中國經營網
2024-11-16 
AI生意的理想與現實：toB還是toC？
AI正在成為全球最“燒錢”的一門生意。根據摩根士丹利的測算，僅亞馬遜、谷歌、Meta和微軟四家公司明年的資本支出合計將達到3000億美元左右，其中大部分將用于AI領域，這還不包括國內的互聯網巨頭和一些新興的創業獨角獸。然而，AI能為這些企業帶來多少實質性的回報，卻是一個懸而未決的問題。相較于此前對AI的過度憧憬，許多企業開始意識到，之前預期的巨大商機并未如期而至。
多位業內人士在接受《中國經營報》記者采訪時表示，當前的AI生態鏈表現出嚴重的“失衡”，正在走向“不可持續性”。雖然目前企業都歷經了“百模大戰”的洗禮，但不能保證已經跨過了“生死線”，現在亟須迅速發掘AI大模型的實際應用場景和商業化的途徑，來回饋過去兩年的大量投資和高估值。
生態鏈“失衡”
谷歌、微軟以及亞馬遜的最新財報顯示，上個季度它們在不動產和設備上的支出，達到了506億美元，同比增長66%。這些投資在美國各地催生了大量的新數據中心，專門針對Al優化，配備先進芯片以支持AI應用的開發與運行。谷歌2025年預計在多個園區進行吉瓦級訓練，2026年形成吉瓦級AI訓練集群。微軟則將鳳凰城最大AI訓練基地計劃擴展至10座建筑，自建24個數據中心。
相較于巨額的投資，AI帶來的收益卻寥寥無幾，就連被譽為“四小龍”的頭部AI初創公司Anthropic、Stability AI、Inflection AI、OpenAI也在苦苦掙扎。
估值達到15億美元的Inflection AI公司目前幾乎未產生收入，已經終止了其初始業務線；Stability AI公司實施了裁員措施；同時，Anthropic公司正面臨每年高達18億美元的財務赤字，正急切尋求解決方案。
The Information的數據顯示，2024年上半年，OpenAI的現金消耗已高達3.4億美元，現金僅剩10億美元，公司預計在2023年至2028年期間，總虧損將高達440億美元。而其中相當一部分支出，預計有60%—80%將用于人工智能模型的訓練和運營。
不過，與一眾科技公司陷入“燒錢”而不賺錢形成對比，英偉達的芯片供不應求，其業績更是爆表。2025財年第二季度（截至2024年7月28日），英偉達營收300億美元，再創歷史新高，較去年同期增長122%，營收以成倍的速度增長。
在國內AI“六小虎”之一的零一萬物的創始人兼CEO李開復看來，AI目前形成的這種模式是“不健康的”。他直言：“今天我們看到真正最賺錢的公司，是以英偉達為主的GPU公司。這種‘倒金字塔’現象是技術行業前所未有的。過去PC和移動互聯網為什么能產生這么大的價值，是因為最終最賺錢的不是芯片商，也不是平臺提供商，而是to B和to C的應用。而如今AI時代，除了英偉達賺得盆滿缽滿外，其他AI領域的玩家，包括應用開發者和企業，都掙扎在微薄的利潤邊緣，整個AI生態鏈表現出嚴重的‘失衡’。”
某算力服務提供商的一位高管表示：“我們需要關注的事項，過往的智算中心建設發展迅猛，包含很多歷史因素在內。但無論是政府、投資者還是客戶，均未預料到如此巨大的變革。實際上，我們目前所面臨的現狀和問題，首要的是算力資源利用率低下，導致極大的浪費；其次是硬件先行于軟件的現狀。我們必須首先關注應用層面，或優先考慮軟件。”
此前，金沙江創投主管合伙人朱嘯虎曾公開表示不看好AI大模型的商業模式，其表示：“大模型商業模式太差，技術沒有差太多的情況下，每一代技術都要投，現在可能3.5版本要投入幾千萬美元，迭代到4版本要幾億美元，到5版本可能又要幾十億美元，每一代模型都要重新去投入，而變現周期可能就只有兩三年。”
路徑分歧
巨大的生存壓力使得AI企業們不得不走出象牙塔，尋找“變現”的機會。360董事長周鴻祎日前表示：“硅谷已經沒有人在賣大模型了，大家都在賣產品。”而在AI大模型的商業化道路上，逐漸分化為to B、to C兩個陣營。
不過，業內普遍認同的觀點是，創業公司更易于在面向消費者的市場（C端）發現機遇，to C應用主要集中在圖像生成、AI聊天機器人、寫作生成、視頻生成、語音和音樂生成、AI設計、AI編程等領域。今年下半年，部分企業也開始探索AI搜索，如百度文心一言在9月正式升級為“文小言”，加碼AI搜索，月之暗面也推出Kimi搜索版。
雖然企業在C端產品的花樣有很多，但不難發現，無論是哪款應用，營收模式都較為單一，國內目前普遍采取的是免費商業模式。實際上，除了訂閱費之外，其他收費模式很難推廣開來。國內的AI應用也曾在收費模式上作出試探，但效果大多不盡如人意。
李開復認為，如果沒有出現貼近用戶、貼近企業的應用來創造最終價值，用戶是不會甘愿付費的，各個層面都不會賺到真金白銀。
一位業內人士表示，之所以采取“免費”策略，是因為在我國市場尚未出現AI超級應用。在無法為用戶提供充分的產品體驗之前，企業實施收費政策難以取得預期效果，甚至可能產生反作用。對于面向消費者的應用而言，當前的用戶流量和數據是至關重要的，只有擁有足夠的用戶基礎，企業才能確保生存并進一步規劃發展。
然而，在業內一部分人看來，AI 大模型不應該干寫詩畫畫這些事情，真正的應用場景應該是在to B。相較于to C，大模型在B端的盈利模式更為多樣和成熟。企業可以通過API接口調用、SaaS（軟件即服務）模式、私有化部署或提供行業解決方案等方式來盈利。“但實際的情況是，絕大多數大型模型公司僅提供應用程序接口服務，而不提供小樣本微調服務及行業特定解決方案。”上述業內人士坦言。
李開復則表示，以大模型技術為代表的 AI 2.0將重塑各行各業的生產力格局，顛覆現有的企業組織結構和規模。但是目前大模型能力并未在to B應用上釋放出全面潛能，只有進入業務核心系統、快速輕量級大批量部署才能最大程度地為企業降本增效。
不過，在中國，to B向來是個擁擠的賽道。各家的打法各不相同，以百度為例，目前，超過六成的央企和大量的民營企業，正在聯合百度智能云進行AI創新。百度智能云千帆大模型平臺已經幫助客戶精調了3.3萬個模型、開發了77萬個企業應用，文心大模型日均調用量超過15億次。
百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖表示，AI應用正率先在B端爆發。由企業級大模型工程平臺、異構算力平臺組成的新型AI基礎設施，將替代傳統云計算，為大模型應用在企業生產力場景中的規模落地提供關鍵支撐。
零一萬物選擇的to B路線是AI Infra解決方案、Yi大模型開放平臺、“如意”數字人解決方案以及即將正式亮相的“萬視”營銷短視頻解決方案，共同構成從AI Infra到模型、再到應用的面向政企客戶的解決方案。
零一萬物聯合創始人祁瑞峰認為：“今天在大模型領域內，大部分to B項目都集中在私有化定制模型，如何能夠真正讓大模型進入客戶核心業務場景，形成一個大模型賦能下標準化、可規模復制的應用產品，是未來to B的一大挑戰。”
（文章來源：中國經營網）
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