AI大模型行业变现遇阻，TO C 或 TO B，零一万物的未来道路何去何从

618本是互联网电商大促的狂欢，而与其关联度较低的大模型厂商也加入了这场促销。

字节跳动旗下豆包模型率先于5月15日宣布降价，称比同行便宜99.3%，彼时，同行见此情景也按耐不住，开始集体降价。

阿里旗下通义千问模型宣布降低97%价格，百度、文心、讯飞的大模型更是甩出“王炸”，各自旗下模型LITE版本全面免费。

海外方面，OPEN AI也是降价模型厂商主力军，2023年前后降价三次。

大模型价格越来越低趋近于免费，对于大公司来说其实靠云服务赚钱。

根据弗若斯特沙利文数据显示，2021年中国非互联网企业云服务渗透率26.8%，近两年大厂云服务增长率也很低，渗透率仍处于较水平。

同时阿里云数据方面显示IDC平均资源使用率仅为5%。

另外，海外市场微软腾空而降，收入增速高于谷歌云28%，AWS17%，这无异于大模型加持，所以也不难发现为什么大厂纷纷降价挤进这个赛道争做TO B。

但是在如今较差的经济背景下，企业支付能力未知，是否真的能拉动市占率还有待考察。

零一万物创始人李开复公开表示即便进军国外市场也不参与价格战，坚决不做赔钱生意。

2024智源大会上，李开复称AI 2.0时代，TO C才是最有机会的赛道。

这场模型价格战，巨头向左，创业公司向右。

白菜价的大模型不一定就能赢用户，商业化才刚刚开始，巨头们纷纷对标国外加码TO B，而起步较晚的零一万物又为何坚决选择TO C，大模型的未来到底是TO B还是还是TO C呢？

1 大模型降价另有玄机

大模型巨头降低价格是因为有自己的云服务大厂，初创公司没有这样的生态。

无论是阿里巴巴还是字节跳动等厂商，都是存在云服务搭售大模型的商业模式，企业对价格敏感，降级价格后获取的数据又可以反哺大模型开发，何乐不为。

而零一万物这样的初创公司没有这样的生态环境，只能选择其他商业模式。

众所周知，当一个行业内厂商开始拼价格就意味着众多厂商的产品出现了同质化现象。

参考GPT是产业发展早期的必经阶段，国内大模型都向GPT看齐的结果是，各家模型技术趋向于同质化，那么自然会引起价格竞争。

而零一万物不想趋于同质化，想走尖端路线。如果模型性能更高，更好用，能应对更多刚需场景，用户调用100万个token是花费了几十还是几块就显得不那么重要了。

毕竟，大模型也不仅仅是价格的问题，用户只会为能够真正解决的问题的服务买单。

2 TO B VS TO C

李开复认为国内TO C市场短期内有更多机会，而国外两者都有机会。

根据IDC发布的《中国大模型市场主流产品评估报告》、《AI产品榜》以及A16Z发布的GENAI TOP100报告来看，TO C市场AI应用热度集中在生产力和娱乐类别场景，AI 搜索刚有萌芽迹象。

但是实际上，C端用户看不到模型之间显著差距是不愿意去支付费用的，具备支付条件背景下，大家可能更愿意选择GPT去付费。

李开复出道较晚的模型纵使榜单成绩卓越，但是国内方面产品体验不见得就显著优于其他厂商，C端消费者是否有消费意愿仍需打上问号。

另外，TO C市场也并非李开复想的总是那么热情高涨。2024年3月《全球AI产品降速榜》证伪了TO C市场的一部分需求。

其中，就包含聊天机器人，这也是目前最多C端应用产品。

针对TO B市场，李开复指出比TO C能够更快实现，但是大公司对软件价值认知不够，以及付费意识有待提高。

事实上，越来越多企业用户计划使用生成式AI 。

Scale AI 的1800份问卷调查中显示，2023到2024年，愿意使用AI企业从12%上升至18%，不打算使用的仅仅为4%。

另外，62%的企业认为生成式AI是提高运营效率的驱动力，使用AI的组织由21%提高到38%。

影响企业使用AI的最主要因素是在于是否能实现降本增效。

根据Scale AI 的报告显示，已经运用大模型于生产中的企业表示，61%的受访者认为AI工具无法满足特定需求。

这一点上，李开复瞄准了技术成本与产品市场契合的时间窗口，即在最合适的时间点以及推理成本大幅度降低的背景下选择了TO C去做个性化场景应用。

3 不是不TO B而是TO 不起

OPEN AI 的TO B的逻辑只是将API调用出去，其余做的怎么样完全看企业如何运用。

对于中国的企业用户来说，不是仅仅将接口端接入就万事大吉，还需要大模型公司提供完整的配套服务。

然而，帮企业做“保姆”式的服务需要大量资本。中国企业用户的定制需求不同，无法形成一个标准化产品，加上长开发周期，难以降低成本。

零一万物成立时间并不久，融资规模以及成员数量有限，很难针对不同客户做出不同TO B 产品。

另外，零一万物这样的初创公司没有巨头的企业、政府客户优势。

政企客户的客户粘性较强，巨头公司不仅仅是只有AI模型成熟，整体业务商业模式也较为成熟，初创公司的沉淀时间较短，零一万物成立仅一周年，具体落地方面可能受阻。

白手起家的AI初创公司应对的是一些已经实现盈利的巨头，撕破头皮硬闯显然不行。

根据百度2024 Q1报告显示，智能云业务营收为47亿元，生成AI占比约为6.9%，这说明百度在TO B 方面人工智能的营收达到了3.24亿元。

零一万物估值才到百度智能云业务一半，怎么和这些大厂商烧钱呢？

大模型变现是需要庞大用户数量作为基础，这样的商业模式需要堆积用户，零一万物需要较低的试错成本，投入合理的资源。

零一万物不是不想TO B 而是确实也烧不起TO B的钱。

4 TO C急需杀手级别业务场景

在TO C 业务上，最急需的就是杀手级的业务场景。

根据《中国人工智能大模型地图研究报告》，国内大模型参数超10亿的已经超过80家。

国内大模型数量众多，但是实际AI原生应用数量极少，花再多钱买算力训练大模型无法实现人工智能的触类旁通，还是需要反复“喂”知识。

我们需要的是百万级别原生应用而不是百万个大模型。

过去时间，国内大模型成功的地方是超越了GPT 3.5 ，不成功地方在于TO C 只成功推出了聊天机器人，这实际上不是用户刚需的真正场景。

当用户群体使用AI时，都有解决实际问题的一个心理预期。但是实际运用时候，总会有30%的问题无法解决，即便有70%的问题回答的不错。

国内大模型厂商都存在这样的问题，百度大模型回答好的不一定讯飞答得好，其他厂商模型也是如此。

零一万物的一周年发布会上，李开复就表示：不应该只秀DEMO，而应结合真实场景。

国内上线应用万知就是基于零一万物模型开发的TO C应用，创新性地匹配了用户生成PPT和读取文档内容的需求。

不同于其他通用大模型的是，其他大模型都是以文字形式呈现结果，而万知是通过图表、简易的思维导图作出回答，这直接有效提升了用户的阅读效率。

据李开复本人称，海外TO C产品TC-PMF上线九个月接近千万用户，预计收入过亿，接近盈利。

这说明零一万物初步摆脱了烧钱获客的模式，也验证了这种商业模式的正确性。

5 零一万物TO C底气及胜算几何

李开复确实很有野心，一个都不放过。

李开复表示，零一万物的打法是不同尺寸大小的模型都要最到最好，推理成本最低，实现中国从小到大的模型业内最好。

但是实际上，零一万物GPU存量仅有谷歌和微软的5%不到，GPU存量将直接影响大模型推理能力以及训练规模，训练强度都不够如何实现全场景落地呢？

低GPU存量背景下，李开复认为这并不代表企业没机会，他的底气是来零一万物模型的实力。

首先，从排名看，零一万物大模型成绩优异，LMSYS中文分榜单世界第一，英语能力世界第二。

2024年5月20日，根据公开资料显示，零一万物是中国唯一一个进入LMSYS盲测竞技排行榜前十的企业。

大模型评测榜单可能很多，但是LMSYS是全球公认业界标杆，无论是谷歌还是OPEN AI 都将其作为标准，其竞技场模式，让“刷分“的行为无缝可钻。

其次，零一万物融入了国际化生态服务当中，商业落地速度很快。

6月24日，零一万物Yi-Large大模型登录阿里云平台。另外，Yi-Large上线了英伟达推出的AI推理服务，这是国产模型中唯一一个登录英伟达官网的模型。

另外，零一万物的成员都是”技术天团“。

零一万物的人工智能对齐负责人是谷歌前核心成员；预训练的负责人曾在微软亚洲研究院入职；人工智能架构负责人是前华为云CTO、达摩院总监；算法开发和优化方面是前滴滴、百度算法负责人等等。

最后，零一万物一轮融资就成独角兽。

零一万物从创立不久仅凭借一轮融资超过10亿美元进入独角兽队伍中，这样的情景在创投圈都是较为罕见的事情，这样的成功离不开李开复的背书以及其大模型的强劲实力。

虽然李开复战略没问题，但是有点急了。

无论是OPEN AI还是英伟达都是沉淀了许久才成为世界巨头，李开复才成立不久就想立马缩短与世界巨头距离，可能有点太赶了。

下一轮融资后，如果没有达到预期，外界的舆论可能影响零一万物的估值。

6 小结

李开复虽然着急，但是整体方向是对的，在合适的时间窗口选择了做TO C。可能仓促推出产品和训练模型会让他栽跟头，但是未必是坏事，清醒的李开复也许会打造出更加优秀的AI模型。

大厂中夹缝求生的小公司很艰难，宠坏的C端用户付费要求高，价格战不一定能解决需求端的问题。

无论是选择TO C还是TO B，都需要落实场景化应用。超越GPT不重要，重要的是企业根据客户需求选择对应的商业路径。

我们无法预料会不会出现下一个AI 淘宝、AI微信等，但是我们可以肯定地是当AI技术积累到一定程度的时候，一定会出现爆发式的进步。