法可能也並不相同。

從現實情況來看，首先，可以看到的是，在雲廠商內部已經開始進行上層應用的佈局，比如今年9月，百度智能雲針對智能客服場景，新升級的百度客悦；再比如京東針對電商場景推出的AI數字人；以及華為雲針對提升程序員工作效率，推出的華為雲CodeArts盤古助手等等。

儘管這類應用可能會重新進入到SaaS戰場，但從AI的視角來推進，其產品競爭力、產品收費模式、產品面向人羣都或將有所不同。

其次，對於大模型創業公司而言，也同樣開始關注商業化問題，並將重點放在AI應用上。比如近日零一萬物也宣佈了其toB商業計劃，其中包括面向零售和電商場景的AI數字人。

再從中標項目的視角來看，結論則會更加清晰。在產業家之前盤點的中標項目可以得出結論，雖然到今年中標金額更大，也更規模化。然而，仔細看創業公司和雲廠商中標的項目類別可以看出，雲廠商拿到的訂單已經開始偏向AI應用，比如智能客服和數字人等等。

而相比之下，對唯一能查到大規模中標的大模型創業公司智譜而言，拿到的訂單如今更多則是聚焦在大模型預訓練層面。

究其原因，雲廠商所能提供的服務則更系統，也更“一站式”，無論是從大模型底層的雲服務和AI Infra，還是模型訓練服務，抑或是上層的應用，都較大模型創業公司更具優勢。

然而，生態的建設需要時間，這並不代表大模型創業公司完全沒有優勢。基因不同，定位不同，自然也決定了其未來的發展路徑。作為大模型創業公司，既可以成為雲廠商生態裏的一環，也可以自建生態，況且兩者並不衝突。

此外，除了重新思考自身盈利模式，**大模型創業公司還需要做的則是補充toB的服務能力。**不同於雲廠商過去對B端客户所積累的大量行業know-how，大模型創業公司在toB的探索則仍處於初期。

回看過去雲計算時代，在競爭格局方面，如今的大模型時代與過去也有着相似之處。

在馮博看來，如今的大模型創業公司所面臨的競爭是雙面夾擊的，其一是雲廠商和傳統互聯網公司，如科大訊飛、商湯科技；其二則是行業數字化的IT廠商，他們雖然沒有大模型，但是憑藉着多年的行業know-how，則可以用開源模型訓練來交付客户。

因此，可以看到，大模型公司面臨的除了盈利困境，還有強大的競爭對手。

據紐約時報披露的OpenAI財務報告，目前，ChatGPT每月有1000萬用户，支付20美元的訂閲費，也就是説ChatGPT的訂閲費可以達到每月2億美元。OpenAI還表示將會在年底漲價2美金，並將訂閲費在未來五年漲至44美元。而在這樣的財務模型下，OpenAI表示預計2029年才能實現盈利。

而對於大模型究竟什麼能盈利，目前國內的任何一家都未表過態。或者説，這不是一個當下能放到枱面上的問題。