大模型赛道风起云涌，大厂态度需谨慎

一、大模型赛道投入巨大，回报却遥遥无期

最近，摩根士丹利和高盛都发布了报告，说AI行业正在面临变现难题。像金山办公和万兴科技这样的公司，推出AI产品后收入增长却不尽如人意。百度还因为传言要放弃通用大模型研发，引发市场波动，不过百度迅速出面否认了。

其实，大模型赛道的尴尬处境已经很明显了。大公司都在疯狂投入，但到目前为止，除了让开发人员的工作效率提高了一点，没看到其他明显的成果。红杉资本的分析师大卫卡恩甚至说，AI产业泡沫正在加剧，年产值得超过6000亿美元，才能支付得起基础设施费用。

二、大厂态度开始转向，强调应用落地

在经历了年初的大降价之后，大厂对于大模型的态度开始变得暧昧。虽然他们在财报电话会中声称会加大投资力度，但实际投入却开始变得谨慎。最明显的就是，大厂的负责人开始弱化基础大模型迭代，强调应用的落地。没有应用，开源闭源模型都一文不值。现在，应用落地较为成熟的文生图、文生视频等成了整齐划一的方向。

三、AI应用仍在探索期，变现压力大

AI应用的风口虽然一直在吹，但实际应用效果却并不理想。像朱啸虎和李彦宏这样的旗手，虽然都支持AI应用，但路线却并不相同。朱啸虎偏爱可以直接变现的尖叫应用，而李彦宏则更钟爱agent智能体。不过，朱啸虎对智能体保持怀疑态度，认为大模型天然有幻觉，错误率高，无法落地。

摩根士丹利的报告还显示，AI应用发展慢于预期，货币化更加艰难。企业和消费者难以接受AI功能带来的价格上涨，免费AI服务的竞争又加剧了盈利压力。AI产品与客户期望存在差距，缺乏高质量的领域数据训练、特定场景下表现不佳、产品尚未成熟等因素都制约了AI应用的价值实现。

四、路线之争越来越复杂，国产AI面临挑战

最近，OpenAI发布了全新一代的大模型预览版，这个名为OpenAI o1的产品具有推理能力，能通过类似人类的推理过程来逐步分析问题。这可能代表了硅谷在AGI范式上的转移。多模态、10万卡集群的超级模型以及自博弈强化学习等多条路径开始在硅谷AI界发生变革。

对于国产AI来说，这意味着挑战难度正在加大。未来如何能达到AGI原本的共识似乎正在被打破。尽管o1模型还有诸多疑问，但从AGI进化的步伐来看，似乎出现了多重可能性。国产大厂可以通过现金奶牛业务继续维持跟随战略，但成本的逐渐增加以及方向不明的变现路径都可能成为阻碍发展的绊脚石。

总的来说，大模型赛道虽然风起云涌，但大厂和投资者都需要保持谨慎态度。在投入巨大、回报遥遥无期的情况下，更需要注重应用落地和商业化探索。同时，面对越来越复杂的路线之争和国产AI面临的挑战，也需要保持清醒头脑和战略定力。