阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

作為目前AI領(lǐng)域的“神級(jí)產(chǎn)品”，ChatGPT的誕生，即吹響了AI革命的號(hào)角，隨后包括谷歌、微軟、Meta在內(nèi)的國(guó)外科技公司，以及百度、華為、阿里、商湯科技、360、科大訊飛等在內(nèi)的國(guó)內(nèi)大廠(chǎng)，紛紛在短時(shí)間內(nèi)推出了自家大模型產(chǎn)品。

但這場(chǎng)空前繁榮能持續(xù)多久，始終是投資市場(chǎng)的一大關(guān)注點(diǎn)，尤其是近期網(wǎng)頁(yè)版ChatGPT流量出現(xiàn)下跌，引發(fā)了一輪討論熱潮。雖然返校季到來(lái)， ChatGPT熱度又開(kāi)始回暖，但目前的流量仍遠(yuǎn)低于此前的峰值。

由此來(lái)看，頭號(hào)產(chǎn)品似乎仍處于遇冷態(tài)勢(shì)中。那么，這是否意味著新一輪AI泡沫已經(jīng)出現(xiàn)，還是市場(chǎng)逐漸回歸了理性？曾經(jīng)高舉高打的大模型，未來(lái)又將如何發(fā)展？

ChatGPT流量下降，大模型風(fēng)口已過(guò)去？

近日，網(wǎng)站分析工具SimilarWeb的數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)頁(yè)版ChatGPT的月活數(shù)據(jù)已經(jīng)連續(xù)第3個(gè)月呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)。其中，6月下降了9.7%，7月下降了9.6%。盡管8月數(shù)據(jù)有所回升，但環(huán)比用戶(hù)數(shù)仍舊下降了3%。瀏覽量也從5月的19億下滑至7月的15億。

另?yè)?jù)Choice數(shù)據(jù)，ChatGPT概念板塊指數(shù)從今年2月初的1220點(diǎn)左右一路上漲至1818.68點(diǎn)（6月20日）。但6月下旬開(kāi)始，ChatGPT概念板塊指數(shù)快速回落，目前已降至1420點(diǎn)左右。而且，6月1日-9月13日，71只ChatGPT概念股中，有56只股價(jià)下滑。截至9月5日，共有25家ChatGPT概念股股東進(jìn)行減持。

與此同時(shí)，CB Insights數(shù)據(jù)顯示，今年第二季度，全球AI領(lǐng)域投資總額更是環(huán)比下降38%。

在此形勢(shì)下，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于“ChatGPT退熱”“大模型熄火”“新一輪AI泡沫破滅”的討論隨之升高。

不可否認(rèn)，網(wǎng)頁(yè)版ChatGPT流量下滑，與大模型行業(yè)熱度下降密不可分，但如果由此就認(rèn)為“新一輪AI泡沫”已經(jīng)來(lái)到，或還為時(shí)尚早。

實(shí)際上，ChatGPT流量下滑也是多方面因素導(dǎo)致的。

Similarweb就在分析時(shí)指出，ChatGPT流量在夏季呈現(xiàn)出明顯下降的原因之一是學(xué)校放假。數(shù)據(jù)顯示，在美國(guó)市場(chǎng)，ChatGPT 5月流量下降了10%，6月下降了 15%，7月又下降 4%，在這幾個(gè)月中，18-24歲年齡段的用戶(hù)比例從4月的接近30%下降到了7月的27%以下。而隨著學(xué)生返校，ChatGPT的流量也出現(xiàn)了回升。

另外，ChatGPT自身的運(yùn)營(yíng)模式，或也會(huì)在一定程度上影響其流量。

據(jù)了解，OpenAI一直將ChatGPT背后的模型開(kāi)放給其他企業(yè)，并在近期推出了ChatGPT企業(yè)版，希望更多企業(yè)能接入ChatGPT的API。盡管OpenAI的這些行為不是免費(fèi)的，但用戶(hù)轉(zhuǎn)向其他接入GPT API的產(chǎn)品，必然會(huì)分走ChatGPT網(wǎng)頁(yè)版的流量。

再次就是國(guó)內(nèi)外不同競(jìng)品的出現(xiàn)。

ChatGPT自去年11月底推出以來(lái)，就引發(fā)了一輪科技競(jìng)賽，不僅互聯(lián)網(wǎng)科技大廠(chǎng)紛紛推出大模型，大模型創(chuàng)業(yè)公司也如雨后春筍般涌現(xiàn)。國(guó)外方面就有Anthropic的Claude 2、谷歌的Bard、微軟的Bing、Meta的Llama2等，國(guó)內(nèi)方面則更是“百家爭(zhēng)鳴”。

《2023AI大模型應(yīng)用中美比較研究》報(bào)告提到，截至2023年5月底，國(guó)內(nèi)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上基礎(chǔ)大模型至少已發(fā)布79個(gè)。另外一組來(lái)自賽迪的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年7月，我國(guó)累計(jì)已經(jīng)有130個(gè)大模型問(wèn)世。

而這些大模型產(chǎn)品，為了搶占更大的市場(chǎng)份額，也在“各顯神通”。尤其是在8月31日，11家大模型正式通過(guò)備案后，陸續(xù)宣布開(kāi)放用戶(hù)服務(wù)。開(kāi)放用戶(hù)服務(wù)背后，是大模型“全民化”的到來(lái)，以及無(wú)限的“錢(qián)景”。

據(jù)悉， 9月1日，文心一言開(kāi)放用戶(hù)服務(wù)后，百度股價(jià)較發(fā)布前一日收盤(pán)價(jià)140.71美元上漲4%，一度最高上漲7.3%。

此前，商湯也在財(cái)報(bào)中提到，2023年上半年，生成式AI相關(guān)收入同比增長(zhǎng)670.4%，對(duì)集團(tuán)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)從2022年的10.4%迅速提升至20.3%。科大訊飛的半年報(bào)同樣顯示，自訊飛星火大模型發(fā)布并完成三次升級(jí)后，商品交易額迎來(lái)增長(zhǎng)。以學(xué)習(xí)機(jī)產(chǎn)品為例，5月和6月，是訊飛星火升級(jí)至V1.5的時(shí)間段，大模型加持下的學(xué)習(xí)機(jī)GMV同比增長(zhǎng)136%和217%。

如此來(lái)看，大模型賽道仍然受到市場(chǎng)重視，且對(duì)相關(guān)企業(yè)發(fā)展的加持作用日益顯著。不過(guò)，從投資市場(chǎng)的發(fā)展規(guī)律來(lái)看，回歸理性也將成為事實(shí)。正如觀安信息創(chuàng)始人、首席專(zhuān)家張照龍所言：“雖然生成式AI的市場(chǎng)熱度相較前段時(shí)間大幅降低，但這并不意味著它的價(jià)值和潛力減小。相反，我們可能正在邁入一個(gè)更成熟、更穩(wěn)定的發(fā)展階段，而不再是之前的瘋狂投資和過(guò)度期望。”

那么，進(jìn)入新階段，大模型的未來(lái)又將走向何處？

走上轉(zhuǎn)折點(diǎn)，大模型的未來(lái)如何發(fā)展？

縱觀現(xiàn)階段大模型賽道的發(fā)展，隨著入局者的增多，逐漸呈現(xiàn)出To B和To C兩條分岔路。

比如，憑借豐富的客戶(hù)積累和對(duì)各行各業(yè)的深度洞察，騰訊、華為重點(diǎn)打造行業(yè)大模型，企業(yè)用戶(hù)可以根據(jù)場(chǎng)景需要，個(gè)性化定制專(zhuān)屬大模型，并可進(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)；而百度、科大訊飛的大模型產(chǎn)品則更偏向C端，主要助力用戶(hù)進(jìn)行內(nèi)容生成，工具屬性突出。

不難看出，To B還是To C，取決于各家企業(yè)不同的戰(zhàn)略?xún)A向，To B企業(yè)把握到B端用戶(hù)可能是這場(chǎng)技術(shù)變革的必要引擎，而To C企業(yè)則更加重視技術(shù)落地的歸宿。這兩種方向選擇無(wú)關(guān)對(duì)錯(cuò)，而且許多公司已做出BC兩端并重的選擇，契合了當(dāng)前的大模型發(fā)展現(xiàn)狀。

但從事物發(fā)展規(guī)律來(lái)看，如今正在邁向成熟階段的大模型，未來(lái)一定是奔赴更大規(guī)模的落地，可以說(shuō)大模型的歸宿是“普及化”。正如互聯(lián)網(wǎng)時(shí)評(píng)人張書(shū)樂(lè)所言，“大模型必須走向全社會(huì)開(kāi)放，才能完成大數(shù)據(jù)意義上學(xué)習(xí)資料的累積，達(dá)成深度學(xué)習(xí)”。當(dāng)然，除了這層技術(shù)提升的考慮，大模型在C端的全面落地也意味著商業(yè)價(jià)值的更大詮釋。

因此也可以理解，為何市場(chǎng)會(huì)對(duì)ChatGPT的流量下降存在擔(dān)憂(yōu)。不過(guò)，盡管C端是大模型發(fā)展的沃土，具有巨大的發(fā)展?jié)摿?，但考?yàn)到用戶(hù)習(xí)慣，當(dāng)前相關(guān)廠(chǎng)商主要以免費(fèi)模式提供大模型服務(wù)，而這對(duì)于正在瘋狂燒錢(qián)的企業(yè)而言，顯然存在難以取得理想回報(bào)平衡成本壓力的風(fēng)險(xiǎn)。

Alphabet董事長(zhǎng)約翰·漢尼斯曾表示，與大語(yǔ)言模型這樣的人工智能對(duì)話(huà)，其成本是傳統(tǒng)搜索的10倍。再以ChatGPT為例。根據(jù)國(guó)盛證券報(bào)告，GPT-3訓(xùn)練一次的成本約為140萬(wàn)美元，整體來(lái)看，其訓(xùn)練成本介于200-1400萬(wàn)美元（模型訓(xùn)練量有大?。?。

另外，值得關(guān)注的是，桎梏當(dāng)前大模型發(fā)展的還有芯片“卡脖子”問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)完全自研在當(dāng)前階段難以實(shí)現(xiàn)。

如何破解上述難題，實(shí)現(xiàn)大模型的持續(xù)發(fā)展？

可以看到，當(dāng)前大模型賽道雖然入局者眾多，但并未出現(xiàn)一個(gè)超級(jí)巨頭把握全局。分開(kāi)來(lái)看，C端大模型產(chǎn)品多樣，但站在用戶(hù)角度來(lái)看，可取代性仍較強(qiáng)；而在B端，碎片化特征顯著。昆侖萬(wàn)維CEO方漢曾表示，大模型對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)的需求較高，但數(shù)據(jù)已經(jīng)被分割在B端的不同碎片，很難有一家企業(yè)能夠拿到全部行業(yè)的數(shù)據(jù)。

從另一個(gè)角度來(lái)看，這也意味著，誰(shuí)都有成為“第一”的可能性。而結(jié)合當(dāng)前賽道的困境，為了驅(qū)動(dòng)大模型規(guī)模化發(fā)展，顯然需要企業(yè)合力破局、實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。因?yàn)楫?dāng)前賽道存在的成本壓力以及核心技術(shù)研發(fā)困難，一定程度也是缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃、開(kāi)發(fā)協(xié)作不足導(dǎo)致的。

基于此，頭部企業(yè)正在不斷推進(jìn)生態(tài)完善。比如，百度推出了大模型新生態(tài)政策，為伙伴提供資金、算力、技術(shù)、營(yíng)銷(xiāo)等全方位的強(qiáng)力支持；華為云則開(kāi)放了行業(yè)大模型、軟件解決方案、插件集成、數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢(xún)、數(shù)據(jù)生態(tài)等全方位的生態(tài)合作路徑，希望更多伙伴加入盤(pán)古大模型全域協(xié)同生態(tài)體系。

值得一提的是，大模型產(chǎn)品C端拓展的機(jī)遇還蘊(yùn)含在龐大的移動(dòng)App領(lǐng)域。目前，大模型產(chǎn)品仍然主要在網(wǎng)頁(yè)瀏覽器落地，而不是移動(dòng)端，這主要是由于開(kāi)發(fā)App需要分散更多精力和資源，且相比網(wǎng)頁(yè)端，移動(dòng)端容錯(cuò)率也較低。但不可忽視，移動(dòng)端有望釋放更大的盈利價(jià)值。

QuestMobile今年年初公布的數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過(guò)三年蓄力，我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)規(guī)模突破12億大關(guān)。從人群結(jié)構(gòu)上看，標(biāo)志性的關(guān)口也在持續(xù)出現(xiàn)：51歲以上用戶(hù)占比已達(dá)26.4%，突破1/4關(guān)口；三線(xiàn)及以下城市用戶(hù)占比達(dá)60.6%，突破六成關(guān)口。

因此，百度等企業(yè)也在陸續(xù)推出大模型產(chǎn)品移動(dòng)App版本，并受到市場(chǎng)歡迎。根據(jù)百度發(fā)布的數(shù)據(jù)，文心一言開(kāi)放首日，APP迅速登頂手機(jī)應(yīng)用商店排行榜，開(kāi)放下載19小時(shí)內(nèi)用戶(hù)突破100萬(wàn)，累計(jì)回答網(wǎng)友3342萬(wàn)個(gè)問(wèn)a題。隨著移動(dòng)端的研發(fā)和應(yīng)用漸成趨勢(shì)，大模型比拼的戰(zhàn)場(chǎng)或?qū)⑼瓿梢惠嗈D(zhuǎn)移。

總體而言，盡管現(xiàn)階段大模型的發(fā)展出現(xiàn)了“降速”，但相關(guān)企業(yè)對(duì)其的研究并沒(méi)有減少。

而隨著各行業(yè)對(duì)于AI技術(shù)的需求不斷增加，以及政府、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)等各方主體加強(qiáng)合作，大模型作為人工智能的重要發(fā)展方向，也將有更廣闊的應(yīng)用前景。

作者：Bonnie

來(lái)源：松果財(cái)經(jīng)

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