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大模型商业化 选To B还是选To C?

产业新闻 15

    6月21日消息,从2022年底ChatGPT出世至今,全球大模型厂商们卷参数、卷性能、卷排名,打造了“百模大战”的声势,而成功把英伟达拱上市值第一名的宝座。

    钱不能只让英伟达一家挣呐,大模型厂商们纷纷将重心转向场景落地和商业化探索,也就是如何让大模型创造社会价值进而让企业获得收益和回报。

    大模型企业在进行商业化时,是选To B方向还是选To C方向呢?这个问题是需要首先想清楚的大方向。

    先看看各位大佬怎么说

    近期,国内外AI圈的不少大佬,包括百度CEO李彦宏、零一万物CEO李开复、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤院士都谈到了这个话题。

    在近日的“亚布力成长计划-走进百度”活动上,李彦宏谈到:“大模型对于To B业务的改造,会是非常深刻和彻底的,比互联网对于To B的影响力要大一个数量级。”

    他认为,随着时间的推移,大模型在B端的影响会越来越显著,“今天,大模型在B端的影响已经大于C端了。”

    在第六届“北京智源大会”上,李开复也花了大量篇幅来谈论大模型产业化场景To C和To B的优劣。

    李开复认为,“在中国To C 短期更有机会,国外To C和To B两者都有机会”。

    李开复也认为,大模型在To B方向上带来更大价值。这一点上,和李彦宏观点一致。

    但是李开复认为,大模型To B这个领域有几个挑战:

    第一个挑战是大公司、传统公司不是很敢采取颠覆式技术,大公司会习惯每年增长5%预算,做和去年一样的事情;

    第二个挑战在中国比较严重,许多大公司没有认识到软件的价值,为软件付费的意识有待进一步提高。现在有许多大模型公司在竞标时越竞越低,做到最后做一单赔一单,都没有利润。

    言外之意,是在中国做To B很难赚到钱,竞标压价太严重。这就能理解他为何认为“在中国To C 短期更有机会”。

    李开复对于大模型公司大打价格战的态度,向来是不太认同的。在此前阿里、腾讯、字节、百度纷纷降价大模型API调用费用时他就有过对“价格战”的担忧,“如果大家宁可赔光通输也不让你赢,那我们就走外国市场。”

    大模型做To B不容易,做To C就简单了吗?

    李开复认为在To C方面,“技术带来的领先窗口非常短暂,一旦巨头看到你验证了PMF,他们会有很多方法超越你。”

    也就是作为大模型创业公司,同样需要面对移动时代创业者需要回答的问题:如果腾讯也做,你怎么办?

    因此,李开复认为最终胜出的大模型To C应用不只是需要有技术优势,还需要在时间窗口内打造持续优势,比如品牌优势,比如社交链,比如用户数据,让用户不能离开你这个平台。

    零一万物的To C产品也是现在海外推出、采用付费订阅模式,比在国内推出的万知要早一年。

    也是在北京智源大会上,张亚勤认为,在应用和服务层面,To B的周期相对较长,而To C的应用产品则可以迅速推出,这与过去的PC互联网和移动互联网的发展路径基本一致。

    各厂实际情况如何?

    其实做To C还是To B这个问题,对于已经拥有成熟业务的科技企业来说,并没有太多纠结,它们最直接的商业化手段就是用AI来加持自己已有的成熟业务。

    例如,微软就是将OpenAI的能力集成到自己现有业务中,打造出各种copilot,来服务他的客户。从微软角度看,大模型是落在To B还是To C路线上不重要,重要的是能用来加强现有业务服务对客户的吸引力和粘性。。

    但,单看OpenAI的发展,它完全是凭借ToC产品ChatGPT火爆而声名鹊起、身价倍增。同时,OpenAI也提供GPT-4o等大模型的API给企业和开发者,这一部分又是ToB的服务。

    OpenAI这种在To C端通过收取ChatGPT的会员费和在ToB端通过“公共云+API”的方式收取大模型API调用费用的商业模式,已经成为目前大模型企业间最主流商业模式。

    百度的文心一言、文心一格等ToC产品也是收取会员费,同时,百度又通过云上千帆大模型平台,向企业提供文心等大模型的API调用。阿里、字节跳动、腾讯也是To B和To C并行,不同之处只是在C端采用免费策略。

    零一万物、智谱AI、百川智能、月之暗面等大模型创业公司也是To B和To C并行。

    图源:月之暗面

    另外,昆仑万维虽然也是to B和To C并行,但是它To B的生意做法和上面这几家不同。昆仑万维的态度是不卖API,也就是并不直接通过收取大模型API调用费用的模式。它是直接向B端客户提供产品化、功能化的大模型应用。模型和产品融合是趋势,这样的商业化市场会更大、更有价值。

    从以上各家实际的操作来看,在大模型商业化道路选择上都采用了ToC和ToB同时押宝的策略。

    既做模型也做应用的打法是合乎逻辑的。

    一方面,有C端产品,可以不断收集用户的反馈、积累模型的应用实践,大模型研发者才能深刻认知自己对模型的需求、以及如何迭代模型。如果只是向外部开放API,很难形成用户反馈闭环。

    另一方面,C端产品如果成功获得高口碑,对ToB端的业务将大有裨益。参考ChatGPT对OpenAI的意义。

    数据显示,2023年我国生成式人工智能的企业采用率已达15%,市场规模约为14.4万亿元。

    IDC发布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》指出,生成式AI在中国市场的发展尤为迅速,预计到2027年投资规模将超过130亿美元,五年复合增长率达到86.2%。

    《中国AIGC应用全景报告》给出的AIGC应用商业化进程的三个阶段分别是:第一阶段2024年到2027年主要为产品落地阶段,第二阶段2028年到2029年进入商业模式发展成熟阶段,第三阶段即2030年以后,进入规模化盈利阶段。

    截止今年4月底,国内共计推出了 305 个大模型。李开复预计在大模型竞争接近终局的时候,中美两个国家能够存活的大模型公司可能也就30个。

    OpenAI CEO山姆·奥尔特曼在近日瑞士举行的2024年人工智能向善全球峰会(AI for Good Global Summit)上则预计,尽管将有成千上万的大语言模型被开发出来,但其中只有少数,如10个、20个会获得大量的使用和最密集的资源投入。

    从上述分析报告来看,生成式AI虽然被认为市场前景广阔、市场规模增速迅猛,但是到能实现规模化盈利,还有至少5年时间要奋斗。这期间,无论在To B还是To C路线上,大模型厂商们都将面临激烈竞争和洗牌,不管哪条路,活下来才有路!