对公对私 大模型都变现不了

寂静回声

在AI大模型的商业化道路上，“ToB or ToC”一直是两难的选择。 从“百模大战”走到“应用之战”，大模型已经到了商业化的关键时期，不仅要考虑产品是否突出，更要综合考虑成本、应用、变现等问题。


早在Kimi开始发力B端之前，其曾在今年5月小范围试水C端打赏模式，用户可以通过购买5.20元至399元不等的礼物，获取不同的高峰期优先使用时长。
（怪不得在手机使用kimi的APP，动不动就断网，敢情是没给钱啊，MLGB）
对于打赏功能的上线，月之暗面曾表示，该业务处于测试阶段，公司对商业化模式的探索保持开放态度。
从这点来看，Kimi的打赏模式更像是对用户付费意愿的试探，而非奔着盈利而来，毕竟Kimi的用户群体大多是从抖音、B站转化而来，探索年轻人的态度对公司而言很有必要。



今年春节以后，大模型公司纷纷开启了营销大战，最常见的线上投流模式是CPA，即用户浏览网站触发广告后，只要完成注册或下载App，大模型公司就支付广告费用。但目前可供选择的平台，无非是B站、抖音等年轻用户集中的平台，需要投流的大模型企业却有很多，CPA的竞价模式也变相推高了投流成本。有业内人士表示，2023年初B站的CPA报价普遍在10元/人以下，但目前月之暗面在B站的CPA成本可能已经高达30元。
据新浪科技估算，其从今年2月至今，至少已为投流砸下了3000多万。投流的效果是显著的，Kimi的访问量一度增长超4倍，但过高的营销成本终究烧的是投资人的钱。其次是训练成本。OpenAI最早计划今年在训练成本上花费约8亿美元，但随着OpenAI加快训练最新的旗舰模型，训练成本可能会再翻一番。
OpenAI的头号竞争对手Anthropic的CEO Dario也表示，目前公司正在开发的AI模型训练成本高达10亿美元，但训练成本可能在2027年之前提升到100亿美元，甚至是1000亿美元。最后，则是算力成本。大模型的算力成本会随着用户规模增大而越来越高，国盛证券曾估算，要打造对标ChatGPT的大模型，按单张A100芯片的价格为10万元算，投入10亿元才是入场券。


只是，想要在C端市场变现，却没有那么容易。一则是目前大部分通用大模型，如通义、ChatGPT等都是免费模式，要培养用户的付费习惯，显然还需要漫长的周期，同质化的AI应用也远远未到刚需阶段。大模型在C端市场的营收模式较为单一，除了订阅费之外，其他收费模式仍有重重困难，比如依靠广告创收，则可能会影响用户体验和涉及隐私问题；此前办公软件WPS针对AI功能的收费，更因“套娃”而冲上热搜。
C端消费者认可产品更多是基于品牌，这也是月之暗面要花大钱投流的原因，在这一背景下，万一阿里、腾讯猛砸某一AI应用，其他创业公司便很难有招架之力。即便是OpenAI，其在C端市场的收入已达到19亿美元，主要来自全球770万的订阅者，每人每月为ChatGPT Plus支付20美元，但仍远远不足以覆盖构建和运行模型的成本。外媒援引OpenAI未公开的内部财务数据，称OpenAI今年还将面临高达50亿美元的亏损，其中，全年收入估计在35亿美元~45亿美元之间，但运营成本却或达85亿美元，其中推理成本为40亿美元。
OpenAI为C端用户提供了ChatGPT的免费版本，使公司增加了推理成本，却没有带来任何额外收入，这是其入不敷支的原因之一。


简单来说，大模型要在C端市场快速发展，就要实现更好的综合能力和使用效果，且通过低价或免费的使用模式，才能更好吸纳用户。

这一模式需要持续“烧钱”，大模型顶级玩家才不得不将目光投向B端市场。大部分大模型创业公司都是采取To B和To C并行的策略，即便是坦言“我们做C端”的百川智能，也推出了API接口业务。这种“C+B”的业务模式，也是目前大模型公司主流的商业模式。比如OpenAI，既在C端收取ChatGPT的会员费，也在B端通过“公共云+API”的方式收取大模型API的调用费用。B端是大模型公司商业化闭环不可缺失的一环，但想要在B端市场杀出血路来，也并没有那么容易。首先，是B端市场无休止的价格战。今年5月，字节正式发布豆包大模型，主力模型在企业市场的定价只有0.0008元/千Tokens，比行业便宜了9成以上，让国内大模型的token价格从“以分计价”发展到“以厘计价”，震撼业内之余，也有不少竞争对手纷纷跟进降价。


诚然，大部分大模型公司都认为行业发展应该避免价格战，但真到了战场上，不降价就被对手挤掉份额。即便百度李彦宏曾呼吁创业者去“卷”AI应用，而不是卷价格，但在字节、阿里云大降价之后，百度旗下两款主力大模型很快就宣布全面免费。

业内人士认为，愿意为软件付费的企业并不多，大模型B端的利润空间正在急速萎缩，去年能卖到千万级别的大模型项目今年可能只能卖到100万元了，市场上有太多的开源大模型可以套壳，竞争非常激烈。
其次，B端和G端的业务，有时候也是难啃的“硬骨头”。一则，每一个B端定制化案例都是一个“孤本”，非标准化的定制服务意味着更高的成本投入，尤其是对于场景复杂、数字化转型较晚的工作环境，数据安全、信息孤岛等问题都不容易突破。

B端业务的销售周期和应收账期往往都会较长，这要求企业展现出更多的耐心和持续的努力。近日，科大讯飞董事长刘庆峰便表示，公司将会主动放缓甚至放弃部分政府业务，原因是考虑到回款周期的问题。对于金融、医疗、法律等部分垂直行业的合作，其对大模型的介入有着极高需求，储备相关领域的高素质人才也是一笔大成本。
最后，即便大模型初创企业克服以上重重难关，但企业开发基础模型往往更青睐于老牌云厂商。大模型在B端市场的下半场，或许需要从企业视觉升级为产业视觉，扎根于办公、生产、教育、制造等各个环节，成为撬动企业新增长的动能，才是企业方接纳这项新技术的关键。
有企业方人士认为，他们不关心大模型有多少花活，关键是能帮企业省多少钱，真正需要的是基于整体技术提升的完整业务解决方案。
随着大模型行业的不断发展，如何在用户增长和模型能力进步中找到可持续的经营模式，这一问题依然会困扰着每个大模型企业