大模型廠商,尋找賺錢“搭子”
在AI大模型的風(fēng)起云涌中,新秀們接連獲得融資,而資本的注入也加速了它們商業(yè)化的步伐。然而,當(dāng)資本的熱潮退去,大模型廠商們將如何生存?本文深入探討了大模型廠商如何在ToB領(lǐng)域?qū)ふ疑虡I(yè)化的突破口,以及它們與大廠、創(chuàng)業(yè)公司的合作模式,揭示了AI大模型行業(yè)的合作與競爭現(xiàn)狀。
當(dāng)被譽(yù)為“不沉之船”的泰坦尼克號接近冰山時,瞭望員只能看到露出水面的部分,冰川大部分體積仍隱藏在水面之下。
AI行業(yè)亦是如此,水面之上是風(fēng)頭正盛的大模型新秀,零一萬物、月之暗面、百川智能近期接連被曝融資。截至目前,國內(nèi)已有三家大模型創(chuàng)業(yè)公司估值水平達(dá)到200億元以上。
融資是闖入大模型游戲下一關(guān)的籌碼,但資本也將這些當(dāng)紅“炸子雞們”置于烈火上烤,被迫加快項(xiàng)目進(jìn)程和商業(yè)化的步伐。或許用不了多久,他們便不得不面對一個殘酷的現(xiàn)實(shí):一旦錢燒盡,靠什么活下去?
“大模型只有兩個梯隊(duì),OpenAI和其他,用國內(nèi)任何一家大模型都一樣”,多位AI行業(yè)從業(yè)者談道。
于是,才有了水面之下的合縱連橫。
以阿里、騰訊為代表的大廠,一面以投資的方式押注大模型公司,一面又以ToB項(xiàng)目制的方式與創(chuàng)業(yè)公司合作交付;以智譜為代表的大模型公司,一邊做底部通用大模型,另一邊投資下游孵化AI應(yīng)用;初創(chuàng)公司則更加靈活,游走在大廠和大模型公司之間。
“大模型廠商、互聯(lián)網(wǎng)大廠、PC廠商都是我們的投流渠道”,“我們和大廠充分合作,解決客戶的問題”,AiPPT.cn創(chuàng)始人、CEO趙充和未來式智能聯(lián)合創(chuàng)始人、COO鄒陽分別表達(dá)了相似的觀點(diǎn)。
大模型戰(zhàn)場表面爭得頭破血流,但實(shí)則是一場沒有硝煙的戰(zhàn)場,進(jìn)入下半場,玩家都在抱團(tuán)取暖。以及在牌桌留到最后,如何在新生態(tài)尚未成熟就提前占據(jù)一席之地。
一、遍地都是Agent
“卷模型沒有意義,ToB能馬上商業(yè)化,基本不用燒錢。”
進(jìn)入今年,朱嘯虎式的大模型論斷被越來越多人接受。市場上的創(chuàng)業(yè)者們大多拋棄了幻想,把落地和賺錢作為了首要目標(biāo)。
今年2月,一場最高行政級別的“人工智能專題推進(jìn)會”召開,會上十家中央企業(yè)簽訂倡議書,“將主動向社會開放人工智能應(yīng)用場景”。諸如此類的政策讓AI公司看到了希望,政策支持意味有預(yù)算,能直接轉(zhuǎn)化為營收。
據(jù)給力訊息和非凡產(chǎn)研聯(lián)合發(fā)布的《2024年上半年中國AIGC行業(yè)商情報告》顯示。2024年上半年,大模型中標(biāo)數(shù)量共計(jì)207個。其中,國有企業(yè)占據(jù)了主導(dǎo)地位,共計(jì)126家,較去年全年相比,上半年增長110%。國有企業(yè)累計(jì)中標(biāo)金額連續(xù)兩年最高,2024年上半年累計(jì)中標(biāo)金額3.7億元,涉及眾多行業(yè)和領(lǐng)域,如能源、交通、通信、金融等。
光子星球了解到,國有企業(yè)和政府及事業(yè)單位應(yīng)用最頻繁的場景有:知識庫問答、招標(biāo)書寫作、報告寫作和合同審核等。
為了能讓大模型落地到國企當(dāng)中,諸多創(chuàng)業(yè)公司都瞄準(zhǔn)了Agent。在上個月,給力訊息主辦的AIGC應(yīng)用商業(yè)峰會上,做Agent的企業(yè)就占據(jù)了80%以上。
未來式智能鄒陽認(rèn)為,可以把Agent視為大模型應(yīng)用落地的一種框架,其作用是能在客戶的真實(shí)業(yè)務(wù)場景跑通,并產(chǎn)生價值。實(shí)際落地過程中可能會涉及多項(xiàng)復(fù)合性技術(shù),大模型提供理解和推理能力,基于RAG的知識庫承載生產(chǎn)過程中顯性的知識,構(gòu)建Workflow充當(dāng)隱性可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn),模擬專家的思考鏈路?;诖?,一個可落地的行業(yè)數(shù)字專家便誕生了。后面再通過調(diào)取API、執(zhí)行RPA流程等就可實(shí)現(xiàn)全自動化執(zhí)行。
沿著上述思路,市面上涌現(xiàn)出了各類型的Agent公司,比如做AI醫(yī)助的全診通,做能源、保險行業(yè)的未來式智能,做RPA的實(shí)在智能以及做小說、長文本的波形智能等。
這些ToB公司基本遵循了一個法則,從行業(yè)到場景再到產(chǎn)品。對于ToB而言,唱得好不如做得好,Agent公司為了盡快打開市場,積累case經(jīng)驗(yàn),往往會遵循“標(biāo)桿效應(yīng)”法則。
鄒陽講述,他們的第一個客戶是某省級電網(wǎng)公司,在了解完其需求后,利用其公司靈塔Agent PaaS平臺的先進(jìn)生產(chǎn)力,極短時間內(nèi)針對客戶的核心業(yè)務(wù)訴求實(shí)現(xiàn)了合同審核核心場景的Demo,并推進(jìn)后續(xù)成功合作。
同樣利用Agent PaaS平臺的優(yōu)勢,可以快速基于客戶業(yè)務(wù)場景進(jìn)行需求實(shí)現(xiàn),比如復(fù)雜的知識庫問答(支持多模態(tài)、多庫編排、動態(tài)數(shù)據(jù)NL2BI)、復(fù)雜制式文檔寫作等知識加工流水線的工作場景。鄒陽表示,“大型國企、央企業(yè)在各地有很多分支機(jī)構(gòu),業(yè)務(wù)模式總部集團(tuán)有SOP要求,突破一個場景可以在各地區(qū)迅速做規(guī)?;瘡?fù)制?!?/p>
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,全診通CFO潘守翔說,團(tuán)隊(duì)經(jīng)常被問“某某Top醫(yī)院有沒有用”,所以在推行AI病歷的初期就選擇了雖然難度更高,但市場潛力更大的“先大型醫(yī)院,后中小醫(yī)院”的策略。
潘守翔介紹,去年年底在產(chǎn)品剛有雛形的時候,他們就在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院試點(diǎn),“先上了幾個科室測試準(zhǔn)確度和速度,后來范圍擴(kuò)大到整個門診所有科室”。在試點(diǎn)了四個月后,進(jìn)一步向同級的超大型醫(yī)院推廣,又過了三個月,產(chǎn)品趨于穩(wěn)定后,才再向全國范圍推廣。截至目前,全診通已經(jīng)覆蓋了全國40多家一線醫(yī)院。
二、大模型戰(zhàn)場無硝煙
Agent創(chuàng)業(yè)公司切ToB,不可能大包大攬,本著追求極致投入產(chǎn)出比的原則,他們會優(yōu)先考慮與生態(tài)中的玩家合作。
市場上各類關(guān)系錯綜復(fù)雜,最直接的便是投資與被投資關(guān)系。首先是大廠主導(dǎo)了明星大模型公司的投資,阿里最為活躍,把“大模型五虎”(百川智能、智譜、月之暗面、MiniMax、零一萬物)投了個遍;騰訊也在加快投資節(jié)奏,不僅首次投資月之暗面,還趕上了百川智能、智譜的新一輪融資。
如今,動作布局最像大廠的智譜也開始投資上下游。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),截至目前為止,智譜至少參投了十四家AI初創(chuàng)公司,尤為偏好清華系出身的創(chuàng)業(yè)者。近期,智譜也是動作頻頻,先是聯(lián)合出資2.6億元成立投資基金,后又舉辦了首屆創(chuàng)業(yè)路演活動。
即使是最直接的投資,大模型廠商和大廠之間還是難免存在競爭,比如站在許多做應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司角度,就會面臨選擇百度文心還是智譜等模型的問題。但創(chuàng)業(yè)公司卻可以充當(dāng)潤滑油,以多重合作身份游走在大廠、大模型廠商中間。
一個典型的案例是AiPPT.cn,其股東是智譜,出現(xiàn)在了智譜的路演名單上。除此之外,該公司前后還與百度文心一言和月之暗面達(dá)成合作。
AiPPT.cn主打“一句話生成PPT”功能,于去年8月上線,到11月就實(shí)現(xiàn)了百萬元收入。6月AI產(chǎn)品榜單數(shù)據(jù)顯示,平臺月訪問量超過500萬,躋身國內(nèi)AI產(chǎn)品總榜前十。
愛設(shè)計(jì)&AiPPT.cn創(chuàng)始人/CEO趙充告訴我們,他們對外的合作模式主要為“互相調(diào)用API”。即智譜、月之暗面、百度底層開放給AiPPT.cn大模型的API,反過來,趙充再把AiPPT的API開放給上面大模型廠商來用。
AiPPT.cn的功能曾以插件的形式嵌入百度文心一言,最近又以“Kimi+”的形式嵌入到了Kimi智能助手。趙充坦言,“大模型廠商如同流量入口,真正落地到工作場景的是應(yīng)用,彼此之間的生態(tài)合作是必然趨勢。”
(圖源:Kimi 智能助手)
無論是創(chuàng)業(yè)公司還是大模型提供方,本質(zhì)上,雙方都在彌補(bǔ)不足。
鄒陽在拜訪客戶常常聽到的一句話便是:“你不要講PPT了,我們已經(jīng)被各種PPT教育了很多次了,我們的業(yè)務(wù)需求就是這些,你能做就直接上干貨吧”。鄒陽告訴光子星球,他非常認(rèn)可朱嘯虎的“一面成交”理論,當(dāng)用戶看到我們提前準(zhǔn)備的Demo眼睛立馬就亮了,笑著說“這就是我要的東西”的時候,是他最有成就感的時刻。
對未來式智能這樣創(chuàng)業(yè)公司來說,承擔(dān)了技術(shù)到落地的中間角色。大廠或模型廠商就像是超市,里面擺滿了各式食材,鄒陽和團(tuán)隊(duì)需要先從超市里采購食材,再把菜炒好端到客戶的餐桌上。
“現(xiàn)在跟大廠和模型廠商的合作非常融洽,他們提供成熟的平臺級產(chǎn)品,但對客戶不能直接用。所以我們?nèi)ネ瓿蛇@最后一公里,通過我們的Agent平臺的高效生產(chǎn)力去解決客戶業(yè)務(wù)問題”,鄒陽說道。
截至目前,未來式智能已經(jīng)與騰訊、阿里、火山引擎和智譜等多家廠商達(dá)成了合作。騰訊為其牽線了第一個標(biāo)桿客戶,與AiPPT一樣未來式智能也出現(xiàn)在了智譜的路演名單上,同時也是火山引擎重點(diǎn)推薦的Agent ToB產(chǎn)品。
三、互搭“順風(fēng)車”賺錢
大廠、大模型公司和初創(chuàng)公司互相合作,現(xiàn)階段無非是想獲得更多的用戶以及營收。這里面涉及到兩個問題:自己怎么賺錢以及怎么和生態(tài)合作伙伴分配利潤。
大模型甩賣至“白菜價格”,對做應(yīng)用層面的企業(yè)來說,調(diào)用API的成本就會非常友好。今天的大模型一如當(dāng)初云計(jì)算,越來越成為像水電基礎(chǔ)設(shè)施的存在。
趙充現(xiàn)場給我們算了一筆賬,用AI制作PPT,平均一個PPT有二十頁,每頁五百字,一套PPT算下來使用token量約在1萬。以最極端的情況估算,假設(shè)五百萬的月瀏覽用戶每人都制作一套PPT,按照智譜官方GLM-4-Air的API報價計(jì)算,AiPPT.cn每月需要支付3萬元,一年下來僅為36萬元。相比于投流營銷的價格,企業(yè)在大模型上的支出顯得杯水車薪。
不過在更普遍的情況下,為了能達(dá)成合作,大模型廠商和創(chuàng)業(yè)公司都會主動退讓一步,除API以外,AiPPT.cn也采用了“帶參鏈接”模式。合作雙方都允許對方免費(fèi)調(diào)用API,從大模型廠商導(dǎo)流過來產(chǎn)生的付費(fèi)用戶收入,再進(jìn)行五五分潤。
目前來看,這是一種互利共贏的方式。大模型廠商向創(chuàng)業(yè)公司提供底座能力,同時也為后者導(dǎo)流,而創(chuàng)業(yè)公司搭上大公司的順風(fēng)車,先一起把盤子做大,再分錢。
當(dāng)然,底層模型廠商也需要連接各個細(xì)分賽道的創(chuàng)業(yè)公司,通過樹立典型案例來證明其大模型基礎(chǔ)能力和深耕行業(yè)的能力。
全診通目前是百度智能云在醫(yī)療賽道上的優(yōu)先級合作伙伴,近期剛合作落地了常州一院的醫(yī)療AI大模型應(yīng)用項(xiàng)目。全診通是早期百度ERNIE Speed模型的內(nèi)測用戶,在盲測過程中,團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)該款模型的推理能力、相應(yīng)速度、準(zhǔn)確性和語義理解能力都十分契合AI診療場景。這同時也讓百度找到了模型落地的場景,才有了后面的深入合作。
不同于PPT場景,全診通調(diào)用的token量級較大。醫(yī)院往往在定價時不能嚴(yán)格限制醫(yī)院調(diào)用次數(shù),只能大致劃定調(diào)用區(qū)間。在其服務(wù)的40多家醫(yī)院里,多家醫(yī)院門診量在300萬以上。但有了與百度的合作關(guān)系,API的調(diào)用成本被打到了很便宜的量級,用潘守翔的原話來說,“百度給我們的價格很有競爭力”。
即便如此,仍不可忽略一個事實(shí):目前為止,大模型的吸金能力十分有限。
光子星球綜合了解下來,新成立的創(chuàng)業(yè)公司無法以單獨(dú)的名義去接招標(biāo)的單子,加之業(yè)務(wù)分工不同,所以往往只能打包進(jìn)云服務(wù)商、通信運(yùn)營商以及大廠的項(xiàng)目中。大模型應(yīng)用項(xiàng)目的中標(biāo)金額跨度很大,從幾十萬到幾千萬不等,較其他ToB項(xiàng)目而言,價格偏低。由于市場到現(xiàn)在還沒有一個清晰的定價標(biāo)準(zhǔn),具體每位參與者能拿多少,還要按實(shí)際case來定。
“現(xiàn)階段,公司要想活下去,還得靠其他業(yè)務(wù)喂養(yǎng)大模型?!?/p>
很多創(chuàng)業(yè)公司認(rèn)為趁競爭對手還有限的時候,快速進(jìn)入市場形成壁壘才是首要,“能產(chǎn)生收入,已是不易?!?/p>
撰文 | 郝 鑫 編輯 | 吳先之
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感覺國內(nèi)AI的競爭力和差異化都還沒特別打出來
大模型行業(yè)在商業(yè)化過程中存在的一些問題,如市場定價不明確、吸金能力有限等。這些問題不僅考驗(yàn)著大模型廠商和創(chuàng)業(yè)公司的生存能力,也對整個AI行業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求。