中国AI新序章:从百模内卷到应用浪潮

艾媒咨询|2023年中国AIGC行业发展研究报告

随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也日益成熟,广泛应用于更多领域,其广阔的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。艾媒咨询预测,预计2023年中国AIGC核心市场规模将达79.3亿元,2028年将达2767.4亿元。

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属于科技产业的AI时代正在到来。

自2022年10月ChatGPT面世以来,大模型一路狂奔。

2023年,国内科技行业形成了“百模大战”之势,从基础大模型到行业大模型,各家飞速前行;到了下半年,越来越多的应用涌现,并在垂直行业落地商用。回望过往一年,业界群雄并起,却也伴随着重复建设的争议、面临着产业化的难题。

当竞速进入白热化,行业是否能找到合适的盈利点?如何更好在不同场景落地?又怎么解决算力掣肘的问题?

多名行业专家在接受21世纪经济报道记者采访时认为,虽然目前国内有200多个大模型,但是在2024年将会面临激烈的竞争和淘汰。另一边厢,生成式AI的应用仍将持续创新,其中B端产业应用潜力大,展现出新的商业模式和机会,C端赛道则主要集中在生产力工具和娱乐属性上。

整体而言,从2023年上半年的火热之后,下半年业界对于生成式AI、大模型产业化都更加理性,呈现出创新与谨慎并存的态势。

社科院数量经济与技术经济研究所数字经济研究室主任蔡跃洲认为,百模大战反映的是通用目的技术渗透到方方面面,面对全方位的颠覆式创新,如何迎接背后的挑战并抓住机会是重要课题。比如国内存在算力的问题,但是国内有庞大的需求,包括大模型的需求。“未来应用场景还是我们的优势,牵引国产供给能力的提升、技术能力的优化迭代,孕育着机遇。”他说。

2023:“百模”大战AB面

风投数据分析公司PitchBook数据显示,截至2023年10月15日,全球AIGC领域融资总额达232亿美元(约合人民币1656亿元),比2022年全年增长250.2%,其中AI核心(Al core)领域融资就达50.82亿美元。目前,全球AIGC新兴领域相关公司总数量已超过1500家。

火热之势可见一斑。包括百度、阿里巴巴、腾讯等在内的国内互联网公司相继发布了大模型应用,商汤科技、旷视科技、科大讯飞则发布了基于不同行业的垂直大模型。

公开资料显示,截至今年10月份,国内已经发布了238个大模型。今年6月,腾讯云首次正式公布行业大模型研发进展,并发布了面向B端客户的腾讯云MaaS服务解决方案。今年7月,华为发布“不作诗只做事”的盘古大模型3.0,深耕政务、金融、制造、煤矿、铁路、制药、气象等行业。

而阿里巴巴脚步明显更快。11月23日,阿里巴巴智能信息事业群旗下夸克团队对外发布了基于Transformer架构自主研发的千亿参数级夸克大模型。在此之前,阿里云已经发布了通义千问大模型,并且包括天猫、钉钉等在内的诸多阿里系业务均表示会接入。

阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示,“每个人和企业都将具备个性化的智能助理,大模型时代,面向年轻人,夸克有巨大机会创造出革新性搜索产品。”

这些战略级创新业务,在阿里巴巴的组织上将作为独立子公司运营,业务上也将打破以往在阿里集团内的定位限制。

夸克技术负责人蒋冠军在接受21世纪经济报道采访时指出,夸克将是一个集合搜、用、存于一体的智能信息产品,所以夸克大模型的目标,也是对搜、用、存进行智能化升级。

尽管各家都在发布自己的大模型,但是真正成功落地或商用的案例并不多。毕马威中国科技、传媒及电信行业主管合伙人陈俭德在接受21世纪经济报道记者采访时表示,大模型赛道具有技术门槛高、资金投入多、商业模式尚不成熟的特点,尤其是在国内智能算力较为短缺的现状下,各家大模型在持续投入人力、算力、资金并实现商业化落地方面,可能会面临较大挑战。此外,也不排除存在“套壳”“蹭热度”等追风、投机行为。预计未来一段时间内,中国人工智能大模型发展将从拼速度、拼数量转向拼应用、拼质量,各类大模型及相关应用,将在性能差异、易用性、应用广泛性等方面接受市场化检验,实现初步出清。

资本的选择

事实上,在创业领域,AI商业化从来不易,机构们对于投资也是出手谨慎。

“哪怕整个AI赛道在如火如荼地创业,但相比往年,资本给到的扶持还是非常少。”非凡资本合伙人胡小婧对21世纪经济报道记者表示,AI应用层里,今年受机构青睐的是能够快速找到应用场景的企业,有一个非常尖锐的刚需切口,借此打开一个全新的市场,并且在收入层面能快速看到增长。

这些受青睐的应用可以分成“AI+”和“+AI”,今年上半年非常利好“+AI”类的公司,因为在客户的需求基础上再去拓展应用场景,能够看到比较好的效果。在下半年,很多AI原生类的应用也推出产品,开始服务客户。

若从全球视角看,目前则形成了“1+N”的格局,OpenAI的ChatGPT是“1”个超级明星产品,其他“N”款应用在从各个领域进行突破,当然格局也在不断变化之中,国内的企业正在加速追赶。

大模型层面也竞争激烈。Fasion.AI创始人兼CEO程斌告诉记者:“2月份的时候,我们还在讨论国内到底有哪两三家有实力训练真正的大模型,到5、6月份的时候涌现出来100多家大模型企业,每家都觉得需要有一个自己的轮子,某种意义上也造成一定的资源浪费。”

对此,360智脑专家葛灿辉也有同感,他预计,目前国内200多个模型到明年这个时候肯定不会有这么多。“在公有域剩下五到十家已经顶天了,私有域的也是非常残酷的淘汰赛。”他说。

谈及2024年的发展趋势,葛灿辉坦言,合作的效应一定大于自己去把一切搞定,做APP之间的互操作会非常方便,这是趋势。目前,360智脑大模型与OpenAI的API能做到100%兼容,第三方开源生态使用起来也更便利。

“最主要的硬实力追赶还是在底层硬件和底层模型,很多国内创业公司在推进私有模型的追赶,消费级硬件上的私有模型跟国外的差距并不大。”葛灿辉颇有信心地说。

2024:迎来应用浪潮

随着AI技术的不断发展,大模型在C端和B端应用领域展现出丰富的创新,然而,背后也隐藏着诸多挑战。

胡小婧指出,今年国内在C端大模型领域的投资相对较少,主要原因是国内大模型基础层的不确定性。一方面刚开始大家不知道大模型的进步速度,担心C端产品容易被基础模型迭代颠覆;另一方面也担心创业公司竞争不过国内大厂,这种谨慎态度导致机构对C端机会的观望。

但是C端仍有诸多发力点。胡小婧介绍道,C端的创新点主要集中在两个领域:“Save Time”和“Kill Time”。“Save Time”侧重于节约使用者的时间,例如生产力工具和效率工具。“Kill Time”则包括情感陪伴和游戏等,满足了用户在娱乐方面的需求,这两个分类涵盖了整个C端对于生成式AI新范式的主流需求。

B端应用上,大模型的应用呈现出两种主要趋势,一种是在原有的B端软件基础上,用AI工具增强原有解决方案,从而不断增强产品壁垒和客户价值。另一种趋势是AI Agent的崛起,即基于不同的任务解决方案拼接形成完整的工作流。

胡小婧认为,对于从事to B软件服务的公司而言,商业模式发生了巨大变化,在SaaS收费趋势后,兴起了流量式收费,即按照token来计费。这一新兴的收费方式为企业带来了新的盈利机会,但也面临着低价竞争和维持客户使用量的挑战。

小米集团技术委员会AI实验室大模型团队负责人栾剑向记者表示,现在的大模型,对于to B应用来说,正处于一个比较好的发展阶段,因为在提高效率方面看到了真实的效果。“相比之下,C端用户则对大模型的黏性不强,只在娱乐方面的接受程度较高。”他说。

商用艰难进化

生成式AI的产业应用滚滚向前,随之而来的商业化过程也面临着一系列挑战。

澜舟科技合伙人、首席产品官李京梅表示,上半年大家都比较“燥热”,预期非常高,下半年开始理性化,商业化阶段的挑战逐渐凸显。而为了解决商业化问题,寻找标杆客户成为关键一环。通过与标杆客户共同打磨,不仅可以获得真实的用户反馈,还能够在应用过程中发现问题并及时改进迭代。

对于商用难点,达观数据副总经理吕文超表示,目前单个场景能够产生的价值有限,客户的付费意愿与实际投入成本不成正比。

对于to C商业化的挑战,也有AI行业技术负责人对21世纪经济报道记者表示,虽然to C商业化相对较难,但一旦找到了契合的场景,成功仍然是有可能的。“在to B领域,很多龙头公司确实对AIGC有很强的需求,大企业付费意愿会比较高,关键在于我们的功能是不是真的能解决企业真正的痛点。”他说。

除商业模式外,在技术层面,同样存在阻碍生成式AI商业化的难题。

例如“幻觉”的问题。在大模型的生成中,经常会出现一些错误或者被称为“幻觉”的问题,这是在toB场景中目前还没有完全解决的痛点。

此外,IBM实验室数据与人工智能首席架构师徐孝天还提到了安全可信的问题,他表示:“模型的可信是很大的问题,特别是面对to B客户的时候,如果不把模型做成可信,非常难上线。”

上述观点和实践经验,共同描绘出大模型商用面临的复杂格局。商业化路径的探索需要理性思考和与用户紧密合作,同时要解决模型生成中的“幻觉”问题,并且确保可信性也成为商业化过程中的一项关键考量。

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随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也日益成熟,广泛应用于更多领域,其广阔的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。艾媒咨询预测,预计2023年中国AIGC核心市场规模将达79.3亿元,2028年将达2767.4亿元。

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