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大模型终究要泪奔,谁才是Ai行业的“掘金者” ?

2023-07-28 13:10:55 中财网

数据运营商和C端应用谁主沉浮。

AI行业火了大半年,时至今日谁才是产业链里的掘金人呢?

可以是给大模型训练提供数据的供应商、可以是自由定价的C端产品,但唯独不会是大模型提供方。


(资料图)

究其原因,如何选择好的赛道,首先要有不错的商业模式,其次是行业上下游的议价能力,最后看利润。

无论是选择好公司还是好赛道都离不开以上三点。

接下来我们具体聊聊:

为什么大模型赛道不行了?

AI行业涌现的机会在哪里?

绝大多数的大模型企业要泪奔

为什么这么说?

因为,大模型企业很难满足上述提到的重要三要素。

从年初,OpenAI带着ChatGPT震惊全世界,封闭大模型成为主流;谷歌、百度等海内外一众互联网龙头都纷纷怕掉队,哪怕是产品还不成熟,都着急忙慌的出来路演,就像第一次面世的Bard让谷歌跌掉了1000亿市值。

后来,Meta发布开源大模型Llama,变成了开源大模型的鼻祖,开源大模型让众多企业、研发人员有了追赶GPT的机会(没有开源,那只会望尘莫及,毕竟通用大模型的训练成本不是随便一家企业能承受的);

也正是因为有了开源大模型,才让大模型市场发展的如火如荼,有了今日的“百模、千模大战。

但是,随之而来的是大模型企业所面临的问题。

首先,各家大模型与Open AI的差距还是很明显,留给其他大模型厂家的市场空间就已经很小。另外,市场上其余可选大模型非常多,比如众多开源衍生品,但产品同质化严重,这也就会导致大模型在面对客户时的话语权非常低,毫无议价权;

其次,大模型企业为了优化输出结果,还需要不断的迭代模型,而这需要大量、专业的数据投喂进行训练,因此数据企业提供方也会成为制约大模型发展的重要角色。

最后,大模型的训练成本很高不说,想要做出超强大模型还得拼算力,也就是看谁能抢到更多英伟达A/H100芯片;

另外,在大模型定价方面只会越来越难,开源已经是常态了,连openAI最近也要开源新的大模型了,如果GPT3.5开源,那对于其他大模型厂商来说可谓是毁灭性的打击。

对于大部分的大模型方来说都面临着一边难收费,一边要拼命花钱训练模型,以后数据也会开始收费(又多了花钱的渠道),怎么想大模型都不是一个看起来能轻易盈利的商业模式。

未来肯定很多企业会放弃这条拥挤、又不赚钱的赛道。除非是能追上GPT4的水平,真正做到让用户觉得好用,才会有绝对的竞争力。

数据运营商的春天要来了

上文提到,扼住大模型发展的除了AI芯片,那就是训练大模型必不可少的数据。

我们认为,数据运营商将迎来发展的黄金期,不过还要适当考虑各国情况的差异性(这里不做展开)。

数据是新型生产要素,这句话在大模型这里得到非常好的体现。

值得关注的是,数据商将成为行业卖水人。

谷歌最近就因为非法搜集用户数据用于训练AI模型,被美国加利福尼亚州克拉克森律师事务所起诉,要求向用户赔偿数据使用费和告知数据用途。

数据价值已经开始显现。

近日,海外Prolific公司不仅获得3200万美元融资,还赚了1亿+美元的数据提供费用;每小时价格在6—8美元或更高。

也就是说,Prolific这种为企业或个人提供的数据是可以用于商业化并且具有版权的。这一点对于大模型厂商来说非常重要,能够很好避免产生数据版权的纠纷。

Prolific已获得了3000多家知名组织,其中包括谷歌、牛津大学、斯坦福大学、伦敦国王学院和欧盟委员会等。超过2万名科研人员在其平台上获取高质量数据。

Prolific也表示,高质量、真实训练数据对于AI大模型来说能够减少幻觉、非法输出、增强RLHF能力。

我们认为,数据运营商在大模型上的商业价值才开始显现。

C端应用是AI流量必争之地

哪里有流量,哪里就有财富。

之前业内都在讨论到底是封闭大模型还是开源大模型的生态会更好,哪个模式的商业价值更胜一筹;

最后得到的结论是:开源还是封闭其实不是最核心的问题,关键在于如何形成好的数据飞轮效应。

最近“数据飞轮“这个词在科技圈内非常火,简单来说是一种描述数据价值增长的循环过程。

在互联网时代我们看到数据量的激增,而在AI时代数据爆发将远超上一次。

如果从产品落地和价值变现的速度来看,那么C端应用定是巨头必争之地。

无论是微软用Microsoft 365 Copilot开启办公AI时代、Windows11即将内嵌人工智能助手颠覆每个人操作电脑的习惯;

还是一直在内卷的AI绘画、和即将开卷的AI视频;

C端应用往往比B端更容易落地、也更容易变现,核心在于C端产品更标准化;

而B端的场景、诉求更多,很难统一,这也就导致了落地进度更难,更别提还有很多隐私数据、know-how等专业内容要考虑。

这也就为什么在国内互联网流量红利期赚的盆满钵满的是阿里、腾讯、字节这样的巨头,因为他们掌握了C端流量,而工业互联网企业都活在了“贫民窟”;

谁掌握了用户流量、产品定价,现金收入便是有了保障,同时还能获得广告商的青睐;

另一方面,想要做C端应用的企业还有很多大模型可供选择,就好比金山办公已经开始这么做了,基于三种大模型之上来调度,根据任务选择性能最优的大模型。

总得来说,C端一定会成为AI行业最先变现的赛道。

本文作者:韩枫,来源:硬AI;

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