文丨江心白
出品丨消費最前線
過去一年，大模型作為科技圈頂流，從誕生到落地的發展過程都極其迅速，開始應用后也不出意外地打起了互聯網最擅長的價格戰。據不完全統計，參與大模型價格戰的企業包括字節跳動、阿里、百度、騰訊、科大訊飛……
2024年年末，阿里再度宣布大模型降價，甚至降價幅度超過了80%。
坦白來說，起初的大模型價格戰的確在短時間里為企業創造了不少流量，百度在去年8月份就曾透露，百度文心大模型5月API日均調用次數是2億，8月增長到了6億次；5月日均Token消耗量是2500億，8月增長到了1萬億。
字節跳動的豆包在7月份的日均Token用量也超過5000億，相比5月，平均日均Token使用量增長了22倍。但與所有行業一樣，價格戰持續太久必定回頭反噬企業的利潤，數據顯示，去年5月份之前，國內大模型推理算力毛利率高于60%，5月各大廠接連降價后，推理算力毛利率跌至負數。
這本是一個可怕的數字，但不知為何2025年，大模型的價格戰又打響一炮。
“價格戰”的底氣又上升了一點
新的一年里，大模型價格戰的激烈程度有增無減，除阿里之外，字節跳動、月之暗面也紛紛加入新一輪降價大潮中。2025年，一度花錢如流水，虧損到生死不明的大模型企業又打得起價格戰了嗎？
首先，可以肯定大模型企業在現實落地、融資盈利等方面迎來一些可觀的轉折。從去年下半年開始，國內大模型落地版圖基本有了模糊的輪廓，信息處理、客服銷售、硬件終端、AI工具、學習教育……共同拼出大模型一個光明的未來。
2024年1至11月，大模型相關中標項目的盤點結果顯示，國內大模型中標項目共728個，中標總金額為17.1億元，分別是2023年全年數據的3.6倍、2.6倍。受此影響，大模型企業在這方面也開始產生收入。
百度數據顯示，去年第三季度，百度智能云營收達49億元，同比增長11%，AI相關收入占比持續提升至超11%。無獨有偶，阿里云季度營收增長至265.49億元人民幣，同比增長6%。其中，AI相關產品收入實現三位數增長。
其次，大模型領域在經歷兩年的融資下滑期后，終于在2024年有所回溫。數據顯示，2024年前九個月，AI領域共完成融資金額371.5億元，相比2023年同期翻了1倍多。總之，在應用落地后實現小規模業績營收、資本重新眷顧后，有錢是大模型賽道繼續價格戰的底氣。
但當前大模型企業的盈利能力真的可以撐起一場場無序而混亂的價格戰嗎？
時至今日，大模型的運營成本、后續虧損仍舊居高不下。海外頭部大模型企業如OpenAI，2024年的運營成本將超過85億美元，預計虧損約50億美元，預計2023年至2028年的總虧損將達到440億美元。
至于模型訓練成本，OpenAI預測到2026年會高達95億美元。
國內在大模型行業雖小有成就，但與全球大模型平均發展速度相比，停止或者減少訓練研發還為時尚早。斯坦福大學基礎模型研究中心在去年9月份發布了一則排名，排名前十的模型廠商包括AI創業公司Anthropic旗下的Claude 3.5系列、Meta旗下的Llama3.1系列、OpenAI旗下的GPT-4系列、谷歌旗下的Gemini 1.5系列。
中國大模型目前僅有阿里旗下的通義千問2 Instruct 進入了前十，目前全球AI大模型數量超過1328個。往后國內大模型賽道的投入資本只會越來越多，2024年，盡管整個人工智能行業的整體融資額同比翻了1倍多，但融資交易數只增長了約10%。
換句話說，大模型賽道已經到了殘酷的淘汰期，截至2024年11月，我國共有309個生成式人工智能產品完成備案。頭部吃肉喝湯，小企業不僅拿不到投資，甚至連繼續生存都是問題。為了活下去，要么價格戰，要么卷營銷。
但一心想要提前占領市場的頭部企業不惜一邊持續價格戰，一邊瘋狂撒錢營銷。
數據顯示，豆包在去年6月上旬，新一輪大規模廣告投放的金額飆升到1.24億元。Kimi在10月份的前20天內，廣告投放費用高達1.1億元人民幣。2025年，逐漸走向成熟的大模型固然多了一絲底氣，但前路漫漫，需要花錢的地方數不勝數。
“算力”才是第一生產力
2024年，大模型企業用接連不斷的價格戰與鋪天蓋地的廣告，讓各類大模型產品在現實世界里一再普及，但隨著用戶越來越多，因算力資源而導致服務崩盤的事故再次讓整個大模型賽道陷入沉思。
不完全統計顯示，去年一年，Kimi、文心一言、ChatGPT……皆曾出現過無法正常使用的情況。ChatGPT還有一度因為需求量過大暫停新用戶注冊。國內則一到論文季，Kimi等主打文本處理類的產品就“癱瘓”。
算力之于大模型的發展有多重要？算力、算法、數據一度被認為是大模型技術的“三馬車”。這兩年，算法的創新使算力需求一直處于高增長狀態，對比GPT-3與最新發布的LLaMA3-405B，雖然前后模型規模僅增大2.3倍，但所需算力卻增長了116倍。
因此，算力逐漸成為大模型賽道的第一生產力，而全球頭部大模型企業在算力上的布局早已拉開序幕。
據悉，OpenAI與微軟的巨型數據中心項目，預計成本超過1150 億美元，配備數百萬塊 GPU。但OpenAI仿佛并不滿足，又與甲骨文達成合作，在德州建立的數據中心未來可容納數十萬個英偉達GPU；Meta計劃儲備35萬張英偉達H100GPU，未來算力儲備將達到60萬張。
國內的算力需求也進一步爆發。一方面，用戶體驗需要算力資源支撐，另外一方面，各大企業之間的產品趨于同質化，在技術上始終沒有拉開一定的差異距離，只能一再卷價格。算力或許會是未來破局的關鍵。
有機構預測過，到2030年國內100%的推理需求都需要由超大規模數據中心來完成。全球大模型賽道掀起一陣智算中心熱，截至2024年上半年，國內也已經建設和正在建設的智算中心超過250個，2024年上半年智算中心招投標相關事件791起，同比增長高達407.1%。
但國內當前的算力供應有一個不可忽視的點：芯片。
數據顯示，國內AI訓練芯片市場英偉達占據了80%的市場份額，在算力供應鏈形成之前，這無疑是必須改變的一個僵局。上海的“算力浦江”智算行動實施方案里就表示，要在2025年，實現新建智算中心的國產算力芯片使用占比超過50%。
除了芯片，全球大模型賽道推崇的10萬卡群實際建設起來要面臨的現實問題還有很多。
一來，數據中心耗電巨大，有數據指出，10萬卡集群的日耗電量可達300萬度，相當于一個城市的日均居民用電量。二來，算力集群越大，故障率也呈上升趨勢，10萬卡集群每20分鐘可能會出現故障；三來，當前算力短缺且昂貴，但不少企業訓練大模型的算力有效利用率往往不足 50%。
當然，整個大模型賽道上至企業、下至相關部門都在想方設法解決算力供應過程中的各種意外。首先，在能源損耗方面，海外很多國際公司已選擇分布式部署的策略，谷歌和微軟也在推進多數據中心的協同訓練。
至于芯片方面，國內不少企業在進行多芯混訓，如百度在異構算力的統一管理下，已經實現95%的混合訓練效能，并將集群故障恢復時間縮短至分鐘級。從國內一部分算力集群的利用率上看，算力浪費的情況正在改善，西安一人工智算中心算力使用率高達98.5%。
種種跡象表明，全球大模型市場“開弓沒有回頭箭”，所幸這一次，科技圈應該不會再重現元宇宙的悲劇了。
2025年，是時候“卷應用”了？
開始創造實際價值，成了2025年大模型賽道的主基調。目前，大模型應用已經逐漸滲透到金融、醫療健康、教育培訓、搜索、辦公等多個場景。李彥宏曾經直言，行業不應該再卷模型了，應該直接創造應用價值。
根據“經濟觀察報”統計，截至2024年10月9日，網信辦共通過188項生成式人工智能備案，但超過三成的大模型在通過備案后未進一步公開其進展情況；僅有約一成的大模型仍在加速訓練模型；接近一半的大模型則直接轉向了AI應用的開發。
形成這種局面的原因也不難猜。一方面，行業的價格戰無論還繼不繼續，其背后所能發揮的效應也大不如前，在各大巨頭的相互壓迫下，整個市場不得不趨于良性競爭。另外一方面，算力資源等技術發展現狀讓基礎模型動輒一次就要數億美元的投入。
馬斯克曾估算，GPT-5的訓練可能需要3萬-5萬張英偉達H100芯片，僅芯片成本就超過7億美元。轉向應用，自然就成了一大部分企業拼不過技術、資本后，選擇曲線救國的一種主要方式。
而頭部企業雖然在技術資源、資金方面勉強還算充裕，但市場搶奪早在大模型爆發之際就啟動了“加速鍵”，如果不以應用提前占據先機，很有可能會被淹沒在歷史的塵埃里。僅在國內，通用大模型、行業大模型在這兩年層出不窮。
《生成式人工智能服務管理暫行辦法》顯示，通過備案的通用大模型包括百度文心一言、商湯大模型“商量SenseChat”、百川智能的百川大模型、智譜華章的“智譜清言”；行業大模型包括昆侖萬維“天工”大模型、知乎“知海圖AI”模型、金山辦公“WPS AI”、好未來“MathGPT”大模型、網易有道“子曰”教育大模型。
一些企業的“模海戰術”已開啟，典型的例子是阿里，2024年云棲大會，阿里不僅宣布再度降價，還一口氣上架了100 多個模型，包括大語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型。大模型一涌而出，于整個賽道而言，或許是百家爭鳴的好事。
但于某一家企業而言，同類產品一個接一個面世，自身產品的獨特性就會大打折扣，尤其當前大模型賽道本就陷入同質化泥沼無法自拔。以百度為例，去年百度的大模型收入雖然有所上升，但增速卻大幅度下降。
數據顯示，2024年第三季度，百度云的環比增速從14%降至11%，生成式AI云收入環比增速從95%驟降至17%。究其原因，與市場競爭加劇脫不開關系，為了守住市場份額，“應用”價值必須提升。
然而，企業一味奔向應用，放棄技術進步可以嗎？有一點不得不提，目前大模型市場拿單效率與模型本身息息相關。去年一年里，大模型招標項目陡增，其中，阿里云、百度云、騰訊云、字節的火山云皆是中標常客。
但細究下來，騰訊云共計中標28個，金額總計2.1億元；阿里云中標20個，共計中標5.7億元；百度云中標37個，共計拿下5億元的單子；火山云中標24個，但總金額只有6186萬元。
四家為什么會差異至此？這其中是由于火山云雖拿遍智能體細分領域的訂單，但智能體的復雜性和客制化難度并不算高，所以客單價會受研發量規模上下浮動。換句話說，大模型的“錢景”始終與技術正相關，2025年，大模型只能接著卷下去。
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