“百模大战”进入下半场 产业落地成比拼重点
来源：中国经营报
本报记者 曲忠芳 北京报道
2023年随着AI大模型、生成式AI技术引爆全球，国内市场迅速掀起了“百模大战”，已完成备案并上线的生成式AI大模型数量在今年7月时就已接近200个。遵循“大力出奇迹”的规模法则，主流大模型开启参数规模的你追我赶，并且瞄准似乎很快就能实现的通用人工智能（AGI）目标。而进入2024年，受算力、资金等多因素掣肘，AGI依然遥遥无期，业界开始对大模型“祛魅”，从技术厂商到应用服务商，再到各行各业，开始探索如何将大模型真正地转化成新质生产力，打开商业化空间。走过2024年，“百模大战”仍在持续，可以预见2025年优胜劣汰的商业厮杀将更加残酷，谁能笑到最后拔得头筹并挖到商业化“矿藏”？“百模大战”的下半场更值得关注。
中国大模型在2024年表现出什么样的发展特征？国产大模型市场格局发展趋势如何？产业落地、商业化探索进展如何？针对这些业界关注的问题，《中国经营报》记者近日进行了采访调研。
“马太效应”明显
囿于大算力、大数据、强算法的“烧钱”投入模式，大模型——尤其是基础通用大模型的游戏桌上已初显“马太效应”，主要玩家包括三类，第一类是百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、华为等代表的科技大厂，他们在2024年明显加大了对大模型的投入与布局，如腾讯混元大模型在本月上线了视频生成能力，视频生成模型参数量130亿并且全面开源。百度文心大模型截至2024年11月的日均tokens（token是大模型文本处理的最小单位）调用量超过1.5亿次，比一年前的5000万次实现了约30倍的增长，文心一言用户量达到7000万。字节跳动官方数据称，截至目前，旗下豆包大模型累计用户规模超过1.6亿，日均新增用户下载量稳定在80万。
第二类是以智谱AI、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰、面壁智能等“明星”级大模型初创企业，创始团队拥有光鲜亮丽的背景履历，更为重要的是获得资本的青睐，完成了多轮融资，市场估值挺进200亿元大关。就在12月17日，智谱AI完成了新一轮30亿元人民币融资。据官方披露，智谱AI商业化收入超过100%，其C端产品“清言”App用户数超过2500万，年化收入超过千万元。第三类则是科研院所及高校，如北京智源研究院、上海人工智能研究院、清华大学、中国科学院等。
国产大模型的“马太效应”从智源研究院最新发布的模型评测结果中也可见一斑。12月19日，智源研究院发布并解读国内外100余个开源和商业闭源的语言、视觉语言、文生图、文生视频、语音语言大模型综合及专项评测结果中，上榜TOP5的大模型表现突出，除了海外市场的OpenAI、Anthropic等之外，字节跳动的豆包大模型、阿里巴巴的千问大模型、智谱AI、零一万物、阶跃星辰、快手可灵AI等也分布在不同榜单。
值得一提的是，国产大模型的“价格战”从2024年上半年一直延续至年底。最新的“战火”是由字节跳动点燃的。12月18日，字节跳动宣布豆包视觉理解模型每千tokens输入价格为0.003元，即用户花费1元钱可以处理284张720ppi（像素）的图片，比行业价格便宜85%。在今年5—6月时，国产大模型的降价潮更为热闹，字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、智谱AI、科大讯飞、深度求索等公司争相参与其中。智谱AI首席执行官张鹏此前在接受记者采访时回应，大模型的商业化策略“并不是简单的‘价格战’”，智谱AI“切实通过模型核心技术的迭代创新和效率的提升，实现了应用成本的持续降低，以及客户价值的持续升级”。
中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民指出，AI基础大模型正在从文本的单模态向文本交互、图像创作、视频生成等多模态发展。与此同时，各行各业与AI的深度融合，正在加速行业智能化升级，创造更大价值。
行业应用成为比拼重点
正是因为通用大模型的“马太效应”，通用大模型并非中小型企业仅靠自身就能“玩得转”，垂直行业大模型成为更多企业发力的重点。需要指出的是，通用大模型企业也在寻求产业落地的路径。
2024年1至11月，大模型相关中标项目的盘点结果显示，国内大模型中标项目共728个，中标总金额为17.1亿元，分别是2023年全年数据的3.6倍、2.6倍。从中标厂商看，百度在中标项目数、中标项目金额、行业覆盖数、央国企中标项目数这四个维度里位居第一位。
“大模型刚出来时，大家都会认为大模型会改变客户、改变软件行业，这是技术的视角，而事实上，对AI大模型落地的视角应当是以大模型为中心来解决行业实际问题。”近日，容联云副总裁、诸葛智能创始人孔淼在接受记者采访时如是说道。
孔淼告诉记者，他和团队在今年感受到大模型风向发生了微妙的变化，“最开始大家都在买大模型的能力，而从第二季度开始，应用的需求起来了”。在金融行业，大模型的渗透率已超过50%，在所有产业中基本位居前列。但这些渗透率并不等于真实的生产力。对金融行业而言，如果说一年前的更多动作是基于基座大模型进行自身专属模型的训练，那么如今包括银行、保险、证券等不同金融机构的核心焦点只有一个：应用。这些应用的需求广泛分布在足够精细的场景中，比如智能客服、座席辅助、证券质检、数字营销等。
事实上，在千行百业，如今基于AI的需求都在从模型层向更具体的应用层转变，这些转变的背后对应的是企业对有效的产品加持和对更高ROI（投资回报率）转化的真实需求。
TCL实业副总裁、格创东智CEO何军指出，AI和工业软件的结合是真正能够使工厂走向未来智能化工厂的关键技术转折点。这方面的想象空间很大，未来实现端到端数据从企业内部到生态链的数据结合，使用户需求的满足真正实现个性化。
中国信息通信研究院副总工程师王爱华表示：“中国与美国同处全球人工智能发展第一梯队，据统计，我国人工智能核心企业数量超过4500家，已形成完整的产业基础和应用服务体系能力。当前，我国正在大力推动人工智能+行动，促进人工智能赋能新型工业化。工业领域AI小模型的应用已经比较普遍，我们分析了其中507个案例的结果发现，工业生产中的质量管理、设备管理、生产作业等场景的应用最为集中，占比近50%；从行业来看，电子信息、汽车、能源电力等数字化基础较好的行业，应用发展较快。工业领域的大模型应用正处于初步探索阶段，从我们收集的79个应用案例看，语言类大模型的应用最为集中，视觉和多模态类应用也展现出较好的前景。大模型在研发设计、代码生成、工业机器人、缺陷检测、经营管理等环节的案例正不断涌现。”
