李彦宏说了一年的原生应用,为什么能赚钱?

作者|杨知潮

编辑|原 野

技术男李彦宏在圈内以温和儒雅著称,他几乎从不与人展开针尖对麦芒式的辩论,话不投机时,最多也是露出标志性的微笑,礼貌听完。

但在12月16日的极客公园创新大会2024中,李彦宏变成了激烈的行业呐喊者。

“我多多少少有点着急。”他在与极客公园创始人张鹏的对话中谈到,整个国内的AI大模型行业,现在其实卷偏了。太多公司花费太多精力在打造自己的大模型上,但实际上,眼下更应该抓住的机遇,是大模型原生应用。

用“繁荣”一词来形容国内的AI大模型产业,至少在表面上是毫无毛病的。目前,国内大小公司推出的大模型总数,早已突破300家。不过,在李彦宏看来,“卷AI原生应用才有价值,大模型的进展对绝大多数人都不是机会”。

吹开“繁荣”的泡沫,大模型赛道上其实布满了“陷阱”:

第一,大模型是通用模型。一个大模型就能够服务上百个行业,因此它符合赢家通吃的规则,其发展红利很难普及给太多人和太多企业。

第二,大模型和操作系统一样,本身不具备任何创造价值的能力,必须有应用把它的潜力变现。

第三,从历史上看,应用层的总潜力,远比底层更大,对大多数公司也更加友好。

早在2023年3月,李彦宏就提醒行业“不要重复造轮子”,并表示应用才是大模型真正的机遇。但在行业的疯狂面前,即使是作为AI领军人物的李彦宏,其提醒也未能第一时间得到市场响应。毕竟,当无数的钱涌向AI大模型赛道,对于很多公司而言,与其想清楚慢慢做,不如简单粗暴地搞一个再说,至少能拉一把股价或者估值。

但半年多过去,行业的发展正在验证李彦宏的观点。站在当下,也只有当越来越多的人意识到大模型原生应用的重要性,并在其中重现中国军团的战斗力——就像移动互联网时代APP的繁荣一样,AI大模型行业,才可能走进真正的、有望改变整个时代的风口。

有数据显示,仅仅到今年5月,国内就发布了79个10亿参数规模以上的大模型。赛道的拥挤丝毫没有劝退后来者,经历下半年的发展,目前公开的大模型已经超过200个。

大到BAT,中到360,甚至包括知乎这样不到10亿美元的市值规模,且主营业务和AI完全不相关的互联网企业,都在推出自己的大模型。似乎没有个自己的大模型,就算不上科技企业。

过热不是问题。以大模型展现出的潜力来看,它值得行业内一起为之内卷。但问题是,企业们似乎走偏了——模型层只是整个产业的一个组成部分,并且作为行业的中底层,它注定无法普惠太多人。

李彦宏是最早察觉出这一点的业内人士之一。

在12月16日的极客公园创新大会2024中,他表示:“好几百个基础模型,这是对社会资源巨大的浪费,更多的资源应该放在各行各业的应用上。”

这是李彦宏对大模型的一贯观点,早在今年3月接受36氪专访时,李彦宏就判断,国内不会再出现一个Open AI,他强调“没有必要再重新发明一遍轮子。”此后他又多次强调,行业集体卷模型是一种“卷错了”的路线,更多公司应该去关注应用层。

这并非百度作为AI领军公司,想要“劝退”竞争对手的说辞。而是基于事实的客观结论。过分关注模型层,对行业和从业公司,都是十分危险的。

首先,大模型本身不具备创造价值的能力。

早在今年10月百度世界大会现场,李彦宏就表示:“没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态,大模型就一文不值。”

李彦宏的话绝非夸张,而是AI行业自己的真实经历。70年代至今,AI经历过多次成为风口,又多次退热的窘境。最近的一次来自2016年,“阿尔法狗”战胜围棋世界冠军,让世界重新聚焦于人工智能。但短短几年后,AI领域融资事件和规模骤降。

李彦宏把AI的多次退烧,归结于应用方面:“最后大家发现,其实这个东西没什么用处”。比如在上一次AI风口中,国内涌现了非常多的AI企业,其中又以AI四小龙为翘楚。不过,他们的收入比起估值来说,都有些寒酸。应用的规模往往只聚焦在监控和人脸识别等少数领域。

对大模型来说,隐忧是相同的。如果模型得不到好的落地场景,最终,花数亿、数十亿搭建的模型,只能“应用”在跑分软件里,成为一种满足虚荣心的形象工程。

即便能够克服成本问题,即便未来也足够多的应用,大多数大模型仍然面临一个难题:效率。

大模型与此前历次AI浪潮的根本不同,在于它的通用性,即“智能涌现”。在2016年那次上一代的AI技术里,各大公司聚焦的行业有所不同,比如商汤科技和旷视科技分别聚焦在不同的行业。但通用大模型是跨行业的,除了少数客户用得起私有化部署外,大多数人用得都是同样的模型。

这意味着大模型天然具备马太效应,很可能出现赢家通吃的现象。最终效率上,规模更大,推出更早,公司实力更深厚的无疑占据了先发优势,最终只会有少数大模型能够具备竞争力。正如手机操作系统一样,一个市场内有1-3家头部企业就已足够。而国内的大模型数量早已在上百级别,大多数注定是炮灰。

2015年1月,微软正式放弃Windows Phone品牌。WP失败的直接原因之一,就是没有应用。即便做了,也并不好用。最终形成没有应用-没有用户-没人开发的恶性循环。

普通公司当然不必以AI生态繁荣为己任,但即便出于自身利益考量,做应用也是一个明智的选择。

首先是,这里的想象空间丝毫不比模型层差。

早在今年3月,李彦宏就判断,未来AI领域也会有自己的微信和抖音,其潜力甚至可能是它们的十倍。

互联网的故事已经把这个道理展示的很清楚了。回看移动互联网时代,最成功的几家公司几乎都是聚焦在应用层。而在操作系统层面,只有IOS和安卓两家能够分到蛋糕。李彦宏也表示“很难讲安卓的价值比微信、抖音大。”

价值难以量化,但收入可以。2016年1月,在和甲骨文的官司中,甲骨文方面首次披露了安卓的收入:(历史上)总计创造了310亿美元的收入。这确实非常赚钱,但相比于Facebook,以及谷歌自己的总体广告收入,甚至是整个安卓手机互联网的广告收入,这点钱就只能算冰山一角了。虽然在AI时代,模型层和应用层的收入对比不一定也是如此,但这足以证明应用层的潜力,未必比底层差。

在市值层面,亚马逊多次超过拥有安卓的谷歌。Facebook巅峰期时也曾超过万亿市值,直逼谷歌。可以说,拥有超级应用的公司,其价值丝毫不输给拥有操作系统的公司。

背后的道理很简单,用户最多的时间都在应用层。很少有用户会花大把时间研究系统操作,但却有很多用户刷一天Facbook,期间所创造的价值,也自然都在应用内。

其次,应用层对大多数公司更加友好。

国内外的大模型赛道已经非常拥挤,海外的GPT、国内的文心一言都已经颇具实力,留给后来者的发力空间已经有限,即便算不上红海,竞争也是非常激烈。

而反观应用层,国内外目前还没出现杀手级应用。下载量最大的应用,可能就是日活过亿的ChatGPT自己。国内外普遍认为大模型将重构所有行业,但截至目前,生成式AI还没有自己的“微信”或者“抖音”。

图:华金证券研究所绘制

对于中小厂来说,应用层的优势就更加明显。

某种程度上,大模型具备一定资本密集型产业的特点,业内也有“大力出奇迹”的比喻。随着行业的逐渐成熟,资源紧缺的小厂根本无法与成熟大厂竞争。李彦宏也判断,大厂会拿走大部分红利。

但李彦宏还认为,小厂在AI中也有非常大的机遇。即便体量再大的公司,也不可能覆盖所有行业,中小企业可以发挥灵活的优势,做出现象级的应用。正如李彦宏所说:“(在大模型时代)创业公司可能能够做出 3 个、5 个 Super App,或者做出几百个几千个非常有价值的垂类应用,可能性也非常大。”

应用的确是创业公司的优势领域。仍以移动互联网为例,在系统层,谷歌等成熟大厂分走了大多数红利,但在应用层,却有拼多多、字节跳动等新兴公司涌现。和操作系统一样,这些应用也改变了人们的生活方式。比如字节跳动,通过独特的分发模式和内容形式,这家公司几乎改变了全球人民获取信息的方式。

面对九死一生的模型层前赴后继,一片机遇的应用层无人问津。也难怪李彦宏发出“多多少少有点着急”的感叹。

国内厂商集体卷大模型,或许有其历史惯性的原因。从搞加盟的蜜雪冰城,到做非自营电商的拼多多,国内最赚钱的生意,往往是做平台、做上游。

但旧有的规律,一定适合AI和大模型吗?

当然不是。李彦宏在极客公园创新大会2024的对谈中举了一个例子:微软将Office与AI结合起来,推出的产品Microsoft 365 Copilot一年营收达到了50亿美元,而按照Open AI的CEO山姆奥特曼今年10月披露,目前公司的年收入在13亿美元左右。作为世界上最好的大模型公司,OpenAI的收入却赶不上微软的一个产品中的分支产品,AI原生应用的变现能力可见一斑。

AI原生应用比大模型本身还赚钱的根本原因,在于它创造了明确的价值。第三方数据显示,今年二季度开始,ChatGPT的访问量就多次出现下滑。背后显露的,是用户在短暂的新鲜感后找不到ChatGPT的具体作用。而这正是应用的价值。通过应用,能更明确地使用到大模型的能力。应用也是一种包装——正如加上品牌和服务的产品,往往能卖出几倍的价格。

图:ChatGPT 在全球桌面和移动网站按月访问量统计

此外,Office本身就拥有庞大的用户规模,已经验证过的变现路径,以及明确的技术落地场景。而Open AI的商业化还在发育过程中。在已经能赚钱的产品里加AI,远比为AI找落地场景容易。

眼下,国内也有许多变现潜力巨大的AI原生应用,他们的想象空间,并不比文心大模型或者GPT本身小。

在不久前的百度世界大会上,百度发布了十余款AI原生应用,其中的相当一部分,已经展现出了商业上的潜力。以“百度新文库”为例。在大模型的加持下,“新文库”拥有了AI写作、AI做PPT等功能。这些都是国内用户的刚需,并且其商业付费模式已经被金山、微软、百度自己所验证过,拥有创造巨大收入的潜力。

光有应用还不够,还必须有一整套为之服务的生态。百度在今年的世界大会上推出了自己的AI原生应用商店,解决了AI原生应用的分发问题。再加上此前飞浆、百度智能云千帆大模型、文心一言等的一整套基础设施,国内AI原生应用已经具备了一个类似移动互联网的生态。开发者能以较低的成本开发AI原生应用,并找到自己的分发渠道。

更核心的转变是,行业的认知也在逐渐扭转。

可以看到,在李彦宏的不断呼吁下,最近几个月行业正在逐渐重视应用。继百度之后,不久前,腾讯内部将超过300项业务和应用场景接入腾讯混元大模型内测。华为也不断推动自己大模型的落地。更多的AI创业公司,也开始聚焦在应用层面。这些企业的转向,会让大模型的生态更加繁荣,带来更多的用户,形成一个正向的循环,最终使整个行业受益。

2023年已经接近尾声,AI大模型无疑是这一年里最热的赛道。无数人都在期待,新的AI时代的故事,可以由此开启,就像移动互联网一样,拉开一场浩浩荡荡、长达20年的造富运动,也真切地改变人们生活,并带来社会的活力与希望。

畅想能否变为现实?原生应用在2024年的发展,或许就是关键。