2023年，人工智能领域迎来了一股新的浪潮，以ChatGPT为代表的大型语言模型迅速成为全球关注的焦点，仿佛预示着技术的又一次飞跃。尽管业界普遍为这一年大模型的进展超越了过去十年的总和，但整体而言，大模型技术的发展似乎进入了一个新的平稳阶段。
随着对大模型认识的不断深化，企业开始逐渐摆脱对其的神秘感，认识到大模型本质上是一种“技术和能力”。他们开始探索如何将这一新技术融入业务流程，以期提升效率。这种转变也使得市场上的“百模大战”逐渐趋于理性。
市场和客户变得更加务实，越来越多的初创企业不再仅仅关注基础模型的开发，而是转向应用和工具链的创新。对于投资者和投资机构来说，他们最关心的始终是大模型的商业化前景。
然而，大模型的商业化之路依然充满挑战。
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挑战一：B端还是C端
大模型的商业化首先面临的是选择B端还是C端的问题。虽然大模型技术在快速发展，但AI的商业化之路却充满不确定性。一方面，传统企业在如何将AI技术融入现有业务中感到迷茫；另一方面，AI企业也在探索如何实现有效的变现。B端和C端，代表了两种截然不同的商业路径。
放眼国际市场，许多企业已经找到了适合自己的商业化模式。例如，微软和Salesforce将AI技术整合到现有产品中，并提供定制化的服务；而OpenAI和Midjourney则通过向个人用户提供生产力工具，并通过订阅模式实现变现。
在国内，尽管起步较晚，但许多企业也在积极尝试。百度、阿里、字节跳动、360和讯飞等公司都在探索各自的商业化路径。百度在C端推出了文心一言的订阅模式，B端则提供底层架构和解决方案；360则利用其在PC端浏览器的优势，发力AI办公，同时在B端聚焦AI安全和知识管理；讯飞则尝试将大模型与其硬件产品相结合。
但无论是B端还是C端，都面临着各自的挑战。在B端，企业在采用AI技术时需要考虑投资回报率、数据安全性等问题，同时将AI融入现有工作流程和后续维护的成本也较高。尽管B端应用能够带来更大的行业价值，但许多传统企业对新技术的接受度仍然较低。
在C端，虽然消费者的付费意愿有所提升，但要覆盖大模型的训练和运行成本依然困难。此外，许多企业过于关注技术本身，而忽视了对市场的开拓和消费者需求的挖掘。
根据国际数据公司IDC在2023年四季度的AI应用调研，超过九成的企业已经布局了AI应用。其中，24%的企业已经投资了生成式AI并有明确预算，34%的企业正在制定潜在应用场景，35%的企业已经开始尝试试点。
不过，创新工场创始人李开复认为，短期内大模型在中国的C端应用可能更有机会，但面临的挑战包括高推理成本和产品市场匹配度等问题。
对于大模型创业公司而言，找到适合的商业化路径，尤其是在C端，是一个全球性的难题。
以月之暗面为例，该公司坚定地选择了C端赛道，但构建有效的商业模式依然充满挑战。杨植麟认为，目前流行的商业模式包括订阅和抽成，但这些模式都存在一定的局限性。
无论是B端还是C端，商业化的成果都需要通过具体的数据来证明，如用户量、收入和影响力等。投资方和市场对大模型创业公司的期待是，每3到6个月必须有新的产品或变化。
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挑战二：经济性
无论是面向B端还是C端，大模型商业化的核心问题依然是经济性，即收益是否能够覆盖成本。
“大模型太贵，小模型看不到赚钱的希望。”这句话形象地描述了当前大模型领域的投资困境。一方面，大模型的训练成本高达数千万元，这使得只有少数人能够参与其中。另一方面，随着美元基金黄金时代的结束，风险投资变得更加谨慎。
根据CB Insights发布的《2023年人工智能(AI)行业现状报告》，2023年，中国AI领域的投融资数量约为232笔，同比下降38%；融资总额约为20亿美元，同比下降70%。特别是2023年第一季度，无论是融资额还是融资量，都创下了5年来的最低点。
当创业者获取融资的难度增加，难以覆盖长期研究的成本时，他们必须迅速实现商业成果，完成商业闭环，以确保项目的可持续发展。这成为中国与硅谷大模型创业生态之间的最大差异。
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挑战三：人的认知
除了面向客户和成本问题外，人们对AI的接受和使用程度也会对大模型的商业化带来挑战。
在2024年世界人工智能大会上，中国工程院院士王坚指出：“人的因素往往被忽视。当我们谈论AI对每个部门的影响时，要所有部门的所有人都去拥抱AI，这在很多大企业中是非常困难的。”
王坚观察到，中国企业对AI的态度和接受程度存在差异，这种差异不仅存在于公司和行业，也存在于每个人的内心。中国移动从2023年开始启动大模型研发工作，并推出了139亿参数的大语言模型，但在推动大模型落地的过程中，行业内部对大模型的看法和接受程度不一，存在思维方式的转变问题。
从苏格拉底到哈姆雷特，再到近代科学理论，人类一直是历史的主角。但随着人工智能的出现，许多人认为科技将成为世界的“主角”，这引发了一场计算机与人类之间的“分工之战”。
在这种背景下，如何更好地与人工智能分工，成为时代的课题。虽然每个人的答案可能不同，但我们必须承认，AI时代正在逐渐到来。
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结 语
对新事物可以多一些耐心
尽管AI大模型的商业化面临诸多挑战，但我相信，随着时间的推移，AI大模型终将找到适合自己的商业模式。
这种信心来自于AI作为先进生产力的代表。正如马克思所说，新生事物之所以不可战胜，是因为它代表了事物的发展方向，符合事物的发展规律，能够适应当前特别是未来的发展条件，因此具有强大的生命力和广阔的发展前景。
面对当前的问题，我们应以动态和长远的眼光去看待。所有的问题都需要在动态的过程中解决，不能以现在的状态来解决未来的问题，而应以未来的状态来解决未来的问题。
因此，我们有理由相信，中国大模型在商业化落地中遇到的问题，也会在大模型的不断发展中得到解决。
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