“我們曾做過預(yù)測到2027年能實現(xiàn)穩(wěn)定盈利，不過這個預(yù)測放在今天參考價值已經(jīng)不大了。”

在談到智譜AI何時能盈利時，智譜AI首席執(zhí)行官張鵬笑著表示，他并不擔(dān)心智譜AI的技術(shù)能力或產(chǎn)品能力。但要預(yù)測未來，需要考慮很多外部因素，包括AI行業(yè)的大環(huán)境變化，甚至是芯片、算力市場的走勢，不是簡單拍腦袋就能猜出來的。

1月16日，智譜AI 在首次DevDay大會上。發(fā)布了新一代基座大模型GLM-4，能夠根據(jù)用戶意圖自動調(diào)用工具的GLM-4 All Tools，以及智譜AI版的“GPTs”——GLMs。

智譜AI公布了GLM-4的一系列評測，并將各項分?jǐn)?shù)與大語言模型（LLM）的天花板GPT-4進(jìn)行對比，稱GLM-4在能力上已經(jīng)逼近GPT-4。此外，GLM-4模型支持更長的上下文，自動選擇模型的多模態(tài)能力，同時實現(xiàn)了更快的推理速度和更多并發(fā)。GLMs的個性化智能體定制能力，則被認(rèn)為是直接瞄準(zhǔn)了GPTs。

目前，國內(nèi)敢說自己的大模型比肩GPT-4的，只有智譜AI和百度兩家公司。

雖然這兩家公司從體量到業(yè)務(wù)模式都天差地別，但在AI大模型的跑道上，大家似乎都有著共同的追趕目標(biāo)，那就是OpenAI。

不過，對于關(guān)注AI大模型的中國公司來說，單純在技術(shù)路線和模型能力上接近OpenAI，似乎并不足以應(yīng)對日趨加速的AI大模型市場。不管是投資人，還是大模型公司、應(yīng)用企業(yè)，所有人對國產(chǎn)AI公司的關(guān)注點，正在聚焦到大模型的商業(yè)化之路。

大模型的商業(yè)化是逼上梁山？

智譜AI在2023年的累計融資超過25億人民幣，在國內(nèi)AI大模型賽道里，算是融資成績最好的公司之一。

對比國內(nèi)上一波AI熱潮中的頭部AI公司，商湯科技在2017年的融資窗口期獲得了超40億元人民幣的融資。

從融資水平來看，今天的智譜AI明顯不如當(dāng)年的商湯科技。但從技術(shù)角度來看，智譜AI重點投資的AI大模型技術(shù)明顯比當(dāng)年的主流AI技術(shù)更加燒錢。

事實上，2023年國內(nèi)的整個AI融資市場都沒有出現(xiàn)2017-2021年之間的活躍表現(xiàn)。

AI行業(yè)投資熱度下降的原因很多，一方面，受到經(jīng)濟(jì)下行和國際局勢的影響，雖然AI在2023年幾乎是全球最火熱的話題，但在中國各條賽道都缺乏外資的情況下，AI投資的活躍度比2017年差了一大截。

另一方面，親歷了上一波AI熱潮的資本們，有些沒有收獲特別理想的收益，很多頭部AI公司直到今天都沒有跑出穩(wěn)定的盈利模式，這也直接導(dǎo)致了投資人對AI領(lǐng)域更為謹(jǐn)慎。

投資人的錢緊了，對AI公司的要求自然也就提高了。一直以來的放任燒錢模式，正在面臨挑戰(zhàn)，有些投資人開始關(guān)注AI公司到底什么時候能形成自己的“造血能力”。

一些AI大模型創(chuàng)業(yè)公司高層表示，雖然投資人對AI大模型的“寬容度”普遍較高，但經(jīng)過了一年的百模大戰(zhàn)，總歸會遇到壓力。某關(guān)注AI大模型的投資人告訴虎嗅，投資人的屬性會影響大模型公司的走向，很多財務(wù)投資人雖然看好AI大模型，但也很看重“報表”，對大模型公司盈利的“時間表”非常關(guān)注。

如今，在一些AI大模型公司的PPT里，商業(yè)化“故事”的比重正在持續(xù)提升。

B端業(yè)務(wù)促進(jìn)大模型的商業(yè)正循環(huán)

AI大模型公司，要實現(xiàn)商業(yè)化，最快的路線是什么？

自然落地B端企業(yè)客戶。“互聯(lián)網(wǎng)、金融、運營商，是AI大模型公司當(dāng)下的主要客戶”，張鵬表示，這些行業(yè)的頭部企業(yè)，在AI大模型方面普遍投入多，動作快。原因就是他們既有錢又有數(shù)據(jù)，是AI大模型生長的最優(yōu)土壤。智譜AI還專門給金融行業(yè)客戶開發(fā)了定制的行業(yè)性技術(shù)模型FinGLM。

過去半年中，多數(shù)國內(nèi)AI公司的大模型戰(zhàn)略都堅定指向B端，一定程度上也與B端客戶的錢比較“好賺”有一定關(guān)系。“B端的付費意愿比C端好很多。”張鵬表示，智譜AI從一開始就是主要面向B端的。

除了付費意愿高，B端市場對于AI大模型未來的發(fā)展也有一定的好處。

一方面企業(yè)用戶能夠投入更多的資源與大模型公司共同開發(fā)和實施。例如財務(wù)資源、數(shù)據(jù)資源等；此外，企業(yè)客戶有著更名明確的業(yè)務(wù)需求和痛點，這些需求和痛點可以通過定制化的AI解決方案來解決。例如，自動化客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、市場預(yù)測等；同時，企業(yè)客戶擁有豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)，有助于模型的訓(xùn)練和定制。

另一方面，與企業(yè)客戶合作往往意味著長期的合作關(guān)系。這為AI模型的持續(xù)優(yōu)化和升級提供了穩(wěn)定的環(huán)境。最后，企業(yè)級應(yīng)用通常涉及到高價值的決策和操作，這為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了更大的價值空間和回報潛力。

B端市場為AI大模型快速落地提供了一個更理想的環(huán)境，在幫助大模型公司輸出技術(shù)價值的同時，還能為AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展提供動力和方向。

大模型在B端的商業(yè)化區(qū)隔

橫向?qū)Ρ葒鴥?nèi)關(guān)注AI大模型的公司，其中很大一部分高調(diào)入場的公司都是專注于B端的云廠商。例如百度智能云、阿里云等，他們也正是智譜AI等大模型公司在目前最大的競爭對手。

不過，云廠商與大模型創(chuàng)業(yè)公司在業(yè)務(wù)和目標(biāo)上有著很大的差別。云廠商雖然在AI大模型方面投入巨大，但他們的主要目標(biāo)并不是通過大模型賺錢，而是要利用大模型搶奪新客戶，從而搶奪云市場的陣地。

某百度智能云內(nèi)部人士向虎嗅透露，大模型的主要盈利點在于促進(jìn)云服務(wù)的銷售，這與微軟和谷歌的策略相似。對于云廠商來說，一旦客戶選擇了他們的服務(wù)，就再難遷移出去，AI大模型在今天將是吸引、留住客戶的有效手段。

相對于云廠商，大模型創(chuàng)業(yè)公司似乎更關(guān)注AI本身。云廠商和純粹的AI大模型公司雖然都在推廣模型即服務(wù)（MaaS）的概念，但云廠商的MaaS注定要與自身的IaaS、PaaS、SaaS相結(jié)合，例如百度文心大模型更關(guān)注如何整合其現(xiàn)有的應(yīng)用和服務(wù)，以推動AI應(yīng)用的多樣化并提高用戶體驗和服務(wù)效率。相比之下，智譜AI的MaaS則更傾向于為開發(fā)者和合作伙伴提供工具和平臺。

此外，在服務(wù)與運營方面，大模型公司的優(yōu)勢在于技術(shù)和運營上更加靈活，且可以兼容更多的部署形式。不僅提供技術(shù)解決方案，還重視開源和生態(tài)合作。

各家AI大模型公司也都有自己的技術(shù)壁壘。例如，智譜AI的GLM-130B，是由清華大學(xué)計算機(jī)系轉(zhuǎn)化而來，其構(gòu)建的高精度通用知識圖譜和數(shù)據(jù)與知識雙輪驅(qū)動的認(rèn)知引擎在技術(shù)儲備和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上優(yōu)于業(yè)內(nèi)其他模型。最新的All Tools平臺，包括CodeGeeX和CogView等產(chǎn)品，提供了強(qiáng)大的多模態(tài)、多任務(wù)能力。

在垂直領(lǐng)域的落地技術(shù)和資源積累方面，智譜AI也有一定的優(yōu)勢。與智譜AI同樣出身清華的另外三家AI大模型公司，面壁智能、聆心智能、深言科技，主要業(yè)務(wù)都面向B端客戶。清華在AI產(chǎn)業(yè)落地方面的技術(shù)、資源和經(jīng)驗積累，明顯為這些大模型公司提供了有力臂助。

盡管從短期來看，智譜AI等大模型公司與云廠商在AI大模型領(lǐng)域?qū)儆诟偁庩P(guān)系，但他們的市場定位和策略存在顯著差異。在市場的長期發(fā)展中，這些差異將促使他們形成明顯的市場分隔。智譜AI或?qū)⒏鄬Ｗ⒂诩夹g(shù)和平臺的提供，而百度則更側(cè)重于產(chǎn)品和服務(wù)的整合。

頭部大模型公司的商業(yè)化現(xiàn)狀

目前，智譜AI在商業(yè)化方面的表現(xiàn)在國內(nèi)市場基本處于領(lǐng)先地位。

在1月16日的智譜AI DevDay上，智譜AI邀請了馬蜂窩、分眾傳媒、蒙牛集團(tuán)，以及金山辦公四家客戶分享AI大模型的實踐經(jīng)驗。

張鵬在他的主題演講中提到了12家不同領(lǐng)域的重點客戶，并表示GLM系列模型目前已經(jīng)在很多行業(yè)實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化落地，目前已有企業(yè)客戶超2000家，其中200多家深度應(yīng)用客戶。

對于一家中國的AI大模型獨角獸公司，擁有超2000家企業(yè)客戶，算多嗎？

橫向?qū)Ρ戎袊鞍倌４髴?zhàn)”中的其他大模型廠商，2000家企業(yè)客戶的成績算是比較領(lǐng)先。2023年年中，商湯科技曾公布大模型“商量”已與超500家客戶建立合作，同一時期Minimax宣稱了自己的大模型付費客戶數(shù)量超百家。

雖然商湯科技和Minimax公布數(shù)據(jù)的時間距離今天有些遙遠(yuǎn)，但半年內(nèi)的客戶數(shù)量增長畢竟有限。張鵬透露，2023年下半年智譜AI的客戶數(shù)量增長約有幾百家。

商湯科技在2021年上市之前，曾公布過截至2021年6月30日的商業(yè)客戶數(shù)量為“超過2400家”，彼時商湯科技已經(jīng)歷了逾10輪融資，且即將于2021年12月30日在港交所上市。

智譜AI官網(wǎng)顯示，云端私有化部署ChatGLM的最低檔位ChatGLM-12B，報價25萬元/年，包含推理機(jī)數(shù)量1臺，訓(xùn)練語料額度2,000,000 tokens，在線教程培訓(xùn)1年。本地私有化部署的最高參數(shù)模型ChatGLM-130B，報價3960萬元/年，包含推理實例license不限量/年，推理&微調(diào)工具包1年，咨詢服務(wù)15人天/年。

此前，智譜AI本地私有化部署的ChatGLM-130B，還曾經(jīng)做出過一次較大幅度的價格上調(diào)。一些與該業(yè)務(wù)有接觸的人士認(rèn)為，這主要是受到算力價格不斷上漲的影響，多數(shù)大模型公司的利潤空間還在進(jìn)一步壓縮。

按照智譜AI目前的收費標(biāo)準(zhǔn)，落地業(yè)務(wù)本應(yīng)有不錯的營收，實際卻不然。據(jù)張鵬透露，智譜AI在2023年的整體簽單額破億元人民幣。

雖然智譜AI的商業(yè)客戶數(shù)量尚可，但以AI大模型目前“燒錢研發(fā)”的階段來看，先不討論每單能收到多少錢，僅從研發(fā)費用來看，想要實現(xiàn)盈利也相當(dāng)困難。即便是年營收10億美元的OpenAI也未必賺錢。

對于中國AI大模型公司，討論穩(wěn)定的造血能力真的還為時尚早。

B端市場的難點

近期OpenAI也剛剛公布過自己的企業(yè)客戶數(shù)量。據(jù)彭博社報道，OpenAI首席運營官Brad Lightcap在1月12日的一次采訪中表示，OpenAI子啊推出企業(yè)付費版后的四個月里，收獲了260家付費的企業(yè)客戶，目前ChatGPT企業(yè)版正在服務(wù)這些企業(yè)的超過15萬名員工。

即便是全球頂尖的AI大模型公司，在企業(yè)端市場的拓展速度也并不是很快。

“企業(yè)在決定是否要上生成式AI之前多數(shù)比較慎重，因為如果不上可能只是經(jīng)歷一個緩慢的衰退過程，而盲目上了生成式AI，可能會直接面臨巨大的風(fēng)險。”咨詢公司 IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰認(rèn)為，多數(shù)企業(yè)在面對新事物、新技術(shù)時都會保持觀望態(tài)度。

IDC在2023年11月，對全球889家企業(yè)開展了一次AI應(yīng)用調(diào)研。結(jié)果顯示，三分之一的企業(yè)已經(jīng)開始在生成式AI領(lǐng)域大規(guī)模投入，12.7%的企業(yè)尚未開始規(guī)劃生成式AI的應(yīng)用；25.5%的企業(yè)雖然正在開發(fā)潛在應(yīng)用場景列表，但未有技術(shù)投資；32%的企業(yè)已經(jīng)開始模型的初步測試和概念驗證（POC），但還沒有固定的支出計劃。

在中國的100家受調(diào)企業(yè)中，雖然對生成式AI完全沒有規(guī)劃的企業(yè)比例降到7%，但已經(jīng)大規(guī)模投入的企業(yè)，也只有24%。

雖說產(chǎn)業(yè)端對AI的熱情很高，但真到落地階段，能夠切實擁抱AI大模型的公司并非多數(shù)。

應(yīng)用企業(yè)借AI卡住前排身位

多數(shù)企業(yè)認(rèn)為，現(xiàn)階段在AI大模型上的投入主要是為了搶占技術(shù)先機(jī)。

事實上，很多新技術(shù)的早期客戶，都是帶著聯(lián)合研發(fā)的目的，與行業(yè)頭部公司展開合作的，智譜AI的客戶們也不例外。

一家具身智能研發(fā)公司高管告訴虎嗅，他們在大型語言模型（LLM）方面采用了很多家公司的模型，包括智譜的GLM和百度的文心大模型，與智譜的合作雖然是付費的，但總體也是以聯(lián)合研發(fā)的形式簽訂了合作框架。

“具身智能是前沿科技行業(yè)，在AI大模型方面勢必要占住行業(yè)前排的位置。”這位高管告訴虎嗅，從早期的Saycan到谷歌最新的RT-2，再到今天國內(nèi)很多企業(yè)也都在基于LLM研發(fā)更好的人機(jī)交互模式。在這個時間點上，自研模型難度很大，周期很長，所以在早期一定要借力于成熟大模型公司，才能不落后于行業(yè)。

對此，張鵬也深有感受，“很多行業(yè)頭部客戶，在早期對AI大模型的態(tài)度就是‘買票上車’。”在回憶大模型熱潮中智譜AI談成的第一單時，張鵬介紹說，當(dāng)時簽單的過程很簡單，客戶就只是看了看GLM的公開論文，對模型做了一輪評測，看了一下第三方評測的榜單，然后試用了一下，就“爽快地出手了”。

另一方面，在未來一段時間里，AI大模型企業(yè)或許也可以被看作是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要一部分。

AI大模型在企業(yè)端的落地過程中，企業(yè)主最喜歡問的就是“AI可以幫我干掉多少人工？”，某國內(nèi)新晉AI大模型公司創(chuàng)始人告訴虎嗅，在跟應(yīng)用企業(yè)溝通的過程中他發(fā)現(xiàn)，有些對大模型理解比較淺的企業(yè)中，對AI的考核標(biāo)準(zhǔn)很高，落地之后至少要省出三分之一的人力成本，他們才愿意考慮。

“我們不應(yīng)該只把AI大模型理解為工具。”君聯(lián)資本總裁/執(zhí)委會成員李家慶認(rèn)為，AI大模型不能只是簡單地考慮成本、效率的問題。從投資人的角度看，AI大模型在中長期來看，一定是關(guān)注成本效率的工具。但在短期，大模型也可以是資產(chǎn)。

然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)就需要有標(biāo)準(zhǔn)。李家慶舉例說就如同通信領(lǐng)域，在3G時代有CDMA、WCDMA，“為什么中國一定要做自己的SCDMA，因為如果沒有自己的標(biāo)準(zhǔn)，就喪失了對數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價的權(quán)利。”李家慶以電信為例解釋說，對于AI大模型也是一樣，如果大家都用LLaMA模型，那中國的AI產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用企業(yè)始終沒有辦法形成AI的底層資產(chǎn)，在未來市場中形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的控制力和定價權(quán)都會出現(xiàn)問題。

在智譜AI的DevDay圓桌討論中，李家慶提出了大模型是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論，他指出，AI大模型是從數(shù)據(jù)中沉淀下來的價值，不是簡單的工具或代碼。

盡早上車AI大模型的核心，不在于選擇什么模型，而在于讓企業(yè)盡早開始以AI大模型的形式沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，盡快開始適應(yīng)新的AI驅(qū)動的業(yè)務(wù)模式，從而在即將到來的AI時代里立于行業(yè)潮頭。

看清了大模型前期價值的頭部公司，或許正是AI大模型公司們在早期B端業(yè)務(wù)中，快速實現(xiàn)盈利目標(biāo)的原動力。

來源：虎嗅APP 作者：齊健