國內AIGC領域的最大一筆收購案誕生了。創業僅四個多月后，大模型創業公司光年之外被美團以20.65億元全資收購。
(資料圖)
而就在消息傳出前幾天，光年之外創始人、美團聯合創始人王慧文被曝出現健康問題，不得不離崗。4個月之前，王慧文一頭撲進大模型時，美團王興當即表示，要用真金白銀去支持這個睡在他下鋪的兄弟。而今，王興更是直接把這個攤子給全盤接手了。
光年之外回歸美團的事件，也令數日前一場關于“大模型創業是否還有價值”的討論，更加引人深思。
6月26日，獵豹移動董事長兼CEO傅盛，和金沙江創投主管合伙人朱嘯虎之間，隔空進行了一番“創業價值”的爭論。
傅盛在微信上轉載了關于朱嘯虎的一篇文章。該文引述了朱嘯虎的如下觀點：“ChatGPT對創業公司很不友好，未來兩三年內請大家放棄融資幻想。”但傅盛對此表示反對：“硅谷一半的創業企業都圍繞ChatGPT開始了，我們的投資人還能這么無知者無畏。”
接下來，兩位大佬展開了一番唇槍舌劍。從表面看來，這是他們站在投資人和創業者不同立場上的意見分歧。但在辯論之后，他們卻在另一層面上形成共識——通用大模型之路上，很難再出現像BAT一樣的公司了。而光年之外的被收購，似乎也成為了這個觀點的佐證之一。
大模型創業，已經太卷了。科技部下屬中國科學技術信息研究所發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至5月28日，國內10億級參數規模以上基礎大模型至少已發布了79個。但現在，新的問題，也隨之而來：我們是否需要這么多的大模型？到底什么樣的大模型創業才是真正有價值的？火爆的大模型領域，是否也會泡沫碎一地？
01、通用大模型，只能活5家？
曾幾何時，再造一個“中國版ChatGPT”成為科技圈競相追逐的目標。
從今年3月開始，國內科技企業紛紛發布了自己的大模型產品。除了百度、阿里等大廠外，其他二線互聯網大佬也按捺不住激情，紛紛跳下海創業。以5000萬美元“高調進場”的王慧文多次提出“通用大模型是必干的”；搜狗創始人王小川成立了百川智能，并在不久前發布了70億參數大模型baichuan-7b。
但現在，關于AI大模型的一些擔憂正在逐漸浮出水面。
回顧之前兩位大佬的爭論，在傅盛的朋友圈發布后不到半個小時，朱嘯虎的留言反駁就來了，他認為現在99%的價值都是GPT創造的，所以創業公司在這個領域就沒有什么機會，創造不了太多價值了。
傅盛則回應稱，通用大模型解決不了所有問題，這就是創業公司的機會，像BAT這樣的創業夢，他已經放棄了。
6月27日，朱嘯虎又發文解釋說，之前的對話造成了很多誤解，其實他應該是國內垂直AIGC領域真正出手最多的早期投資人了。他也強調，實際上，自己核心的觀點是讓大家不要再“迷信”通用大模型——到了明年，GPT-3.5將成為日用品，3年后GPT-4大模型也將如此。
這并不是新鮮的觀點了。今年4月，百度董事長李彥宏就表示，國內AI大模型創業公司想成為“下一個OpenAI”的機會很低，沒有必要重復造輪子。當時，王小川很不服氣，“歷史上每次發生大的變化，都有創業公司的機會，并且創業公司會比大公司跑得快。”
但眼下，關于大模型“泡沫”的焦慮，在業界悄然蔓延開來。
今年2月就積極投身大模型創業的出門問問創始人李志飛，在兩個月之后表示自己已經是“大模型勸退派”。他認為國內將會有幾十家聚焦落地的大模型，“卷出天際，大概率跟上一代AI公司一樣商業化異常艱難”。
實際上，大模型對人才和資金密度的需求，遠非消費互聯網時代的項目可比。據估算，ChatGPT這類大模型的訓練一次的成本接近千萬美元，運營成本一個月要數百萬美元。此外，算力也成為一大制約瓶頸。英偉達曾透露，訓練GPT-3大約使用了1000張A100 GPU芯片，該芯片官方價格約1萬美元/張。在國內市場上，受制于貿易限制，英偉達高性能芯片供給也嚴重不足。
大廠之所以能在大模型上狂奔猛進，是基于它們本身的長項：在大算力、算法研發方面的持續投入能力，在人工智能領域的長期積累，在數據和產業場景方面的天然優勢。百度和阿里這樣的巨頭已經占據了先機、開始布局生態的情況下，后續入場的選手們面臨的壓力也可想而知。
原微軟全球執行副總裁、奇績創壇創始人兼CEO陸奇在一次分享活動中透露，據其了解，國內約有20萬張A100芯片，今天的國際頭部大模型團隊可能需要用1萬張H100芯片（H100的性能比A100更高，1萬張H100相當于10萬張A 100），而從目前的算力情況來看，國內未來能有這樣資源體量的團隊可能不超過兩個。
另一方面，通用大模型的商業化前景仍然不明晰。即使是ChatGPT，大家對它的熱情也有點消退了。
利用AI寫論文、寫代碼，ChatGPT在C端應用的鋪開，讓它在今年年初瞬間“火爆”。其開發廠商OpenAI也在通過開放API端口給開發者，以及對C端用戶收費變現。但現在，ChatGPT對C端市場的吸引力正在下降。
根據數據分析工具SimilarWeb的數據，ChatGPT的訪問量增速出現明顯下降，其環比增長率從今年1月的131.6%下降到了5月的2.8%，并預計在6月可能達到負數。OpenAI還開放了ChatGPT的第三方插件商店，但目前為止，其中大部分插件的下載數量也僅有幾萬次。
因此，以朱嘯虎為代表的投資人們的糾結也就可以理解了：從投資回報率考慮，他們當然期待投出下一個平臺級的企業。但目前看來，通用大模型似乎只能是大廠才能“玩得起”的游戲。
時間進入6月之后，關于大模型的市場情緒也出現了明顯下跌。
從2月高調入局后，光年之外還沒有推出相應的大模型和應用，王慧文就離開了崗位，讓外界猜測是否大模型創業“壓力太大”。今年端午節前，昆侖萬維創始人周亞輝前妻李瓊以支持AI大模型為名套現22億元，引發昆侖萬維股價當日暴跌。一系列事情的發生，也給大模型產業的未來，抹上了一絲冷色。
這次浪潮來得突然而猛烈，又缺乏可以對標的對象。盡管截至今年5月底國內已有了79個大模型，但有多少做通用大模型的公司能夠在競爭中活下來，尚在未定之天。遠望資本創始合伙人、迅雷創始人程浩認為：“中國版ChatGPT”只會在5家公司里產生：BAT+字節+華為。“創業公司和那些借概念炒股價的上市公司，很難有機會。”
在程浩看來，大廠比創業公司有流量、燒得起錢，更重要的是，大廠還擁有“自帶場景”的核心優勢。對于創業公司，“它們唯一的機會是開源。但是，這一點巨頭也能夠做到。”他告訴「市界」。
02、大模型創業的機會在哪里？
對通用大模型的創業機會表示悲觀之后，朱嘯虎建議大部分創業者應當“場景優先，數據為王”。
“如果說國內上半年大模型創業是火熱狀態的話，那么我可以說，硅谷的熱度是它的十倍。”一位大模型領域從業人員說。一位投資人也認可：“在美國，如果一家科技公司沒有提到過如何和大模型相結合，反而是奇怪的。”
程浩說，這波技術革命之所以能帶動業界的高亢情緒，主要是，和上一次AI浪潮重點集中在計算機視覺領域的發展相比，這輪大語言模型代表的自然語言處理（NLP）技術的進步。這意味著，比起以前機器的視覺能力，現在是AI“大腦”和交互能力得到了提升，ChatGPT更是讓終端用戶也感知到了這一點。技術突破和前所未有的全新應用結合，能夠帶來更為廣闊的市場機會。
這一點是沒有人能否認的。回顧點燃傅盛和朱嘯虎爭論的“導火索”，是朱嘯虎在一次活動中的演講。他表示，GPT-4大模型問世后，企業服務領域可能還要面對“漫漫無期”的寒冬。但這是因為ChatGPT太強大了，已經擁有使用場景的企業，通過ChatGPT很容易就能為自己的產品加上AI功能。可利用它的玩家多了，這種情況對于創業公司反而是不利的，是一種降維打擊。
從這一點上來看，朱嘯虎講得也沒有問題。“這類有場景的企業，通過ChatGPT大模型，它們很容易地就能把AI能力加在自己的產品上。”程浩說。對于“AI+”企業來說，大家都能夠調用ChatGPT，在大模型上做應用壁壘太低，價值也隨之被削薄了，新玩家再要進入的難度也就加大了。
但他也認為，這并不意味著大模型創業價值的消失。正如傅盛所表達的：大模型是公有數據的縮略圖，但是公有數據解決不了所有流程。
架構在大模型之上，即使是在細分場景上的創業，或對已有場景效率的提升，都能帶來新的機會。這就是創業的價值所在。
開放API端口，讓大模型變得更加易用。“任何技術的突破都會存在明、暗兩條線。”瀾碼科技創始人、CEO周健說，“明線是應用場景不斷被解鎖，暗線是技術應用的成本下降、技術走向平民化。”在他看來，大語言模型技術的不斷突破和發展，將使得NLP能力可以如同云計算、水、電等基礎設施一樣，可以被隨需取用。更重要的是，其使用成本將大幅下降，這會改變很多商業邏輯。“對于軟件產業來說，大模型讓軟件的邊界變得更加靈活，可以使用自然語言進行交互。”
瀾碼科技作為大模型產業中的中間層創業公司，就是基于底層的?語?模型，為企業提供智能體應用平臺。通俗一點來說，可以將之理解為提供一個基于大模型的“AI中臺”，讓企業實現智能調用智能體。例如，瀾碼科技內部開發了一個行程安排助手，通過分析用戶的郵件、微信聊天記錄，就能給出下周的行程安排。
在通用大模型上搞不過大廠，創業公司們只好一邊拓展新的業務場景，一邊也“卷”起了垂直行業大模型。
實際上，對不少行業應用場景而言，通用大模型也并非全然適合。程浩就曾指出，這方面更核心的問題是各行各業都有自己的“Know-How”，而這更多地是在企業自己的私有數據庫里。
達觀數據副總經理呂文超曾告訴「市界」，對于其服務的多數金融客戶而言，使用大模型，基于公網調用數據是具有數據安全問題的，同時，出于成本以及和行業場景更好地結合這方面的考慮，它們對大模型私有化也提出了要求。對此，達觀數據也進行了可私有化部署的“曹植”大模型的研發。
在自動駕駛領域，毫末智行也在今年上半年，發布了自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文名為“雪湖·海若”。
通義千問大模型發布時，阿里云智能集團董事長、CEO張勇曾說：“所有行業、所有應用、所有軟件、所有服務都值得基于新型人工智能技術、基于AIGC各方面技術支撐、大模型支撐重做一遍。”對于垂直行業中的龍頭們來說，這同樣也是不應該錯過的機會。越來越多的腰部公司，也加入了垂直大模型的賽道。
“GPT”的前綴，開始五花八門，變得越來越豐富。今年5月，學而思宣布進行自研數學大模型MathGPT的研發，面向全球數學愛好者和科研機構。半個月后，深信服發布了國內首個自研安全大模型，成為安全領域GPT技術應用首秀。在房地產領域，我愛我家聯合第四范式，推出了業內首個房產經紀大模型。互聯網醫療行業中，醫聯率先推出了醫療大語言模型MedGPT。
事實上，這是大廠們也關注到的趨勢。百度、阿里的通用語言大模型，也已經邁入了各行各業。6月19日，騰訊云的大模型終于揭開了面紗。但這次，它并沒有發布一個類似ChatGPT的通用大模型，而是將重點放在了行業大模型上。騰訊云公布了其MaaS全景圖，依托騰訊云TI平臺打造行業大模型精選商店，面向金融、文旅、政務等十大行業，提供了超過50個解決方案。
大模型卷向了千行百業。有業內人士表示，接下來，行業大模型或將迎來一波發布的高潮。
大模型泡沫或許存在。但程浩認為，如果真能實現落地，泡沫也終將消失。陸奇也提出，當前 AI 大模型時代還處于早期階段，經過高速增長之后，泡沫破裂將是必然現象，然而，在泡沫破裂之后，新的黎明將降臨；屆時，新一代更強大的企業將從破碎的泡沫中崛起，占據產業制高點。
除了具備先發優勢的企業外，對于其他創業者來說，做不成平臺級的公司，只要對行業場景的理解能力更強、落地能力更強，未來的商業空間也就越可期待。
即使能像光年之外一樣，及時被大廠收購，也未必不是一條很好的路。
（作者 | 楊 潔，編輯 | 孫春芳）
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