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如果說用一句話概括2023年的AI大模型領域，“軍備競賽”可謂名副其實。各路資本和大廠紛紛入局，重金囤卡、高價挖人屢見不鮮，模型越做越大，大家也都在憧憬AI領域出現(xiàn)一個超級應用。

而到了2024年，隨著AI大模型領域融資退潮，中國科技企業(yè)對于大模型發(fā)展路徑的理解也產生了微妙的變化。

9月4日，百度官宣文心一言APP改名文小言，定位“新搜索”智能助理。

9月5日，支付寶官宣推出支小寶和螞小財兩款智能助手，分別定位為AI生活助理和AI金融助理，各自擁有獨立APP。

值得注意的是，無論是百度、騰訊、字節(jié)、螞蟻等互聯(lián)網巨頭，在各自坐擁超級應用的前提下，不約而同地沒有在自家應用新增一級AI入口，而是選擇了獨立APP的發(fā)展思路，而且起名也都是“小字輩”，顯然不只是巧合。

大模型與垂直場景的結合，在B端本就是共識，而如今在C端應用上，大模型產品也在越做越“小”。這不僅是2024年中國大模型企業(yè)從技術信仰逐步轉向市場落地的一個縮影，也是中國大模型開啟AI+業(yè)務探索，甚至在AI領域實現(xiàn)彎道超車的一個重要信號。

技術信仰還是市場優(yōu)先？

據CB Insights數據顯示，今年第二季度，全球AI領域投資總額環(huán)比暴減38%，甚至出現(xiàn)了AI領域獨角獸Character.ai，Inflection，Covariant排隊賣身的情況。

而國內的AI融資數據則更為慘淡，桔子IT數據顯示，今年1-8月，國內AI領域發(fā)生317起融資案例，總融資金額超333億元，其中億元級融資案例達到58筆，億元級融資金額超過145億元。相比2023年，中國AI行業(yè)發(fā)生投融資事件815起，融資總金額達2631億元的數據可謂大幅縮水，月均融資不到去年的兩成。

在融資規(guī)模大幅縮水后，AI大模型行業(yè)開始面臨現(xiàn)實的財務考驗。

一方面，百度等企業(yè)的財報中提到了AI對業(yè)務的促進作用。但值得注意的是，由于百度在云服務領域本身就有深厚基礎，AI帶來的業(yè)務增量或許主要來B端貢獻。

另一方面，大模型研發(fā)也給一些企業(yè)帶來了巨大的資金壓力。科大訊飛半年報顯示，上半年公司由盈轉虧，虧損金額為4.01億元。

除了采購和研發(fā)成本，大量的AI企業(yè)都會花費不小的營銷費用。

像百度的文心一言、科大訊飛的訊飛星火，都是通用大模型產品，這類產品在C端普遍都可以免費使用。如果沒有B端收入作為支撐，純粹在C端獲客，它們的營銷成本就會非常沉重。

觀察者網《AI時代，B站用戶突然值錢了》中曾提到，很多通用大模型產品都會選擇在B站等網絡平臺大量投放獲客，耗費了大量營銷費用。但大部分產品并沒有解決好用戶下載—嘗鮮—吃灰的低留存問題，讓并不富裕的現(xiàn)金流雪上加霜。

有行業(yè)人士告訴觀察者網，如果沒有后續(xù)的融資或商業(yè)化產生現(xiàn)金流，不少AI企業(yè)會在一到兩年內遇到困境。而隨著以科大訊飛為代表的部分企業(yè)業(yè)績受到拖累，資本對于AI大模型企業(yè)的態(tài)度已經更加謹慎，月之暗面這樣的融資案例屬于特例，絕大部分的大模型企業(yè)目前融資都較為困難。

押注通用大模型產品，寄希望于用一款產品滿足用戶需求的路徑，在行業(yè)內本就存在爭議。有人稱之為技術信仰和市場信仰的分歧，

即便面對現(xiàn)實的壓力，AI大模型企業(yè)中依然有一批企業(yè)認為強化技術才是做好產品和商業(yè)化的前提，它們被稱為技術信仰派。智譜AI就是其中的代表。

智譜AI的CEO張鵬近期就曾表示：“To B還是To C不重要，一流的公司要創(chuàng)造共性需求”、“有了更強的AI技術，我們就可以通過新技術去規(guī)避舊問題，走出新的路徑”。

而金沙江創(chuàng)投朱嘯虎并不完全支持這個觀點，他曾在朋友圈表示“不要迷信”通用大模型，并多次在公開場合表示，與其卷AI大模型的技術實力和參數規(guī)模，更需要考慮的是PMF（Product/Market Fit，產品/市場匹配），也就是怎么商業(yè)化落地。

作為曾經投資過滴滴、餓了么、小紅書等知名企業(yè)的投資人，朱嘯虎擁有極強的市場敏銳度。而確實有不少AI大模型企業(yè)更關注細分產品落地，他們被稱為市場信仰派。

某大廠的AI產品經理告訴觀察者網，PMF（Product/Market Fit，產品/市場匹配）依然是AI領域的不二法則，假如AI技術難度曲線逐漸陡峭，那么AI技術發(fā)展速度勢必會放緩，企業(yè)并不需要再去大量投入追趕技術，只需要做到一定量的AI能力就足夠投入到一個快速變現(xiàn)的商業(yè)場景中，實現(xiàn)產品落地和商業(yè)化變現(xiàn)。

事實上，AiPPT、ACE Studio和捏Ta三款產品的成功驗證了PMF路徑的可行性。AiPPT上線半年單月收入達到數百萬人民幣，驗證了國內付費PMF；而ACE Studio 開啟付費半年，目前海外收入單月幾十萬美元，在海外驗證了付費 PMF；捏Ta則是已經憑借著超出互聯(lián)網時代平均水平的用戶留存，驗證了國內用戶對于AI產品的使用習慣。這都給了其他國內AI大模型企業(yè)一個正面案例，激勵其進一步從卷技術到卷落地。

大廠為何也搞“小”應用？

如果說中小企業(yè)搞“小”模型是唯一解，那么大廠搞小模型探索PMF路徑，則愈發(fā)證明這條路線的有效性。

無論是技術派還是市場派，擺在他們面前有兩個核心問題——客戶需要什么？自己能做什么？

MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰談到，AI到底能解決什么問題，本質上是模型的能力決定的，但是目前大模型的錯誤率仍然較高，ChatGPT-4o大約也在20%左右。

在目前的錯誤率之下，通用大模型產品真的能被用戶接受嗎？其實很多廠家并沒有想好這個問題，只能通過宣傳參數量級和訓練卡數來彰顯自己的優(yōu)勢，最終問世的通用大模型產品大同小異，而這些大量同質化的模型讓企業(yè)只能在C端砸錢做投放，最后換來一個低留存，而在B端則大打價格戰(zhàn)，卷得所有人都很痛苦。

在這個背景下，大廠們也紛紛另辟蹊徑，從自身稟賦出發(fā)，找到了垂類小應用這個切入口。

以字節(jié)為例，去年11月，字節(jié)成立了新AI部門Flow。過去大半年，字節(jié)跳動推出的 AI 應用覆蓋了聊天、社交、圖像/視頻、教育、音樂等領域，包括對標GPTs的AI bot 開發(fā)平臺扣子，對標星野的貓箱，還有AI教育產品Gauthmath。這些產品在細分市場都取得了不俗的成績。

字節(jié)的廣撒網符合其內容平臺的屬性，相比阿里與商戶的鏈接，騰訊與用戶關系的鏈接，字節(jié)系的流量生態(tài)根植于內容，而作為移動互聯(lián)網的最大受益者，字節(jié)也深知，一旦AI的發(fā)展導致了內容生態(tài)發(fā)生變化，其替代傳統(tǒng)門戶網站的歷史也可能再一次發(fā)生在自己身上。

而其他廠商由于都有較強的實體護城河，因此在AI戰(zhàn)略上并沒有攤大餅，都選擇了能充分發(fā)揮了各自的優(yōu)勢稟賦的賽道。

百度從一開始就讓文心一言APP獨立于百度APP之外，如今更名為“文小言”APP，與其基座大模型有了更強的區(qū)分度，強調其搜索屬性。而百度文庫則抓住了用戶做PPT的業(yè)務痛點，多次迭代后，百度文庫已經可以實現(xiàn)語音指揮一鍵生成和修改PPT，百度文庫APP無論是使用率還是付費率均實現(xiàn)了大幅提升。

而螞蟻集團則選擇從生活和金融兩個領域入手，推出了支小寶和螞小財兩款APP，借助支付這個落點，支小寶可以做到一鍵喚起公交碼，輕松找到共享單車，甚至記住你買咖啡的習慣，提前提醒你下單，做到到店那刻正好取餐，無需額外等待。

相比前三家，騰訊在to C領域則更為低調，騰訊元寶自上線以來，并沒有進行大量宣發(fā)，長期在AI下載榜和使用榜的20名開外，騰訊主要將混元大模型聚焦于金融、醫(yī)療等產業(yè)垂類項目。

對于四家有十億級用戶的公司而言，他們沒有一家選擇在自家核心應用加入AI入口推流，對于這個問題的答案，各家的看法雖然有所不同，但是也有一致的部分。

某大廠AI負責人告訴觀察者網，選擇獨立APP并不代表放棄在主應用上提供接口，但是作為個性化極強的AI應用，如果強行綁定在主應用上，不僅不利于用戶使用，也不利于產品迭代提升用戶體驗，AI作為千人千面的代表，很多時候很難和主應用做很好地結合。

而另一家大廠的負責人則表示：考慮到數據幻覺等技術問題依然沒有徹底解決，且業(yè)內對于AI的發(fā)展形態(tài)依然存在爭議，目前推廣AI應用屬于摸著石頭過河的階段，并不適合做全量級別的推廣，因此暫時不考慮在核心應用上設置AI入口。

而在細分戰(zhàn)略上，各家也有不同的考量。

螞蟻和騰訊對于商業(yè)化似乎并不著急，支小寶產品負責人王翼飛認為，對于支小寶來說，找到產品的主路徑、做好體驗是當前的關鍵。而馬化騰對于AI也曾經打過一個比方：在工業(yè)革命里，早一個月把電燈泡拿出來，在長的時間跨度上看是不那么重要的。而百度似乎對于AI商業(yè)化的饑渴程度更高，百度在財報中曾多次提到AI商家智能體和百度文庫等引用的業(yè)務和財務表現(xiàn)。

但是無論選擇哪條路線，大廠們都想明白了一個事——在產品落地層面，AI并不是只需要大而全，也需要小而精。如果說去年大家討論最多的是怎么追趕OpenAI，那么在今年，各家大廠都找到了各自的舒適區(qū)。而除了大廠，不少初創(chuàng)企業(yè)也開始從大而全轉向了小而精，一個典型的例子就是王小川和他的百川智能，去年被焦慮推著走，每天有看不完的論文，今年很篤定地要摘醫(yī)療皇冠上的明珠。

AI應用本質——服務人機交互

除了業(yè)界在探索大模型的發(fā)展外，在近期召開的外灘大會上，學界對于AI的發(fā)展方向也給出了自己的思考。

外灘大會上，香港科技大學校董會主席、美國國家工程院外籍院士沈向洋提到了一本書《Machine of Loving Grace》，中文譯名為：與機器共舞——人工智能時代的大未來。作者其中一個核心觀點是，計算機發(fā)展至今，真正的贏家是做人機交互的。不管是什么技術，最后的目的都是幫助人類更好地使用機器。

同樣在外灘大會上，對于ChatGPT，中國工程院院士、阿里云創(chuàng)始人王堅做了個有趣的拆解：ChatGPT實際上是個應用平臺，由基礎模型（GPT）+應用場景（chat）構成，也就是說，基礎模型很重要，但是應用場景也同樣重要，對于在10億量級用戶下卷應用的中國企業(yè)來說無意識指明了方向，一下子把AI的競爭拉到中國科技企業(yè)更擅長的道路上。

以支付寶和微信為例，在移動互聯(lián)網時代，它們通過搭建支付的基礎設施，切入到各個應用場景中。

甚至于主論壇上，另一位重量級嘉賓，機器學習泰斗、美國“三院院士”邁克爾·喬丹提出了“三層數據市場（Three-LayerDataMarkets）”模型。

在喬丹看來，需要設計激勵機制才能驅動AI智能體貢獻和協(xié)作，產生更大價值。其中，用戶、平臺和數據買家通過“出讓數據”“購買數據”“提供服務”形成閉環(huán)。他強調，數據購買者也就是平臺可以結合“數據和服務”建立與用戶的激勵機制，從而為他們帶來真正的價值。

因此，對于AI領域的發(fā)展，盯著技術進步固然重要，目前行業(yè)也都在期待GPT-5等新一代基座大模型能夠用更大的參數量，把性能再提高一個量級。但是在此之前，對于現(xiàn)階段的大模型產品落地而言，做大并不是唯一的選擇，如何做小做精，真正解決用戶痛點，服務好客戶，才是在競爭中脫穎而出的關鍵。

目前，不少中國的大模型企業(yè)已經想明白了這個問題，也許未來AI會誕生一個超級應用，但是現(xiàn)在，大模型+小應用或許是目前最適合中國AI落地的發(fā)展方向。