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大模型厂商,寻找赚钱「搭子」

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大模型厂商,寻找赚钱 「搭子」

1 年 之前
在 期货市场
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大模型厂商,寻找赚钱「搭子」


文 | 光子星球

当被誉为 「不沉之船」 的泰坦尼克号接近冰山时,瞭望员只能看到露出水面的部分,冰川大部分体积仍隐藏在水面之下。

AI 行业亦是如此,水面之上是风头正盛的大模型新秀,零一万物、月之暗面、百川智能近期接连被曝融资。截至目前,国内已有三家大模型创业公司估值水平达到 200 亿元以上。

融资是闯入大模型游戏下一关的筹码,但资本也将这些当红 「炸子鸡们」 置于烈火上烤,被迫加快项目进程和商业化的步伐。或许用不了多久,他们便不得不面对一个残酷的现实:一旦钱烧尽,靠什么活下去?

「大模型只有两个梯队,OpenAI 和其他,用国内任何一家大模型都一样」,多位 AI 行业从业者谈道。

于是,才有了水面之下的合纵连横。

以阿里、腾讯为代表的大厂,一面以投资的方式押注大模型公司,一面又以 ToB 项目制的方式与创业公司合作交付;以智谱为代表的大模型公司,一边做底部通用大模型,另一边投资下游孵化 AI 应用;初创公司则更加灵活,游走在大厂和大模型公司之间。

「大模型厂商、互联网大厂、PC 厂商都是我们的投流渠道」,「我们和大厂充分合作,解决客户的问题」,AiPPT.cn 创始人、CEO 赵充和未来式智能联合创始人、COO 邹阳分别表达了相似的观点。

大模型战场表面争得头破血流,但实则是一场没有硝烟的战场,进入下半场,玩家都在抱团取暖。以及在牌桌留到最后,如何在新生态尚未成熟就提前占据一席之地。

遍地都是 Agent

「卷模型没有意义,ToB 能马上商业化,基本不用烧钱。」

进入今年,朱啸虎式的大模型论断被越来越多人接受。市场上的创业者们大多抛弃了幻想,把落地和赚钱作为了首要目标。

今年 2 月,一场最高行政级别的 「人工智能专题推进会」 召开,会上十家中央企业签订倡议书,「将主动向社会开放人工智能应用场景」。诸如此类的政策让 AI 公司看到了希望,政策支持意味有预算,能直接转化为营收。

据给力讯息和非凡产研联合发布的 《2024 年上半年中国 AIGC 行业商情报告》 显示。2024 年上半年,大模型中标数量共计 207 个。其中,国有企业占据了主导地位,共计 126 家,较去年全年相比,上半年增长 110%。国有企业累计中标金额连续两年最高,2024 年上半年累计中标金额 3.7 亿元,涉及众多行业和领域,如能源、交通、通信、金融等。

光子星球了解到,国有企业和政府及事业单位应用最频繁的场景有:知识库问答、招标书写作、报告写作和合同审核等。 

为了能让大模型落地到国企当中,诸多创业公司都瞄准了 Agent。在上个月,给力讯息主办的 AIGC 应用商业峰会上,做 Agent 的企业就占据了 80% 以上。 

未来式智能邹阳认为,可以把 Agent 视为大模型应用落地的一种框架,其作用是能在客户的真实业务场景跑通,并产生价值。实际落地过程中可能会涉及多项复合性技术,大模型提供理解和推理能力,基于 RAG 的知识库承载生产过程中显性的知识,构建 Workflow 充当隐性可复制的经验,模拟专家的思考链路。基于此,一个可落地的行业数字专家便诞生了。后面再通过调取 API、执行 RPA 流程等就可实现全自动化执行。 

沿着上述思路,市面上涌现出了各类型的 Agent 公司,比如做 AI 医助的全诊通,做能源、保险行业的未来式智能,做 RPA 的实在智能以及做小说、长文本的波形智能等。 

这些 ToB 公司基本遵循了一个法则,从行业到场景再到产品。对于 ToB 而言,唱得好不如做得好,Agent 公司为了尽快打开市场,积累 case 经验,往往会遵循 「标杆效应」 法则。 

邹阳讲述,他们的第一个客户是某省级电网公司,在了解完其需求后,利用其公司灵塔 Agent PaaS 平台的先进生产力,极短时间内针对客户的核心业务诉求实现了合同审核核心场景的 Demo,并推进后续成功合作。 

同样利用 Agent PaaS 平台的优势,可以快速基于客户业务场景进行需求实现,比如复杂的知识库问答 (支持多模态、多库编排、动态数据 NL2BI)、复杂制式文档写作等知识加工流水线的工作场景。邹阳表示,「大型国企、央企业在各地有很多分支机构,业务模式总部集团有 SOP 要求,突破一个场景可以在各地区迅速做规模化复制。」 

在医学领域,全诊通 CFO 潘守翔说,团队经常被问 「某某 Top 医院有没有用」,所以在推行 AI 病历的初期就选择了虽然难度更高,但市场潜力更大的 「先大型医院,后中小医院」 的策略。 

潘守翔介绍,去年年底在产品刚有雏形的时候,他们就在浙江大学医学院附属邵逸夫医院试点,「先上了几个科室测试准确度和速度,后来范围扩大到整个门诊所有科室」。在试点了四个月后,进一步向同级的超大型医院推广,又过了三个月,产品趋于稳定后,才再向全国范围推广。截至目前,全诊通已经覆盖了全国 40 多家一线医院。 

大模型战场无硝烟

Agent 创业公司切 ToB,不可能大包大揽,本着追求极致投入产出比的原则,他们会优先考虑与生态中的玩家合作。 

市场上各类关系错综复杂,最直接的便是投资与被投资关系。首先是大厂主导了明星大模型公司的投资,阿里最为活跃,把 「大模型五虎」(百川智能、智谱、月之暗面、MiniMax、零一万物) 投了个遍;腾讯也在加快投资节奏,不仅首次投资月之暗面,还赶上了百川智能、智谱的新一轮融资。 

如今,动作布局最像大厂的智谱也开始投资上下游。据不完全统计,截至目前为止,智谱至少参投了十四家 AI 初创公司,尤为偏好清华系出身的创业者。近期,智谱也是动作频频,先是联合出资 2.6 亿元成立投资基金,后又举办了首届创业路演活动。 

即使是最直接的投资,大模型厂商和大厂之间还是难免存在竞争,比如站在许多做应用的创业公司角度,就会面临选择百度文心还是智谱等模型的问题。但创业公司却可以充当润滑油,以多重合作身份游走在大厂、大模型厂商中间。 

一个典型的案例是 AiPPT.cn,其股东是智谱,出现在了智谱的路演名单上。除此之外,该公司前后还与百度文心一言和月之暗面达成合作。 

AiPPT.cn 主打 「一句话生成 PPT」 功能,于去年 8 月上线,到 11 月就实现了百万元收入。6 月 AI 产品榜单数据显示,平台月访问量超过 500 万,跻身国内 AI 产品总榜前十。 

爱设计&AiPPT.cn 创始人/CEO 赵充告诉我们,他们对外的合作模式主要为 「互相调用 API」。即智谱、月之暗面、百度底层开放给 AiPPT.cn 大模型的 API,反过来,赵充再把 AiPPT 的 API 开放给上面大模型厂商来用。 

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。赵充坦言,「大模型厂商如同流量入口,真正落地到工作场景的是应用,彼此之间的生态合作是必然趋势。」 

(图源:Kimi 智能助手) 

无论是创业公司还是大模型提供方,本质上,双方都在弥补不足。 

邹阳在拜访客户常常听到的一句话便是:「你不要讲 PPT 了,我们已经被各种 PPT 教育了很多次了,我们的业务需求就是这些,你能做就直接上干货吧」。邹阳告诉光子星球,他非常认可朱啸虎的 「一面成交」 理论,当用户看到我们提前准备的 Demo 眼睛立马就亮了,笑着说 「这就是我要的东西」 的时候,是他最有成就感的时刻。 

对未来式智能这样创业公司来说,承担了技术到落地的中间角色。大厂或模型厂商就像是超市,里面摆满了各式食材,邹阳和团队需要先从超市里采购食材,再把菜炒好端到客户的餐桌上。 

「现在跟大厂和模型厂商的合作非常融洽,他们提供成熟的平台级产品,但对客户不能直接用。所以我们去完成这最后一公里,通过我们的 Agent 平台的高效生产力去解决客户业务问题」,邹阳说道。 

截至目前,未来式智能已经与腾讯、阿里、火山引擎和智谱等多家厂商达成了合作。腾讯为其牵线了第一个标杆客户,与 AiPPT 一样未来式智能也出现在了智谱的路演名单上,同时也是火山引擎重点推荐的 Agent ToB 产品。 

互搭 「顺风车」 赚钱

大厂、大模型公司和初创公司互相合作,现阶段无非是想获得更多的用户以及营收。这里面涉及到两个问题:自己怎么赚钱以及怎么和生态合作伙伴分配利润。 

大模型甩卖至 「白菜价格」,对做应用层面的企业来说,调用 API 的成本就会非常友好。今天的大模型一如当初云计算,越来越成为像水电基础设施的存在。 

赵充现场给我们算了一笔账,用 AI 制作 PPT,平均一个 PPT 有二十页,每页五百字,一套 PPT 算下来使用 token 量约在 1 万。以最极端的情况估算,假设五百万的月浏览用户每人都制作一套 PPT,按照智谱官方 GLM-4-Air 的 API 报价计算,AiPPT.cn 每月需要支付 3 万元,一年下来仅为 36 万元。相比于投流营销的价格,企业在大模型上的支出显得杯水车薪。 

不过在更普遍的情况下,为了能达成合作,大模型厂商和创业公司都会主动退让一步,除 API 以外,AiPPT.cn 也采用了 「带参链接」 模式。合作双方都允许对方免费调用 API,从大模型厂商导流过来产生的付费用户收入,再进行五五分润。 

目前来看,这是一种互利共赢的方式。大模型厂商向创业公司提供底座能力,同时也为后者导流,而创业公司搭上大公司的顺风车,先一起把盘子做大,再分钱。 

当然,底层模型厂商也需要连接各个细分赛道的创业公司,通过树立典型案例来证明其大模型基础能力和深耕行业的能力。 

全诊通目前是百度智能云在医疗赛道上的优先级合作伙伴,近期刚合作落地了常州一院的医疗 AI 大模型应用项目。全诊通是早期百度 ERNIE Speed 模型的内测用户,在盲测过程中,团队发现该款模型的推理能力、相应速度、准确性和语义理解能力都十分契合 AI 诊疗场景。这同时也让百度找到了模型落地的场景,才有了后面的深入合作。 

不同于 PPT 场景,全诊通调用的 token 量级较大。医院往往在定价时不能严格限制医院调用次数,只能大致划定调用区间。在其服务的 40 多家医院里,多家医院门诊量在 300 万以上。但有了与百度的合作关系,API 的调用成本被打到了很便宜的量级,用潘守翔的原话来说,「百度给我们的价格很有竞争力」。 

即便如此,仍不可忽略一个事实:目前为止,大模型的吸金能力十分有限。 

光子星球综合了解下来,新成立的创业公司无法以单独的名义去接招标的单子,加之业务分工不同,所以往往只能打包进云服务商、通信运营商以及大厂的项目中。大模型应用项目的中标金额跨度很大,从几十万到几千万不等,较其他 ToB 项目而言,价格偏低。由于市场到现在还没有一个清晰的定价标准,具体每位参与者能拿多少,还要按实际 case 来定。 

「现阶段,公司要想活下去,还得靠其他业务喂养大模型。」 

很多创业公司认为趁竞争对手还有限的时候,快速进入市场形成壁垒才是首要,「能产生收入,已是不易。」 



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