AI商业化的现状与未来

Echo 产品论 2024-07-24 13:42:37

一、AI商业化的概念和背景概念

AI商业化是指将人工智能技术、产品作为核心能力输出给广大消费者以及企业客户，让客户自主购买使用，并让AI产生盈利的过程。

AI为什么要商业化？

可以从4个层面来分析：

技术层：已经在多个领域取得成果，例如人脸识别、机器翻译等，将这些技术转化为实际产品或服务，可以为AI研究提供更多的资金和资源支持，进一步推动技术的创新和发展。
用户层：数字化时代，人们希望能拥有更多智能化、自动化解决方案和产品，来提升工作效率，或者提高生活质量。例如：AI办公助理、智能家居产品等。
企业层：投入大量的人力和资金研发，需要能产生交易，获得利润，持续发展，不然一直烧钱，无以为继。
国家层：推动传统产业升级和转型，通过推动AI商业化，国家可以培育出具有全球竞争力的AI企业和产业，从而提升整体经济实力和国际地位。

二、AI商业化的现状商业化企业相对较少

尽管AI技术发展迅速，但真正实现商业化的企业仍然相对较少。这些企业主要集中在互联网、金融、医疗、教育等领域。

商业模式多样：AI商业化的商业模式多种多样，包括智能硬件、行业解决方案、智慧城市运营商建设等。不同的企业根据自身的业务特点和市场需求，探索出适合自己的商业模式。

市场接受度逐步提高：随着AI技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，越来越多的企业和个人开始接受并使用AI产品和服务，市场接受度逐步提高。

海外AI大模型商业化现状：

纵观海外的AI玩家，已经有许多企业闯出自己的商业化道路。B端如微软、Salesforce，将AI技术集成到传统产品中并提供垂直定制服务；C端如OpenAI、Midjourney，向个人用户提供生产力解放工具，并以付费订阅模式变现。

国内AI大模型商业化现状：

而国内虽然起步较晚，但仍有不少企业在积极探索商业化路径，百度、阿里、字节跳动、360、讯飞等公司都在进行相关尝试。如百度在C端打造生产力工具，推出文心一言订阅模式，B端提供底层架构、解决方案；

360在C端借助浏览器在PC端的场景优势，发力AI办公，B端聚焦AI安全和知识管理等场景，在ToC、ToB两端入手，寻找大模型的商业价值；讯飞则试图将大模型与自身硬件产品进行结合。

三、AI商业化的主要模式

TO C 商业模式

1. 智能硬件：以智能音箱、智能穿戴设备等为代表的智能硬件是AI商业化的重要形式之一。这些设备通过内置AI技术，实现语音识别、智能控制等功能，为用户提供便捷的智能生活体验。

智能音箱
学习机
讯飞硬件
智能穿戴设备：AI pin

2.订阅服务，即采用按月或按使用量计费的订阅模式，为客户提供持续的大模型访问权限。

例如OpenAI的ChatGPT、百度等文心一言、阿里的通义千问等。

目前国内文心一言等也在通过订阅制的商业模式，为大模型应用带来一些营收，但其他厂商收费意向不明。

ChatGPT（多模态）
文心一言（多模态）
文心一格（文生图）
妙鸭相机（文生图）
Kimi（文生文）

3.嵌入原有业务，视为一项增值服务

比如百度文库文档助手、淘宝问问、Bing搜索引擎等，来增加用户粘性并带动营收增长。主要方式是将生成式AI作为辅助功能，嵌入原有业务，视为一项增值服务。

这种AI工具虽然不能直接卖钱带来收入，但是能提升原有业务和产品的用户体验，提升效果，改进性能，间接提升了用户量、用户粘性，从而侧面提升了原有业务的盈利能力。

同时，也是该类产品在市面上保持了先进的竞争力，不至于被竞争对手击败和被用户淘汰。

TO B 商业模式

1. MaaS模式是最为常见的一种

在这种模式下，一般是由云厂商或科研机构对大模型封装，在各类任务上的推理能力封装成统一的应用程序接口，对外提供服务的模式，虽然提供的是API，但是本质上调用的是模型。

下游企业可以获得这些接口，并按照自身的业务需求，调用服务嵌入已有的应用和服务中，让大模型的API为整个程序进行赋能。

这种方式使得企业不需要过多了解模型的技术细节，而是像调用云能力一样，直接调用服务。目前文心、通义、盘古等大模型厂商，基本都在提供此类服务，比如阿里的魔搭社区，百度的飞桨等等。

2.构建AI应用市场平台，整合产业链上下游资源，提供一站式AI服务。这种模式注重生态圈的打造，通过开放API、SDK等工具，吸引第三方开发者、供应商等参与，共同构建一个良性的生态系统。

3.行业解决方案：针对特定行业的需求，提供定制化的AI解决方案是AI商业化的另一种重要形式。例如，在医疗领域，AI技术可以用于辅助诊断、药物研发等方面；在金融领域，AI技术可以用于风险评估、智能投顾等方面。

四、AI商业化面临的挑战

成本压力大：

AI模型的训练和应用需要大量的算力和数据支持，这导致了高昂的成本。

对于许多企业来说，难以承担长期投入的巨大压力。

1）算力、数据、运行成本

大型模型的训练成本：

据斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》显示，前沿AI模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4模型估计使用了价值7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的Gemini Ultra模型的计算成本则高达1.91亿美元。这些数字表明，训练大型AI模型需要巨大的资金投入。

算力需求：

为了满足大型AI模型的训练需求，需要建设大量的数据中心并配备高性能的计算设备。这些设备如GPU（图形处理单元）以惊人的速度处理着庞大的数据集。据研究机构估算，企业在数据中心建设和装备上的投入持续增加，以满足不断增长的AI服务需求。

数据需求：

除了算力外，AI模型的训练还需要大量的数据支持。

这些数据涵盖了书籍、文章、在线评论等多种来源，用于训练模型以提高其准确性和泛化能力。

为了获取这些数据，企业可能需要支付高昂的数据许可费用。

2）商业化落地难：

尽管AI技术在许多领域具有广泛的应用前景，但商业化落地仍面临诸多挑战。

例如，传统企业在采用AI技术时需要考虑ROI、数据安全性等问题；

而AI企业在寻找合适的变现方式时也面临困难。

3）伦理和法律问题：

随着AI技术的广泛应用，伦理和法律问题也日益凸显。