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留给国产大模型“六小强”的时间不多了

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发表于 2024-9-3 14:21:44 | 显示全部楼层 |阅读模式


这里说的头部大模型公司是指以阿里腾讯为首的传统互联网大厂,而六小强则是指最近几年刚刚创业融资以AI为主营业务的初创公司。比如智谱、kimi、minimax海螺、百川智能、李开复的零一万物等。

头部大模型公司的估值纷纷冲上200亿元,踌躇已久的CVC投资人艾明,终于下定决心补枪。然而,当他花几个月时间把市面上有名头的大模型公司看了个遍,却发现难以出手。
“Y公司拿不到单,现在很艰难。B公司老师带队,没有商业化经验。C公司,产品力太弱......”他一一列举后补充:“几乎每一家公司都派系林立,各种内斗。”
而最令艾明失望的,是一家名号响亮、去年就成为独角兽的公司。今年已经过半,这家公司的收入没能达到预期。“尤其是企业客户,也就是B端的贡献,不太乐观。”艾明说。
2024年的国内战场,大模型公司对企业客户的争夺正日益激烈。
8月1日,kimi AI发布了针对企业的模型推理 API。
8月5日,百川智能以100万元中标福建实达集团大模型私有化项目。这是百川第一次出现在公开招投标信息中。百川智能已和一些拥有客户资源的上下游签订合作,获得部分医疗、金融客户。招聘网站显示,现在百川几乎1/3的岗位都标有“医疗”字样。
智谱AI,作为最早To B、To G的大模型选手,更是在招投标信息中频繁露面。
根据统计,2024年的前7个月,国内大模型项目中标公告已发布约349个,远超2023年同期。也就是说,大模型项目,正在企业端迎来爆发。
在这七个月中,市场中可统计到的大模型中标金额约为11.40亿元,远超2023年全年大模型中标项目披露的7.89亿。
但这300多个项目中,中国电信、百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞等大型公司占据绝对数量。智谱AI几乎是唯一和大厂同频出现在招投标消息中的创企。
其余项目,则花落各地的方案商、集成商及工程商。它们各自中标的项目数普遍在1到3个。这串中标名单回答了投资人艾明的疑虑。
2024年,国内客户的大模型需求的确在增长。但这块蛋糕,大厂切走了绝大部分。
一家清华系1.5线大模型公司,一年的预估支出在数亿元左右,而商业化进度几乎没有。
另一家以多模态模型名声大噪的明星企业,单月花费在云存储上的钱,高达数千万元。
再往细拆解,今年早些时候,六小强中一家以投流搏增长的,仅单日营销支出就有20万元。
一级市场能接得起200亿元估值的投资机构越来越少。几乎所有人都期盼着大模型创企“赚到钱”。
私有化部署和API调用,是大模型公司服务B端的两种主流方案。
售卖API曾被寄予期望。毕竟,OpenAI的34亿美元收入中,售卖API占据了15%。
为增加用户黏性,一些大模型公司会持续让算法工程师为客户的产品,设计基于自家模型的Prompt。
但五月开始,当DeepSeek、阿里、字节、百度等大厂接连把价格打穿,依靠售卖API获得高回报的幻想几近破灭。

“用户明确告诉我们,现在用谁的API都差不多。而且每次模型更新Prompt都要重试,这种(帮写Prompt)的服务意义不大。”一位大模型公司的商务表示。
8月2日,DeepSeek发布了上下文硬盘缓存技术,降低开发者输入重复性内容的成本,把API调用的价格又砍下一刀。
kimi在7月初也发布了同款技术。8月7日,它还把上下文缓存 Cache 存储由 10元/1M tokens/min,降到 5 元/1M tokens/min。
“价格战持续时间越长,越说明这些大模型的差异化不强,没有用户黏性。”一位国内头部AI办公产品的CEO表示,他的产品接入了三家大模型公司的API。
另一方面,虽然API价格一降再降,但对金融、政务、能源等大型企业客户来说,私有化部署更为安全和定制化。在算力充足、需求明确的前提下,它们愿意付出成本采购。
有信息显示,去年智谱AI本地部署千亿模型的报价约为4000万元。
但到了今年,由于客户需求不刚、产品同质化竞争、开源模型搅局等因素,一些公司部署模型的价格降到小几百万元也鲜有人问津。
甚至,财大气粗的“大模型鲶鱼”DeepSeek还把私有化部署的价格降到45万元。
创业公司花大价钱训出来的模型,迅速丧失了套利空间。
户为什么选择大厂?
最简单的一条,大型公司的业务范围更大,更容易满足各类项目的要求。
目前,大模型项目包括数据、模型、算力、应用几种类别。
包含算力需求的项目预算较高。在今年披露的项目中,大模型市场内56%的预算被总数只占22%的算力项目占据。
而这种算力或者软硬件结合的项目,大厂的资源无疑更充沛。
另外一些项目,会限定供应商的成立时长、资质全面性,以及之前做过同类项目的经验等。
这些潜在条件,也使大厂满足的概率更高。其在大模型领域,客户要求供应商具备同类项目经验非常合理。否则,很可能出现出人意料的偏差。
有企业客户自己在项目执行期发现,大模型供应商对整套模型部署方案并不熟悉。
其中一个原因是,大模型在企业级场景的落地,需要和企业自身的云环境结合。
比如,一个企业要提供大模型服务,那么也需要负载均衡保持大模型稳定运行。灾备、虚拟机规划等也需要搭配建设。
但这些云领域的经验,对AI背景出身的“六小强”来说,超出了能力边界。
“单纯评估需求、处理数据、微调模型、测评模型,还是不够的。”一家和“六小强”合作过的企业客户吐槽,自己作为甲方不得不承担起“老师”的角色,需要教自己的供应商怎样在部署环境中避坑。
从事企业IT咨询的李杨自己在合作中,已经见过“六小强”之一的公司对客户许下超出大模型能力边界的允诺。“现在模型有自己适合的场景,这是大家都知道的事。但这家公司完全不管理客户对大模型的预期,只顾着先拿下单子。”李杨说。
几次沟通后,出于对未知风险的担忧,他退出了这个项目。
国内同时具备丰富云经验和大模型能力的公司,无非是阿里、腾讯、百度、华为这几家。
但由于各云厂商理念差异,不是所有人都愿意做项目制私有化部署的生意。
一位火山引擎内部人士表示,由于人力需求高、效率低,火山目前很少承接私有化部署业务,仅在面对一些KA时破例。
另有企业级客户也表示,火山的私有化限于提供算力,与模型无关。
也就是说,私有化部署(尤其是本地私有化)的项目,并没有被所有大厂虎视眈眈。
目前大模型私有化部署的效率太低,要满足客户需求,常需花费两三个月的时间。如果拿到小几百万,甚至六位数的项目,很难获得收益。
在不少国企项目中,300万元已属大单。这种价格的项目中,偶尔还有算力需求。
这意味着,创业公司们“虎口拔牙”拿到的企业预算,可能覆盖成本也存在难度。而在去年年底,有媒体曝出智谱AI的商业化团队已经突破百人。







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