數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實踐專家駱仁童博士表示，當(dāng)商業(yè)化成為2024年AI大模型角逐的新方向后，商業(yè)模式存疑以及營收增長乏力的AI新創(chuàng)企業(yè)將加速出清，行業(yè)將迎來真正洗牌階段。這意味著，只有那些能夠持續(xù)創(chuàng)新、有效控制成本并找到可行商業(yè)模式的企業(yè)，才能在這場競爭中生存下來并最終勝出。

科技巨擘弈局

美國科技巨頭谷歌、Meta、微軟在AI大模型領(lǐng)域的布局體現(xiàn)了它們在技術(shù)、資本和市場方面的強(qiáng)大優(yōu)勢。谷歌通過其DeepMind部門在AI領(lǐng)域取得了一系列突破，Meta（Facebook的母公司）則通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和收購來加強(qiáng)其在AI領(lǐng)域的地位。微軟則利用其云計算服務(wù)Azure，為AI大模型提供強(qiáng)大的算力支持，并推動AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。這些公司不僅在研發(fā)上投入巨大，而且在市場推廣和生態(tài)建設(shè)上也具有豐富經(jīng)驗。

中國AI領(lǐng)域的新興力量正在迅速崛起，特別是“新AI四小龍”——月之暗面、百川智能、MiniMax和智譜AI，它們憑借創(chuàng)新的商業(yè)模式和技術(shù)實力，在資本市場上獲得了高度關(guān)注。這些企業(yè)不僅在技術(shù)上取得了突破，更在探索如何將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值。

月之暗面（Moonshot AI）

月之暗面由楊植麟創(chuàng)立于2023年3月，專注于大模型研究和應(yīng)用。公司在2023年獲得了超2億美元融資，并在2024年2月完成了超過10億美元的融資，估值達(dá)到約25億美元。月之暗面推出的Kimi智能助手面向C端市場，通過提供個性化服務(wù)吸引用戶，但面臨的挑戰(zhàn)是如何在競爭激烈的市場中持續(xù)創(chuàng)新并維持用戶增長。

百川智能

百川智能由前搜狗公司CEO王小川創(chuàng)立，成立之初便獲得了5000萬美元的啟動資金，并在2023年10月完成了3億美元的A1輪戰(zhàn)略融資，估值超過18億美元。百川智能依托王小川的行業(yè)經(jīng)驗和資源，快速嶄露頭角，但其挑戰(zhàn)在于如何將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的商業(yè)模式，并在AI領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位。

MiniMax

MiniMax由閆俊杰成立于2021年12月，致力于開發(fā)通用人工智能（AGI）技術(shù)。公司在2022年6月融資超2.5億美元，并在2023年進(jìn)行了新一輪大規(guī)模融資。MiniMax的挑戰(zhàn)在于如何將AGI技術(shù)商業(yè)化，并在AI技術(shù)快速發(fā)展的今天，持續(xù)提供創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)。

智譜AI

智譜AI由張鵬創(chuàng)立于2019年，起源于清華大學(xué)計算機(jī)系知識工程實驗室的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。公司在2021年完成了A輪過億元融資，并在2022年和2023年累計獲得超25億人民幣融資，估值超過100億人民幣。智譜AI的挑戰(zhàn)在于如何利用其在知識工程領(lǐng)域的優(yōu)勢，開發(fā)出更具市場競爭力的產(chǎn)品，并在AI大模型的商業(yè)化道路上取得成功。

算力飛躍與資本博弈

AI大模型的發(fā)展核心在于技術(shù)進(jìn)步，尤其是算力的顯著提升。隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對算力的需求也隨之增加。摩根士丹利報告指出，未來大模型的訓(xùn)練將需要前所未有的算力，這對硬件設(shè)施提出了巨大的挑戰(zhàn)。算力的提升不僅依賴于芯片技術(shù)的進(jìn)步，如英偉達(dá)的Blackwell芯片，還依賴于軟件架構(gòu)的創(chuàng)新，如Tree of Thoughts架構(gòu)，這將直接影響大模型在創(chuàng)造力和復(fù)雜任務(wù)處理上的能力。 資本市場對AI技術(shù)的熱情曾一度推動了行業(yè)的快速發(fā)展，但隨著市場逐漸趨于理性，投資者開始更加關(guān)注企業(yè)的商業(yè)模式和盈利能力。AI企業(yè)在獲得資本支持的同時，也面臨著來自投資者的壓力，需要展示其技術(shù)的商業(yè)價值和市場潛力。 首先是投資者的期望與企業(yè)的挑戰(zhàn)。投資者期望AI企業(yè)能夠快速實現(xiàn)技術(shù)突破，并在市場上取得成功。然而，AI大模型的研發(fā)周期長、成本高，且市場競爭激烈，這使得AI企業(yè)在短期內(nèi)實現(xiàn)盈利變得非常困難。企業(yè)需要在保證技術(shù)領(lǐng)先性的同時，探索有效的商業(yè)模式，以滿足投資者的期望。 其次是資本市場的波動與企業(yè)的生存。資本市場的波動對AI企業(yè)的生存和發(fā)展具有重要影響。在資本市場寒冬期，融資難度增加，那些商業(yè)模式不清晰、盈利能力弱的企業(yè)可能會面臨生存危機(jī)。因此，AI企業(yè)需要更加注重現(xiàn)金流管理，提高資金使用效率，以應(yīng)對資本市場的不確定性。 最后是長期投資與短期回報的平衡。AI大模型的研發(fā)需要長期投入，但資本市場往往追求短期回報。企業(yè)需要在長期投資和短期回報之間找到平衡點，這不僅需要企業(yè)有清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃，還需要投資者對AI技術(shù)的發(fā)展有足夠的耐心和信心。 政策監(jiān)管和數(shù)據(jù)合規(guī)是AI大模型發(fā)展中不可忽視的因素。隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，各國政府對AI領(lǐng)域的監(jiān)管越來越嚴(yán)格，特別是關(guān)于數(shù)據(jù)的使用和隱私保護(hù)。企業(yè)必須在遵守相關(guān)法規(guī)的前提下，合理利用數(shù)據(jù)資源，推動技術(shù)的發(fā)展。例如，斯坦福大學(xué)AI研究院發(fā)布的《The AI Index Report 2024》報告指出，美國AI監(jiān)管法規(guī)顯著增加，這對AI企業(yè)的國際化發(fā)展構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

小帆啟航AI藍(lán)海

AI大模型在B端的應(yīng)用標(biāo)志著商業(yè)定制化服務(wù)的興起，滿足了企業(yè)對提高效率和降低成本的迫切需求。 隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，這些大模型將越來越多地應(yīng)用于解決行業(yè)特定問題，例如醫(yī)療健康、金融服務(wù)和智能制造等。這種轉(zhuǎn)變使得AI能夠以類似人類的思考方式工作，展現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)造力和戰(zhàn)略思維能力，以及處理復(fù)雜、多維任務(wù)的能力。

在C端，AI大模型通過互聯(lián)網(wǎng)訂閱模式實現(xiàn)商業(yè)化，滿足消費者對個性化和智能化服務(wù)的不斷增長需求。AI大模型能夠提供更加精準(zhǔn)和個性化的用戶體驗，例如通過智能助手協(xié)助日常任務(wù)管理和教育輔導(dǎo)等。

盡管大模型的開發(fā)和訓(xùn)練需要大量的資本和算力支持，但小公司在AI領(lǐng)域仍然擁有獨特優(yōu)勢和機(jī)遇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實踐專家駱仁童博士表示，盡管小公司在開發(fā)復(fù)雜度較高的大型模型方面可能面臨邊緣化的風(fēng)險，但小型模型的興起將為它們開辟新的發(fā)展機(jī)遇。

例如，專注于垂直領(lǐng)域的專業(yè)化小公司可以開發(fā)針對特定行業(yè)的AI解決方案；結(jié)合邊緣計算的AI應(yīng)用可以為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供即時的數(shù)據(jù)處理和智能決策能力；AI即服務(wù)（AIaaS）平臺可以使沒有足夠資源開發(fā)自有AI模型的企業(yè)也能利用AI技術(shù)提升業(yè)務(wù)能力；利用開源技術(shù)和建立活躍的開發(fā)者社區(qū)可以降低開發(fā)成本并快速迭代和改進(jìn)產(chǎn)品；提供專業(yè)的AI倫理和合規(guī)咨詢服務(wù)可以幫助企業(yè)在發(fā)展AI技術(shù)的同時確保遵守相關(guān)法律法規(guī)。

但駱仁童博士也補(bǔ)充到，用戶留存率的波動不僅是AI企業(yè)的挑戰(zhàn)，更是其運營成本的隱形殺手。在算力成本高昂的現(xiàn)實下，如何實現(xiàn)成本的均衡分配，以及如何有效管理大模型算力的需求高峰與低谷，成為了這些企業(yè)必須面對的雙重難題。

海外市場上，AI初創(chuàng)企業(yè)的競爭已日趨激烈，一些戰(zhàn)略失誤的企業(yè)正逐漸被行業(yè)巨頭吞并。例如，美國的Banana、Togetther、RunPod等公司，通過提供價格親民的GPU服務(wù)器租賃服務(wù)，滿足了那些無法承擔(dān)大廠云端服務(wù)費用的初創(chuàng)企業(yè)的需求。 而在國內(nèi)，如果AI初創(chuàng)企業(yè)在用戶增長和收入方面持續(xù)低于資本的預(yù)期，那么在當(dāng)前資本市場的嚴(yán)冬中，它們還能期待多少資本的支持呢？對于那些無法獲得新一輪融資的企業(yè)來說，如何應(yīng)對上游供應(yīng)商不斷提高的價格壓力？

盡管我們堅信AI大模型將在未來創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價值，但在國內(nèi)AI大模型商業(yè)化道路仍不清晰的情況下，又有多少企業(yè)能夠堅持到最后，迎接黎明的到來呢？

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