AI助手30美元/月，大模型商業化艱難探索
美國當地時間7月18日，微軟在全球合作伙伴年度大會上宣布，將推出全新的人工智能訂閱服務。針對人工智能助手Microsoft 365 copilot，將向office 365 e3、e5、商業標準版和商業進階版的訂閱商戶收取每人每月30美元的費用。
另據CNBC報道，若再加上對copilot的訂閱費用，TOB客戶每月向Microsoft 365支付的價格可能會上漲50%以上，甚至高達83%。此消息發布后，微軟股價已達到366.78美元/股，創下今年以來微軟最高股價。
事實上，投資者之所以看好微軟大模型收費，一方面微軟辦公軟件對TOB客戶來說本就是剛需，據微軟官網介紹，Microsoft 365 copilot可提供類似于Excel數據分析、提供Word創意等等，這在改變全球“打工人”工作方式的同時，也會有不少“打工人”愿意付費，進而提供微軟的營收。
另一方面，針對當前企業使用大模型擔心數據泄露的風險，微軟則強調，Microsoft 365 copilot基于可實現企業級安全、隱私、身份、合規性策略，企業數據會受到邏輯隔離和保護，并且始終在企業的控制范圍內。
除Microsoft 365 copilot開啟收費外，按照微軟的說法，copilot旗下人工智能聊天工具——bing chat enterprise，后續也將打造成為獨立產品，按照每人每月5美元進行收費。
同時，微軟azure云計算平臺和windows系統將支持Facebook母公司meta旗下名為llama 2的大型語言模型。而llama 2最大亮點之一是允許商業化，任何組織或個人開發者都可以將其用在商業用途上。
事實上，不管是微軟大模型借助訂閱服務增加公司收入，還是“劈腿”Open AI選擇Meta，這皆在說明微軟和國內外諸多大模型企業一樣，均在加速大模型商業化的進程。但從現實情況來看，大模型在TOB端、TOC端的商業化探索依然坎坷。商業化的遲遲難以落地，也決定了未來將會有不少大模型被淹沒在歷史的長河中。
01.TOC端：日活和商業化如何達到平衡？
ChatGPT正從神壇逐漸跌落，據Similarweb數據顯示，今年6月份ChatGPT全球訪問量、獨立訪客數分別環比下降9.7%和5.7%。需要說明的是，Chat GPT用戶訪問量進入負增長時代，早就有跡可循。
今年1-5月，ChatGPT用戶訪問量分別環比增長131.6%、 62.5%，55.8%，12.6%，2.8%。導致ChatGPT用戶數據下降的原因固然有其他廠商紛紛推出大模型，對ChatGPT用戶進行分流。
但從更深層次來看，不管是線下網紅店從短暫的“爆火”到快速冷清，還是此前線上爆款APP新增用戶到暴漲到暴跌，皆在說明用戶一時的新鮮感來得快，去得也快。
ChatGPT自然也存在著類似的情況，據摩根士丹利調查數據顯示，在受訪人中，有19%用過ChatGPT，但是只有4%的人表示對其還存在依賴使用。但ChatGPT的這一情況并非個案，后續在不斷完善自家大模型能力的基礎上，如何保證用戶持續地新增以及實現高留存，將是面向TOC端大模型企業普遍需要解決的問題。
但面向ToC端大模型需解決的問題不止于此，隨著后續各家廠商大模型能力的逐漸豐富，其必然也會和ChatGPT那樣推出移動端的大模型。畢竟只有將用戶掌握在自己手中，才能為自家大模型的商業化奠定基礎。同時從ChatGPT來看，用戶更多的還是將大模型定義為類似于瀏覽器那樣的工具類APP。
而從目前國內移動工具類APP變現的途徑來看，一般包括廣告、會員增值服務，圍繞工具類APP所推出場景服務進而獲得傭金收入，電商等等。雖說變現方式多元化，但目前國內絕大多數工具類APP或虧損或微薄盈利。簡單來說就是，工具類APP變現難也是行業不爭的事實。
以墨跡天氣為例，據墨跡天氣此前發布的招股書顯示，墨跡天氣2014年至2017年1-9月，墨跡天氣的營業收入分別為4473萬元、1.27億元、2.10億元和2.23億元，凈利潤分別為192.9萬元、2499萬元、2053萬元和4729萬元。另以BOSS直聘為例，其在2019年到2022年歸母凈利潤分別為-5.02億元、-9.42億元、-10.71億元、1.07億元。
而且這些變現方式，放到大模型企業的APP上，也必須要進行有針對性的調整。一方面類似于廣告業務，既要保證客戶廣告轉化率，又不能影響用戶體驗，如何放置廣告自然成了大模型企業首要解決的問題。若大模型企業移動端APP像類似于其他APP那樣，用戶需觀看15秒廣告才能解鎖輸出內容，或增加訪問次數，這必然遭到用戶反感，導致用戶持續流失。
另一方面若是在內容中植入廣告，除需把控風險，降低對自身的影響外，也必須要保證在植入廣告的過程中不影響到問答質量。但從百度移動廣告的經驗來看，二者似乎很難達到一個平衡狀態。因此，廣告業務后續到底能為大模型帶來多少營收，后續仍需觀察。
而從會員增值服務來看，連續虧損多年的愛奇藝之所以能實現盈利，除愛奇藝內部主動降本增效外，平臺推出的《人間世》《警察榮譽》《蒼蘭訣》《卿卿日常》《狂飆》等爆款影視，在滿足用戶對高質量影視內容追求的同時，也帶動了愛奇藝廣告、會員增值服務的同時提高，這在獲得市場認可的同時，也吸引了資本的參與，幫助愛奇藝完成了幾輪融資，進而解決了愛奇藝的債務危機。
除愛奇藝外，騰訊音樂、網易云音樂皆是依靠差異化音樂內容來帶動平臺會員收入增長。
這給大模型企業帶來的啟示就是：若大模型企業也想和微軟那樣依靠會員訂閱收入帶動公司營收增長，則必然要推出競爭對手無法模仿的核心差異化功能，并對功能不斷地升級和完善，以保證會員用戶的持續付費。但問題是隨著當前廠商大模型能力的逐漸趨同，后續又有多少大模型廠商能夠做到這一點呢？
02.ToB端：復雜程度遠超ToC端
或許部分企業一開始就意識到圍繞ToC端大模型所面臨的難度，其大模型推出之時，就主打ToB市場。
華為盤古大模型喊出的口號就是重塑千行百業。基于此，華為大模型也推出類似于政務、金融、鐵路、氣象等行業細分的大模型。
騰訊云大模型主要落地場景為金融、客服、教育。Open AI與可汗學院合作、開發定制聊天機器人、幫助學生準備考試用復習材料，同時也杜絕學生使用 AI 機器人來直接作弊。Saleforce 已經在為行業客戶提供基于 GPT-4 的定制聊天機器人業務。
事實上，圍繞TOB端大模型本質上比拼的就是廠商的交付能力。誰能為交付最終服務，誰就能夠率先在TOB大模型市場上贏得先進。但從現階段來看，廠商圍繞TOB大模型也面臨著不少棘手的問題需要解決。
一是大模型廠商內部人才的嚴重匱乏。廠商為解決自身在大模型產品經理人才不足的情況，紛紛給出較高的薪酬。之所以會出現這種情況在于，廠商為下游客戶定制大模型產品時，需對客戶的痛點需求有著較為清晰的洞察，才能保證最終交付給客戶的產品達到客戶要求。
但因不同行業、不同企業所表現出的問題本身就有著很強的差異化，這在要求廠商的產品經理不僅要具備大模型產品意識，也必須要具備客戶所處行業的專業知識。
以農業為例，廠商若想開發出符合農業客戶需求的大模型產品，除要對基本的農業知識有所掌握外，也必須要深入田間地頭去了解不同農作物的生長習性，農民的心理狀態等等。顯然，能夠同時做到以上要求的產品經理，在行業內估計也是鳳毛麟角。
二是訓練數據的缺少。在給ToB客戶定制大模型服務時，則必然需要客戶提供除行業內數據外，客戶內部數據也需參與其中。但站在客戶的角度來看，將數據/算力/服務全部交由一家公司來完成的私有化部署模式，等于將用戶數據與模型的產權/源代碼都被壟斷，可能會導致人工智能發展過于中心化。
同時，一旦廠商在訓練過程中產生數據泄露的話，這給企業帶來的負面影響自然可想而知。可問題是，若是客戶不提供太多訓練數據，這必然導致大模型訓練質量無法達到客戶預期，影響到最終客戶驗收以及后續的付款。
三是客戶開發難度大、轉換成本高，大模型企業很難形成規模效應。一方面，類似于金融、醫療、高精工業這些行業最大的特點就是對數據、信息要求極高，不能出現任何數據偏差。但因目前ChatGPT在數學計算方面能力相對較差、一些信息無法實時更新，很容易對客戶進行勸退。
另一方面，因國內企業盈利相對相較于美國而言，整體盈利能力偏弱。因此，國內企業在IT軟件上的付費意愿本就偏低，這點我們中美軟件產業收入占GDP的比重也能側面得到證實。在國內企業本就付費意愿偏低的背景下，降本增效成為當前國內一眾企業的共識。
2022年12月，馬化騰直言，騰訊內部很多業務該砍就砍掉，不要留戀，你這個（非核心業務）能做多大呢？做大又能怎么樣？李彥宏在公開信中也指出，以后發展業務“不能只看收入，要看利潤，更要看投入產出比”。阿里更是在今年3月份的“1+6+N”組織變革中，正式提出各業務未來自負盈虧的運營要求。
顯然，一家企業若想要和大模型企業合作開發出企業內部大模型，其相對高昂的費用以及能給企業帶來多少真正的價值，后續能否將成本追回以及何時實現盈利，這自然成為眾多企業主的顧慮。顧慮之下，自然會讓大模型企業遭遇客戶拓展速度不及市場預期的問題。
另對標SaaS行業來看，國內SaaS行業從本世紀初開始起步，至今發展也有二十多年。但在客戶付費意愿不足，以及客戶更青睞于使用定制版SaaS的要求下，SaaS企業也很難形成規模效應。因此，目前國內SaaS企業普遍以微利或虧損為主。
相較于SaaS行業而言，定制版大模型交付時間更長、企業需投入的人力、財力成本更高。而且目前大模型在企業端的滲透率仍處在起步階段，未來仍需很長時間去探索。但就是不知，目前大模型企業是否有足夠的資金能力來等待市場滲透率的逐漸提高呢？
03.大模型后續是否會爆發一輪價格戰呢？
除ToB和ToC的商業化探索外，ChatGPT也在探索類似于App Store那樣的大模型應用商店。5月份，Open AI開放了ChatGPT 第三方插件商店，允許用戶直接從中下載到第三方插件，整合進自己的 ChatGPT 中拓展至更多使用場景。
另據The Information 報道，Open AI CEO 山姆-奧特曼在六月的一次內部會議中表示，正在計劃創建一個大模型應用商店，作為大模型商用領域的一次新嘗試。據知情人士透露，Open AI 推出的這個應用商店，允許客戶自行上架定制大模型。再結合其他企業實際需求，進行定制化銷售的平臺。
但從現實情況來看，Open AI 所打造的應用商店效果卻并未達到Open AI預期。目前一些大型插件的下載量，也只在十幾萬次。顯然，Open AI想要依靠應用商店進行商業化，未來仍有很長的路要走。
雖說目前國內大模型廠商暫時還沒有像微軟那樣開啟收費模式，但隨著大模型熱度的逐漸退散，相關企業股價逐漸回落，投資人和專業學者的逐漸冷靜等現實因素，不排除后續大模型企業為收回前期的研發投入，穩定企業現金流，陸續開啟收費模式。
同時為完成對競爭對手的阻擊，以及擴大自身的市場份額，大模型企業在ToC端、ToB端有可能會在價格中廝殺。另對標咖啡行業、兩輪電動車行業等國內多個行業來看，價格戰往往會導致資金能力匱乏的企業被出清，市場份額后續將會逐漸向頭部企業身上集中。
或許正如黃鐵軍教授此前所言，今天的大模型都是技術迭代的一個中間產品，隨著后續國內大模型行業的發展，未來能夠存活的大模型生態合理數量為3個左右。
結語：
商業化短期內的難以落地，模型訓練階段研發的高投入，后續市場可能出現的價格戰。除此之外，不同大模型之間涉及的版權/數據問題如何解決，以及更加實際的安全/道德問題。以及后續政策監管，到底駛向何處？大模型集中在幾家廠商身上時，又要如何面對壟斷問題等等。
上述問題的存在，讓當前大模型廠商沒有一家可以說是輕松的。但反過來思考，隨著后續大模型能力的逐漸豐富，或許諸多行業也將被重構。但就是不知這輪大浪淘沙過程中，又有多少大模型企業最終淹沒在市場無情的競爭中呢？
本文來自微信公眾號“DoNews”（ID:gh_f2d3dc6588bd），作者：曹雙濤，36氪經授權發布。
