文 | 白嘉嘉

生成式AI大浪淘沙了一整年，潛力股也逐漸在群雄逐鹿中嶄露頭角，智譜AI、MiniMax、月之暗面、百川智能四家公司憑借其過硬的技術(shù)實(shí)力和市場(chǎng)價(jià)值，成為了資本熱捧的「新AI四小龍」。

類似的故事也發(fā)生在上一輪AI浪潮。

2016年AlphaGo擊敗韓國(guó)頂尖棋手李世石，激起了市場(chǎng)對(duì)AI的熱情。此后的幾年時(shí)間里，商湯、云從、曠視、依圖因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，被譽(yù)為「AI四小龍」。

像今天的「新AI四小龍」一樣，「AI四小龍」也先后收獲了多輪融資，但這些錢似乎并沒有如投資人所愿那樣帶來豐厚的回報(bào)，「AI四小龍」長(zhǎng)期虧損的現(xiàn)狀至今并未得到緩解。

不過事情最近似乎發(fā)生了轉(zhuǎn)機(jī)。

近日，商湯發(fā)布「日日新5.0」，全面對(duì)標(biāo) GPT-4 Turbo，并在主流客觀評(píng)測(cè)上達(dá)到或超越 GPT-4 Turbo，甚至還安排日日新和GPT-4的一場(chǎng)拳皇對(duì)決，來體現(xiàn)日日新模型的決策速度更快。

4月23日發(fā)布模型后，商湯股價(jià)開始猛烈上漲，6個(gè)交易日內(nèi)上漲了103.33%，中間甚至一度因?yàn)楣蓛r(jià)暴漲而緊急停牌。

為什么「AI四小龍」又突然支棱起來了？

人們復(fù)盤「AI四小龍」時(shí)，往往將最主要的原因歸結(jié)于當(dāng)時(shí)的AI尚處于弱智能，那么「升級(jí)」后的生成式AI，又是否能將熬過市場(chǎng)寒冬的AI四小龍拉出虧損泥淖？

艱難求生的這些年里，它們走出了怎樣的道路？這些選擇，對(duì)再次踩上AI浪潮的它們又將產(chǎn)生什么影響？

1、轉(zhuǎn)型：AI四小龍的求生之路

復(fù)盤AI四小龍?jiān)趦刹ˋI浪潮之間的起落，「場(chǎng)景碎片化」和「商業(yè)化不順」是近些年它們顯得后繼乏力的主因，二者互為因果。

在開拓初期，AI四小龍的業(yè)務(wù)版圖并不零散，都沿著各自錨定的主線發(fā)展。

云從和曠視，分別以海通證券的遠(yuǎn)程開戶和支付寶的刷臉支付作為商業(yè)化切入口，向金融行業(yè)蔓延。依圖靠安防業(yè)務(wù)起家，打開市場(chǎng)后開始靠圖像對(duì)比能力深入「AI+醫(yī)療」的研究。商湯雖然布局較廣，但也能看出來智慧汽車和安防權(quán)重最大。

而之所以今天回頭看的時(shí)候，AI四小龍顯得「場(chǎng)景碎片化」，其實(shí)是因?yàn)槭艿搅丝萍即髲S們的沖擊。

AI公司依靠純算法很難形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，不少公司選擇給大型廠商做供應(yīng)商，依賴大廠積累的數(shù)據(jù)資源完成算法優(yōu)化，當(dāng)大廠明白過來數(shù)據(jù)的珍貴，開始自研算法，趕超AI算法公司并不難。

2018年支付寶自研的人臉識(shí)別技術(shù)上線后，曠視相關(guān)業(yè)務(wù)的營(yíng)收迅速從2018年的2616萬下降到了2019年的1151萬。安防領(lǐng)域的情況也類似，?？低暤葦z像頭廠商自研視覺算法達(dá)到和四小龍相近水準(zhǔn)之后，也切斷了技術(shù)供應(yīng)方面的合作。

與巨頭的合作中斷，除了意味著單個(gè)環(huán)節(jié)的營(yíng)收下降，更重要的是原先連貫的業(yè)務(wù)布局被切碎，就像在運(yùn)送貨物的鐵路軌道上突然出現(xiàn)了一條大峽谷，成本大幅度上升的同時(shí)，「數(shù)據(jù)-算法」互相促進(jìn)的發(fā)展飛輪也中斷了。

這些的遭遇為AI四小龍敲響了警鐘，當(dāng)卷入市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，只有包含市場(chǎng)份額、行業(yè)KnowHow等因素的綜合實(shí)力夠強(qiáng)，才能構(gòu)成真正的護(hù)城河，只停留在技術(shù)供應(yīng)商的階段，難保不會(huì)有一天被業(yè)內(nèi)的龍頭清理出局。

于是，今天四小龍分別基于自身的情況走出了不同的道路。簡(jiǎn)單來說，上市成功的商湯和云從，正在絞盡腦汁向市場(chǎng)證明自身的成長(zhǎng)性，而未能上市的曠視和依圖，則更注重在細(xì)分領(lǐng)域構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)。

最有錢的商湯，選擇通過投資、并購收集優(yōu)秀的人才和公司來增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)力，事實(shí)上這也是它一貫以來的做法。

作為四小龍中融資規(guī)模最大的企業(yè)，商湯在2021年之前就先后進(jìn)行14次投資，迄今已經(jīng)達(dá)到32家。其中AI企業(yè)占到半數(shù)，剩余涵蓋體育、消費(fèi)等行業(yè)。

另一方面，雖然前文提到的「?jìng)鹘y(tǒng)AI」業(yè)務(wù)近些年仍在承壓，但整體營(yíng)收規(guī)模不容小覷，因此仍有余力在科研上不斷加碼，2022年和2023年的研發(fā)投入均高于總營(yíng)收。

四小龍中的另一家同樣研發(fā)投入大于總營(yíng)收的云從，雖然早早就提出了和AI Agent類似的人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)，但業(yè)績(jī)面仍不夠有說服力讓市場(chǎng)為其買單。

早在2022年之前，云從就多次在公開場(chǎng)合提到人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)。按照創(chuàng)始人姚志強(qiáng)的描述，人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)的理想狀態(tài)，類似于鋼鐵俠的AI助手賈維斯，和今天熱炒的AI Agent概念如出一轍。

然而，這項(xiàng)業(yè)務(wù)并沒有在去年取得爆發(fā)式增長(zhǎng)，僅從2123萬提升到了2259萬，占總營(yíng)收的3.6%，扛大梁的依舊是人工智能解決方案業(yè)務(wù)。

但從2021年開始，這塊占到總營(yíng)收5成以上的業(yè)務(wù)始終處于下滑狀態(tài)，從9.34億縮水至2023年的3.66億。

企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展的新業(yè)務(wù)增長(zhǎng)乏力，支柱業(yè)務(wù)卻連連下滑，市場(chǎng)因此拒絕為云從的愿景買單。4月7日晚間云從科技拋出的數(shù)份公告中，其中之一便是將AI精靈（AI Agent）的募資目標(biāo)從46.35億元下調(diào)為18.52億元。

沒有上市的兩家，曠視科技側(cè)重供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)，從細(xì)分賽道發(fā)力逐漸構(gòu)建起了商業(yè)模式。

“托盤四向穿梭車”系統(tǒng)是曠視扎根智慧物流領(lǐng)域的標(biāo)志性產(chǎn)品，近些年收獲了不少訂單。雖然整體市場(chǎng)規(guī)模僅在15到20億左右，不過對(duì)于2019年后就沒有繼續(xù)融資的曠視來說，在這一領(lǐng)域構(gòu)筑護(hù)城河并形成正向現(xiàn)金流未嘗不是一種選擇。

而最后的一家四小龍依圖，雖然2021年出售醫(yī)療業(yè)務(wù)之后，「硅基研究室」據(jù)公開資料梳理，目前其業(yè)務(wù)逐步以安防為主軸。

去年10月，原華為機(jī)器視覺總裁段愛國(guó)加入依圖。段愛國(guó)曾先后負(fù)責(zé)智能安防業(yè)務(wù)，如今加入依圖，可能也預(yù)示著依圖的商業(yè)化步伐將進(jìn)一步加快。

整體來說，在兩波AI浪潮之間，「AI四小龍」商湯、云從、曠視的路線相對(duì)清晰，但云從因?yàn)橘Y金壓力可能會(huì)面臨后繼無力的困境，曠視雖然已經(jīng)在倉儲(chǔ)物流領(lǐng)域打響了名聲，但市場(chǎng)規(guī)模較小的現(xiàn)實(shí)也一定程度上限制了企業(yè)的發(fā)展。

至于被市場(chǎng)詬病的長(zhǎng)期虧損，「硅基研究室」認(rèn)為取決于如何定性這四家企業(yè)，如果它們?nèi)跃邆鋸V闊的成長(zhǎng)性，眼下虧的錢，總有一天會(huì)賺回來的。

而眼下的生成式AI浪潮，正是見證他們成長(zhǎng)性的最佳窗口。

2、逐浪AI：老江湖各出奇招

再次踩上AI的浪潮，四小龍都認(rèn)同生成式AI是前所未有的重大機(jī)遇，但落實(shí)到具體動(dòng)作上，彼此之間有差異，也有相同點(diǎn)。

「硅基研究室」整理發(fā)現(xiàn)，商湯的版圖最完整，實(shí)力也最強(qiáng)，云從稍次，曠視在倉儲(chǔ)物流的基本盤中利用AI加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，而依圖雖然也發(fā)布了自己的大模型，但并沒有在市場(chǎng)上掀起波瀾。

商湯和云從的「強(qiáng)」，首先體現(xiàn)在大模型的發(fā)布節(jié)奏和算力儲(chǔ)備上。

按四小龍的大模型及相關(guān)產(chǎn)品發(fā)布時(shí)間排序，分別是商湯的「日日新」大模型系列（2023年4月）、云從的「從容」大模型（2023年5月）、曠視的輕量級(jí) LLM 模型推理框架 InferLLM（2023年8月）和依圖的天問大模型（2023年9月）。

其中，商湯無論在發(fā)布時(shí)間還是在迭代速度上，不僅在「四小龍」中居于首位，在全國(guó)的科技企業(yè)中也身處第一梯隊(duì)。

從2023年4月至今，已經(jīng)先后迭代了5次大模型，逐漸形成了涵蓋文生文、文生圖、多模態(tài)、小模型等多種類模型的模型矩陣。

商湯之所以能快速出擊，和過去這些年的技術(shù)、人才，尤其是算力積累關(guān)系密切。 在上海、深圳、廣州、福州、濟(jì)南等城市，商湯都拓展了新的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，總運(yùn)營(yíng)算力達(dá)到12000P，上線GPU數(shù)量達(dá)到4.5萬張。

從云從身上也能看到相同的特點(diǎn)。 發(fā)布「從容」大模型的同一個(gè)月，云從西部智算中心正式投入運(yùn)營(yíng)，可以滿足10個(gè)百億級(jí)或2到5個(gè)千億級(jí)基礎(chǔ)大模型同時(shí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

毫無疑問，搶先發(fā)布大模型帶來的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，使得商湯和云從一定程度上站在了「百模大戰(zhàn)」頭部梯隊(duì)，為其后續(xù)迅速布局商業(yè)化打下基礎(chǔ)。

除了時(shí)間優(yōu)勢(shì)和算力儲(chǔ)備外，與眼下新涌現(xiàn)的AI企業(yè)不同，這些熬過寒冬的「老江湖們」對(duì)AI的態(tài)度則顯得相對(duì)更加務(wù)實(shí)。

「算力+模型」、「基礎(chǔ)大模型+行業(yè)大模型+平臺(tái)+場(chǎng)景」，是商湯和云從的B端業(yè)務(wù)最基本的商業(yè)模式，在承接客戶開發(fā)專屬大模型的需求后，它們背靠算力中心提供端到端、全鏈條的一站式服務(wù)。

這些收入直接反映在了企業(yè)的業(yè)績(jī)當(dāng)中，商湯2023年新添的業(yè)績(jī)板塊「生成式AI」取得了199.9%的高速增長(zhǎng)，營(yíng)收規(guī)模從接近4億拔高至11.8億。

云從方面，雖然財(cái)報(bào)中沒有明確透露生成式AI具體帶來了多少營(yíng)收，但從合作及訂單信息中仍能看到它帶來的變化。

值得一提的是，AI四小龍?jiān)诒敬蜛I浪潮中，基本延續(xù)了此前的差異。商湯依舊大而全，云從致力于打造AI Agent，曠視將AI與物流相結(jié)合，訂單中也有所體現(xiàn)。

但具體到企業(yè)動(dòng)作上，似乎四者又在邁向同一條河流。譬如，云從、商湯、曠視均強(qiáng)調(diào)多模態(tài)大模型的重要性，并作為開展下一步行動(dòng)的關(guān)鍵。

軟硬結(jié)合上，商湯和云從分別在B端業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上推出了C端硬件產(chǎn)品「元蘿卜機(jī)器人」和「眾尋AI鼠標(biāo)」，而曠視則堅(jiān)持物流的基本盤，致力于用AI升級(jí)物流機(jī)器人。

快、算力積累和務(wù)實(shí)是AI四小龍?jiān)诒据喆竽Ｐ屠顺敝械膬?yōu)勢(shì)，但如果將競(jìng)爭(zhēng)者擴(kuò)大到國(guó)內(nèi)的所有企業(yè)，它們眼下最需要下功夫的地方，或許依舊是找到自身有希望構(gòu)建起競(jìng)爭(zhēng)力的領(lǐng)域。

梳理四小龍過去一年時(shí)間里的業(yè)務(wù)公開資料能發(fā)現(xiàn)，雖然四者之間能找到一些差異化，但這些領(lǐng)域其實(shí)都有實(shí)力更強(qiáng)勁的對(duì)手雄踞其中。

比如在金融領(lǐng)域，百度、華為、阿里等巨頭目前也在與各大銀行、證券公司合作開發(fā)金融大模型，未來的競(jìng)爭(zhēng)激烈程度可想而知。

商湯、曠視重點(diǎn)發(fā)力的智能駕駛領(lǐng)域也是如此。雖然商湯早在2016年就開始布局自動(dòng)駕駛，這些年也發(fā)表了不少論文，2023年實(shí)現(xiàn)營(yíng)收同比增長(zhǎng)31%，至3.8億。

但縱觀眼下的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)，前有特斯拉的FSD，后有華為的ADS，百度等互聯(lián)網(wǎng)大廠各自也布局了自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，想要?dú)⒊鲋貒嗖蝗菀住?/p>

3、未來：一代新人難換舊人？

新AI四小龍出爐之后，市場(chǎng)上同步出現(xiàn)了一些唱衰「AI四小龍」的聲音，認(rèn)為這些上個(gè)時(shí)代的「遺老遺少」，無論在技術(shù)上還是商業(yè)前景上都難以與新人相媲美。

但「硅基研究室」認(rèn)為，這樣的對(duì)比其實(shí)并不客觀。

第一，兩者正處于截然不同的發(fā)展階段。

作為AI領(lǐng)域的新秀，「新AI四小龍」眼下最迫切的任務(wù)，是在技術(shù)上追趕OpenAI等國(guó)際一流企業(yè)，讓中國(guó)的各項(xiàng)產(chǎn)業(yè)在未來的全球競(jìng)爭(zhēng)中不至于因?yàn)锳I技術(shù)的落后而失分。

換而言之，當(dāng)市場(chǎng)為新AI四小龍定價(jià)時(shí)，更看重的是它們未來的潛力，以及達(dá)到目標(biāo)之前需要多少資金來支持企業(yè)發(fā)展。

而經(jīng)過多年打磨的「AI四小龍」，已經(jīng)走出了新手村，眼下最關(guān)鍵的問題是如何實(shí)現(xiàn)造血，構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)，依靠自己的力量來獲得投入研發(fā)的經(jīng)費(fèi)。

這意味著它們的評(píng)價(jià)體系更多元，不能像「新AI四小龍」那樣只在研發(fā)一個(gè)維度上使勁。

因此如果從更商業(yè)的角度來觀察，能看到商湯和云從發(fā)布大模型的時(shí)間其實(shí)并不晚，技術(shù)也足在許多客戶中獲得認(rèn)可。

第二，如果放在同一個(gè)階段來對(duì)比，AI四小龍當(dāng)年對(duì)中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域起到的促進(jìn)作用其實(shí)并不小。

正是得益于「AI四小龍」在視覺算法領(lǐng)域的成就，促使?？低暋⒋笕A股份等企業(yè)進(jìn)一步加大相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)投入，才成就了中國(guó)在全球安防領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

另一個(gè)作為佐證的案例是，從老AI小龍里出走的人才也組成了如今新四小龍的主力軍。例如有著商湯背景的MiniMax，月之暗面中也有不少曠視系人才。

而當(dāng)未來「新AI四小龍」也走入相應(yīng)的階段，未必不會(huì)遭遇類似的問題，或許也會(huì)摸著「老人們」過河。

究其根本，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)本就是多個(gè)維度的對(duì)抗，技術(shù)優(yōu)勢(shì)能領(lǐng)先一時(shí)，卻不能領(lǐng)先一世。

更為關(guān)鍵的是，當(dāng)「新AI四小龍」涌現(xiàn)，「老人們」其實(shí)也迎來了價(jià)值重估的機(jī)會(huì)。

當(dāng)熱錢不再，更務(wù)實(shí)且積累了更多「過冬」經(jīng)驗(yàn)的AI四小龍，顯然比新秀們有更多底氣熬過寒冬。在許多領(lǐng)域，客戶對(duì)穩(wěn)定性的重視程度，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一時(shí)的技術(shù)領(lǐng)先。

整體來說，AI四小龍雖然今天可能沒有當(dāng)年那么耀眼，但基本都走出了自己的道路，并務(wù)實(shí)地向盈利努力。關(guān)于它們的未來，或許這句話最適合最為總結(jié)——

市場(chǎng)總是在追逐新故事，但也許現(xiàn)實(shí)更偏愛老伙計(jì)。

*封面圖來自電影《一代宗師》