工联网消息(IItime) 2022年11月，OpenAI推出ChatGPT，自此大模型在全球范围内开启了狂奔模式。以中国为例，截至2024年5月末，各类企业、高校、科研院所等共发布300多个大模型，大模型也由此成为创新、创业等领域的热门方向。

时代热潮来得快，去得也快，如今一些大模型企业开启了“撤退行动”。在美国，Stability AI、Adept、Reka AI等“明星”企业正在寻求出售；在中国，仅有40%大模型完成了在工信部备案，其他众多模型则难觅踪影。

笔者认为，造成大模型企业开启撤退模式的原因有三。

首先，从发展理念上看，新时代的“双创”导向是短线的“网红思维”，这是当前时代的普遍特色——当行业热点出现之后，众多主体蜂拥而至；概念包装较好，但产品同质化；短线“搏杀”，不盈利便立刻撤退。

其次，从产品上看，大模型产品同质化倾向严重，众多企业在“内卷”中快速出局。尽管各大模型厂商均宣传其产品优势，但相同的“Transformer架构+智能算力+开源数据集”底座，使得它们的产品差异性并不显著，于是高成本、低收益的“内卷式”竞争开启。例如，2024年5月，字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯等同时开启大模型产品大降价活动，降价幅度超过99%；各厂商纷纷强调预训练参数的规模，千亿级已成为中低档次，由此导致单次训练成本从百万美元直接上升到千万美元；各厂商冲向行业大模型、场景大模型等“蓝海”领域，但后者为高知识门槛的领域。

再次，从市场规模上看，不具备支持数百个大模型共存的条件。从to C市场看， Question Mobile数据显示，截至2024年3月末，国内独立AIGC应用的用户数仅为7380万，即便其中10%的用户付费，每月付10元，年均也仅有9亿元营收；如果未来用户数达到5亿，那么行业的年营收也仅为50亿元；而后向广告收入，在显著提升转化率之前，仍以从其他广告投放媒介获得流量转移为主。从to B市场看，企业用户付费意愿不足，根据《AI应用需求与付费意愿调研报告》，46%企业的预算仅为1万元以下，预算超过10万元的企业仅占8%；大模型作为一种能力，在政企用户的落地应用需要有终端、解决方案、营销渠道、实施团队等相配合，而众多厂商并不具备上述条件；行业大模型的训练，需要私有化行业数据集支持，而众多大模型企业不具备该条件；基于数据安全等方面的考虑，头部企业采用自研方式建设和运营大模型，如三大电信运营商、国家电网等，外部企业商机有限。

最后，从投资上看，大模型正快速向头部标的聚集，众多无法融资的企业面临被淘汰的结局。将2023年1—4月与2024年1—4月的AI领域数据进行对比，C轮以后的投资次数从20.6%增长到27.1%；TOP 3的金额占比从11.9%增长到50.0%；TOP 50的金额占比从76.3%增长到92.1%。

着眼未来，笔者认为，在“撤退潮”之后，最终能够剩下的大模型企业具备以下特征：技术上“跑”得最快，例如Vidu率先发布国内视频大模型，Kimi等被业内公认具有显著技术优势的企业；具有直接市场空间，例如终端厂商（AI电脑、AI手机）、互联网厂商（电商、游戏等）、运营商（客服）、IT厂商（在解决方案中叠加）；自身是规模型企业，具备中期“孵化”内部技术能力的资本。

*本文刊载于《通信世界》总第947期 2024年7月10日 第13期