今天小編分享的互聯網經驗：國產大模型，不會開啟“燒錢遊戲”，歡迎閱讀。
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文 | 一點财經編輯部，作者 | 趙同，編輯 | 鄒珺
最近，OpenAI 的 Sora 又在科技圈投入一枚深水炸彈。全球對于大模型的關注，又一次達到高峰。
聚焦到國内，百度、科大訊飛、商湯、華為等大型企業，以及海量的創業小公司都在布局大模型。以往每一次風口吹來的時候，資本總會蜂擁而上。但是，此次大模型熱潮湧來之時，資本的反應很奇怪——讨論度很高但參與度卻不高，賽道的投融資并沒有想象中火爆。
研究機構 CB Insights 發布的《2023 年人工智能（AI）行業現狀報告》（簡稱 " 報告 "）顯示，2023 年中國 AI 領網域投融資數量約為 232 筆，同比下降 38%；融資總額約為 20 億美元，同比下降 70%。其中，AI 大模型的融資活動也沒有呈現上升态勢。
今年以來，不少投資人對大模型變得更加審慎，" 談得多、投得少 " 成為常态。某投資人告訴《一點财經》，現在國内資本圈對于大模型持觀望态度的機構變得更多了，因為大家擔心大模型在去年經歷了一輪爆火之後，變得估值虛高形成了泡沫。
連街頭大媽都知道，AI 大模型是當下最熱門的科技話題，為何在國内大模型似乎受到資本 " 冷落 "？國產大模型，為何沒有引爆一場 " 燒錢遊戲 "？
國產大模型，" 冷熱 " 分明
上一個像 AI 大模型一樣熱鬧的風口，還是十年前的移動互聯網。十年之後，移動互聯網聲勢漸弱，換 AI 大模型來接棒。
ChatGPT 的橫空出世，拉開 AI 大模型的全球競速，熱錢迅速湧來，也催生出巨大的市場空間。中研普華產業研究院數據顯示，2024 年全球大模型市場規模将達到 280 億美元，并在 2028 年形成千億美金的巨大蛋糕。
中國市場的大模型也呈井噴态勢，在去年的前 11 個月，國内發布了 238 個大模型，平均每天都有一個大模型問世，從而掀起一場 " 百模大戰 "。
在這場 " 百模大戰 " 裡，互聯網大廠是絕對的主力軍。市面上的主流大模型廠商中，互聯網玩家幾乎占據半壁江山，比如百度的文心大模型、科大訊飛的星火大模型、阿裡的通義大模型、騰訊的混元大模型等，華為、京東等科技公司也發布了自家的大模型。
不過，國產大模型的投資力度，并沒有跟發布數量一樣，呈大幅上升的趨勢。IT 桔子數據顯示，2021 年 ~2023 年，中國 AI 領網域一級市場的股權融資的數量和金融都呈下降趨勢，大模型的投資也沒有呈大幅上升的迹象。
一方面是投資并沒有想象中的火熱，另一方面是投資變得高度集中，都流向了頭部的一些大模型項目。
去年下半年開始，投資方基本就篩選出了大模型創業公司裡的種子選手。據《晚點 LatePost》發布的消息，最近大模型創業公司月之暗面完成了 8 億美元的 B 輪融資。同時，另一家大模型頭部公司也在進行高達 10 億美元的新融資。兩筆 10 億美元融資，加起來超過去年中國大模型領網域的公開融資總額（約 100 億元人民币）。
整個大模型賽道上的馬太效應已經較為明顯，市面上錢就這麼多，頭部玩家拿得多，其他中小型玩家拿到的融資就相當少了。
值得注意的是，大模型創業公司背後的投資名單裡，密集出現了阿裡、騰訊、百度、美團等互聯網大廠的身影。不過，互聯網大廠的投資風格，跟移動互聯網時代有很大不同。
拿此前共享出行裡滴滴和快的的燒錢遊戲來說，背後分别是騰訊和阿裡的博弈。雙方多的時候一天投入 4000 萬元，但互相都不敢收手，否則就前功盡棄。最後在資本的撮合下，雙方握手言和，滴滴和快的合并。
移動互聯網時代的燒錢遊戲，更多的是對壘，競争的火藥味很強，而且燒錢的規模更為宏大。
而在眼下的大模型時代，互聯網大廠少了些博弈、多了些和氣，并且從一開始就站在同一隊伍裡。比如，阿裡、騰訊、美團和小米都投資了大模型創業公司智譜 AI 和百川智能。互聯網大廠們似乎并不願開啟聲勢浩大的 " 燒錢遊戲 "，而是一致投向了頭部選手。
這意味着，除了頭部選手之外，其他中腰部的大模型創業者融資的難度在加大。要知道，在 2023 年初一些大模型創業公司只需要展示 PPT 就能獲得融資，現在則需要花費更多的功夫了。
總之，從移動互聯網到大模型時代，大家都在期待又一場滋滋作響的燒錢遊戲，但實際上并沒有發生。
那麼，背後的核心原因又是什麼？
成本與收益的數學題
不管哪個時代的 " 燒錢遊戲 "，對于背後的資本來說，錨定的兩個本質是不變的：
成本和收益。
如果某項生意的成本可控且在承受範圍内，同時收益肉眼可見且足夠具有誘惑力，那麼就會吸引大量資本湧入。
為何移動互聯網時代，開啟了多次燒錢遊戲？正是因為許多生意的成本和收益都讓資本足夠放心。拿互聯網史上最瘋狂的 " 千團大戰 " 來說，由于美國團購網站 Groupon 的成功，資本認為該模式的成本可控，且在國内復制成功的機會極大，收益極高，因此瘋狂湧入。
面對如今的 " 百模大戰 "，從成本和收益兩個方面來看，資本的态度是極為審慎的，這也是國内大模型賽道沒有開啟 " 燒錢遊戲 " 的關鍵原因。
成本上，大模型顯然是一個猛烈的 " 吞金獸 "，需要非常龐大的資金。最近，OpenAI 被曝出單月收入超 20 億美元，但仍處在虧損狀态，可見成本之巨大。這是因為大模型要發揮出能力，需要兩個 " 大 "：
數據大和算力大。
要想讓大模型有更全面的認知和更準确的預測，龐大數據是必備的基礎，它可以提供豐富的信息不斷訓練和優化模型。在訓練階段，大算力可以加快模型優化的速度，從而使得模型更快地學習，實現更高性能。
當然，要想馬兒跑得快就要給馬吃草。要實現更龐大數據和強大算力，就需要投入巨大成本。千億級的通用大模型訓練成本，往往達到千萬甚至億元，普通的創業公司往往難以承受。
并且， 即便大模型創業公司也在數據和算力上開始投入，又會帶來兩個新的不确定性。
一個是一旦開始投入，成本變得難以估量。即便是 OpenAI 這樣不缺錢的頭部玩家，也不确定未來還需要多少成本，更何況那些中小型的創業公司。這就極可能讓競争進入持續的軍備競賽，燒錢就會變得不可控。這就好比當年滴滴和快的競争，最後燒錢變得瘋狂且不理性。
比起成本高昂，資本更擔憂的是成本不可控。
另一個不确定性是如果大模型創業公司持續布局數據和算力，也需要在硬體設備上進行高投入，整個公司會變得非常 " 重 "。這在短期内不僅會影響收入也會影響估值，進而讓投資人的回報增加更多的不确定性，這也是投資人所擔憂的。
如果成本過大且不确定性因素較高，但收益是可觀而且清晰可見的，那資本也會考慮加大投入。不過，大模型還處于商業化早期階段，很多盈利模式并不清晰。
目前來看，大模型的商業化無非就是在 C 端和 B 端兩頭進行。C 端商業化一般是通過大模型為用戶提供新產品和工具實現盈利。不過，要激發 C 端用戶的換新需求，除非有颠覆性的技術或者產品帶來創新體驗，否則很難吸引他們，更别提讓他們付費。
短期内，大模型的 C 端付費用戶很難有較大規模的增長。那些布局 C 端的大模型企業，更多的是在積攢市場關注度，賺個吆喝。
要賺錢，還得是靠 ToB。
這是因為，B 端企業的需求和付費意願都比 C 端要強。很多 B 端企業本身就有處理復雜任務的需求，同時也有資金和數據，天然跟大模型适配。
不過，B 端商業化雖然是條正确的道路，但也沒有那麼容易走。從過往產業互聯網的進程來看，B 端商業化從來都是塊難啃的硬骨頭。前期需要大量的投入，并且產出的速度較為緩慢。并且，很多 B 端企業的要求愈發嚴苛，必須看到實際的效果才願意付費。
因此，對于資本來說，大模型的成本和收益都具有較大的不确定性，很多投資機構持觀望和審慎态度，并沒有催生出大規模的 " 燒錢遊戲 "。
投入與產出的平衡術
沒有出現 " 燒錢遊戲 "，并不意味着國產大模型就不需要大規模投入了。
事實上，眼下國產大模型裡的頭部項目，每一個都離不開真金白銀的投入。只是這種投入，不是 " 燒錢遊戲 " 那種粗暴的、追求短期回報的，而是細水長流、追求長期主義的。
根據《人工智能大模型體驗報告３.0》等報告，主流大模型中綜合實力排在第一梯隊的是科大訊飛的星火、百度的文心一言和商湯科技的商量。
這三家企業還有一個共同的特征，那就是舍得在研發上投入。移動互聯網時代，百度一度被當做掉隊者。但其 2011 年 ~2020 年十年研發總費用增長超過 13 倍，為其在大模型時代的領先打下了基礎；科大訊飛 2023 年前三季度研發投入達到 24.98 億元，同比增長 7.19%；2018 年至 2021 年上半年，商湯的研發投入甚至超過了營收。
這三家做大模型的思路，也有相似的地方，都是打造基礎設施，最終吸引各方參與做生态。科大訊飛偏向智能硬體和獨立軟體，百度偏向支撐原生應用的開發和產業的 AI 賦能，商湯偏向以 " 大模型 +" 拓寬邊界，讓金融、汽車等行業的企業能随取随用 AI 能力。
三家企業旗下大模型在國内的領先，也向市場驗證一個道理：大模型不是通過玩概念就能衝出重圍，而是要真金白銀的投入。
不過，對研發的長期的大力投入，對業績也造成了不小的壓力。科大訊飛 2023 年三季度的歸母淨利潤暴跌 82%，前三季度歸母淨利潤更是公司近十年來前三季度最低的一次，就是源于對大模型的過多投入。2018 年至 2021 年，商湯的虧損呈現上升态勢，2023 年上半年仍未實現盈利。
盡管百度沒有出現淨虧損，但是收入結構有待進一步優化。2023 年第三季度百度營收達 344 億元，同比增長 6%。不過，廣告業務收入的占比依然超過七成，而廣告收入面臨着搜索引擎用戶活躍度下滑和抖音、微信、小紅書蠶食的雙重壓力。
總之，在 " 花錢 " 這件事上，國内的大模型企業還是需要警惕走向無意義的燒錢，要花在刀刃上。畢竟，OpenAI 的一份報告指出，到 2030 年訓練大模型的成本預計将從 1 億美元上升到 5 億美元。即使是大型企業，面對這種高昂的投入也會有壓力。
并且，相對于 OpenAI，科大訊飛、百度、商湯等公司在算力、數據、應用生态等方面還存在差距，未來還需要用大量資金實現追趕。當下，這些企業應該在投入與產出上做到平衡，避免資源上的過多浪費，為以備份足糧草。
2024：分化進行時
往未來看，國内發展大模型是條确定性的道路，關鍵在于選擇。
此前，OpenAI 團隊就因為技術派與商業派的交鋒，上演了多次 " 宮鬥大戲 "。在國内，一個同樣重要的選擇題是：
選擇基礎大模型還是垂直大模型。
這是一個現實問題。
越來越多的投資者和創業者發現，基礎大模型需要的成本難以估量。那些中小型的創業公司沒有能力也不願意承擔這些成本，也就難以在基礎大模型領網域取得突破性發展，難以跟大規模投入的巨頭同台競技。
未來在基礎大模型領網域，只有百度、科大訊飛、商湯等少數實力雄厚的科技巨頭能夠留在競技場内。
而垂直大模型，相對來看需要的成本更小，同時能夠幫助中小創業公司在細分領網域尋找更多的商業化機會，獲得生存機遇。比如，垂直大模型可以深入到細分產業和企業，針對特定領網域或問題進行優化，包括語音識别、影像分類等等。
可以預見，" 分化 " 将成為 2024 年大模型賽道的關鍵詞。
一方面，千億、萬億級别的基礎大模型仍在持續進化，它們代表着大模型賽道上最頂尖的技術和實力，能夠處理多種任務和領網域的模型，往 " 大 " 的方向走。
另一方面，垂直大模型也會不斷的湧現，它們專注于做小和做精，跟各行各業相結合解決特定的問題，朝着產業化的方向探索。
紅杉美國就在關于大模型的報告中指出，大模型的 " 第一幕 " 是發現了基礎大模型這個新的 " 錘子 "，眼下市場正在進入 " 第二幕 "，将端到端地解決人類問題。
從基礎大模型到垂直大模型，其實也是讓創業者集體回歸理性。大模型風口襲來的時候，很多創業者對其有着無限向往和盲目崇拜，同時又高估了資本的參與度和自己的實力，因此一窩蜂湧向基礎大模型。結果發現，既融不到錢也賺不到錢。如今在垂直大模型領網域，真正到了考驗創業者是否能夠解決實際問題的時刻。
當然，留給垂直大模型創業者的時間并不多。
很多大模型創業者，在賺錢這件事上依然舉步維艱。風投公司 Theory Ventures 調查數據顯示，在所有 AIGC 公司中，95% 的公司年收入平均還不到 500 萬美元，一些估值達到數億美元的初創公司甚至還未有收入進賬。同時，科大訊飛、百度、商湯等旗下的大模型，已經向多個產業蔓延，提供差異化的模型服務。
如果垂直大模型創業者遲遲無法盈利改善現金流，同時資本持續持觀望态度，那麼所謂的 " 百模大戰 " 到最後只會出現大量黯然退場的創業者。
結語
幾百個大模型集體湧現的時候，不少投資人質疑：
國内真的需要那麼多大模型嗎？
當浮躁褪去回歸理性，大模型創業者應該擁有更為正确的認識。既不要高估大模型的能力，盡管它能實現降本增效，解決產業問題，但還有短板沒有補上，同時也不要高估自身應對資金、成本等難題的能力。
在如今不确定性因素較多的商業環境下，資本首先要求穩然後逐利，并不會大肆地廣撒網、大撒币。大多數人，可能并不會成為被資本挑中的那個人。
