中國大模型，兩大洗牌邏輯

2024年，AI（人工智能）領(lǐng)域的融資熱度終于有所回升。第三方數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)企名片數(shù)據(jù)顯示，今年前九個月，AI領(lǐng)域共完成融資金額371.5億元，相比去年同期翻了1倍多。此前AI融資額已經(jīng)連續(xù)兩年下滑。

但這一趨勢在2025年很難持續(xù)。

目前，AI領(lǐng)域的投資方相對集中，以一二線地方政府基金、國央企和巨頭科技公司為主，投資方向以AI大模型為核心，包括基礎(chǔ)大模型、具身智能、大模型應(yīng)用等方向。這些方向的特點(diǎn)是資金需求量巨大，也因此大部分的融資額都被頭部創(chuàng)業(yè)公司拿走了。對應(yīng)在數(shù)據(jù)上，今年整體融資額同比翻了1倍多，但融資交易數(shù)只增長了約10%。

政府引導(dǎo)基金和國央企組成的國資投資方們，雖然大力支持科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，但其方向是“投新、投早、投小”，其更愿意投新成立的公司，而非再次投那些已經(jīng)投過且估值很高的獨(dú)角獸企業(yè)。但接下來還有能力、有決心、有號召力進(jìn)入大模型領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者越來越難找了。

對于科技巨頭們來說，繼續(xù)對外投資大模型的意愿也在下降。阿里、騰訊、美團(tuán)等公司已經(jīng)投資多家大模型創(chuàng)業(yè)公司，其本身也有大模型業(yè)務(wù)，行業(yè)競爭越來越激烈，接下來更多的注意力會放在自身業(yè)務(wù)上，會更關(guān)注技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。

因此，2025年，一個相對確定的趨勢是，高額融資難以持續(xù)，短期內(nèi)技術(shù)彎道超車希望渺茫，科技公司會減少在基礎(chǔ)大模型上的新投入，轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用和商業(yè)化，價格戰(zhàn)等搶占市場的動作還將持續(xù)一段時間。這個過程中會有一些公司淡出舞臺，行業(yè)洗牌開始。

亟待形成商業(yè)閉環(huán)

2022年后，科技巨頭和AI創(chuàng)業(yè)公司們紛紛投入大模型軍備戰(zhàn)。中國信通院數(shù)據(jù)顯示，截至2024年7月，全球AI大模型數(shù)量為1328個（包含同一企業(yè)、同一模型的不同參數(shù)版本），美國的AI大模型數(shù)量位居第一位，占比44%，位居第二位的中國大模型數(shù)量占比為36%。

中國和美國在大模型領(lǐng)域呈現(xiàn)出雙強(qiáng)格局，但業(yè)內(nèi)的共識是，中國依然處于追趕狀態(tài)，尤其在底層技術(shù)上，中國科技公司相對薄弱。

2023年至今，幾乎所有的頭部科技公司都在強(qiáng)調(diào)“預(yù)訓(xùn)練模型”，也就是通過長期堆算力和數(shù)據(jù)，將模型訓(xùn)練成接近通用的基座大模型。

所有人都知道這個過程耗資巨大，但只有真正經(jīng)歷過這個階段的人才清楚到底有多大，持續(xù)投入究竟有多難。據(jù)媒體報道，GPT-4的一次訓(xùn)練成本約6300萬美元，2022年的總訓(xùn)練成本約5.4億美元。OpenAI稱2024年的運(yùn)營成本將超過85億美元，預(yù)計(jì)虧損約50億美元，預(yù)計(jì)2023年至2028年的總虧損（不包括股權(quán)補(bǔ)償）將達(dá)到440億美元。OpenAI還提到，模型訓(xùn)練成本還將進(jìn)一步增長，預(yù)計(jì)到2026年每年將達(dá)到95億美元。

此外，模型上線后的運(yùn)營成本也極高，2023年4月，OpenAI每天為ChatGPT支付的運(yùn)營成本約694.4萬美元，年化運(yùn)營成本約為2.5億美元，綜合年化成本可能超過13億美元。

對比來看，目前中國頭部的AI創(chuàng)業(yè)公司單筆融資金額最高在5億-10億美元；百度2023年全年的凈利潤是287億元（約合41億美元）。

中國科技公司整體投入的體量沒有美國公司那么龐大，但也是一筆不菲的費(fèi)用。過去大家相對堅(jiān)定投入有幾個因素，對于大型科技公司來說，AI能力可能決定它們是否會被取代甚至淘汰，且AI技術(shù)本身和科技公司的業(yè)務(wù)密切相關(guān)，即便要“降本增效”，在AI技術(shù)出現(xiàn)新突破時，投入也是必須的。

對于創(chuàng)業(yè)公司和投資人來說，OpenAI以及一系列新涌現(xiàn)的獨(dú)角獸企業(yè)證明了這件事的創(chuàng)業(yè)和投資價值。它們想做出“中國的OpenAI”，更焦慮于真的有人做成了，但那個人不是自己。

整個科技行業(yè)熱鬧一年多后，不少人冷靜下來，他們發(fā)現(xiàn)似乎在未來一段時間內(nèi)，幾乎不可能有人能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，投資方也意識到大模型的“燒錢”是個無底洞，難以在有限時間內(nèi)收到投資回報。

大公司們幾乎是在開啟大模型的第一天就在努力做應(yīng)用和商業(yè)化，創(chuàng)業(yè)公司們本可以在早期通過融資，專注打磨技術(shù)，但在現(xiàn)實(shí)壓力下，它們的空間被縮窄，必須提前考慮自我造血。與此同時，市面上的大模型產(chǎn)品和服務(wù)沒有太多差異化和明顯優(yōu)勢，也由此出現(xiàn)了“價格戰(zhàn)”。

2025年，中國大模型產(chǎn)業(yè)會進(jìn)一步探索落地應(yīng)用和商業(yè)化機(jī)會，良性競爭不能停留在價格上，AI行業(yè)需要找到新的突破口。

商業(yè)化的基礎(chǔ)條件

今天，大模型距離大規(guī)模落地應(yīng)用還有差距。要實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，需要滿足幾個條件。

一是模型本身的能力。不同的應(yīng)用場景需要不同的能力，大模型之所以帶來巨大的熱度，是因?yàn)檎业搅艘粭l大概率能讓模型具備通用能力的路徑，也就意味著一個基礎(chǔ)模型可以在訓(xùn)練后適應(yīng)絕大部分的應(yīng)用場景。

二是有愿意為模型能力買單的市場和用戶。大部分用戶買單的原因是產(chǎn)品和服務(wù)能帶來價值，價值不光是解決具體問題，如提升工作效率、提供情感陪伴等，市場上還有一類價值是“符合政策方向”。

第三就是要具備找到具體客戶并交付的能力，這考驗(yàn)的是AI公司在技術(shù)和產(chǎn)品之外的能力，甚至在很多時候，這項(xiàng)能力比技術(shù)實(shí)力更能幫助AI公司成長。中國的AI市場和美國不同，很難通過平臺銷售軟件的模式打開市場，大部分時候需要抓住一個個的項(xiàng)目和工程來實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

2025年，大模型依然會在通用的道路上前進(jìn)，且很難在短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)真正的通用。再加上國外的開源模型能力越來越強(qiáng)，對于多數(shù)中國科技公司來說，再去“卷”參數(shù)、做預(yù)訓(xùn)練價值不大，很可能是幾十億元投入換回“0元購”的訂單。但可以通過針對性訓(xùn)練，去提升較小模型的專有能力，也相當(dāng)于是“降本增效”，是更符合當(dāng)下市場環(huán)境的做法。

巨額投入的AI公司們已經(jīng)開始陸續(xù)對外提供算力服務(wù)、模型訓(xùn)練服務(wù)等業(yè)務(wù)。

科技公司們也開始陸續(xù)意識到，僅發(fā)布一個免費(fèi)的應(yīng)用，并不能為公司帶來直接收益，C端用戶量很難增長，獲客成本已經(jīng)明顯提升。更重要的是去直接觸及那些愿意付費(fèi)的行業(yè)客戶，例如金融、政務(wù)、汽車等。2025年還會有更多新行業(yè)被挖掘。

通常有大量公司集中進(jìn)入某個行業(yè)時，會出現(xiàn)價格戰(zhàn)，因?yàn)榇蠹叶夹枰袠?biāo)桿客戶來為之后的市場拓展鋪路。價格戰(zhàn)會讓一些公司主動或被動退出，隨后價格恢復(fù)常態(tài)。但矛盾之處在于，“有錢”的領(lǐng)域大家都想進(jìn)入。找到那些需求相對分散、競爭者還不多的新領(lǐng)域是一個可選項(xiàng)，但這更適合規(guī)模較小或不依靠融資的AI公司們來做。

一些AI公司也開始拓展海外市場，但今天國際形勢復(fù)雜，尤其是涉及AI技術(shù)方面，遇到的挑戰(zhàn)更大。不僅如此，一旦進(jìn)入國際市場，就要和美國公司、歐洲公司正面競爭，會更考驗(yàn)公司的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)能力。

2025年，對于科技巨頭公司來說，有自身業(yè)務(wù)可以和大模型結(jié)合，相對安全，更考驗(yàn)的是它們的耐心和繼續(xù)投入的決心，要跟上新技術(shù)的步伐，不斷優(yōu)化研發(fā)到應(yīng)用的流程。創(chuàng)業(yè)公司會相對艱難，尤其是今天估值已經(jīng)很高的獨(dú)角獸企業(yè)，因?yàn)樾枰辛ψC明自己的商業(yè)化能力，甚至要開始考慮IPO（首次公開募股）的方向，這兩件事都有挑戰(zhàn)。

編輯：謝麗容