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價(jià)格戰迷霧下,大模型創(chuàng )業(yè)者只能被動(dòng)挨打?

 2024-06-14 17:36  來(lái)源:A5專(zhuān)欄  我來(lái)投稿 撤稿糾錯

  域名預訂/競價(jià),好“米”不錯過(guò)

如果說(shuō)2023年是大模型的資格賽,融資額度決定了能否晉級,2024年已然快進(jìn)到了淘汰賽的階段。

字節跳動(dòng)、阿里云、百度智能云、騰訊云等先后在5月中下旬加入“價(jià)格戰”,輕量級模型直接免費,主力模型的API價(jià)格普遍下調了90%以上。曾經(jīng)以“燒錢(qián)”著(zhù)稱(chēng)的大模型,迅速進(jìn)入到“白菜價(jià)”時(shí)代。

當時(shí)就有人提出這樣的問(wèn)題:大廠(chǎng)選擇“燒錢(qián)狂飆”,大模型創(chuàng )業(yè)公司怎么辦?

時(shí)間過(guò)去半個(gè)多月,幾家獨角獸級的大模型創(chuàng )業(yè)者紛紛表明了態(tài)度:智譜AI果斷跟進(jìn),一個(gè)月里兩次下調價(jià)格;MiniMax悄然啟動(dòng)了注冊認證贈送1億tokens,以及TPM擴容不收費的活動(dòng);百川智能創(chuàng )始人王小川公開(kāi)表態(tài)不會(huì )跟風(fēng)降價(jià);零一萬(wàn)物CEO李開(kāi)復直言“國內大模型市場(chǎng)瘋狂降價(jià)是雙輸的打法”。

作為大模型行業(yè)真正意義上的“第一戰”,大廠(chǎng)們不計成本的拼價(jià)格,到底會(huì )對初創(chuàng )企業(yè)產(chǎn)生什么樣的影響?

三種可能的結果

截止到目前,大模型降價(jià)潮還在蔓延中,市場(chǎng)格局的變化至少需要半年乃至更長(cháng)時(shí)間。但在故事塵埃落定前,并不難揣測一些可能的結局。

第一種比較理想化的結果:大模型降價(jià)利好開(kāi)發(fā)者,AI原生應用加速爆發(fā),逐漸從量變引發(fā)質(zhì)變。

目前大多數中小企業(yè)和個(gè)人開(kāi)發(fā)者是通過(guò)API接口來(lái)調用大模型能力的,瘋狂降價(jià)前的價(jià)格普遍在0.02元/千tokens上下,對于缺少盈利模式的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),算力成本儼然是一座沉重的大山。

大模型降價(jià)甚至免費,意味著(zhù)開(kāi)發(fā)者的成本曲線(xiàn)將大幅下降,促使開(kāi)發(fā)者更低成本進(jìn)行開(kāi)發(fā)、試錯,進(jìn)而打造出更多的AI原生應用,讓大模型能力滲透到更多場(chǎng)景中。也許當下的應用仍存在同質(zhì)化,主要以智能助手和情感陪伴為主,卻不乏從量變引發(fā)質(zhì)變,孕育出超級應用的可能。

可以佐證的是,百度宣布ERNIESpeed和ERNIELite免費開(kāi)放使用后,兩款模型的日調用量翻了10倍。有點(diǎn)像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)早期的一幕,因為運營(yíng)商下調了流量費,用戶(hù)開(kāi)始嘗試各種新奇應用,最終迎來(lái)了百花齊放的繁榮景象。而在一個(gè)生機勃勃的生態(tài)里,每個(gè)大模型廠(chǎng)商都將是受益者。

第二種更符合現實(shí)的結果:部分缺少“護城河”的大模型廠(chǎng)商被淘汰,算力、人才和資本越來(lái)越集中。

一種較為流行的觀(guān)點(diǎn)是:誰(shuí)的用戶(hù)多,產(chǎn)生的數據就越豐富,投喂給大模型的“飼料”就越多,越有可能訓練出更好的AI。大模型廠(chǎng)商降價(jià)的目的,是為了吸引更多人使用,將用戶(hù)的真實(shí)使用數據反哺給大模型,然后進(jìn)行訓練迭代。

資本市場(chǎng)的謹慎態(tài)度,讓“百模大戰”的局面曇花一現,但不少拿到了融資的中腰部創(chuàng )業(yè)者,仍在煉模型這件事上苦苦掙扎。頭部玩家們打出的價(jià)格牌,有望讓部分搖擺的創(chuàng )業(yè)者放棄自研大模型,將注意力轉移到應用層或其他領(lǐng)域,避免大模型在底層硬件、軟件等方面的重復建設,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)朝同一個(gè)方向發(fā)力。

不管是出于什么樣的考量,行業(yè)集中度的提升都不是什么壞消息。大模型屬于極限考驗算力資源和人才密度的賽道,即使“百模大戰”沒(méi)有上演,活躍的大模型廠(chǎng)商仍然多達兩位數,還需要進(jìn)一步優(yōu)勝劣汰。

第三種相對悲觀(guān)的結果:價(jià)格戰是同質(zhì)化的表現,當價(jià)格成為市場(chǎng)的主導力量,將上演“圈地運動(dòng)”。

網(wǎng)約車(chē)、外賣(mài)、社區團購等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的經(jīng)典戰役,無(wú)不經(jīng)歷了價(jià)格戰的階段,且或多或少是同質(zhì)化競爭導致的。倘若大模型卷性能帶來(lái)的收益越來(lái)越低,而且能力大同小異的時(shí)候,價(jià)格無(wú)疑是攻城略地的有效手段。

可能在一些人眼中,大模型的關(guān)鍵在于效果,比起價(jià)格,客戶(hù)更在意落地帶來(lái)的價(jià)值。這樣的觀(guān)點(diǎn)沒(méi)有錯,卻忽略了價(jià)格戰的時(shí)機:如果企業(yè)已經(jīng)深入使用了一段時(shí)間,價(jià)格上的差異很難撬走客戶(hù);如果客戶(hù)還處于選型的階段,誰(shuí)能吸引到更多的客戶(hù),誰(shuí)就在競爭中拿到了先手棋。

借用智源研究院總工程師林詠華的說(shuō)法:“大模型的降價(jià)潮是一場(chǎng)生態(tài)的爭奪戰。當一家企業(yè)已經(jīng)適配了一個(gè)模型,他未必還愿意再去適配更換另一個(gè),在更換成本客觀(guān)存在的前提下,行業(yè)企業(yè)會(huì )希望先通過(guò)價(jià)格的方式拉攏一批用戶(hù)。”沿循這樣的邏輯,大模型的價(jià)格戰和網(wǎng)約車(chē)、共享單車(chē)等并無(wú)本質(zhì)的區別,都是一場(chǎng)有預謀的“圈地運動(dòng)”,不過(guò)是目標對象不同而已。

客觀(guān)的說(shuō),大模型價(jià)格的下降是必然的結果,畢竟推理成本下降了。就像百度創(chuàng )始人李彥宏在 Create 2024 百度 AI 開(kāi)發(fā)者大會(huì )上提到的:“相比一年前,文心大模型推理的成本降到了原來(lái)的1%。”

問(wèn)題在于,國內大模型的價(jià)格幾乎是斷崖式的,并未給大模型創(chuàng )業(yè)者足夠的緩沖時(shí)間,尚未找到行之有效的盈利方式。

這場(chǎng)價(jià)格戰中最活躍的選手,基本都是云廠(chǎng)商,降價(jià)乃至免費獲取到的客戶(hù),可以通過(guò)模型微調、模型部署以及各種配套云服務(wù)對沖成本。而大模型創(chuàng )業(yè)者缺少足夠厚的生態(tài),甚至要向云廠(chǎng)商租賃算力,API的商業(yè)模式被“切斷”后,短期內恐怕難以實(shí)現“自我造血”。

無(wú)論以哪一種結果收場(chǎng),大模型創(chuàng )業(yè)者都是弱勢的一方。

怎么才能活下來(lái)

歷史經(jīng)驗告訴我們,在充滿(mǎn)不確定的賽道里,從來(lái)都沒(méi)有穩操勝券的戰局。大模型的背后是一場(chǎng)萬(wàn)億級的資本盛宴,比起場(chǎng)上的幾家云廠(chǎng)商,初創(chuàng )企業(yè)的想象空間更大,總有人希望他們可以留在牌桌上。

云廠(chǎng)商推波助瀾的價(jià)格戰,無(wú)疑會(huì )加重大模型初創(chuàng )企業(yè)的危機感,但并不意味著(zhù)沒(méi)有破局的可能。

對策一:技術(shù)側破局,在大模型性能上搶先打破天花板,或者在大模型的落地部署上找到最優(yōu)解。

按照獵豹移動(dòng)董事長(cháng)傅盛的說(shuō)法:“短期來(lái)看,大模型的性能遇到了瓶頸。誰(shuí)也甩不開(kāi)誰(shuí),誰(shuí)也拿不出撒手锏,降低推理成本、降低售價(jià)成了現在每一家的高優(yōu)先級任務(wù)”。撥開(kāi)價(jià)格戰迷霧最好的方式,正是在大模型性能上甩開(kāi)對手。面對不明晰的技術(shù)路線(xiàn),不乏“運氣”的成分,但初創(chuàng )企業(yè)往往更有“賭”的勇氣。

即使不能在性能上拉開(kāi)太大差距,提升大模型工程化能力也是一個(gè)可行方向。目前API調用的是“標準版模型”,想要將大模型能力和場(chǎng)景深度融合的企業(yè)類(lèi)用戶(hù),仍需要對大模型進(jìn)行精調或本地化部署。如果能夠進(jìn)一步降低大模型的落地門(mén)檻和成本,不無(wú)對沖“價(jià)格戰”沖擊的可能。

這也是一些大模型創(chuàng )業(yè)者正在嘗試的應對方案。比如智譜AI在MaaS 2.0大模型開(kāi)放平臺上推出的一鍵微調功能,用戶(hù)僅需準備訓練數據,不需要代碼即可完成一個(gè)“私有大模型”的訓練。

對策二:專(zhuān)注提升大模型的差異化能力,做云廠(chǎng)商的“ISV服務(wù)商”,低姿態(tài)熬過(guò)大模型浪潮的淘汰賽。

鑒于隱私、安全、性能等種種因素,行業(yè)內一直存在“模型混用”的現象,即在不同場(chǎng)景調用不同的大模型。在各家模型能力水平相近、價(jià)格不相上下的情況下,打造某一塊的“比較優(yōu)勢”,同樣是一種活法。

況且阿里云、百度智能云等云廠(chǎng)商,也在“拉攏”大模型創(chuàng )業(yè)者:一方面在算力資源上和大模型廠(chǎng)商綁定,比如阿里云對MiniMax、月之暗面的投資,都將一部分資金限定用于購買(mǎi)阿里云服務(wù);另一方面積極布局一站式大模型開(kāi)發(fā)及服務(wù)運行平臺,比如百度智能云千帆大模型平臺,用戶(hù)可以同時(shí)調用不同大模型的能力。至少就現階段而言,沒(méi)有云廠(chǎng)商愿意為了大模型的“芝麻”,丟了云服務(wù)的“西瓜”。

就像許多行業(yè)曾出現的,價(jià)格戰常常是行業(yè)進(jìn)入“大混戰”的標志。對于那些沒(méi)有拿到巨額融資的大模型創(chuàng )業(yè)者,以ISV服務(wù)商的身份“茍活”,熬過(guò)大模型浪潮的淘汰賽,何嘗不是一種生存哲學(xué)。

對策三:繞過(guò)或弱化在To B市場(chǎng)的競爭壓力,選擇To C作為突圍方向,試圖成為下一個(gè)時(shí)代的行業(yè)巨頭。

王小川不摻和“價(jià)格戰”的理由是:“在國內的商業(yè)環(huán)境里,To B的市場(chǎng)比To C小十倍。”百川智能同步發(fā)布了AI助手“百小應”,開(kāi)啟“超級模型+超級應用”雙輪驅動(dòng)模式,希望能夠和云廠(chǎng)商進(jìn)行錯位競爭。

有相似想法的不只有王小川。MiniMax先后孵化出了星野、海螺AI等多款日活超過(guò)百萬(wàn)的產(chǎn)品;月之暗面一開(kāi)始就專(zhuān)注于To C路線(xiàn),推出了Kimi智能助手;對價(jià)格戰詬病連連的李開(kāi)復,出任零一萬(wàn)物旗下AI助手“萬(wàn)知”的“首席體驗官”;就連To B布局最深的智譜AI,也開(kāi)始加碼推廣AI助手智譜清言。

踏足To C賽道就能避免內卷了嗎?正如前面所提到的,目前To C應用以智能助手和情感陪伴為主,大模型初創(chuàng )企業(yè)尚未給出更好的產(chǎn)品形態(tài),同樣集中在陪聊、提效等場(chǎng)景,功能大同小異。不過(guò),相較于To B價(jià)格戰的被動(dòng)性,To C承載了大模型創(chuàng )業(yè)者的希望。

創(chuàng )業(yè)從來(lái)都是九死一生,所有的成功之路都充滿(mǎn)荊棘,沒(méi)有人能提前知道哪種對策是正確的選項。

至少就目前而言,情況遠沒(méi)有到糟糕的程度。字節跳動(dòng)放出的降價(jià)“大招”,并未影響智譜AI、月之暗面的新一輪融資,且估值均已超過(guò)30億美元;布局多模態(tài)通用大模型的生數科技,憑借對標OpenAI Sora的視頻大模型Vidu,日前完成了百度領(lǐng)投的數億元Pre-A輪融資......

然而,并非所有的創(chuàng )業(yè)者都這么“幸運”。前微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長(cháng)簡(jiǎn)仁賢創(chuàng )辦的竹間智能,已經(jīng)在現金流壓力下停工了6個(gè)月;憑開(kāi)源模型Stable Diffusion走紅的Stability AI,傳出了尋求被收購的消息......

突如其來(lái)的大模型價(jià)格戰,某種程度上為行業(yè)敲響了警鐘,在信息差越來(lái)越小的語(yǔ)境下,像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代那樣照搬國外的商業(yè)模式,抑或是踩著(zhù)時(shí)間窗口和紅利窗口“一步登天”,已經(jīng)沒(méi)有生存的土壤。

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