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出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

一個扎心的問題：大模型盈利了嗎？

隨著技術的發展，AI 逐漸走下了「神壇」，整個業界都變得更加客觀和務實。

從OpenAI 今年高達 50 億的天價虧損，到月暗沸沸揚揚的前投資人仲裁風波，大模型廠商的生意之路不是鋪滿大額融資的花路，而是充滿了坎坷和荊棘。

最近，國外的一篇熱議的博客更毫不客氣地指出：做大模型廠商不是明智之舉。

“像 ChatGPT 和 Claude.ai 這樣的大語言模型非常炫酷，許多人認為它們代表著未來。也許確實如此，但這并不意味著構建它們會成為一項盈利的生意。”

更為致命的是，作者認為，大模型尚未盈利的現狀，并非普遍認知中的“時機”問題，而是因為大模型本身的行業結構就非常糟糕！

作者說，對比可口可樂這種“躺著就能賺錢”的好生意，大模型就是航空公司般吃力不討好的苦差。

難道，即使是在大模型的牌桌上殺出一條血路的幸運兒，也看不到盈利的曙光嗎？

1.大模型，糟糕的行業結構

在剖析大模型行業結構時，作者借用了營銷學中經典的“五力框架”。這一關于企業經營戰略的理論，由“競爭戰略之父”邁克爾·波特，在上世紀80年代初提出。

下圖可以明晰地解釋，為什么可口可樂公司的生活如此滋潤。他們購買“水、色素、香料、甜味劑”這種替代性非常高的原料，卻生產被無數人擁護的可樂汽水，不僅將百事甩到身后，更讓跟隨者望而卻步。

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那么，從五力框架來看大模型廠商的生意會是如何？從作者給出的闡釋來看：非常不樂觀。

第一，從上游的供方來看，即使大模型廠商暗示他們的供應商是微軟、亞馬遜、Google Cloud 等云服務公司（在國內則是阿里云和火山引擎等等）。這聽起來還不算太糟，因為大模型廠商大可以貨比三家，迫使他們為模型訓練降低高昂的費用。單看今年，國內云服務商就出現了多輪降價潮。

但作者卻說：實際上，LLM 制造商只有一個真正的供應商——NVIDIA。

NVIDIA 提供所有模型訓練所需的芯片，無論使用哪個云供應商。這賦予了 NVIDIA 巨大的、幾乎完全的定價權。

而國內由于眾所周知的原因，在供應鏈上需要解決的問題更多。雖然寒武紀、昆侖芯片為代表的國產芯正在崛起，但性能和能耗上的差距客觀存在，中國大模型廠商在硬件端的壓力或許更加嚴峻。

第二，從買家用戶來看，我們對大模型服務的議價權有多大？——目前看來相當高。

作者觀察，例如，在 Claude 編程能力飛升后，許多 LLM 用戶從 ChatGPT 轉投了 Claude。大模型的品牌忠誠度似乎尚未建立起來。

而將 AI 集成到業務中的公司，開始通過允許切換提供服務的模型來實現“無痛”遷移。甚至，國內出現了 360 AI 搜索這樣以為用戶選擇模型為亮點的集成產品，也就是說，用戶并不 care 究竟是哪款模型在提供幫助。

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這使得 LLM 成為高度替代性的商品——對于 OpenAI 之流來說，這可不是什么好事。

第三，競爭對手的威脅有多大？同樣的，國內外都稱得上「卷生卷死」。

作者說，有許多大模型廠商，在 B 端的定價似乎很“白菜”、很有競爭力。不過，糟糕的是，像 Meta 這樣的玩家幾乎免費把模型投放入市場，所有人都可以圍繞 Llama 做微調。“這讓人聯想到 Internet Explorer （注：曾經免費附帶在 Windows 系統中的搜索巨頭，逐漸被拋棄）——一個不算好兆頭的例子。”

最后，對于新入局玩家來說，他們面臨的競爭壁壘并不高。這就是為什么會有這么多大模型廠商。作者寫道，“大多數 LLM 技術都公開發表在論文中。即使是性能差的模型，只要價格便宜，也能獲得客戶，從而讓新入局者站穩腳跟。”

從國內的情況看，后來者居上的情況也屢見不鮮，騰訊系的元寶 AI 直接選擇延續了鵝廠緩慢跟進的慣例。騰訊云副總裁、騰訊混元大模型負責人劉煜宏在接受媒體采訪時表示：“在一個成熟的行業才可以談先發優勢，而大模型的To C產品如今滲透率不到1%，先發優勢可以忽略不計。”

即使大模型存在一定的技術壁壘，也很容易被流動的人才打破。今年下半年，字節的 AI 團隊新增了多位其他公司的技術骨干，例如面壁智能核心成員秦禹嘉、零一萬物算法副總裁、模型預訓練負責人黃文灝，以及原阿里通義千問大模型負責人周暢。

面向未來，不久前籌集到 66 億美元資金的OpenAI，能在市場中獲得地位上的改善嗎？作者認為可能性微乎其微。

從供方來看，面對霸主英偉達，OpenAI 似乎放棄了原有的芯片工廠計劃。根據最新消息，它們開始與高通討論自研芯片。這也能降低對 NVIDIA 的依賴。不過，作者提示我們，NVIDIA實際上也是本輪融資的投資者之一（雖然金額相對較小），因此在融資 PPT 中提到“開發 NVIDIA 的競爭對手”顯然不太可能。

從用戶來看，雖然 OpenAI 可以通過建立品牌來留住用戶，但高度同質化的 LLM 品牌能否為一家 AI 公司帶來溢價呢？從科技行業來看，品牌建設和用戶鎖定機制是有效的（蘋果就是一個力證）。然而，對于 AI 企業來說，這似乎很難實現，“因為LLM本身僅有一個通用的文本接口——基本沒有真正意義上的獨特API：你發一段文本，它返回一段文本。”

從競爭者來看，OpenAI 能夠阻止新進入者嗎？也許可以。“如果投入 66 億美元能讓他們開發出一個重大改進的模型，那么這將顯著提高其他人的成本，可能會迫使一些小型競爭對手退出市場。但問題在于，資金本身是最具有流動性的商品（畢竟這就是資金的本質），而66億美元并不算多。所以，這一輪融資本身不足以讓其他人望而卻步。”另外，大廠本身遠比 AI 創企財大氣粗的多，無論是谷歌還是騰訊、字節，他們都可以承受更大的經費燃燒。

最后，作者還補刀說：巨額融資說明不了啥。“即使是籌集了巨額資金的公司，有時也可能被證明沒有可行的商業模式。例如，WeWork最終籌集了超過100億美元，估值高達470億美元，但后來人們發現他們的商業模式根本行不通。在最近的財務重組中，WeWork的估值僅剩5.6億美元——損失了超過95%的投資金額。”

難道，大模型真的沒有護城河？

2.護城河在哪里：AI 時代會有自己的蘋果和谷歌嗎？

作者 Cal Paterson 的這篇博客也在 Hacker News 上得到了廣泛的反響。

一些讀者認為，LLM 當然可以通過品牌建立起護城河。這篇文章的視野局限在了「技術人員」，而沒有注意到對于大多數人來說，ChatGPT 已經成為了大模型甚至 AI 的同義詞，這說明其品牌具備相當的價值。

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上圖：羅杰斯的創新-擴散曲線。可以想見，技術人員是創新采用者和早期采用者，但一項技術只有推向大眾后才能真正地走向市場。

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和那些不是工程師的人聊聊吧，（他們）滿腦子只有 ChatGPT。許多人甚至不知道 LLM 廠商這個概念，只知道“ChatGPT”。那集惡搞這些東西的《南方公園》劇集？他們稱之為 ChatGPT。每年學生用來幫忙完成作業的工具？ChatGPT……

護城河在于一個非常非常龐大的用戶群體已經形成的更廣泛的意識。像這篇文章這樣的分析將一些技術性因素，比如切換到另一個 LLM 的成本很低，作為切換會發生的前提，而沒有考慮到改變社會力量有多么困難。

這并不意味著 ChatGPT 會永遠是人們使用的工具。也許它會在一年內失敗得很慘。但目前來說，這是 OpenAI 的地盤，他們可以丟掉它，而不是別人輕易奪走。

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普通大眾并不在意“LLM”和“ChatGPT”之間的區別，就像他們并不關心“網頁瀏覽器”和“Chrome”之間的區別一樣。大多數人會樂于使用你放到他們面前的任何東西，如果產品不好用，他們通常只是抱怨幾句，然后無奈地聳聳肩，而不是去花時間研究如何切換到更好的替代品。對于普通用戶來說，有鑒別力的消費者只是個可以忽略的小數點誤差。

也就是說，平臺持有者會決定誰贏誰輸。如果 ChatGPT 能被微軟、谷歌和蘋果采用，它就會贏。

上述說法有一定道理，但平臺持有者一旦有決定權，為什么不讓自己獲勝呢？看看 Internet Explorer 的先例，誰能保證微軟不開發出自己的 AI 版 Edge ,從而拋棄 OpenAI。

另一些人則認為 LLM 很難擁有護城河。

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品牌確實是一種護城河，但它并不深。諷刺的是，品牌效應在最具社會屬性的消費品上效果最好（也最能盈利）——比如設計師品牌的衣服，這是最顯而易見的例子——因為這些品牌有社交層面的價值。……

而對于LLM，它們的質量實際上并沒有顯著差異。

不管人們是否稱LLM為“ChatGPT”，最終他們是為了得到一個結果。如果有一個不同的LLM能提供相同的結果，并且有足夠的動機，人們就會去使用它。沒人會關心別人用的是哪種“ChatGPT品牌”，也沒人會因此炫耀。

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Google在用戶方面的護城河是質量、習慣和整合，但Google搜索是免費的，與其他“FANG”（Facebook（現已更名為 Meta）、Amazon、Netflix、Google ）公司相比，我認為Google實際上相當脆弱。

Apple的護城河在于人們對其硬件的投資、它的界面、以及品牌，這些不僅在社會層面上有重要意義，而且也暗示了真實的質量差異。Apple的整體護城河遠比Google大。

LLM的一個具體非護城河之處在于它們的答案是泛化的——LLM沒有“個性”，因為它們是所有公開可用的語言的訓練平均值。如果某個大模型有特定限制，它就不會那么有用。

正因如此，OpenAI和競對都在積極尋找其他方案：OpenAI 高舉高打進入搜索領域，還在考慮進軍瀏覽器的可能性；Claude 桌面版在研究更智能的 AI 智能體，能自己搜索和瀏覽頁面，以圖在產品功能上取得突破。

雖然大模型目前的技術和產品都被跟進的很快，但不能武斷地說大模型永遠無法建立有意義的護城河。

3.國產大模型：內容生態或將成為的終極靠山

雖然上述討論中說，大模型缺少“個性”。

但對于一個高頻次的 AI 產品使用者來說，區分出幾家國產 AI 產品的特色卻并非難事。

其中一個主要的原因，在于國內互聯網的內容生態相對封閉。抖音、快手、小紅書、嗶哩嗶哩等平臺的數據和內容資源，外部模型幾乎完全無法接入。

對于有著豐富內容積累的大廠來說，它們可以更好地接觸和利用數據，提供更精準、更本土化的服務。例如，字節跳動旗下的豆包能直接調用抖音內部的視頻資源，這種“生態鎖定”使得字節的豆包可以在視頻生成、短視頻搜索等領域占據了絕對優勢。

而對于原生的 AI 創企來說，要在巨頭的陰影下生存并盈利，只會愈發艱辛。

參考鏈接：

1.https://calpaterson.com/porter.html

2.https://news.ycombinator.com/item?id=42248496