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燒錢、裁員、內(nèi)卷,國產(chǎn)AI容不下那么多“小龍小虎”

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如果不是在翻行業(yè)資訊的時候,偶然看到商湯發(fā)布了日日新V6大模型的消息,黑馬真的很難想起,這個當年并稱為“AI四小龍”的上古真神。

仔細算算,從2016年AlphaGo打敗李世石,開啟的第一波AI創(chuàng)業(yè)潮,到2022年末ChatGPT橫空出世,自然語言處理大模型成為行業(yè)主流,過了足足6年。

6年的時間,對于科技行業(yè)來說足夠一批新人換舊人,更別說從始至終,“四小龍”都沒有真正走出商業(yè)化的困境。

人話說就是,根本賺不到錢。

上個月,商湯剛剛發(fā)布了2024年財報,全年應(yīng)收37.72億元,凈虧損43.06億元,拉長來看,2018-2024年間,商湯累計虧損超546億元。

無獨有偶,同為AI四小龍的云從科技,2024年總營收約3.98億元,同比下降36.6%,歸母凈虧損達5.9-6.8億元,2017-2024年累計虧損超44.75億元。

依圖上市折戟后依圖裁員超70%,醫(yī)療業(yè)務(wù)幾乎關(guān)停,轉(zhuǎn)向安防業(yè)務(wù)勉強維持現(xiàn)金流……

當然,落魄的不只是這些“上古真神”。

DeepSeek橫掃AI圈還沒幾個月呢,去年還風頭正盛的AI六小虎,現(xiàn)在也萎的萎,沉的沉。

曾宣稱對標OpenAI的零一萬物被傳團隊并入阿里,聲量大不如前;

曾一個月投了18萬條素材的月之暗面放棄了投流策略,Kimi在豆包元寶的夾擊下后繼乏力;

據(jù)黑馬了解,有業(yè)內(nèi)人士透露在DeepSeek V2.5 和阿里的 Qwen 70B 推出來的時候,國內(nèi)很多大模型公司就已經(jīng)開始放棄訓練大模型了,其中就包括了百川智能;

在黑馬看來,所謂的小龍小虎們的“沉寂”,本質(zhì)上是資本與技術(shù)理想主義碰撞后的必然結(jié)果——

市場盤子就這么大,2024年,中國大模型公司融資超200億元,但技術(shù)奇點未現(xiàn)、爆款應(yīng)用缺失、盈利模式模糊的“三座大山”依舊橫亙眼前。

首先來說技術(shù)層面技術(shù)。

在DeepSeek大爆之前,許多企業(yè)迷信“Scaling Law”(模型規(guī)模擴展定律),投入巨資堆參數(shù),但2024年OpenAI、谷歌的新模型性能提升有限,證明單純擴大規(guī)模已接近極限。

但與此同時,大模型的訓練,其實有很多復雜的細節(jié),非常依賴經(jīng)驗的積累。

在巨額投入下,如果按照過去的節(jié)奏慢慢迭代,其實小龍們依舊能夠維持住自己的盤子。

壞就壞在,DeepSeek的出現(xiàn)讓市場意識到,原來大模型想要達到預期的效果,根本不需要持續(xù)投入這么大規(guī)模的現(xiàn)金流。

PS:黑馬做一級市場的朋友告訴我,投大模型一年少說要砸10位數(shù)才算拿到門票。

而現(xiàn)在,模型如果想繼續(xù)訓練,曾經(jīng)揮舞著鈔票求著給個機會的投資人,已經(jīng)被更具性價比的方案養(yǎng)叼了胃口。

而更現(xiàn)實的問題還沒開始清算:錢給燒了,賺回來了嗎?

其實不太好說,畢竟按照投資邏輯,如果黑馬有幸拿到了一家獨角獸的入場門票,沒投多久就開始問回報,那按照行業(yè)規(guī)矩,我這算是沒有長期主義。

但黑馬覺得國產(chǎn)AI行業(yè)的問題,不在于營收是否在繼續(xù)投入研發(fā),而是整個商業(yè)模式都還處在比較“粗放”的時期。

比如To C的大模型產(chǎn)品,現(xiàn)在的App只能算是“半新狀態(tài)”:由大模型支撐的很多產(chǎn)品,仍是一個個 App;

大模型提供的是服務(wù)體驗,但是怎么把模型的能力和用戶需求對上,打磨出成熟的針對市場的產(chǎn)品,現(xiàn)在還不成熟。

在黑馬看來,當下AI行業(yè)對應(yīng)用層面的需求已經(jīng)大大超出通用大模型。

技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了一個新的階段的時候,沒有明顯優(yōu)勢的初創(chuàng)企業(yè)如果還在AGI上死磕,能走下去的概率不大。

你就算再有技術(shù)理想主義,仙女也不能只喝露水是吧。

此外,就算打磨出了好的產(chǎn)品,知名度和流量怎么拉起來又是一個問題。

我們就拿身邊常用的AI應(yīng)用來說吧,黑馬現(xiàn)在手機里常用的AI APP有DeepSeek、騰訊元寶、豆包、夸克,這些產(chǎn)品大多都來自大廠。

我就問,有多少朋友知道海螺AI(MiniMax的產(chǎn)品),或者用過的?

黑馬盲猜,應(yīng)該不會超過三成。

這是為什么呢?投放不夠,根本卷不過大廠。

我們就拿六小龍里知名度最高、最舍得投流的Kimi來舉例吧。

據(jù)廣告營銷數(shù)據(jù)平臺 DataEye,Kimi在去年10月的投放素材超18 萬條,是豆包的 4 倍多。

Kimi和豆包2024年月度投流金額(萬元)

但在9月,豆包的日活已達760萬,成為中國日活最大的 AI 產(chǎn)品;同樣是生產(chǎn)力場景, Kimi 智能助手的同期日活只有 130 多萬。

除了投放和生態(tài),大廠更霸道的競爭力在于強大的執(zhí)行力和源源不斷地資源傾斜。

阿里是中國最積極做開源大模型的公司,其 Qwen 系列開源大模型的總下載量已超 4000 萬次,衍生出了 5 萬個大模型,僅次于 Meta 的 Llama 系列。

今年騰訊元寶也開始發(fā)力,企鵝全系產(chǎn)品力推元寶,各種場景搜索植入,線下做地推、線上鋪導流——

你在家里刷手機,打開小紅書、虎撲、B站、知乎、百度……全是元寶,回村放松一下心情,才剛到村口看到的還是元寶。

創(chuàng)業(yè)公司和大廠之間的賽跑,一旦獨角獸們的技術(shù)無法保持絕對的優(yōu)勢,在商業(yè)模式上的頹勢就會如山體滑坡。

摸著良心,小龍小虎們到底拿什么來硬剛這些“不講道理”的大廠?

現(xiàn)實就是,大廠夾擊之下小龍小虎們能選擇的路已然不多。

零一萬物剛成立的時候,其愿景是 “ 打造 AI 2.0 全新平臺,加速 AGI 到來 ”;結(jié)果現(xiàn)在李開復打算把零一萬物的業(yè)務(wù)完全轉(zhuǎn)向To B應(yīng)用,主推企業(yè)大模型一站式平臺。

百川也放棄了預訓練大模型,把大部分團隊投入到了醫(yī)療AI領(lǐng)域;

階躍星辰和MiniMax收縮To B業(yè)務(wù),相繼走上開源之路,專注海外市場,借力開源生態(tài)延續(xù)競爭力;

就黑馬目前了解到的信息,和業(yè)內(nèi)人士的看法,行業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在,局勢基本上已經(jīng)明朗:

首先,頭部效應(yīng)加劇,通用大模型廠商最后可能只會剩下3-4家,除了DeepSeek之外,大部分位置會被大廠占據(jù)。

沒能跑到頭部的企業(yè),只能在垂直領(lǐng)域?qū)ふ疑鷻C,或者轉(zhuǎn)向應(yīng)用級市場。

垂直領(lǐng)域方面,百川選擇了的醫(yī)療AI,優(yōu)勢在于能夠避開與大模型的正面競爭、商業(yè)化路徑也從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“需求驅(qū)動”。

但未知的在于,過于細分行業(yè)能否獲取到客戶資源,還有醫(yī)療行業(yè)的牌照和合規(guī)資質(zhì),新技術(shù)在不斷涌現(xiàn),大模型訓練成本和對專業(yè)知識的要求或許更高等。

太垂直的地方,容易摸不到底。

有業(yè)內(nèi)人士認為:AI落地的成熟度更加接近金融、互聯(lián)網(wǎng)兩個行業(yè)的,例如 AI辦公、AI政務(wù)、AI電商,主要是基于其數(shù)字化程度高,以及業(yè)績的高確定性。

而對于應(yīng)用級市場來說,本質(zhì)上并沒有太高的技術(shù)門檻。

類似的案例有前段時間曇花一現(xiàn)的Manus所代表的AI Agent。

其本質(zhì)上就是就是基于知識圖譜、向量數(shù)據(jù)庫、搜索引擎,通過檢索知識來提供大模型和應(yīng)用的平臺。

目標就是讓用戶可以不寫任何代碼,通過提示詞管理和模型管理就能構(gòu)建自己想要的知識助手。

這樣的產(chǎn)品會更符合大家對于AI助手、以及日常使用中對AI需求的想象。

只不過這樣的產(chǎn)品競爭會更加激烈,因為不具有太高的技術(shù)門檻,也就不存在什么商業(yè)護城河。

如果做不到和友商打出差異化,很可能會被拖進價格戰(zhàn)的漩渦。

但不論如何,依舊是一條值得嘗試的路。

雖然現(xiàn)狀看上去已經(jīng)足夠糟糕,但小龍小虎顯然還沒到說放棄的時候——

AI不是短跑,而是一場需要耐力與智慧的馬拉松。

當潮水退去,那些深耕場景、敬畏商業(yè)規(guī)律的企業(yè),終將在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中找到自己的位置。

正如依圖創(chuàng)始人林晨曦反思所言:“技術(shù)不是時間的朋友,能創(chuàng)造價值的AI才是”。

撰文:柯然

編輯:小馬哥

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