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