摩根士丹利的分析显示,中国AI企业在商业化道路上步履维艰,部分AI应用先行者的业绩表现不及预期。
摩根士丹利,俗称大摩,一家国际金融服务公司
人工智能大模型的发展正面临着一个关键的十字路口。近期,多家机构发布报告指出,AI行业正遭遇前所未有的变现压力。
中国的AI产业和AI驱动的产业直线上升
事实上,AI大模型的发展困境已是一个公开的秘密。高盛曾发布题为《投资太多,收益太少》的报告,直言大公司计划在未来几年在AI相关领域投入1万亿美元,但目前除了略微提高了开发人员的工作效率,尚未看到其他显著成果。红杉资本更是提出,AI产业需要年产值超过6000亿美元,才足以支付数据中心、GPU等基础设施费用。然而,即便在最乐观的估算下,AI盈利缺口仍在不断扩大。
AI年产值超过6000亿才够支付成本
国内AI企业的处境同样不容乐观。在经历了年初的价格战后,各大科技公司对大模型的态度变得更为谨慎。虽然在公开场合仍声称要加大AI投资力度,但实际行动却趋于保守。一个明显的信号是,企业负责人开始弱化基础大模型迭代的重要性,转而强调应用落地。"没有应用,开源闭源模型都一文不值"成为了业内的共识。
国内的一些AI头部玩家
然而,AI应用的商业化之路并非一帆风顺。由于客观条件限制,像OpenAI那样对GPT收费的简单变现模式在国内难以复制。基于API调用的商业模式也因激烈竞争而利润微薄。各大公司寄予厚望的AI应用落地时间和效果也远不及预期。面对持续增加的投入和遥遥无期的回报,科技巨头们的焦虑情绪与日俱增。
与此同时,AGI(通用人工智能)的发展路径也在不断演变。OpenAI最新发布的O1模型采用了自博弈强化学习(Self-play RL)技术,这与传统以扩展定律(scaling law)为主的训练方式有了本质区别。对于国产大模型而言,在尚未完全追上GPT-4的情况下,又面临新的技术范式挑战,无疑增加了发展的难度。
OpenAI新发布的o1模型
在这种形势下,国内科技巨头对AI的态度开始出现分化。有的公司选择继续加大投入,如阿里云在芯片禁令收紧前大量进口英伟达GPU卡。有的则转向探索AI在特定场景下的应用,如字节跳动的"豆包"和腾讯微信的搜索功能。百度作为主营搜索业务的公司,尽管公司否认了放弃大模型研发的传言,但内部人士透露,训练下一代模型已不再是百度的第一优先级。
字节跳动发布的豆包AI应用
对于AI应用的未来,业内观点也存在分歧。投资人朱啸虎看好能够快速变现的"尖叫应用",而百度创始人李彦宏则更看好AI智能体(agent)。然而,摩根士丹利的报告指出,AI应用的发展速度慢于预期,变现难度加大。企业和消费者难以接受AI功能带来的价格上涨,免费AI服务的竞争加剧了盈利压力,同时AI产品与客户期望之间仍存在差距。
著名投资人朱啸虎
面对这些挑战,AI行业的未来走向仍充满不确定性。OpenAI最新发布的O1模型展示了AI在推理能力上的重大突破,但也意味着AGI的发展路径可能发生转变。对于国产AI企业来说,如何在技术追赶、商业变现和持续创新之间找到平衡,将是决定其未来命运的关键。在这场AI大赛中,只有那些能够持续创新、有效控制成本并找到可持续商业模式的企业,才能在未来的竞争中立于不败之地。
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