在2024年的寒冷冬日里，中国AI领域的一次革命性突破再次刷新了我们与技术的互动方式。
11月29日，智谱AI在技术开放日上展示了一项引人注目的技术成果：AI首次发放红包。
智谱AI的CEO张鹏仅用三句简单的语音指令，便指挥其智能体AutoGLM在微信、支付宝等多个平台间穿梭，向现场及线上观众派发了红包。
这一创新背后，是AI Agent技术的一次飞跃。
传统AI助手仅能被动响应单一场景的指令，而智谱AI的AutoGLM却能主动理解复杂指令，跨平台协作，并准确执行用户意图。
AutoGLM不仅能处理如发放红包这样的简单任务，还能流畅执行复杂的多步骤任务，例如在订外卖时跨多个APP进行比价。
然而，这只是智谱AI今年在AI领域取得的众多成就之一。
今年7月，智谱AI发布了第四代代码生成大模型CodeGeeX，支持代码补全、注释、修复和翻译等基础功能。7月末，智谱AI的视频生成模型“智谱清影”问世，能生成6秒长、1440×960分辨率的视频。
到了10月，智谱AI推出了端到端语音模型GLM-4-Voice，并开源，该模型能够进行实时语音对话，并在情绪表达、多语言等方面取得突破，且支持随时打断。
智谱AI在代码、多模态、Agent等多个方向上的全面技术布局，展现了其追赶全球AI巨头的决心。
然而，在这种全面进展的背后，也引发了对智谱在各个领域深耕程度的冷静思考。
在体量和资本均不及OpenAI等巨头的情况下，智谱AI广泛的技术覆盖是否会影响其在各领域的深入发展？
智谱AI虽然在AI赛道上布局广泛，但在每条战线上的表现相对“平均”，产品方向更倾向于跟随而非创新。
以智谱AI最近发布的旗舰大模型GLM-4-Plus为例，该模型定位为深度推理模型，类似于OpenAI的GPT-4o。虽然在深度推理、长文本处理和指令遵循等方面表现出色，但这种“强大”并不等同于绝对优势，反而暴露出潜在的矛盾。
GLM-4-Plus与智谱AI的生态定位之间存在错位。智谱AI虽然更偏向B端市场，但B端市场并非单一结构，而是由不同层级和类型的需求构成。
高性能深度推理的需求主要来自科研、高技术行业或特定领域，这些领域的规模相对有限。
智谱AI的B端客户则聚焦于更广泛的行业应用，包括金融、教育、能源、通信等行业，这些企业更需要性价比高、易集成且灵活的模型，而非需要高算力支持的深度推理大模型。
智谱AI在多模态方向上的布局，反映了其更深层次的“定位迷失”。
智谱AI在2024年发布的多模态语音助手功能，尤其是基于GLM系列的“智谱清言”系统，试图在C端应用领域拓展新的场景。
然而，与科大讯飞的“星火”大模型和字节跳动的“豆包”语音AI相比，智谱AI的表现呈现出一些耐人寻味的矛盾。
科大讯飞已深耕语音领域多年，其语音识别、翻译和场景化应用不仅成熟，而且在实际场景中有良好的落地率。字节的“豆包”则依托强大的内容生态，具有将语音AI应用到社交、娱乐和短视频生成等消费级场景中的潜力。
在生态布局均不如人的情况下，智谱AI的多模态语音助手，却仍未能体现亮眼的差异，其视频通话功能虽然支持低延迟，更自然的交互，但智力水平的表现，却与文本状态下有着很大差距。
智谱AI在2024年的文生视频领域也展现了雄心，通过其最新发布的CogVideoX v1.5模型和开放平台“清影”，提供了从文本生成视频（T2V）到多模态整合的一系列功能。
然而，与字节、快手等大厂的文生视频大模型相比，“清影”的表现还是太嫩了点。
虽然其主打免费、高清，甚至还在后期加入了AI音效的选项，但从效果上看，其生成的视频不仅古怪、扭曲，并且还有一些很明显的运动错误。
例如，在输入提示词：“一片广阔的海滩上，一个人形机器人和一只猫在一起散步”后，清影生成的视频里，出现了两个机器人，而非一个，同时它们还像螃蟹一样，用一种横着走路的奇怪方式在移动。
更诡异的则是画面中的猫，走着走着，头就变成了尾巴，仿佛器官发生了换位。
智谱AI在B端与C端两个方向上出现了摇摆的情况。
以视频生成为例，字节跳动通过其强大的内容生态，将MagicVideo-V2紧密结合到TikTok和抖音等平台，实现了技术与商业的双向赋能。同样地，快手也可将视频生成嵌入自身的短视频平台。
短视频赛道，是天然离C端最近，也最具亲和力的一条赛道。
而现在的智谱AI，从生态布局来看，其整体战略更偏向于B端市场，服务的客户包括金融、教育、能源和制造业，这些合作大多集中在需要高技术支持和私有化部署的场景中，如工业流程优化、客户服务智能化等。
但今年智谱AI的多线布局的策略，似乎表明了其既希望拓展ToB市场，又想在C端打造多模态互动的超级应用，形成一种“两头抓”的战略。
在总体资源不及OpenAI，也不及BAT等巨头的情况下，这一策略的结果最终导致了其资源分散，难以在一个方向上形成突出的竞争优势。
但实际上，这种多线进军的策略，透露出的是一种在商业化困境下的“无奈突围”。
《中国大模型中标项目监测报告》显示，2024年1-9月份，智谱华章中标的大模型项目达到22个，中标项目披露的中标金额为2472.3万元。22个中标项目主要分布在通信、金融、能源、教科等行业，以央国企客户为主。
从大模型中标项目数量来看，智谱华章可以跟科大讯飞、百度一样，位列第一梯队。但是获得这些项目的过程中，智谱华章付出的“代价”也不小。
这样的“代价”，就是卷到极致的价格战。
今年以来，为了应对同行的价格压制，智谱AI将模型调用价格降低到行业最低水平，如GLM-4-Flash的价格仅0.06元/百万tokens；对比之下，OpenAI的GPT-4 Turbo版本为 10美元/百万tokens，差距超过千倍。在一年的时间里，智谱AI从最初的 0.5元/千tokens 降至当前价格，降幅接近1万倍。
这种激进的降价策略，导致利润空间进一步被压缩。于是，作为大模型厂商的智谱AI，要活下来，只能依靠融资。
过去半年，资本对于国内大模型厂商的态度逐渐冷静下来。如果大模型厂商想要拿到新一轮融资，最重要的就是要证明自己商业化的能力。
而这样的“能力”，反映在具体的业务上，就是一个又一个的“技术奇观”的出现。
过去几个月，智谱AI接连发布了AI生成视频模型清影(Ying)、情感语音模型GLM-4-Voice ，以及AI助理工具AutoGLM 等，这无一不是想通过追逐技术热点，来吸引市场关注的表现。
然而，纵观整个AI行业来看，即使在大模型商业化困难的瓶颈期，除了“多线出击”的策略外，相关的AI企业并不是没有其他选择的余地。
在大模型尚未在C端取得明显盈利化的阶段，是否有AI企业保持住了自身的定力，专注于特定的方向，并取得了突破行业上限的进展？
答案当然是有的，OpenAI的劲敌——Anthropic就是个很好的例子。
与其他多线布局的大厂相比，Anthropic明确聚焦于机制可解释性和AI对齐问题。它的研究目标高度集中，例如通过“宪法AI”的理念改进AI的安全性和伦理性，使其模型的行为更加透明和可控。这种专注不仅增强了其
