摩根士丹利的分析顯示,中國AI企業(yè)在商業(yè)化道路上步履維艱,部分AI應(yīng)用先行者的業(yè)績表現(xiàn)不及預(yù)期。

                           摩根士丹利，俗稱大摩，一家國際金融服務(wù)公司

人工智能大模型的發(fā)展正面臨著一個(gè)關(guān)鍵的十字路口。近期,多家機(jī)構(gòu)發(fā)布報(bào)告指出,AI行業(yè)正遭遇前所未有的變現(xiàn)壓力。

                                         中國的AI產(chǎn)業(yè)和AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)直線上升

事實(shí)上,AI大模型的發(fā)展困境已是一個(gè)公開的秘密。高盛曾發(fā)布題為《投資太多,收益太少》的報(bào)告,直言大公司計(jì)劃在未來幾年在AI相關(guān)領(lǐng)域投入1萬億美元,但目前除了略微提高了開發(fā)人員的工作效率,尚未看到其他顯著成果。紅杉資本更是提出,AI產(chǎn)業(yè)需要年產(chǎn)值超過6000億美元,才足以支付數(shù)據(jù)中心、GPU等基礎(chǔ)設(shè)施費(fèi)用。然而,即便在最樂觀的估算下,AI盈利缺口仍在不斷擴(kuò)大。

                                    AI年產(chǎn)值超過6000億才夠支付成本

國內(nèi)AI企業(yè)的處境同樣不容樂觀。在經(jīng)歷了年初的價(jià)格戰(zhàn)后,各大科技公司對(duì)大模型的態(tài)度變得更為謹(jǐn)慎。雖然在公開場合仍聲稱要加大AI投資力度,但實(shí)際行動(dòng)卻趨于保守。一個(gè)明顯的信號(hào)是,企業(yè)負(fù)責(zé)人開始弱化基礎(chǔ)大模型迭代的重要性,轉(zhuǎn)而強(qiáng)調(diào)應(yīng)用落地。"沒有應(yīng)用,開源閉源模型都一文不值"成為了業(yè)內(nèi)的共識(shí)。

然而,AI應(yīng)用的商業(yè)化之路并非一帆風(fēng)順。由于客觀條件限制,像OpenAI那樣對(duì)GPT收費(fèi)的簡單變現(xiàn)模式在國內(nèi)難以復(fù)制。基于API調(diào)用的商業(yè)模式也因激烈競爭而利潤微薄。各大公司寄予厚望的AI應(yīng)用落地時(shí)間和效果也遠(yuǎn)不及預(yù)期。面對(duì)持續(xù)增加的投入和遙遙無期的回報(bào),科技巨頭們的焦慮情緒與日俱增。

與此同時(shí),AGI(通用人工智能)的發(fā)展路徑也在不斷演變。OpenAI最新發(fā)布的O1模型采用了自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Self-play RL)技術(shù),這與傳統(tǒng)以擴(kuò)展定律(scaling law)為主的訓(xùn)練方式有了本質(zhì)區(qū)別。對(duì)于國產(chǎn)大模型而言,在尚未完全追上GPT-4的情況下,又面臨新的技術(shù)范式挑戰(zhàn),無疑增加了發(fā)展的難度。

在這種形勢下,國內(nèi)科技巨頭對(duì)AI的態(tài)度開始出現(xiàn)分化。有的公司選擇繼續(xù)加大投入,如阿里云在芯片禁令收緊前大量進(jìn)口英偉達(dá)GPU卡。有的則轉(zhuǎn)向探索AI在特定場景下的應(yīng)用,如字節(jié)跳動(dòng)的"豆包"和騰訊微信的搜索功能。百度作為主營搜索業(yè)務(wù)的公司,盡管公司否認(rèn)了放棄大模型研發(fā)的傳言,但內(nèi)部人士透露,訓(xùn)練下一代模型已不再是百度的第一優(yōu)先級(jí)。