平台争相开放生态背后，大模型B端市场竞争白热化

　　6月25日，OpenAI对开发者发送邮件表示：“自7月9日起OpenAI将采取额外措施，阻止来自不在OpenAI支持的国家和地区列表中的API流量。如果希望继续使用OpenAI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。”

　　根据OpenAI在官网列出的名单，目前中国大陆并不在其API开放范围内，这意味着一些接入OpenAI API进行二次开发的企业将被排除在访问准入之外。

　　虽然由于此前OpenAI就并未开放大陆访问，且其本身也并未在中国大陆进行备案，所以大部分B端企业大部分都并未采用其提供大模型服务。但本次OpenAI的提醒邮件再次强调了一个事实——美国对大模型生态的封锁持续趋严，中国AI企业和研究机构亟待建立更完善的自主大模型生态。

　　科技部“新一代人工智能发展研究中心”于去年11月发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国研发的大模型数量排名全球第二，目前10亿参数规模以上的大模型已发布79个。在供给猛增的同时，其应用落地和商业化也在快速成熟，大模型发展来到构建产业生态的十字路口。

　　近日，在钉钉2024生态大会上，其宣布对所有大模型厂商开放，除了阿里通义大模型，MiniMax、月之暗面、智谱AI、猎户星空、零一万物、百川智能等六家大模型厂商也已与钉钉达成合作。

　　应用场景丰富、调用成本下降已成为大模型应用侧发展趋势，在这样的背景下，类似与钉钉一样连接大模型供给和用户需求的平台逐步加大应用生态开放力度，既是其拓展潜在用户的发展战略，亦是面临愈加激烈市场竞争的必然选择。

　　生态构建推动商业落地

　　行业逻辑难以闭环，是探讨大模型在B端应用时最常被提到的问题。

　　行业闭环需要需求与功能的对接，但“难闭环”的原因往往却多种多样：收益不直观难以覆盖成本、平台端大模型接入壁垒、AI应用环节难以覆盖全生产链条……

　　在目前已广泛应用AI的行业中，协同办公是较为成熟且明确的落地场景，面对文档改写、会议总结、办公助理等功能需求，协同软件开发商有足够驱动力将AI能力转化为直接的效率提升方法，构成产品销售中的实用价值。

　　除直观的产品能力提升外，由于大模型本身高度依赖用户侧数据和反馈进行训练升级，涉及不同行业、需要大量信息交互和沟通的办公场景，亦成为大模型厂商们不容忽视的数据来源：以钉钉为例，上线一年以来，钉钉上创建的AI助理总数已接近约50万个，钉钉AI每天调用量超1000万次。

　　自去年4月，钉钉率先在春季钉峰会上宣布接入阿里通义大模型以来，同年6月，蓝凌推出智能应用"蓝博士"；11月，飞书发布“飞书智能伙伴”接入大模型能力；今年4月，腾讯宣布旗下企业微信等协同办公产品全面接入混元大模型……

　　在行业争相入局的同时，平台与用户间对大模型的商业模式也在进行着磨合与重构。在本次发布会上，钉钉总裁叶军谈到了将钉钉大模型基于调用次数收费转变为定制化需求收费的原因。

　　他表示，目前在应用端的进展未及预期，仍需通过基础产品和功能免费培养用户心智；在供给端，大模型价格的持续下调为基础功能免费提供了成本空间。

　　由此，钉钉选择只针对部分高成本核心AI功能与定制化需求进行收费，亦是其基于大模型B端生态变化采取的调整策略。

　　协同办公生态竞争加剧

　　值得注意的是，虽然早在去年就开放了AI PaaS，但其同样在协同办公大模型生态中面临来自各方的竞争与挑战。

　　去年11月飞书发布“飞书智能伙伴”时，就表示将支持百川智能、MiniMax等国内大模型；今年4月，金山办公发布WPS 365时同样宣布将集成MiniMax、智谱AI、文心一言、商汤等国内大模型的AI能力。

　　而此前由于与阿里云的强绑定关系，钉钉自发布AI功能时就始终以通义为底层大模型，这固然能够为钉钉带来成本、研发方面的多重便利，但也一定程度上限制了其生态进一步丰富——对于基于特定大模型进行开发的应用商和定制化客户，固守通义作为底层大模型显然无法帮助钉钉对其进行触达。

　　面临激烈的行业竞争，钉钉不得不考虑同步调整付费门槛与底层生态开放。

　　“目前对大模型需求明确且有付费意愿的往往具有特定的需求，这些需求难以仅靠通义完成，另一方面钉钉需要通过基础功能免费保持其在使用端的吸引力，为生态开发商提供触达用户的想象空间。”一位参与钉钉发布会的大模型生态合作商在与记者交流时表示。

　　不同于OpenAI等海外大模型在C端的订阅制盈利模式，国内大模型行业普遍认为C端依然将是免费为王。而在B端，具有特定方向优势的基础大模型或行业小模型将获得用户青睐。在差异化凸显，细分赛道冠军涌现的行业生态中，一个足够开放的平台，或许才能在对开放商、对用户的两方面竞争中保持优势。

　　本次发布会中，叶军也表示，钉钉将与大模型厂商一起，为客户定制相应的智能化解决方案，并提供模型训练调优、AI解决方案打造、AI定制应用开发等服务，还可实现模型的私有化部署。

　　值得一提的是，不同于互联网时代平台阵营间壁垒分明的情况，当前AI领域头部大模型和平台间均保持着相对开放的合作关系，这一方面有利于国内产业生态的良性发展，也使得市场端剥离排他性竞争，成为比拼产品和服务力的直接较量。哪些平台与AI企业将在其中脱颖而出，值得关注和期待。