導語：向C端免費意味着國內大模型走向了類似移動互聯網產品一樣，先培養用戶深度習慣，提高用戶黏性後再开啓收費的燒錢路徑。
金沙江創投的朱嘯虎曾說：美國打第一次海灣战爭才花了120億美金，現在互聯網企業的融資可以和一場局部战爭的花費進行對比，這是史無前例的。
現在，中國的AI大模型廠商，在五月的尾巴，打響了一場新的燒錢“海灣战爭”。
這場以字節豆包0.0008元/千tokens點燃硝煙的價格战，在百度高調官宣ENIRE Speed和ENIRE Lite免費开放時，達到了新的巔峰。
01 格局決定行業命運
據不完全統計，目前國內已有超過10家大模型廠商宣布其主力模型免費或部分免費。
以百度爲例，5月21日，其文心大模型的ENIRE Speed和ENIRE Lite兩款主力模型全面免費开放，即刻生效。
效仿百度，騰訊雲、訊飛星火也开走免費路线。
騰訊雲在22日將混元-lite模型調整爲全面免費，同時宣布萬億參數模型混元-pro的API輸入價格從0.1元/千tokens降至0.03元/千tokens。
同天，科大訊飛也宣布訊飛星火API能力正式免費开放。
另外，阿裏雲的通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long，API輸入價格從0.02元/千tokens直降到0.0005元/千tokens，直降97%，約爲GPT-4價格的1/400。
這款模型最高支持1千萬 tokens長文本輸入，這意味着，一塊錢就可以买200萬tokens，相當於4本《西遊記》。
而一周前，字節跳動火山引擎剛剛宣布推出籌備已久的豆包大家族模型，並以0.0008元/千tokens的價格給了業界一點小小的震撼。豆包通用模型pro-32k輸入價格相比行業價格0.12元/千tokens，低了整整99.3%。
不過，字節豆包大模型斷崖式價格下跌帶給市場的震撼還未散去余溫，百度、騰訊雲、科大訊飛直接宣布免費，又將這場價格战拉到一個新的維度。
用趨於零的價格爭取生態，這樣的策略不止發生在國內。
早在一個月前，OpenAI就突然宣布ChatGPT-3.5全面免費。從GPT-4到GPT-4o，輸入端價格從0.03美元/千tokens下降到0.005美元/千tokens，降幅爲83%；輸出端價格則從0.06美元/千tokens下降到0.015美元/千tokens，降幅爲75%。
作爲回應，OpenAI的頭號對手谷歌則在其开發者大會上推出了0.0035美元/千tokens的Gemini Pro1.5，並將上下文長度拓展至200萬tokens。
國內外價格战的打響無不證明着，要在愈發洶湧的人工智能市場上分得一杯羹，卷是宿命，也是必然。
02 鏖战，誰能破局
向C端免費意味着大模型走向了類似移動互聯網產品一樣，先培養用戶深度習慣，提高用戶黏性後再开啓收費的路徑。
這也預示着，大模型燒錢的軍備競賽开始漸入高潮。
彈藥不足的，退局最快。
就C端而言，模型訓練要錢，獲客要錢。在token價格趨近於零的情況下，大模型C端的破局之道，就一個字，誰更有錢。
以Stability AI爲例，沒有人會想到，這個在2023年仍稱霸文生圖賽道榜首的佼佼者，會在一年之內快速隕落。
據The Information報道，Stability AI在2024年第一季度營收不到500萬美元，虧損就超過3000萬美元，拖欠雲計算供應商等其他廠商將近1億美元的账單，正在與潛在买家協商出售。
燒錢大战背後，像Stability AI般的隱退或將成爲市場優勝劣汰的必然現象。
紅杉資本報告顯示，AI行業2023年營收僅30億美元，但在英偉達芯片上就燒了500億美元。芯片這一項支出就將近收入的17倍。微軟旗下的GitHub Copilo由於運行成本過高一直處於虧損狀態，每月甚至要倒貼每個用戶20美元。
作爲一個在前期極其燒錢的行業，除了谷歌、微軟、阿裏、字節等自身就資產雄厚的頭部大廠，或許在开始盈利之前，只有少數像OpenAI一樣能瘋狂融資的初創公司才有可能存活。
截止2024年5月，OpenAI已完成由紅杉資本等知名風投機構領投的10輪融資，累計融資額高達113億美元。Claude公司Anthropic以77億美元的累計籌集資金緊隨其後。
國內大模型則以月之暗面、Minimax、智譜清言聲勢最旺。智譜在B4輪融資中融得25億人民幣，估值超過100億人民幣。月之暗面和Minimax則在最新一輪融資中分別融得10億美元和6億美元。
燒錢的本質，是取得壟斷地位，從而在未來獲取壟斷收益。
但最終勝出的仍是那些通過持續創新提供核心價值，在商業化道路上找到可持續模式的企業。
比如AI界的領頭羊OpenAI，自2022年11月ChatGPT上线之日起，一直以極高的產品優勢佔據C位。上线不到半年，open.ai網站的訪問次數就超過了18億次，領先於運營14年的微軟瀏覽器bing.com。
就通用人工智能助手ChatGPT而言，其不同版本的訓練參數一直以指數級飆升。GPT1的訓練參數爲1.17億，GPT2爲15億，GPT3爲1750億，而GPT4已經達到了1.7萬億個訓練參數。根據Scaling Law標度定律，大模型訓練參數越大，其自然語言理解能力就越強，其輸出內容也更能還原用戶指令。相比於GPT3的幻覺和4k token的上下文長度。GPT4已經支持32k token的長文本輸入，響應被拒的可能性降低了82%。
最新發布的GPT-4o更是被稱爲現實版的斯嘉麗，多模態的輸入輸出能力和類人化的情感表達讓網友直呼，“她來了！”。不僅支持文、圖、音頻三種信息形態的輸入，並且可以做超過50種語言的同聲傳譯。甚而有網友給GPT-4o發了一張菜市場的西瓜圖片，讓GPT-4o幫着挑西瓜，據反饋，效果還不錯。
據悉，或將於六月份發布的GPT5也來勢洶洶，OpenAI首席執行官奧特曼透露，GPT-5類似於一個 “虛擬大腦”，將是一個支持文本、語音、圖像、代碼甚至視頻的真正多模態模型。最關鍵的進步會圍繞推理能力展开，在解決大模型幻覺和可靠性方面得到巨大提升。
03 識時務者，湧向B端
短期而言，打不起、或不想打“海灣战爭”的識時務者，都湧向了B端。
隨着模型升級，B端市場逐漸分化爲兩大陣營：一邊是像谷歌、微軟這樣的科技巨頭，它們將AI技術融入現有產品之中，以增強用戶體驗和提升產品效能。
騰訊的混元大模型就是這一策略的典型代表。除提供基礎服務外，騰訊還通過社交平台和遊戲業務，將AI技術與內容創作、個性化推薦等業務相結合，提供增值服務。騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰表示，受益於 AI 技術顯著提升廣告定向能力，四季度，騰訊廣告收入 297.94 億元，同比增長 21%。
另一種，則是那些專注於爲其他企業提供定制化AI服務的公司。這些公司希望找到技術與行業需求的結合之道，能夠爲B端客戶量身打造解決方案。
不過，從互聯網公司發展的歷程來看，AI大模型公司裏最終摘下王冠的依然是面向C端的公司。
原文標題 : 必然的命運：AI大模型衝向“免費輪盤賭”
標題：必然的命運：AI大模型衝向“免費輪盤賭”
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