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        除了燒錢,互聯網留給大模型揮霍的“家底”不多了

        道總有理
        1 年前行業

        除了燒錢,互聯網留給大模型揮霍的“家底”不多了-鋒巢網

        在新一輪互聯網創新歷程中,大模型有幸成了下一個賽點,這次不再像之前的元宇宙一樣稍縱即逝,而是真的在逐漸往應用層面滲透。

        《2024年中國移動互聯網半年報告》發布,報告顯示,2024年6月,AIGC類APP的月活躍用戶規模達6170萬,同比增長653%。從去年開始,大模型就再次掀起互聯網混戰,全球科技大廠生怕錯過一次重要的時代轉折,無論是做游戲的、電商的、還是社交玩家,都在傾盡全力跟進大模型時代。

        有機構曾預測過,未來到2025年,全球 AI 市場規模將超過6萬億美元,2017年-2025年復合增長率達30%。

        誠然,互聯網世界已經安靜了許多年,賴以大模型,總算又熱鬧了一回。淘寶、支付寶、抖音等國內流量規模前20的超級APP,基本都在發力內嵌式AI應用,智能助理、智能搜索、智能導購……各類新玩法層出不窮。

        在全球互聯網領域失去創新能力之后,大模型真的能給予互聯網新的生命力嗎?這個問題值得認真思考。

        創新認知正在降級,產品研發故步自封

        在大模型出現之前,互聯網巨頭為什么遲遲沒有孵化出新的創新產品?

        實際上,全球科技企業都在被這個問題殘忍逼問。去年1月份,英國雜志《自然》刊登了一篇論文,文中基于4500萬份手稿與390萬項專利發現,全球范圍內的顛覆性技術都在下降。

        從企業角度來看,這些年來,互聯網市場從未停止過研發進度,甚至還在不斷加強。只不過,大廠的研發似乎都失去了意義,長遠的投入與回收不成正比,嚴重消耗了資本的創新熱情。

        這不是空穴來風。根據上海證券交易所報告,僅在2021年,國內以寒武紀為代表的一眾科創板塊企業的投入研發成本就高達167億,可惜,累計虧損遠遠超過了這個數。統計局數據顯示,從2000年到2019年,企業的投入已經超出國內研發總投入的76%,年增速度達到10%。

        即便是在這幾年外部環境不利好的情況下,國內企業的研發增速依舊能保持在18%以上。但研發難以增收也是不爭的事實,此前,百度的李彥宏公開表示,百度研發工程師超過萬人,投入一度是收入的20%,但換來的實際業績卻不理想。

        如此一來,巨頭公司寧愿去投資現有項目,以騰訊為例,數據顯示,騰訊目前總投資企業超過800家,其中有160家為估值超過10億美金的獨角獸企業。為此,外界甚至曾流傳過一種說法,巨頭的投資與干預使行業內部的創新力被壓縮了。

        除此之外,研發換不來可觀的回收,也讓大廠不再一味盲目開發新產品。

        這些年,小程序成品的涌現頻率要高出獨立APP許多,此前,阿里、騰訊、字節、百度、快手、美團、京東……陸續開發小程序,而獨立APP為了節約試錯成本大面積關停。統計顯示,騰訊曾一年關掉了40多個項目,字節也下架了派對島,截止目前為止,僅互聯網大廠這幾年關停的獨立產品就高達70多款。

        而這背后與整個互聯網行業的盈利狀態息息相關,工信部數據顯示,今年第一季度,我國規模以上互聯網企業營業成本同比增長5.1%,實現利潤總額278.9億元,但同比下降15.3%,利潤總額增速由正轉負。

        大模型的出現,算是一縷照進互聯網世界的曙光,苦于固步自封的大廠們一涌而上,從研發方向也能看出,大模型的確激發了巨頭們的研發信心。然而,大模型所帶來的創新能維持多久?

        有一點需要注意,時至今日,創新疲軟的互聯網領域很難再出現一個現象級產品,或者領頭式技術。畢竟走過微信、抖音年代,任何一點風吹草動都能引發行業內卷,正如當下,自研芯片、大數據、云計算、人工智能等技術成了所有巨頭,乃至科技創業的重頭戲。

        同質化的戲碼,從未在互聯網界消失,當AI玩法在任何一個APP上都能見到,這樣的創新也就不再是“創新”。

        另外,雖然大模型熱多少激起了一些水花,但互聯網巨頭曾經最擔心的研發與營收不成正比的問題更為嚴重了。全球科技發力AI,所造就的資本支出也就越來越多。這段時間,海外巨頭的財報把大模型燒錢的本質展現得淋漓盡致。

        有機構分析,到了2025年和2026年,大模型訓練成本會接近50-100億美元,其中,Meta、谷歌、微軟可能計劃將大模型研發成本提高到500億美元。

        種種跡象顯示,互聯網或許從未停止創新,只是對于創新的認知下降了。

        大模型應用的威力,并沒預想中的強

        不同于過去的幾次革新,這一次互聯網集體向用戶提供的大模型應用,面世沒多久就遇到了一些麻煩:用戶需要大模型的幾率大嗎?就目前一系列數據來看,答案或許是比預期的要悲觀一些。

        紅杉資本數據顯示,即便是全球大模型的頭部ChatGPT,其首月用戶留存率也只有56%,有大約一半的用戶用不到一個月就將其“擱置”了。同樣的,《2024年中國移動互聯網半年報告》也顯示,國內AIGC用戶不穩定,AIGC行業人均使用時長同比下滑了23.5%。

        說到底,人工智能滲入現實生活還只是資本的“幻想”。

        從用戶層面來看,幾乎所有主流APP上的AIGC應用的用戶留存率低于傳統應用,參與度也較低。7月份,貝殼財經發布了一項調查,52.05%的受訪者在工作中有時使用大模型,23.97%很少使用,經常使用的受訪者占20.55%,總是使用的人僅占2.05%。

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        從企業層面來看,華為有一組預測數據,到2026年,人工智能對企業的滲透率也只能達到20%。

        為什么會出現這種情況?技術、成本、實用性、安全性其實都是原因。

        以AI落地應用最廣泛的文娛行業為例,前段時間,成龍新片《傳說》上映,在該片上映之前,AI技術一直是影片宣傳的最大噱頭。據悉,博納影業在電影里用AI還原了27歲的成龍,但買賬的觀眾卻寥寥無幾。

        數據顯示,當前《傳說》豆瓣評分5.4分,上映十幾天也只有7000多萬的票房。

        在另外一大應用領域“廣告界”的使用口碑也褒貶不一。艾瑞咨詢顯示,已有約半數廣告主企業在線上營銷活動中應用AIGC技術,其中超9成用于內容及創意場景,當前大部分互聯網在自身產品里引入大模型,也是為了拉動每況愈下的廣告收入。

        然而,AIGC短板也開始浮出水面:例如生產素材過于公式化、AI效果令用戶審美疲勞、以及眾所周知的AI抄襲問題……之前,“我用 AI 五分鐘生成一個廣告 ,卻花了五個小時去 AI 味”的文章在社交平臺上產生熱議。

        如果大模型無法像社交通訊、短視頻娛樂那樣,在用戶的網絡生活中產生剛需效應,那大模型之于互聯網進程,也就沒太大的推進作用。當前,互聯網領域最大的重心就是要提升AI落地的應用效率。

        而資本也意識到了這一點,投資流向正從研發賽道流向應用賽道。海通國際研報稱,2024年有望成為國產大模型全面商業落地的元年。

        數據顯示,在今年近120起全球大模型投資事件里,大模型應用企業占69%,占比超過一半,而AI Infra、通用大模型分別只占16%、11%,大模型數據服務甚至只剩下了3%。細看大模型應用領域,AI醫療健康、視覺/視頻生成領域、辦公助手和編程助手獲得融資的企業最為密集,分別占比為15%、15%、13%、11%。

        總而言之,資本正在現實世界中加速普及大模型,技術和業務需求如何匹配是大模型企業迫在眉睫的問題。也只有這樣,互聯網才有被“拯救”的可能,反之,失去創新力的互聯網還要繼續迷茫。

        互聯網留給大模型吃老本的“家底”不多了

        有一個問題需要注意,互聯網走到大模型階段,大多數的玩法還與從前一樣,要么持續打價格戰,要么回身吃本身的流量“老本”。

        從本質上講,大模型的落地與古早互聯網時期“圈地跑馬”沒什么區別。

        今年5月份,國內一眾大模型玩家開始官宣降價,阿里的通義千問主力大模型Qwen-Long的API價格直降97%后,文心大模型兩大主力模型ERNIE Speed和ERNIE Lite全面免費,隨后,科大訊飛也宣布,訊飛星火API能力免費開放。

        而字節跳動這邊,豆包從發布到沖上第一只用了30天的時間,據悉,豆包之所以能短時間內成為大模型“頂流”,不僅因為月活7.94億人的抖音為其助力,新一輪的燒錢金額也達到了1.24億元。

        遙想當年,國內互聯網大廠最屢試不爽的招數就是砸錢。時至今日,“圈地”的打法還適用嗎?

        首先,大模型在當前只能砸錢換流量的關鍵在于技術趨同,最終影響用戶留存的也會是回歸于技術,單純降低應用成本從短期角度來看的確能增加曝光、爭搶用戶,但長久來看,AI技術服務不是外賣、更不是短視頻,依靠燒錢無法帶來良好的使用體驗。

        其次,大模型發展本身就是個成本巨大的資金型工程,或許對于現金流富裕的大廠而言,價格戰打得起,但當前大模型盈利遙遙無期,小型企業入局的風險不可小覷,這必然會進一步降低整個行業的創新力和創造力。

        事實上,大模型價格戰是從海外先開始的,彼時,OpenAI和谷歌最先宣布降價。但在海外,云廠商正在脫離傳統服務模式,轉用其他方式來填空這一成本,以英偉達為例,5月份,英偉達公布了2025財年的第一季度數據。

        英偉達方面表示,在英偉達CUDA上訓練和推理AI可以推動云租賃收入的增長,每1美元的英偉達AI基礎設施支出讓云服務提供商有機會在四年里獲得5美元的GPU即時托管收入。國內能否快速跟進這一步計劃,其實還有待商榷。

        當然,除了能夠繼續“傳承”的打法,互聯網這些年給大模型留下的“家底”也不多了,即便是從全球范圍內來看,資金之外,大模型最需要的信息數據已出現短缺。

        Similarweb的數據顯示,自2023年5月ChatGPT全球訪問量達到18億次的巔峰后,其流量增長開始逐漸放緩。對此,OpenAI決定放寬對ChatGPT的限制,用戶一度無需注冊就能使用。

        沒辦法,這也是當前大模型發展的困境之一:現有的互聯網信息量難以支撐如此之多大模型訓練。

        這段時間,字節跟一眾在線辦公企業“喂養”大模型的事引發不少用戶不滿。公開資料顯示,GPT-4訓練涉及的數據量高達12萬億tokens,未來像GPT-5,可能需要60萬億到100萬億tokens。

        根據Epoch研究所預測,到2024年年中,大模型對高質量數據的需求超過供給的可能性為50%,到2026年發生這種情況的可能性為90%,而這種數據短缺風險將延遲至2028年。

        至于如何彌補這一巨大的數據缺口,滲透率逐漸觸到天花板的互聯網,一時間也找不到更好的辦法。

        道總有理,曾用名歪道道,互聯網與科技圈新媒體。同名微信公眾號:道總有理(daotmt)。本文為原創文章,謝絕未保留作者相關信息的任何形式的轉載。

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        道總有理
        互聯網熱點與商業趨勢觀察家,專業有趣的不像自媒體。曾用名「歪道道」,現已更名為「道總有理 」。

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