导语：距离ChatGPT问世刚过去一年的时间，相比于之前各方人马对大模型的狂热，如今的国内大模型赛道正肉眼可见地降温。
距离ChatGPT问世刚过去一年的时间，相比于之前各方人马对大模型的狂热，如今的国内大模型赛道正肉眼可见地降温。
原因当然有很多，高昂的算力成本投入、较高的技术门槛以及资本更加“务实”等，让大模型成为少数实力玩家的游戏。
归根结底，还是大模型创业看似一片红火，实则烧钱快、赚钱难。
不管是OpenAI、Google，还是国内的百度、科大讯飞，都在疯狂烧钱。只有卖算力的英伟达，卖云服务的微软和亚马逊赚翻了。
从大模型厂商、AI原生应用公司到企业客户，大家都急切地想要探索出一条可行的大模型商业化落地路径。
从ChatGPT掀起这场技术热潮至今，和移动互联网时代的百团大战、百播大战一样，大模型创业也迈入了同一条河流：百模大战。
今年以来，无论是科技大厂，各路创业者，还是科研机构都一哄而上，开始做大模型。截至10月份国内已经发布了238个大模型，而6月份时这个数字是79个，相当于4个月翻了3倍。
平均算下来，每天至少有一个大模型面世。
这种繁荣难免给人某种错觉，做大模型似乎很容易。别看国内大模型数量多，其实本质上都是一个模子刻出来的，不少都“借鉴”了国外的产品――比如，在Llama开源模型基础上训练而成。
所谓“师傅领进门，修行在个人”。一个事实是，大模型训练极度“烧钱”。
当下的大模型训练需要强大的算力支撑，尤其是参数量大的模型。而庞大的模型训练需要巨额的资金来支持。
据国盛证券估算，要打造对标ChatGPT的大模型，投入约10亿元才是入门券。
投入了巨额资金之后，企业希望尽快商业化来解决后续研发资金的问题，同时希望通过商业化达到赚钱的目的。
但至今也鲜有听说哪家大模型公司在这场“盛宴”中赚到了钱。如果把研发费用算进来，不少科技大厂其实都亏得很惨。
比如，科大讯飞前三季度净利润同比下降超76%，经营现金净流出近12亿，就与大模型方面的研发投入有关。
如今随着美国不断收紧AI芯片出口，国内大模型玩家还面临着一芯难求、价格飞涨的窘境。
大模型的商业化问题不得不更快地被摆在台面上。
互联网时代，主要商业模式就是基于在线广告的眼球经济，造就了百度、腾讯和阿里等大厂。移动互联网时代，滴滴、美团把买家和卖家连接起来，成为了超级应用。
大模型时代到来，目前还没有人知道超级应用何时会出现，将是怎样的产品形态，未来的商业模式也显得扑朔迷离。
对于大模型创业者来说，当下的创业环境也并不友好。
过去的创业潮中，投资人和创业者常把“长期主义”挂在嘴边。如今在大模型应用创业中，投资人却更加“务实”。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾表示，在中国做AI创业，必须考虑在什么场景下可以实现落地，并且第一天就要可以赚钱。
而且资本一般都会盯着头部公司投或“抱团”投，能拿到钱的会持续融到钱，拿不到融资的，多半会被挤出局。
不过，这也可以理解，投资毕竟不是做慈善。
曾经含着“金汤匙”出生的AI四小龙，商汤、云从、旷视和依图，由于长期亏损、造血能力不足，由资本的宠儿沦落为一个个饱受质疑的项目。
科创板“AI第一股”格灵深瞳曾身披千亿美元估值光环。六年过去，眼下市值不足60亿元。
相比于不少巨头们还在拼命发掘大模型的落地价值，“卖水人”倒是已经赚得盆满钵满了。
有网友调侃：英伟达才是真正的赢家。
在商业的世界里，技术最终的使命是落地并带来商业价值。
无论是科技大厂，还是创业型公司，都急切地想要找到大模型可持续落地的商业模式。
从需求端来看，用户对于基础大模型的需求无非三种：直接调取大模型API，获取相关大模型能力；基于大模型，贴合实际业务进行二次开发；基于大模型开发AI应用。
从买单人的角度来看，大模型的商业模式可以分为两类――to C和to B（包括to G，即面向政府）。
回顾过去二十余年互联网发展史，会发现向用户收取订阅费，一直是门不错的生意。
当前，大模型行业里也有靠C端收入养活的爆款应用――ChatGPT。
早在今年2月初，月活刚过亿时，OpenAI就推出付费订阅版ChatGPT Plus，每月收费20美元。
随后美国出现很多面向C端使用产品，走的基本都是订阅付费路线。比如AI图像生成产品Midjourney，以及主打UGC、且个性化的AI聊天机器人Character.ai。
国内厂商推出的通用大模型产品，现在大部分是免费。
收费9块9的妙鸭相机，仅在7月短暂火过一阵。3月份上线的文心一言，直到11月1日才开启订阅收费，每月收费59.9元。
在互联网行业，还有一种经典的玩法，就是向C端提供产品，向B端（广告商）收费的模式，即所谓的“羊毛出在狗身上由猪买单”。
但这个打法，在中国很难复现。目前还没有几家厂商具备这个实力。对于国内普罗大众而言，“AI生成内容”并非大部分人所需。
在中国，一个普遍的预期是，大模型最广阔的应用市场在B端。也就是，大模型厂商通过向客户开放API接口来创收。
OpenAI的就是这样做的。当前有200万开发者正在使用OpenAI的API接口，92%的财富500强公司正在使用OpenAI的产品搭建服务。
国内也有样学样。比如，商汤在上半年发布“日日新”大模型时，没有向C端开放，而是直接面向政企客户开放API接口。
9月25日，百川智能发布了Baichuan2-53B闭源大模型，同时开放了API接口，进军ToB领域，开启商业化进程。
在B端还有一种收费方式，即SaaS模式。
大多数普通用户可能感觉对SaaS不太熟悉，但每个人都或多或少地用过SaaS产品，比如企业级通讯和协同办公的钉钉、飞书和腾讯会议等。
很长时间以来，中国的SaaS行业一直过得非常苦，很多公司前仆后继地搞SaaS软件，结果鲜有赚钱的。因为绝大部分中小企业，很少有信息化的需求，用微信就可以完成企业内部沟通和客户管理。
AI大模型带来的这场革命，让很多企业非常焦虑，他们特别担心不知何时自己就被淘汰掉了，或者被竞争对手利用AI反超了。
大模型厂商正好可以借助大模型的能力，给这些企业做方案、改系统、跑流程，助力企业实现降本增效。
其实，当前很多企业都存在用AI代替人工客服、销售等岗位的需求，且愿意为之付费。
今年以来，国内不少大模型厂商都开始通过为企业客户提供定制化、一站式服务来创收。比如，百度、腾讯、阿里、华为等都在力推用大模型给零售、金融、制造等领域进行智能化升级。
今年以来，国内竞争最激烈的战场都在基础大模型。所谓的“百模大战”，打的也是通用大模型。
巨头在算力、资金，甚至数据上都更有优势，也具备相对成熟的商业变现体系。对于大模型创业者而言，与巨头公司“卷”大模型底座并不明智。
基础大模型只是底层的技术能力，无论是各项参数，还是训练能力的提升都不能带来商业收益。
大模型真正的价值在于能够解决实际问题并创造商业价值，而场景是商业模式的基础。
在大模型的商业化方面，以百度、阿里、腾讯等为代表的互联网厂商，商业化前景较为清晰。这与其自身庞大的业务体系有关。
互联网巨头可通过将大模型集成到现有产品和服务中，比如百度文库文档助手、钉钉、淘宝问问等，将生成式AI作为辅助功能，嵌入原有业务，带动营收增长。
大模型创业公司资源有限，在垂直领域做AI原生应用，是不错的方向。
李彦宏曾说，“AI原生时代，我们需要的不是100个所谓的大模型，而是100万量级的AI原生应用”。
不过，当前中国大模型行业AI大模型与AI原生应用呈现出倒挂之势。
国内大模型数量很多，AI原生应用数量很少。美国只有几十个基础大模型，却有着成千上万个AI原生应用，且数据还在日新月异地变化。
“不论中国还是美国，最好的AI原生应用还没出现。这恰恰就是创业者千载难逢的机会。”李彦宏说。
对于国内大模型赛道的玩家而言，仍面临诸多内外部的挑战。
当OpenAI亲自下场做应用，很多调用它的API做产品的公司，或面临着被干掉的风险。
一个月前，OpenAI召开了首届开发者大会，宣布推出GPTs和Assistants API。
Assistants API可以让开发者能够调用GPT上几乎所有的新功能。面向普通用户推出的GPTs，让不懂代码的人也能轻松编程。
这或许将干掉一些模型层和中间层创业者的生意。但也为应用层的爆发打下基础。截至12月4日，GPTs Hunter上已汇聚3.3万个GPT。
如今全球大模型产业商业化仍处于早期探索阶段，国内厂商也都在积极探索大模型的商业化之路。
大模型创业，方向比努力更重要。目前的国内市场上，AI原生应用在教育、办公、图像、视频、金融、医疗、社交、招聘等领域，仍有望迎来爆发机会。
大模型应用的奇点时刻一定会到来。创业者要想持久坐在牌桌上，就得摸清楚浪的方向。
