來源：北京商報

　　9月13日，阿里云通義千問入局，成為最新一個面向全社會開放的大模型。而自8月31日首批國產大模型產品獲批上線，這場“狂歡”已經持續了近半個月。但元語智能聯合創始人兼COO朱雷在與許多具體企業和項目的接觸過程中明顯感到，從8月初開始，企業們便已紛紛在大模型項目采購等方面作出了實質性的布局。

　　如果說過去半年大模型商業化的探討是困在內測里的“站在今天看明天”，那么面向公眾開放后對商業化的探討，就頗有種“站在明天看今天”的意味。這可能是迄今為止大模型最接近“賺錢”的一次，當然也是成本、模式等問題最為現實和迫切的一次。

　　命運的齒輪轉起來

　　“過去7個月他們都處于一種觀望的狀態，但8月初就已經明顯開始籌備落地，比如采購項目，找機構對潛在的大模型供應商進行測評，判斷它們是否在效果上可以達到預期等。”以金融機構為例，朱雷講述了他經歷的過程和轉變。

　　朱雷的另一個身份，是大模型榜單SuperCLUE的聯合發起人。也是因為評測需求的走高，讓朱雷能夠站在第三方的角度，全面接觸大模型供需最關鍵的兩端。

　　在朱雷看來，這些大型企業關注的重點，并不是某一家大模型廠商是否通過備案，而是這個信號表明官方對大模型的廣泛應用有了非常正面的態度，所以他們才會積極地響應，包括內部立項審核、公開招標等。

　　8月31日，包括百度、商湯集團、抖音、百川智能、智譜AI等在內的8家企業和機構通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案，順利面向公眾開放自己的大模型。9月5日，360智腦大模型、訊飛星火認知大模型接棒，9月13日，阿里云通義千問大模型最新入局。

　　第二批備案的大模型也在加速中。9月1日，國家互聯網信息辦公室發布了《關于第二批深度合成服務算法備案的信息公告》，公告顯示，第二批深度合成服務共計110個算法信息完成備案。至此，我國累計已有151款算法完成深度合成服務算法備案。

　　大模型“命運的齒輪開始轉動”。百度創始人李彥宏曾提到，當“文心一言”向數以億計的互聯網用戶大規模開放服務后，就能夠獲得大量真實世界中的人工反饋，這將進一步改進基礎模型，并以更快速度迭代。

　　今年3月16日，百度率先推出“文心一言”，成為國內首個、全球大廠中首個生成式AI產品。數據顯示，8月31日0點至24點，文心一言共計回復網友超3342萬個問題，平均一分鐘回答23000個問題。

　　對于上線至今包括累計回答問題、新增用戶等數據及未來業務融合情況等問題，北京商報記者聯系了百度、商湯集團、抖音及智譜AI，但截至發稿未收到回復。

　　“大規模推向市場，數據的飛輪才能轉起來。”在接受北京商報記者采訪時，無界AI聯合創始人馬千里作出了這樣一個概括。不過在他看來，備案通過與產品的質量沒有本質關聯，更主要是從信息安全角度考量，但通過備案面向公眾開放，也意味著可以加快技術迭代，開啟商業化進程。

　　在安全問題上，螞蟻集團大安全AI算法資深專家鄭霖提到，這種安全并不是完全從模型層面或者技術層面將風險完全封鎖，而是通過一套機制來保證生成過程中盡可能不出問題，即便要出問題也能夠盡快響應盡可能地消除影響，“大模型給我們各行各業的發展帶來新的機會和潛力，本質上是在保證安全的前提下，更注重發展”。

　　to B or not to B

　　跨過安全關之后，面向公眾開放更重要的點在于，大模型的商業化探討終于有了實質性的意義。

　　商湯集團直觀地描繪出了大模型的商業化潛力。在給北京商報記者的回復中，商湯集團提到，2023年上半年，商湯集團在“日日新”大模型基礎上發布了生成式AI產品系列，包括“商量SenseChat”“秒畫SenseMirage”及“如影SenseAvatar”等，帶動生成式AI相關收入取得三位數的強勁增長。

　　財報數據顯示，2023年上半年，生成式AI相關的業務收入對商湯集團業務的貢獻率已經由2022年的10.4%增至20.3%，同比增長率為670.4%。

　　北京商報記者發現，目前上線的大模型，大多提供的是一種文生文領域類似于“辦公助手”或是“問答助手”的角色。

　　在不久前舉行的外灘大會上，小冰CEO李笛也曾呼吁，當前行業最大的問題就是“太雷同”。有數據顯示，全國有至少130家公司研究大模型產品，其中做通用大模型的有78家。

　　對于“同質化”的情況，朱雷認為，是因為在to C層面，大家普遍都還沒有想清楚到底該做什么，所以只能先沿用ChatGPT的模式。

　　但他同時強調，這只是大模型發展初期的一個階段化表現，在to C層面還無法達到萬物生長的時候，先按照這個模式做，在收集到更多數據之后，下一階段可能就會嘗試新的東西。

　　這種探討也延伸出了另一個問題，to B和to C，誰會是大模型商業化的第一站？不久前，妙鴨相機的爆火成為國內AIGC領域第一個真正意義上破圈的現象級產品，但復盤妙鴨相機的走紅，卻不難發現這一成功的不可復制性。

　　“to C端的開發可以短期積攢人氣，增加曝光，但大模型想實現長線盈利，最先取得突破的一定是B端。”在北京市社會科學院副研究員王鵬看來，當下大模型廠商可以在自己較為擅長的領域做垂直化的市場化開發，但如果只應用在固定領域難免資源浪費，而應用至其他行業又會因為缺乏相關資源而處于相對弱勢的情況，合作就會成為必然。

　　而大模型從開發到合作，本身就是一個to B的邏輯。合作方將應用融入到行業企業，又是一個以to B為核心的邏輯。

　　“總而言之，大模型商業化的根本，還是要看應用與市場的融合，要看清需求到底是什么，是否真的能夠利用大模型實現企業的提質降本增效。”王鵬總結稱。

　　朱雷也判斷，B端對人工智能應用的場景非常明確，行業受AI廠商的“教育”持續了很多年。而且企業對于模型能力邊界也有了更多的了解，再加上在科技領域的預算通常較多，因此預計B端的落地要比C端快得多，“今年四季度可能會有很多落地場景出現”。

　　但這也不意味著C端不會彎道超車。不久前，基于文心一言，百度輸入法宣布全面升級，打造行業首個“基于大模型的輸入法原生應用”。李彥宏也曾提到，計劃逐步將文心一言融入所有業務。

　　而大模型的應用也可能為流量打開更大的入口。財報顯示，百度App在2023年6月的月活躍用戶達6.77億，同比增長8%。李彥宏曾提到：“利用文心一言逐步優化百度搜索的功能，相信能夠為用戶提供更為新穎和直觀的使用體驗，推動我們的移動互聯網生態獲得更多流量，推動用戶使用時長的增加。”

　　賠本賺吆喝？

　　不久前，印度媒體提到，OpenAI僅運行其人工智能服務ChatGPT每天就要花費約70萬美元，若不加速自身商業化進程，很有可能在2024年底不得不申請破產。

　　AI和AIGC已成確定趨勢的當下，OpenAI破產論顯得有些荒謬。但這也折射出一個關鍵的問題，對于號稱吞金獸的大模型，如何跑通商業模式，覆蓋高昂的訓練和推理成本，是一個不得不考慮的現實問題，也是困住人工智能老生常談的問題。

　　始于計算機視覺領域，近身肉搏于安防場景，上一輪人工智能的火爆，催生了“AI四小龍”的出現。但同質化的應用場景以及技術本身高投入的燒錢特性，讓AI企業始終困于虧損泥潭，人工智能企業一度陷入了越做越虧的怪圈。

　　相比起來，大模型的壓力可能還要更大。馬千里提到，上一階段的人工智能浪潮，研發出的一套模型能耗其實很低，但現在的大模型需要做推理，“有100萬用戶可能就會有100萬用戶的推理成本，導致其成本更高，投入也更大”。

　　乘風大模型浪潮，商湯集團找到了翻盤的希望。2023年上半年，商湯集團虧損凈額同比收窄2%，但仍達到了31.43億元。對于大模型“燒錢”導致的虧損問題，北京商報記者也聯系了商湯集團，但截至發稿未收到回復。

　　“目前國內提供大模型服務的廠商基本都是在賠本賺吆喝，或者在布局一些東西，尚未真正探索出一條可以實現盈利的商業化模式。”在鄭霖看來，大模型的訓練和推理成本更高，因此其應用要考慮的就是如何找到更加匹配的模式才能將成本收回。

　　事實上，包括一些大模型助手、智能客服語音等應用在內，其本質并沒有改變原有的模式，這種效果早已可以以常規模型實現，現在只不過換成了大模型，因此也帶來了額外的爭議，即客戶為什么會為這樣一種多出來的成本而買單？

　　從底層向上，朱雷為北京商報記者梳理出了大模型商業化的幾種可能。對于大模型本身，首先可以考慮做私有化部署，相當于賣模型的收費模式。此外，可以將模型布局到云上，進而銷售API接口，“國內所有大模型廠商都會有這個模式，預計每家價格都差不多，可能會比GPT3.5貴一些，但比GPT4便宜很多”。

　　順著這個邏輯再往上，中間層的銷售思路就會轉向解決方案，類似于銷售一個平臺，客戶可以在平臺上進行訓練等。在這種方式下，企業可以按照平臺的模式收費。而中間層可能還會進一步衍生，促進推理加速的框架、評估評測、數據集相關等大模型產業鏈上工具層企業的商業化轉化。

　　相比起來，最上層的商業化體現也最直接，即推出商業化產品，向用戶收費，典型應用如妙鴨相機。

　　王鵬提到，未來大模型形成商業模式，一方面可以走大公司路線，與成型的大企業合作，拿到穩定的訂單維持足夠的現金流。但不能忽略的是，大企業本身也有開發大模型的能力，可能會出現一種“悖論”的存在。

　　另一方面可以面向大量中小商戶走“薄利多銷”的路線，畢竟市場存在明顯的二八原則，瞄準中小商戶，促進其數字化轉型，也是一條可嘗試的路徑。

　　但有數據顯示，我國中小企業的發展周期基本在三年左右，創辦三年之后依然可以維持正常經營的企業只占總數的1/3。“企業是否愿意去購買這樣一個大模型服務，是與整個市場環境或者說與企業的特點有重要關聯的。”鄭霖表示。

　　北京商報記者 楊月涵

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責任編輯：李桐