​聊聊百度最新的 AI 进展和它的焦虑

作为一家以工程师文化著称的公司,百度近年来在AI领域的布局引人注目。从文心一言到文心大模型4.0的开放,百度比任何一家公司都展现出了all in AI的强烈改革意愿,几乎所有产品都经历了AI的重塑或优化迭代。

但体现在市值变化上,百度的市场表现似乎并未达到预期。

此前我们指出,十多年里,百度的研发投入过千亿,从AI、自动驾驶,到大模型,将技术转化为实际受益的过程中艰难险阻,可能与AI技术在市场的落地效果、用户接受度以及竞争格局等因素有关。

但从当下的发展来看,百度的方向并没有错,有一点能够确定,未来肯定是AI的。

李彦宏在2021年演讲中同样指出,中国将迎来AI黄金十年,并且未来十年,AI技术应用门槛将显著降低。此外,他后来也提到,随着AI技术应用门槛的不断降低,开发者和创造者们将迎来更多机会。

为了顺应这一趋势,百度力推旗下的飞桨平台,旨在通过简化开发流程和提供易于使用的工具,AI开发与应用的门槛正在降低。类似的,腾讯云的Hai和华为的昇腾AI全栈软件平台也都是给AI应用开发造铲子。此外还有生成式AI的利用,例如字节的Coze和国内版的扣子,是为了降低基于大模型的AI应用开发门槛。

纵观近两年的AI产业链,会发现,控制软件生态的芯片公司仍然是最赚钱的部分,典型如拥有高性能GPU的英伟达;而在ChatGPT的带动下,大模型领域融的钱最多,例如MiniMax的估值超过25亿美元,李开复创办的零一万物也完成了数亿美元的融资,一些公司已经达到了百亿级别。

科技领域的投机狂潮是常态,有意思的是,被寄予厚望的AI应用领域,反而没融到特别多的钱——应用厂商融资金额大多没有超过亿元。不少投资人也指出,随着市场回归冷静,能融到钱的AI项目,和大模型、甚至早期的移动互联网相比,难度不可同日而语。

这主要是由于市场对这些企业的预期还不高。真正成功的AI应用确实不多,用户量增速高的也不多,很难找到对标。而做产品的公司,身处的竞争环境跟过去差距很大,你难以找到一个没有巨头驻足的领域,对初创公司来说显得更加危机重重。

尤其在美元基金投资大幅撤退后,人民币基金存在限制和偏好差异,毕竟在国内,单靠AI这些高新技术创造的产品价值,和制造业、零售业比差距依然比较明显,加上今年A股市场出现了罕见的IPO撤单潮,投资人的整体反应更加谨慎。

在这种情况下,依靠AI产品起家,且能用营收利润让市场满意,甚至完成IPO的创业公司几乎为0。也正因为这样,有的互联网公司正在力推自家大模型,大模型公司力推自家应用,但由于市场缺乏说服力的价值衡量标准,这些二级市场的大公司,也不容易凭借AI应用迎来自己的市值第二春。

百度就是其中最典型的例子。回想起推出文心一言之前,ChatGPT对于百度来说更多意味着恐慌,背后是对AI搜索或将取代传统搜索的预言。

AI搜索能够更准确地理解用户查询的意图,这种确定性使得用户无需再逐一浏览多个链接以找到所需信息,从而提高了搜索的效率和准确性。不过传统搜索实际上并非一无是处,针对用户输入的明确关键词,依靠在相关度,点击量等排名机制上的优势,甚至能给用户更合适的答案。

换句话说,对于百度而言,真正的威胁并非是AI改变了搜索。百度的转折曾聚焦在移动互联网时期,传统的信息分发平台和竞价广告,被更个性化、以兴趣为导向的算法逻辑取代,百度错失了在移动端维系用户生态的机会,它的搜索份额是被抖音、微信、小红书这些面向不同场景和需求的平台分流。

如今,叠加AI火热现状,应用层所肩负的使命对百度来说更艰巨和复杂。虽然无法重现当年李彦宏对“框计算”的愿景,但这的确会是重构商业壁垒的新时机。

谷歌和微软在AI时代的再次崛起,与策略息息相关,谷歌注重通过战略并购和风险投资来强化其技术优势,并通过云服务支持AI初创公司;微软则通过大规模投资和合作开发,加速自身AI技术的突破,并构建强大的AI生态系统。

在国内,大模型市场的走向已经发生变化。同样是卖铲子,芯片算力是刚需,物以稀为贵,仍能卖出更高的价格;而为AI应用做底层支撑的国产大模型,由于过度竞争,很多企业仍然处于“套壳”状态,热度正不断被稀释。

面对这样的情景,大部分公司有三条路走:

一是打造几款C端或B端应用,作为短期改变AI落地难的有效方法。

二是围建自己的生态,化身投资人孵化AI应用,最后是技术公司擅长的领域,坚定地不断加大在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等研发力度,通过技术创新来推动增长。

事物的发展过则必反,这些以百度为首,囿于市场需求不明确、商业化路径不清晰的大模型公司,正逐渐陷入技术沼泽。

基础模型的“卷”,指的是在算法、模型精度和性能上的无休止追求,导致资源的大量消耗和成本的增加。

在生成式AI应用中,尽管李彦宏呼吁创业者去“卷”AI应用,但实际落地依旧面临高昂成本、大模型幻觉和用户留存率低的问题,比如今年大模型“价格战”导致API调用成本大幅下降,不过相比传统关键词搜索,基于大模型的搜索成本仍高出10倍以上。

红杉资本的研究报告指出,AI基础设施投入巨大,但带来的实际收益至今远未达到预期。AI产业的收入预期与实际增长之间存在巨大差距,这一“黑洞”从2023年的1250亿美元扩大至6000亿美元。

即使放在全球范围,AI对企业的实际财务回报同样不如预期。微软表现强劲,智能云去年四季度收入同比增20%,但受AI投入影响,整体业绩未能达到预期。相比之下,谷歌虽然在广告收入上有所增长,但资本支出的大幅增加以及AI发展不及预期等因素也导致了市值的波动。

毫无疑问,对比上一波的云计算热潮,AI还有更多的未知。

过去几年里,基于云计算构建了相对完善的生态体系,包括云服务提供商、软件开发商、集成商等各个环节的紧密合作,一齐推动云服务的普及和应用。云改变了传统软件的交付模式,提供了如SaaS、PaaS和IaaS这些更具想象力的商业模式。

进一步来看,在讨论从IBM到Salesforce的跨越,以及SaaS作为一种重要的商业模式变革时,众所周知,随着技术的进步和市场的变化,传统数据库和软件的问题包括成本高、部署复杂、维护难度大等。以Salesforce为代表的企业,用户只需按需付费,即可通过互联网使用服务。

这种跨越不仅代表了技术层面的进步,更代表了商业模式的深刻变革,进而去推动整个产业的创新竞争。很明显,AI还没有显示出这样的剧变。

现有AI应用,主要分布在Copilot(生产力工具)、Creativity(辅助创意)和Companionship(情感陪伴)三个领域,有媒体调研了数十个AI应用产品的定价策略发现,AI功能的商业化方式,主要分为直接对AI功能收费或提高产品价格,或者将AI功能集成到现有捆绑包中而不改变价格的几种方式。

调查发现,当下大部分的AI功能都被放到原有的软件包中,作为“更新”的附加功能存在,包括Notion、Microsoft和Airtable在内,都是通过向用户额外收取费的方式提供AI功能。

还有将AI产品打包到套餐里订阅,少部分会结合订阅费用和按用量结果付费来混合定价。比如近期出圈的AI角色出海应用Talkie,自去年上线,至今累计下载营收近83万美元,它的营收由订阅、内购和广告三部分构成。

就现在来看,不论是作为附加功能存在,还是AI原生的少部分独立产品,都没有能突破现有商业模式构建新的盈利模型。

给AI产品定价是件相当复杂的事,关键是如何准确衡量功能的实用价值,让用户愿意买单。这也就决定了,以SaaS订阅为主的AI应用,在国内是否能打破以往软件“付费难”的困境。乐观一点,如果实现了,也未尝不是一项突破。

回到百度,可惜的是,对比市值会看到,去年以来,在AI大模型风口下,谷歌、微软等公司迎来了市值巅峰,即使有些回落也仍居于高位。反观国内的百度、阿里等互联网大公司,市值并没有类似的变化,依然处在漫长低点。

背后的原因当然是复杂的,市场规模、国际化程度、技术创新与研发投入、国内市场竞争激烈、监管政策与合规要求、投资者信心与市场预期,这些挑战落在百度身上,成了一个个尖锐无比的难题。

作者:新眸
看见商业另一面。

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