大模型“六小强”吃不到商业化的蛋糕?

  头部大模型公司的估值纷纷冲上 200 亿元,踌躇已久的 CVC 投资人艾明,终于下定决心补枪。

  然而,当他花几个月时间把市面上有名头的大模型公司看了个遍,却发现难以出手。

  Y 公司拿不到单,现在很艰难。B 公司老师带队,没有商业化经验。C 公司,产品力太弱 ...... 他一一列举后补充: 几乎每一家公司都派系林立,各种内斗。

  而最令艾明失望的,是一家名号响亮、去年就成为独角兽的公司。今年已经过半,这家公司的收入没能达到预期。

  2024 年是 AGI 落地元年。理论上,行业内的供应商会因客户需求增长而获益。

  8 月 1 日,大模型顶流月之暗面,正式发布了针对企业的模型推理 API。

  8 月 5 日,百川智能以 100 万元中标福建实达集团大模型私有化项目。这是百川第一次出现在公开招投标信息中。

  它同时发力医疗。 四木相对论 了解到,百川智能已和一些拥有客户资源的上下游签订合作,获得部分医疗、金融客户。招聘网站显示,现在百川几乎 1/3 的岗位都标有 医疗 字样。

  智谱 AI,作为最早 To B、To G 的大模型选手,更是在招投标信息中频繁露面。

  根据统计,2024 年的前 7 个月,国内大模型项目中标公告已发布约 349 个,远超 2023 年同期。

  在这七个月中,市场中可统计到的大模型中标金额约为 11.40 亿元,远超 2023 年全年大模型中标项目披露的 7.89 亿。

  但这 300 多个项目中,中国电信、百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞、商汤等大型公司占据绝对数量。

  其余项目,则花落各地的方案商、集成商及工程商。它们各自中标的项目数普遍在 1 到 3 个。

  2024 年,国内客户的大模型需求的确在增长。但这块蛋糕,大厂切走了绝大部分。

  四木相对论 了解到,一家清华系 1.5 线大模型公司,一年的预估支出在数亿元左右,而商业化进度几乎没有。

  另一家以多模态模型名声大噪的明星企业,单月花费在云存储上的钱,高达数千万元。

  再往细拆解,今年早些时候,一家以投流搏增长的 六小强 ,仅单日营销支出就有 20 万元。

  一级市场能接得起 200 亿元估值的投资机构越来越少。几乎所有人都期盼着大模型创企 赚到钱 。

  售卖 API 曾被寄予期望。毕竟,OpenAI 的 34 亿美元收入中,售卖 API 占据了 15%。

  为增加用户黏性,一些大模型公司会持续让算法工程师为客户的产品,设计基于自家模型的 Prompt。

  但五月开始,当 DeepSeek、阿里、字节、百度等大厂接连把价格打穿,依靠售卖 API 获得高回报的幻想几近破灭。

  用户明确告诉我们,现在用谁的 API 都差不多。而且每次模型更新 Prompt 都要重试,这种(帮写 Prompt)的服务意义不大。 一位大模型公司的商务表示。

  8 月 2 日,DeepSeek 发布了上下文硬盘缓存技术,降低开发者输入重复性内容的成本,把 API 调用的价格又砍下一刀。

  价格战持续时间越长,越说明这些大模型的差异化不强,没有用户黏性。 一位国内头部 AI 办公产品的 CEO 表示,他的产品接入了三家大模型公司的 API。

  另一方面,虽然 API 价格一降再降,但对金融、政务、能源等大型企业客户来说,私有化部署更为安全和定制化。在算力充足、需求明确的前提下,它们愿意付出成本采购。

  有信息显示,去年智谱 AI 本地部署千亿模型的报价约为 4000 万元。

  但到了今年,由于客户需求不刚、产品同质化竞争、开源模型搅局等因素,一些公司部署模型的价格降到小几百万元也鲜有人问津。

  甚至,财大气粗的 大模型鲶鱼 DeepSeek 还把私有化部署的价格降到 45 万元。

  包含算力需求的项目预算较高。在今年披露的项目中,大模型市场内 56% 的预算被总数只占 22% 的算力项目占据。

  另外一些项目,会限定供应商的成立时长、资质全面性,以及之前做过同类项目的经验等。

  尤其在大模型领域,客户要求供应商具备同类项目经验非常合理。否则,很可能出现出人意料的偏差。

  有企业客户告诉 四木相对论 ,自己在项目执行期发现,大模型供应商对整套模型部署方案并不熟悉。

  比如,一个企业要提供大模型服务,那么也需要负载均衡保持大模型稳定运行。灾备、虚拟机规划等也需要搭配建设。

  但这些云领域的经验,对 AI 背景出身的 六小强 来说,超出了能力边界。

  单纯评估需求、处理数据、微调模型、测评模型,还是不够的。 一家和 六小强 合作过的企业客户吐槽,自己作为甲方不得不承担起 老师 的角色,需要教自己的供应商怎样在部署环境中避坑。

  从事企业 IT 咨询的李杨告诉 四木相对论 ,自己在合作中,已经见过 六小强 之一的公司对客户许下超出大模型能力边界的允诺。

  现在模型有自己适合的场景,这是大家都知道的事。但这家公司完全不管理客户对大模型的预期,只顾着先拿下单子。 李杨说。

  国内同时具备丰富云经验和大模型能力的公司,无非是阿里、腾讯、百度、华为这几家。

  一位火山引擎内部人士表示,由于人力需求高、效率低,火山目前很少承接私有化部署业务,仅在面对一些 KA 时破例。

  也就是说,私有化部署(尤其是本地私有化)的项目,并没有被所有大厂虎视眈眈。

  上述人士告诉 四木相对论 ,目前大模型私有化部署的效率太低,要满足客户需求,常需花费两三个月的时间。如果拿到小几百万,甚至六位数的项目,很难获得收益。

  在不少国企项目中,300 万元已属大单。这种价格的项目中,偶尔还有算力需求。

  这意味着,创业公司们 虎口拔牙 拿到的企业预算,可能覆盖成本也存在难度。而在去年年底,有媒体曝出智谱 AI 的商业化团队已经突破百人。

  国内 To C 风险高还卷,商业模式不一定成立。 一家拿过两轮顶级风投融资的文生图公司告诉 四木相对论 ,自己的业务今年出海,海外收入单月达到 100 万美金。

  其他出名的出海 AI C 端应用,还有 AI 图片编辑平台 Fotor,和出自国内游戏背景团队的陪伴类 APP Crushon 等,月活均超 1000 万。

  一个月前的一场大会上,几位 AI 届 刺头 大佬——金沙江创投的朱啸虎、猎豹的 CEO 傅盛、智谱 AI COO 张帆,和钉钉副总裁王铭罕见地达成一致,认为现在(起码今年)在国内做大模型,To B 比 To C 合适太多。

  朱啸虎认为,由于技术所限、用户付费习惯等问题, 今天 To C 可能确实有点早 。

  王铭觉得,大模型创业者需要先留在牌桌上。而服务 B 端,是目前在国内获得收入的唯一途径。

  但大佬们没有详述,在今年这个关键节点,创业公司怎样才能抓住 To B 的机会。

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