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大模型降價至免費,ToB商業(yè)模式“卷”向何方?
2024-06-11 09:48:44

文:向善財經

最近一年多時間來,無論是資本市場還是消費市場上,大模型都很火。

特別是在最近幾天的高考季,大模型填報志愿等各種新奇功能,可謂是火出了圈。

不過回頭來看,和大多數(shù)新風口一樣,大模型剛誕生時,資本市場也是一貫地先講故事,爆炒概念。

但是講到最后,一個項目要證明自己有投資價值,最直接的方法還是要從市場上賺到錢來。所以最近一段時間,越來越多AI創(chuàng)業(yè)者和投資人,又開始將大模型的商業(yè)模式掛到了嘴邊。

可直到現(xiàn)在,外界能看到的商業(yè)變現(xiàn)途徑,不是大模型賣課就是算命、填報志愿等“旁門左道”,至于付費會員和打賞方式也是杯水車薪。

那么從卷技術到拼價格,國內大模型玩家們打了這么久,商業(yè)模式都走的怎么樣了?

大模型降價至免費,ToB商業(yè)模式“卷”向何方?

要說大模型行業(yè)最近的大事,無疑就是降價潮了。

從字節(jié)跳動高調入局大模型戰(zhàn)場,并帶領豆包大模型擊穿市場底價開始,到阿里云宣布通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens,直降97%。緊跟著,百度智能云也跳出來表示,文心大模型兩大主力模型全面免費。

然后就是科大訊飛也宣布,訊飛星火API能力正式免費開放。至于最近,此前已經有過一次降價舉動的智譜,則又宣布了對旗下全模型矩陣的價格大幅下調。

如果再加上更早之前的海外OpenAI宣布其最新模型GPT-4o的價格下調50%,一場大模型界的“618”大促正在席卷整個行業(yè)。

而有意思的是,在這降價潮背后,其實就隱藏著一種大模型商業(yè)化的嘗試,即向ToB的企業(yè)(包括政府、開發(fā)者)們尋找變現(xiàn)空間。

可以發(fā)現(xiàn),此次降價的大模型,更多的是基于公有云版本的接口成本降低,以及輕量化模型的調用成本調優(yōu),所以本身就有點醉翁之意不在酒,而在與之有強關聯(lián)的、有云服務建設需求的企業(yè)客戶群體。

對此,獵豹移動董事長兼CEO傅盛就表示,“降得最猛的都是有云服務的大公司,通過大模型來獲取云客戶,讓羊毛出在豬身上”。

百川智能的創(chuàng)始人兼CEO王小川也認為,此輪降價是僅限于云服務廠商的動作。“核心要看你的商業(yè)模式是什么,如果你是做To B服務的,降價最后賣的(就)不是模型本身,是整套云服務了……”。

誠然,無論是出于怕被AI時代落下的擔憂,還是主動想要數(shù)智化轉型,提升業(yè)務經營效率,此前有不少大企業(yè)和中小企業(yè)對大模型其實都頗為感興趣,但可惜就是真當落地應用的時候,卻又很難能做出最后的選型決策。

一是因為,現(xiàn)在的大模型產品可謂是花樣百出,企業(yè)難以做出最優(yōu)解;二是,對大企業(yè)來說各個業(yè)務和部門繁多且交叉復雜,使用大模型的試錯成本很大;至于中小企業(yè)則是由于成本限制和缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)處理的經驗,容易導致AI模型的實際應用效果很難與自身業(yè)務快速適配,企業(yè)存在“賠了夫人又折兵”的創(chuàng)新?lián)鷳n。

在這方面,字節(jié)方面的高管此前曾粗略地算過一筆賬,企業(yè)要想用AI做一項創(chuàng)新,至少要消耗100億token,如果按照大模型之前的售價,平均需要花費80萬元……

那么很明顯,現(xiàn)在大模型想要落地商業(yè)化的前提,就是價格要讓大家都用得起,把企業(yè)、開發(fā)者們使用大模型的試錯成本降到極致,然后才能談后續(xù)延伸的云服務商業(yè)化等。

所以在這一過程,大模型降價乃至免費或許會暫時帶來些許成本壓力,但對一眾云廠商們來說,其靠著更低的價格,卻也能夠更快地構建出自身的AI開發(fā)生態(tài)。

通過讓自身的大模型產品被更多企業(yè)和相關開發(fā)者們使用,從而就像在彼時安卓系統(tǒng)上構建出龐大的移動互聯(lián)網那樣,逐漸跑出大模型的AI商業(yè)化生態(tài)。

不過也需要冷靜的是,對企業(yè)來說,大模型落地是一個系統(tǒng)工程,降價解決的僅僅是大模型最前端的入口問題,企業(yè)客戶在實際應用中仍需要投入大量的資源和時間來整合和優(yōu)化這些服務。比如搭建數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清理/標注等等,這就意味著其替換成本仍然極高,全鏈路節(jié)點的打通極其復雜,所以大模型在B端的規(guī)?;涞乇厝皇蔷徛模袌鲎⒍ㄊ怯邢薜?。

此外,對技術極客、專業(yè)工程師等開發(fā)者們來說,ToB大模型的降價肯定是有好處的,但前提是技術要過關,能夠滿足高并發(fā)的專業(yè)需求。

然而在這方面,有開發(fā)者表示,國內大模型吹牛可以,但關鍵時刻就會掉鏈子,即便降價,他還是選擇在LLM上研發(fā)。“感覺現(xiàn)在大模型只是跑了跑分,沒明白用在哪里。這可能是To C應用沒有爆發(fā)的另一個原因”。

綜上所述,大模型在B端方面雖然已經摸索出了商業(yè)化思路,但整體還不夠成熟,技術也不夠剛需,所以很難說現(xiàn)在就已經看到了變現(xiàn)的希望……

To C大模型分化,垂類紅利能撐起超級應用嗎?

說完了B端,對應的就是C端大模型商業(yè)化了。

從目前來看,大致分為了兩派:一是直接選擇會員/包月付費,以及打賞的方式變現(xiàn),比如ChatGPT、百度的文心一言、大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)月之暗面旗下的Kimi大模型等等。

另一種則是選擇免費,走超級應用路線。通過解決用戶的痛點需求,或者升級現(xiàn)有的市場模式,然后積累起足夠的用戶體量,那么無論最后是走流量模式,還是廣告路線,基本都能看得到商業(yè)價值。

在這方面,昆侖萬維(天工大模型)的內容應用和商業(yè)邏輯理得算是較為清晰了,就是瞄準“垂類SOTA紅利”(SOTA:領域最佳水準)。

天眼查APP顯示,此前,昆侖萬維的董事長兼CEO方漢在接受媒體專訪時,曾用OpenAI舉例,OpenAI的文本生成水準是全行業(yè)最好的,所以它的商業(yè)估值最高,但文本只是AI的主要方向之一,還有很多垂類領域,只要在特定的垂類做到SOTA就會有紅利。

據(jù)方漢判斷,這些垂直領域長期穩(wěn)定的護城河,在于UGC(用戶生成內容)平臺。一旦用戶對平臺形成使用習慣,便能夠建立顯著的優(yōu)勢。“我們在海外所有的商業(yè)模式都是基于UGC平臺的,我們的產品優(yōu)勢可以吸引大量的創(chuàng)作者,一旦用戶習慣了我的平臺,除非競爭對手的算法能夠10倍領先于我,否則用戶就很難發(fā)生遷移了……

事實上,對于方漢的大模型落地理解,現(xiàn)在在搜索領域已經隱隱顯出了苗頭。

最直接表現(xiàn)為AI搜索的誕生,比如說前搜狗CEO,現(xiàn)任的百川智能創(chuàng)始人王小川,在最近推出的首款AI助手“百小應”,主打的就是“懂搜索的AI助手”。

又比如國內AI搜索的鼻祖——昆侖萬維的天工AI搜索,靠著多模態(tài)能力,其無論是在行業(yè)深度文案創(chuàng)作、還是素材生成、甚至是項目報告評估、行業(yè)白皮書等多個領域,都能夠全程參與,并實現(xiàn)從尋找內容到獲取答案;從信息到知識;從通用到個性化的高效率完成。

某種程度上,這些都已經不再是單純的搜索引擎了,而更像是一個個嵌在PC和手機里的“賈維斯”。

或許正因如此,據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,截止到2024年3月末,昆侖萬維天工AI APP的月活躍用戶已達近千萬,僅次于豆包與文心一言,成為國內AIGC APP月活躍用戶第三。并且在最近,天工AI每日活躍用戶(DAU)又超過了100萬。

不過即便如此,用王小川的話來說,這些依然還算不上是超級應用。所謂的超級應用,要滿足剛需,規(guī)模上還得再提升兩個數(shù)量級。也就是從100萬DAU變成1億,上下浮動3.3倍,在3000萬到3億之間。

那么從競爭的角度看,無論是豆包、文心一言還是天工,其在成為AI超級應用的路上,都還只是剛剛起步,未來能不能一路領先,又或者是被后來者居上,這些都尚未可知。

但好一點的是,在互聯(lián)網商業(yè)鏈路中,搜索商業(yè)之所以能夠開啟一個時代,很重要的一個點在于能夠挖掘需求,并嵌入商品和服務(百度搜索)。搜索之后,后來嵌入商品和服務是圖文(微信公眾號、小程序),現(xiàn)在是直播和短視頻(抖音)。

而現(xiàn)在AI+搜索很重要的一個價值是,平臺發(fā)現(xiàn)用戶的需求變得更加容易了。當發(fā)現(xiàn)需求后,下一步就是滿足需求。所以,在大模型中嵌商品與服務的可能性,才是這波AI革命最重要的意義之一。這也是百度、字節(jié)以及昆侖萬維等大廠們的商業(yè)化想象力所在。

總之,AI是一個永遠有創(chuàng)新紅利的行業(yè),對應的商業(yè)模式也勢必會隨著產品、技術的創(chuàng)新而不斷變化。

就像現(xiàn)在,無論是在B端延伸中實現(xiàn)價值,還是在C端的需求升級替代中落地,大模型確實都值得在很多行業(yè)里重做一遍。

一如當年的互聯(lián)網對傳統(tǒng)行業(yè)的顛覆那樣,AI行業(yè)從來不缺等風者,但真正缺的是造風者,在漫長的破局路上,誰最后能一呼百應地打開大模型應用的金礦,我們不妨且行且看……

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