闖關(guān)大模型:AI四小龍下手一個比一個狠
自去年GPT-4爆發(fā)以來,國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界圍繞AI大模型的炒作,就逐漸進入了高潮。資本市場上,所有與AI相關(guān)的公司,都挨個輪動漲了個遍。
不過,仔細(xì)翻看AI四小龍的財報不難發(fā)現(xiàn),曾經(jīng)的AI“老江湖”,基本面依然沒有太多改善。面對急速而來的大模型,其普遍稍顯遲鈍,動作甚至比不上一些傳統(tǒng)的大廠和AI初創(chuàng)公司,但好在AI四小龍,終究還是搭上了AI大模型的“便車”。
AI四小龍“搭上”大模型“便車”
2023年在國外AI大模型爆發(fā)之后,國內(nèi)也迅速興起了一股追趕浪潮。百度文心一言、訊飛星火、華為盤古、360智腦、阿里通義……一時之間國內(nèi)巨頭們蜂擁而至,好不熱鬧。
在國內(nèi)掀起AI大模型浪潮之后,商湯科技和云從科技,紛紛面世了“日日新SenseNova”大模型體系和“從容”大模型,遲遲沒有動靜的依圖科技和曠視科技,則被質(zhì)疑為“難產(chǎn)”。直到去年11月份和今年1月份,后兩者的大模型才姍姍來遲。不過雖遲但到,它們總算還是搭上了大模型的“便車”。結(jié)合AI四小龍的現(xiàn)狀來看,主動搭A(yù)I大模型這趟“便車”,不僅是順勢而為,也是其尋求破局的重要路徑。
首先,AI四小龍在各自的應(yīng)用領(lǐng)域,都擁有相當(dāng)深厚的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),順勢推出行業(yè)大模型的條件得天獨厚。比如,商湯科技在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域,都有著先進的技術(shù)和領(lǐng)先的優(yōu)勢,因此商湯科技的AI大模型,呈現(xiàn)出“多而通”的特點,其基于自家技術(shù),形成了“日日新”體系下的一系列大模型,如語言大模型“商量”、AI文生圖創(chuàng)作“秒畫”、2D/3D數(shù)字人生成“如影”、大場景、小物體生成“瓊宇”“格物”等一系列生成式AI模型及應(yīng)用。
相比商湯科技,曠視科技則在人臉識別領(lǐng)域,有著豐富的經(jīng)驗和技術(shù)積累,目前正逐步從過去的AI視覺領(lǐng)域,切入多模態(tài)大模型領(lǐng)域;依圖科技在語音識別和自然語言處理領(lǐng)域,有很多創(chuàng)新和領(lǐng)先的技術(shù),其大模型依舊圍繞醫(yī)療、安防等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域;云從科技則擅長提供,智慧金融、智慧出行、智慧城市等方面的解決方案,其AI大模型核心圍繞智能城市進行?傊,各家的優(yōu)勢領(lǐng)域不同,各家推出的大模型聚焦的方向也不同。
其次,大模型可以加速AI四小龍進行業(yè)務(wù)重塑,有利于其降本增效。一來,有了預(yù)訓(xùn)練大模型,用戶需求端到端的時間以及成本會被極大壓縮。一方面,用大模型技術(shù)替代過去的小模型,可以極大壓縮生產(chǎn)過程周期,降低算法研發(fā)成本,讓客戶更快享受到技術(shù)的紅利。另一方面,通過算法和算力的端到端整合,也能帶來成本最小化。比如,過去做1萬路視頻智能化,得用16個機柜,現(xiàn)在算法和算力實現(xiàn)端到端整合后,只用一個機柜就可以解決所有問題,但整體成本卻下降了80%。
對于常年虧損的AI四小龍來說,降低研發(fā)成本提升客戶體驗,早已成為了當(dāng)務(wù)之急。財報數(shù)據(jù)顯示,商湯科技2023財年上半年業(yè)績報告顯示,本期總營收14.33億人民幣,較上年同期的14.15億人民幣增長了1.27%;凈利潤率-217.9%;云從科技2023年上半年營收1.64億元,較上年同期3.91億元下降58.16%;凈虧損3.04億元,上年同期的凈虧損為3.25億元。如果說此時有什么能夠拯救四小龍的話,那么AI大模型絕對是希望之一。
老問題未解
雖然計算機視覺領(lǐng)域,是AI四小龍的傳統(tǒng)強項,但這并不意味著它們在這一領(lǐng)域沒有對手。而且由于常年虧損,AI四小龍的商湯、曠視、依圖、云從等的“基本盤”都面臨困境。
首先,AI四小龍所在的細(xì)分領(lǐng)域巨頭林立,被巨頭業(yè)務(wù)沖擊帶來的“后遺癥”,至今仍沒有得到緩解。在AI四小龍創(chuàng)立早期,其主要圍繞智能安防、醫(yī)療、金融等業(yè)務(wù)場景展開,但各家側(cè)重點不同。比如,曠視科技主要聚焦人臉識別平臺Face++升級,將物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)視為未來業(yè)務(wù)的增長點,前期主要為包括螞蟻金服等在內(nèi)的金融公司服務(wù),但后期隨著巨頭加大在人臉識別等技術(shù)領(lǐng)域的自研,其業(yè)務(wù)迅速遭到?jīng)_擊。
無獨有偶,依圖科技、商湯科技、云從科技等也面臨相似的困局。以醫(yī)學(xué)影像分析為主戰(zhàn)略的依圖科技為例,其在轉(zhuǎn)型AI芯片+算力廠商之后,面臨的競爭對手,直接變成了寒武紀(jì)、英偉達、百度和華為等科技巨頭,其壓力可想而知。在安防領(lǐng)域,AI四小龍與安防巨頭的合作,伴隨著海康威視、大華等巨頭的自研算法,也宣告了中斷。隨著AI四小龍與主要互聯(lián)網(wǎng)科技大廠的合作中斷,其不得不直面巨頭們“軟硬一體”的“降維打擊”。
為了避免跟巨頭產(chǎn)生惡性競爭,AI四小龍紛紛轉(zhuǎn)向了其他方向。比如,云從科技主打人機協(xié)同操作系統(tǒng),曠視科技進軍AI物聯(lián)網(wǎng),依圖科技發(fā)力芯片,商湯則講述平臺化的故事。由于業(yè)務(wù)退出造成的營收下滑,導(dǎo)致其面臨的經(jīng)營形勢持續(xù)惡化。
其次,AI四小龍目前很多業(yè)務(wù)仍然處于投入期,經(jīng)營壓力仍然未有效緩解。以云從科技為例,過去云從科技一直保持著研發(fā)投入大于營收的增長,但其商業(yè)化落地一直未能兌現(xiàn)。比如,其多次提及的人機協(xié)同系統(tǒng),至今營收也沒有取得爆發(fā)性增長,這項業(yè)務(wù)創(chuàng)造的營收,僅占其總營收的3.6%,至今為止扛大梁的業(yè)務(wù),依舊是人工智能解決方案業(yè)務(wù)。但從2021年開始,這塊占到總營收5成以上的業(yè)務(wù)始終處于下滑狀態(tài),從9.34億縮水至2023年的3.66億。
企業(yè)重點發(fā)展的新業(yè)務(wù)增長乏力,支柱業(yè)務(wù)卻連連下滑,市場因此拒絕為云從的愿景買單。4月7日晚間云從科技拋出的數(shù)份公告中,其中之一便是將AI精靈(AI Agent)的募資目標(biāo)從46.35億元下調(diào)為18.52億元。四小龍的其他幾家中,曠視科技專注智慧物流領(lǐng)域,近年來逐漸斬獲訂單,但整體市場規(guī)模較小,且考慮到曠視科技已經(jīng)多年未曾融資,因此這塊兒的收益,相對其整體虧損或許依舊是杯水車薪。商湯科技則繼續(xù)在智慧城市、交通等領(lǐng)域布局,并在汽車領(lǐng)域與包括哪吒等在內(nèi)的諸多車企建立了合作,但考慮到其在其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域的巨大投入,其目前也存在經(jīng)營壓力。
總體來看,AI四小龍當(dāng)中,除了云從科技之外,其余幾家基本上,已經(jīng)有了相對清晰的業(yè)務(wù)路徑,但當(dāng)下很多業(yè)務(wù)仍處于投入期的狀態(tài),仍然沒有得到改變。
大模型新問題又至
另外,盡管當(dāng)前AI大模型相當(dāng)火熱,但是之后仍然要面臨落地“難”的問題。尤其是相比上一輪AI而言,這一輪的AI發(fā)展呈現(xiàn)出了很多全新的特點,而這些都是其在商業(yè)化過程中必須直面的情況。
首先,AI四小龍將面臨全新的融資環(huán)境,以及更大規(guī)模的市場化競爭,這對企業(yè)自身的造血能力提出了更高的要求。隨著全球流動性衰減,科技企業(yè)的高估值很難保持,龐大如谷歌,都在裁員“降本增效”,融資難度相比之前更大了。比如智譜AI的融資水平,就明顯不及當(dāng)年的商湯科技。同時,大模型又是一個重投入的行業(yè),基座模型的技術(shù)競賽,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒到終結(jié)的時候,持續(xù)向上探索意味著長期燒錢,需要的資金規(guī)模也更大。
而吸取了上一輪AI投融資經(jīng)驗的投資人,面對大模型的火熱顯得格外冷靜,在選擇AI項目時候,也更加看重AI企業(yè)自身的造血能力。比如,知名風(fēng)險投資人周嘯虎就表示,未來投資必須考慮所投企業(yè)能否進行分紅的因素。
其次,AI的標(biāo)品化依舊很難。在中國做AI,照搬OpenAI是絕對不行的,要看到鐵一般的事實:中國toC市場,對AI等軟件產(chǎn)品的付費意愿不高,監(jiān)管嚴(yán)格很難做,真要做也要配備龐大的團隊去確保安全合規(guī),投入并不小。toB市場也有很大的差異,國內(nèi)企業(yè)大多不信任SaaS模式,更傾向于私有化部署,行業(yè)市場分散,中小客戶眾多,需求紛繁復(fù)雜,高薪的算法工程師,到一線做一個幾十萬的項目很常見。
至于toG市場,智能化項目競爭激烈,而且事多錢少利潤薄,上一輪機器視覺公司基本在做自動駕駛、智慧城市、安防等業(yè)務(wù),都掙的是辛苦錢。一般來說,CV計算機視覺類項目費用,是比NLP自然語言處理類高的,所以大語言模型想要靠項目制獲得高客單價,也是很困難的。說到底,TO B市場和TO G市場的AI項目,大多以解決方案式落地,政企機構(gòu)更希望打包式引入AI、云、IOT等軟硬件,針對自身打造定制化方案,AI產(chǎn)品無法以標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的形式快速交付,前期需要投入很高的成本。
以此來看,未來AI大模型的整體投入或許更大,單個項目的收益卻并不會太高,擺在各路參與者面前的商業(yè)化挑戰(zhàn),或許將比上一輪機器視覺遭遇的挑戰(zhàn)更大。
AI老人“難闖”新難關(guān)?
站在當(dāng)下來看,AI四小龍仍處于艱難的轉(zhuǎn)型期,盡管AI大模型的確帶來了新的機會,但能否借助這波AI風(fēng)口迎風(fēng)而上,卻值得商榷。
一方面,AI大模型及其衍生應(yīng)用的快速發(fā)展,的確為AI四小龍帶來了價值重估的機會。作為早期AI領(lǐng)域的“先行者”,AI四小龍經(jīng)歷過行業(yè)“爆炒”的風(fēng)口期,也經(jīng)歷過熱錢不在、節(jié)衣縮食的困難期,因此面對行業(yè)的風(fēng)口,有更多“風(fēng)口”經(jīng)驗的AI四小龍,顯然更能夠把握住這次機會。某種程度上來說,作為國內(nèi)計算機視覺領(lǐng)域的先行者,AI四小龍憑借早期在視覺算法領(lǐng)域的貢獻,促使?低暋⒋笕A股份等企業(yè),進一步加大相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)投入,這才成就了中國在全球安防領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
作為先導(dǎo)性的AI先驅(qū),四小龍早期走過的與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的模式,為如今AI與行業(yè)數(shù)字化的推進,提供了有益借鑒。另外,在這一輪應(yīng)用落地過程中,已經(jīng)積累了豐富經(jīng)驗的AI四小龍,或許可以更快地進行AI的商業(yè)化應(yīng)用,畢竟產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對AI大模型的應(yīng)用,將起到至關(guān)重要的作用。
另一方面,圍繞智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型,國內(nèi)已經(jīng)有多個領(lǐng)域的龍頭公司參與大模型競爭了,這意味著接下來圍繞行業(yè)大模型的競爭將會空前激烈。比如,企服龍頭用友,就推出了自己的企服大模型YonGPT,網(wǎng)易有道推出了自己的教育大模型—子曰大模型……在這種情況下,AI四小龍將免不了要與各領(lǐng)域的頂尖龍頭過招。
考慮到AI四小龍當(dāng)下的現(xiàn)金流狀況,其想要在加大研發(fā)投入的同時,與各領(lǐng)域的行業(yè)巨頭在大模型領(lǐng)域展開競爭,勢必要耗費更大的投入,這必然會對其現(xiàn)金流狀況造成不利影響。因此從更長遠(yuǎn)來看,AI四小龍想要走得長遠(yuǎn),最好的辦法就是加強與各領(lǐng)域的行業(yè)企業(yè)合作,加大開源力度、廣交朋友,聚焦To B、重視現(xiàn)金流,以“長跑”的韌性贏得比賽。
原文標(biāo)題 : 闖關(guān)大模型:AI四小龍下手一個比一個狠
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