今天小編分享的财經經驗：從技術到行業，留下三個懸而未決的問題，歡迎閱讀。
圖片來源：視覺中國
藍鲸新聞 12 月 30 日訊（記者 朱俊熹）ChatGPT 發布兩年以來，AI 浪潮繼續奔湧。這一年，" 賣鏟人 " 英偉達依然是最大受益者，一度成為全球市值最高的公司。憑借 Apple Intelligence 的叙事，蘋果年底市值逼近 4 萬億美元的歷史性關口。行業領軍者 OpenAI 也以千億估值躍升為全球第三大獨角獸。
無論國内外，科技公司或喊出 "AII in AI" 的口号，或在戰略版圖中繼續擴大 AI 的地位。在公開活動、公司财報中，AI 已成為不可或缺的主題。科技行業之外，更多的公司着手将其與自身業務結合。對個體來說，人們開始習慣在生活中随時打開 AI 對話助手，和人工智能交流各種天馬行空的想法。
2024 年，AI 技術繼續向前邁進，行業加速洗牌，同時也留下了一些懸而未決的問題。
Scaling Law 遭遇瓶頸如何突破？
當回顧 ChatGPT 何以成功掀起 AI 熱潮時，一個共識是受到了數據、算法、算力三架馬車的驅動。2020 年，OpenAI 研究團隊提出，随着模型規模、訓練數據集和計算資源的增加，模型性能也将持續提升。這就是指導模型預訓練的關鍵法則 Scaling Law，在過去幾年間推動了大模型的飛躍。
但今年下半年以來，對 Scaling Law 是否撞牆、邊際效益遞減的争論愈演愈烈。先是 OpenAI 遲遲未亮相的下一代大模型 GPT-5 被傳訓練受阻，即使投入了巨大成本，模型的進步卻在放緩，未能實現從 GPT-3.5 到 GPT-4 的躍升程度。随後，谷歌、Anthropic 等多家公司也被曝面臨類似的困境，不得不延後旗艦模型的發布，尋求新的技術路線。
代替 GPT-5，OpenAI 在 9 月釋出了推理模型 o1，并在三個月後發布繼任者 o3 模型。該系列模型采取不同于 GPT 序列的命名規則，也被普遍視為新範式的開始。推理模型将更多的計算資源投入到推理階段而非預訓練階段，通過增加強化學習和思考時間，實現模型性能的提升。
在 AI 行業看來，推理模型有望成為預訓練 scaling 放緩的解法。國内大模型獨角獸月之暗面創始人楊植麟曾公開表示，o1 模型的意義在于提升了 AI 的上限。當原先的 Scaling Law 因互聯網優質數據的耗盡而遭遇瓶頸，它至少證明了通過強化學習和大語言模型的結合，能夠實現進一步的 scaling，" 完全有可能是一個很重要的開端 "。
由此，國内外大模型玩家也開啟了轉向推理範式、繼續追趕 OpenAI 之路。截至 2024 年底，谷歌已推出首個推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking。其首席科學家 Jeff Dean 稱，該模型經過訓練能夠利用思維過程來增強推理能力，" 當增加推理時間計算時，取得了令人鼓舞的結果！"
國内現已具備可媲美 o1 的推理模型，包括幻方量化旗下 DeepSeek 的 R1-Lite 預覽版、阿裡通義的 QwQ 模型。近期，月之暗面先後發布數學模型 k0-math、更新版視覺思考模型 k1，在數理化等特定能力上表現優于 o1。另有字節跳動等廠商透露正在布局推理模型方面，預計明年将會迎來更多此類模型的面世。
盡管各家公司對推理模型這一進化方向展現出一定的共識，但其現有使用場景仍極其有限。在回答用戶提問時，推理模型需要花費更多的思考時間。OpenAI 研究人員在 o1 模型發布時就曾坦言，o1 模型并不總是比 GPT-4o 好，對于許多不需要推理的任務，有時等待 o1 的回復不如直接快速獲得 GPT-4o 的響應。
與傳統的大語言模型相比，推理模型的開發成本更低，但使用時的推理成本大幅增加。OpenAI 将部抽成本轉嫁到用戶側，完整版 o1 模型的訪問權限被納入新推出的付費套餐 ChatGPT Pro 中，定價則由基本套餐的 20 美元 / 月升至 200 美元 / 月。而 o3 模型雖然在基準測試中的得分遠超 o1，高計算模式下完成單個任務就需要承擔數千美元的昂貴成本。
目前看來，對普通用戶而言，推理模型的可用之處尚不明顯。矽谷科技媒體 The Information 曾援引知情人士說法稱，只有一小部分 ChatGPT 用戶會定期使用 o1-preview。這類模型似乎更有助于科研人員群體，這也是 OpenAI 重點瞄準的目标人群。
承載商業願景的 AI 超級應用會到來嗎？
相較于一年前市場的如火如荼，今年 AI 熱潮已開始經歷周期性的冷卻。當科技巨頭們繼續鼓吹要大幅投入 AI、追求長期回報的策略時，AI 泡沫論的質疑也在蔓延。更現實的問題是，承受着高昂的研發成本，大模型廠商們為了生存也要找到可行的商業路徑。
大模型轉向落地的趨勢，直接體現在各家公司推廣話術的變化中。比起單純地以大模型性能、參數、跑分論優劣，更注重展示模型的應用落地場景。
為搶占早期市場，一場 " 價格戰 " 爆發了。今年 5 月，DeepSeek、另一創企智譜 AI 率先降低旗下模型的調用價格。随後字節跳動在發布其豆包大模型時打出最響一炮，主力模型價格較行業便宜 99.3%。在此之後，原先持謹慎态度的阿裡雲、百度、騰訊雲也紛紛宣布跟進降價，大模型由以分定價進入以厘定價的階段。
在此輪價格戰中，攻勢猛烈的大多是國内雲廠商，AI 創企鮮有參與。雲廠商們希望能通過亮出模型降價的招牌，吸引更多客戶使用其雲服務。降價帶來的短期損失能夠從雲服務受益中再補貼回來，還能進一步擴大其公有雲市場份額。
數據顯示，這樣的獲客手段确是有效的。據各公司最新披露，字節豆包通用模型的日均 tokens 使用量已超過 4 萬億，較七個月前首次發布時增長了 33 倍，百度文心大模型日均調用量達 15 億次。百度創始人李彥宏曾表示，如果 API 調用量能在一年内上漲 10 倍至 20 億，代表大模型算是 " 成了 "。
受成本降低和模型進化的推動，AI 應用也開始湧現。ChatGPT 式的 AI 對話助手成為各家 " 标配 "，包括字節豆包、月之暗面 Kimi、騰訊元寶等。但據 36 氪此前報道，字節管理層認為即使是處于國内第一梯隊的豆包，在對話輪次、時長等關鍵指标上的表現依然不夠理想。因此判斷 AI 對話類產品可能只是 AI 產品的 " 中間态 "，并提升了 AI 創作平台即夢的優先級。
可自主感知環境、執行行動并完成設定目标的智能體，成為眾多 AI 企業押注的下一個應用風口。谷歌在推出最新的 Gemini 2.0 大模型時，就表明是為智能體時代構建的。今年李彥宏更是反復強調，百度将智能體視為最重要的戰略方向，認為智能體這一 AI 應用的最主流形态即将迎來爆發點。智譜 AI 自 10 月起推出多款自主智能體，能夠模拟人類操作手機與電腦，展示出智能體更大的應用潛力。
AI 搜索賽道的競争也日趨白熱化。不僅谷歌、百度、阿裡等巨頭正在積極利用 AI 改造傳統搜索引擎，OpenAI、月之暗面等新興創企也開始在產品中集成 AI 搜索功能。近期，小紅書低調上線 AI 搜索新產品 " 點點 "，并在 App 内開啟了小範圍内測。有 AI 搜索開發者曾對藍鲸新聞表示，搜索是用戶每天高頻使用的場景，已然成為 AI 公司的兵家必争之地。
随着 AI 應用方向在垂直領網域出現分化，同時應用層湧入了更多的新公司，明年或将看到形式更為多樣的 AI 應用。編程、情感陪伴、智能硬體等領網域呈現出蓬勃上升的态勢。
市場仍在期待，AI 時代何時能迎來像微信這樣的超級應用。對此，行業領導者們态度不一。李彥宏稱超級應用不如超級能幹，智譜 CEO 張鵬則表示，超級應用的出現并不完全由技術驅動，還要考慮市場和用戶是否準備好、需求發掘以及一點點運氣。" 不要過早地只看這個結論，保持一點耐心。"
大廠和創企，誰能繼續留在牌桌？
臨近年末，AI 大模型領網域的融資消息再次活躍起來。" 六小龍 " 之一的創企階躍星辰近期宣布完成數億美元的 B 輪融資，上海國資、騰訊入股。本月中，智譜 AI 再獲新一輪三十億人民币融資。同為清華系、主攻端側 AI 的面壁智能完成了數億元新融資，AI 視頻創企愛詩科技獲得近 3 億元 A+ 輪融資。
與今年上半年相比，下半年大模型公司的融資進度明顯放緩。今年 2 月，阿裡巴巴豪擲重金再投大模型創企，希望仿照微軟與 OpenAI 的模式，以算力的形式支付部分投資。其中，阿裡向月之暗面投資了約 8 億美元，購入 36% 的股權，月之暗面完成的超 10 億美元融資至今仍是國内 AI 領網域的最大單筆融資記錄。不到半月，阿裡又領投另一創企 MiniMax 的 6 億美元融資，推高其估值達 25 億美元。
加上年初的投資，阿裡已集齊中國最頭部的五家大模型初創企業，包括零一萬物、智譜 AI、百川智能、月之暗面和 MiniMax。阿裡、騰訊等互聯網的大手筆再次激起對大模型的 FOMO（錯失恐懼）情緒，高榕創投、高瓴資本等财務投資機構也跟投了部分獨角獸。
藍鲸新聞梳理創投數據服務商 IT 桔子的統計，截至 12 月 30 日，2024 年國内人工智能行業共錄得 483 條投資事件，總投資金額約為 655 億元，較去年分别下滑了 18.8%、6.1%。其中，今年下半年融資事件數較上半年更少，但融資金額更高。
從產業鏈來看，包含大模型層在内的 AIGC 領網域在融資數量上雖僅占總數的 24%，卻吸走了 57% 的融資金額。巨額投資集中流向了月之暗面、智譜 AI、百川智能等頭部大模型創企。AI 應用層方面，融資數量占到整體的一半以上，金額卻遠不及模型層。
關于 AI 領網域的投資，金沙江創投主管合夥人朱嘯虎或許能代表一派鮮明的觀點：比起大模型更看好應用賽道。朱嘯虎認為，基礎服務最終會由雲廠商提供，創業公司則會在 AIGC 應用端迎來大量機會。今年，他曾多次表态稱，"AI 創業公司最好的結果就是賣給大廠 "、" 五年後将不再有獨立的大模型公司存在 "。
事實上，步調更快的國外 AI 行業已出現創業公司 " 賣身潮 "。今年 3 月，微軟支付 6.5 億美元獲得曾為 OpenAI 競争對手的 Inflection AI 的軟體授權，并聘用了其聯創在内的多數員工。6 月，亞馬遜與 AI 創企 Adept 達成類似的交易。10 月，谷歌斥資 27 億美元與 Character.AI 進行同樣的交易，後者稱将放棄大模型研發，專注于改善產品。
頭部基座模型廠商進一步收縮至谷歌、Meta、背靠馬斯克的 xAI、受微軟支持的 OpenAI、受亞馬遜支持的 Anthropic 等幾家公司。
而在國内，同為大廠但并未放手投資、押注自身業務的字節跳動今年表現尤為突出。雖然公認字節在大模型領網域的起步要慢半拍，但其 C 端產品豆包的用戶表現已實現反超。QuestMobile 數據顯示，截止 10 月，豆包月活躍用戶數達 4839 萬人，遠超 Kimi 智能助手、文小言的 1650 萬和 1179 萬。互聯網時代素以 "App 工廠 " 著稱的字節還推出了十幾款 AI 應用，覆蓋了繪畫、學習、視頻甚至硬體產品等多品類。
在 B 端，對外開放字節 AI 技術工具的雲服務平台火山引擎攻勢猛烈。火山總裁譚待雖未透露公有雲收入受大模型帶動的具體數據，但對使用大模型的客戶數量及使用程度表示肯定。譚待曾表态稱，" 從雲原生到 AI 雲原生，火山希望做成這塊的領軍企業。"
此前昆侖萬維創始人周亞輝在社交平台發文稱，" 我年初說字節 23 年 AI 戰略是不及格，但這完全不影響字節 24 年 AI 戰略的滿分表現。這符合我對這個組織快速迭代能力（卷死人能力）的預期。"
當大廠逐步擴大射程範圍，AI 獨角獸關于技術和應用的細分選擇也越發清晰。月之暗面、階躍星辰專注現有的 To C 生產力工具，智譜 AI 繼續探索 B 端商業化模式，零一萬物選擇在國内聚焦 To B、海外 To C 先行。此外，MiniMax 的現有優勢仍在其出海戰略和多模态能力上，百川智能則明确集中于醫療賽道。
憑借這一年的融資，這些創業公司至少獲得了繼續留在牌桌上的機會。而邁入 2025 年，這場大廠與創企間的 AI 戰局将日漸膠着，或許行業會迎來新的大洗牌。誰能在 AI 的道路上走得更遠，将成為下一階段的懸念。
