大模型競賽,中美科技巨頭爲何卷向不同方向?

2024-05-30 18:11:10    編輯: robot
導讀 一塊錢在今天可以买到什么?想必,我們能給出的答案已經不太多了。 但在今年5月份之後,在國內大模型領域,一塊錢可以买到200萬tokens——大約是200萬個漢字,相當於5本《新華字典》、3本《三國演...

一塊錢在今天可以买到什么?想必,我們能給出的答案已經不太多了。

但在今年5月份之後,在國內大模型領域,一塊錢可以买到200萬tokens——大約是200萬個漢字,相當於5本《新華字典》、3本《三國演義》的文字量。

從字節到阿裏雲,從百度到騰訊雲、科大訊飛,大模型首輪價格战的战況讓人應接不暇。當先發者號稱比行業便宜99.3%,留給跟進者的路只有一條——直接上免費版本。

對這輪引發轟動、聽起來甚至有點誇張的高幅度降價,多名資深業內人士們均向《降噪NoNoise》強調:宣傳的成分更大一些,降價的真實成本對大廠們來說,其實只是九牛一毛。當然這對开發者來說,不是壞事。

不過我們更關注硝煙之外的真相——大模型競賽,中美科技企業爲何卷向了不同的方向?

01

大模型拼什么?

中美選擇不同

率先發起價格战攻勢的大廠是字節。

如果說5月初幻方量化旗下深度求索(DeepSeek)、智譜AI大模型兩家的價格變動叫降價,那么5月15日豆包大模型的價格調整則是掀桌子——其主力模型推理輸入價直接降至0.0008元/千Tokens,比行業便宜99.3%。

6天後,阿裏雲通義千問主力模型Qwen-Long的API輸入價格降至0.0005元/千tokens,比字節便宜了0.3 釐;輸出價格降至0.002元/千tokens,比原來定價降了90%。陷入被動的百度,除了跟隨別無他法,當天也宣布文心大模型的兩大主力模型全面免費。

▲多家大模型先後宣布降價

不過業內人士對比分析後認爲,百度免費力度並不大。

此時是越晚跟進,越被動,最怕的是價格降了,卻沒有行業聲量。於是我們看到,次日加入的騰訊和訊飛,都开始在免費的基礎上「加量」——騰訊混元-lite模型不僅免費,API輸入輸出總長度計劃從目前的4k升級到256k。 訊飛宣布訊飛星火Lite API「永久免費」开放。

被裹挾其中的大模型初創企業們,比如零一萬物創始人李开復及百川智能創始人王小川均對外表示:不會跟進降價。李开復認爲,瘋狂降價是雙輸。

雖然自去年以來OpenAI已經進行了多次降價,5月13日發布GPT-4o時,還提出免費試用,取消其他所有限制,API價格也降價50%,但相較於國內大模型們的降價力度,OpenAI明顯矜持不少。以GPT-4o爲例,免費使用有明確規定,「免費用戶使用 GPT-4o 發送的消息數量將受到限制。當達到限制時,ChatGPT 將自動切換到 GPT-3.5。」

目前微軟Azure官網上,GPT-4的8k版本,輸入價格0.03美元/千tokens,輸出是0.06美元/千tokens。

從公开信息來看,大模型降價同樣在美國發生,但頭部科技公司的競爭焦點對准的還是技術創新層面。硅谷的OpenAI、谷歌、META進入你追我趕之勢,微軟則忙着在已有業務中用AI穿針引线、積極變現。即便是國內媒體眼中的OpenAI「宮鬥」,分歧主要集中在技術路线、AGI認知以及安全邊界。

同樣在今年5月,谷歌和OpenAI吸引全球目光的方式是拼迭代。頭一天,OpenAI剛剛發布了最新一代AI模型GPT-4o,次日谷歌就在I/O开發者大會上推出競品萬能AI助手Project Astra,以及對標文生視頻模型Sora的Veo。

「美國卷創新、中國卷價格,這難道是定律?」看到這一系列新聞後,全雲在线行業分析師Frank如此感慨。

在Frank的觀察中,自移動互聯網時代以來,歐美擅長基礎理論研究、底層突破、工程創新,國內擅長應用層創新似乎成爲一種共識,「或許因爲大家各自的基因、技術沉澱、人才積累都不太一樣,中國移動互聯網的成熟度、开發者群體的人數更有優勢,因此更擅長從1到10這個階段。」

大模型資深從業者林威也看到了中美市場目前在大模型領域所呈現出的差距——也正是大廠們此次給出降價原因中很重要的一部分:目前國外的AI市場更爲成熟、用戶付費習慣更強,因此生成式AI應用市場進展更快;而中國的應用开發生態相對沒那么成熟、投入成本限制了开發者們的熱情,進而導致整個市場發展相對較爲緩慢。

關於這一點,我們在此前文章《AI大模型催生App通脹》中亦有提及,一些中國开發者、AI初創企業直接做海外市場,比如備受關注的Chrome插件——Monica,其創始人肖弘曾提到海外市場的付費意愿更高。AI工具獨立开發者「Alchain花生」還做了一個小測試,把自己放到GPT Store上的一個小產品設置爲訂閱模式,6小時後他收到第一筆用戶付費——5美元。

這是中美應用生態層的差異。

中國科技巨頭的處境亦有不小的差別。如果橫向對比微軟Azure、谷歌雲、阿裏雲、騰訊雲、百度智能雲2024年一季度財報表現,我們會發現,美國雲計算廠商仍處於高增長階段,且生成式AI對雲計算營收的貢獻佔比正在穩步提升——

微軟智能雲業務一季度營收267.08億美元,增速高於前四個財季。其中Azure和其他雲業務營收同比增長31%,AI需求驅動約爲Azure帶來7%的增長,該比例在前一個財季爲6%。

▲微軟財報中智能雲的增速表現

同期谷歌雲業務收入96億美元,同比增長了28%。前一個財季,谷歌雲營收92億美元,同比增速26%。谷歌雲增速亦呈走高趨勢。

基數最大的AWS,同期淨銷售額250億美元,同比增長17%,連續第二季度恢復增速。

生成式AI不僅拉動巨頭營收增速,還在拉高變現空間。比如微軟前不久剛拿下可口可樂一個11億美元的全新大單,合同主要內容是基於使用Azure雲服務和AI技術,讓可口可樂進一步加快數字化轉型。

反觀國內雲廠商,緊迫感更強。阿裏雲一季度營收增速僅有3%,盡管吳永銘強調AI相關收入實現了三位數的增長,但該增長未體現在財報數據中,由此可推斷,生成式AI對阿裏雲貢獻比例未及個位數。

騰訊雲未披露具體增長數字,但含雲業務的金融科技與企業服務板塊一季度收入增長僅7%,且主要動力來自視頻號直播帶貨技術服務費。

百度雲收入爲47億元,同比增長12%,其中6.9%的雲收入來自外部客戶使用大模型及生成式AI相關服務,也就是約有3.24億元來自大模型驅動。上一季,該佔比爲4.8%。李彥宏估計,2024全年大模型可帶來十幾億元收入。

一邊是國內公有雲增長放緩,一邊是生成式AI對雲廠商貢獻尚小,缺乏可口可樂這種B端大客戶案例,在這種情況下,雲廠商自然坐不住了。

畢竟,微軟CEO納德拉此前已有預判——生成式AI的毛利率提升速度會比雲計算更快。

02

「好東西其實不會免費」

在科技行業,爲推廣一項技術而選擇的主動降價策略並不少見。

20世紀60年代中期,爲了开拓軍用之外的芯片市場,仙童公司把芯片的售價從20美元降至2美元,降價幅度90%,有時仙童甚至以低於制造成本的價格銷售產品,以說服更多的客戶試用。此後,一個全新的芯片產業強勢崛起。

本輪大模型廠商轟轟烈烈的降價潮背後,大廠們打的又是什么算盤?這對整個大模型賽道可能會帶來哪些影響?

「國內大廠們並不缺算力,雖然有固定成本,但如果把成本分攤开來,成本其實很低。」Frank認爲,本輪降價相當於是廣告營銷費。由於當前API用量離行業成熟還差很遠,補貼其實比較有限。待現有模型一迭代,早期版本關閉,降價也就不存在了。

大模型資深從業者林威進一步告訴《降噪NoNoise》,一方面,國內整個API市場不大,一年大約有幾億元;另一方面,中國又是大模型數量最多的國家。從全球來看,美國主流大模型也就3個,法國乃至歐盟只有1個Mistral AI,加拿大則是Cohere,中國頭部大模型至少有10個。所以林威也認同,降價更多是爲了營銷,是產品同質化的外溢。

向誰宣傳?答案顯而易見:大模型們通過降價,想要吸引的對象,是應用开發者們。

「降價當然有吸引力,大模型的API費用是產品第一個很大的研發成本支出。」一家工具出海公司的相關人士告訴我們,市面上主流大模型他們都有使用,通常是哪個合適就接哪個。

字節跳動旗下雲服務平台火山引擎的總裁譚待此前表示,「市場上,許多客戶都渴望嘗試大模型,但創新風險高,尤其是AI風險。要減少不確定性,我們必須大幅降低試錯成本,使大模型能被廣泛採用,無論大企業還是個人开發者。市場呼籲我們提供更低成本的核心技術。」

正如林威所言,價格战對开發者們不是壞事,因爲這樣可以讓他們用更低的成本去大膽嘗試、放开去做創新。

▲百度智能雲千帆社區上的一些开發者應用

但是,Frank和林威也都表示了對這波降價浪潮中开發者們處境的擔心。在Frank看來,當前在C端應用領域做AI創新的風險極高,因爲分分鐘可能就會被大廠滅掉,所以更多的機會還是在產業當中。一旦初創企業找到好的產業場景去做,後期大廠也很難快速切入。

大模型資深創業者林威給出的警告則更直截了當,「好的東西其實不會免費」。

在他看來,通過這波降價,开發者們確實可以用更低成本去做應用探索,但也要關注基礎模型能力與自己應用的落地場景是否匹配,不要因爲貪便宜選擇不合適的模型,「要知道,創業者們的精力和時間是比金錢更寶貴的,不要因爲貪圖免費,而讓創業成本反而變得更高。」

Lepton AI創始人、阿裏巴巴原副總裁賈揚清此前也對外表示,企業在使用AI的時候,並不是成本驅動。不是因爲API貴才沒人用,而是因爲企業首先得搞清楚怎么用來產生業務價值,否則的話,再便宜也是浪費,「也許不是最便宜的贏得商战,而是能落地的贏得利潤。」

基於上述信息,我們認爲,大模型價格战的營銷價值大於商業價值。但如果降價能換到开發者們蜂擁而至、爲大模型生態注入源源不斷的數據和用雲量,這種市場策略便是成效的。

「大的使用量,才能打磨出好模型,也能大幅降低模型推理的單位成本。」譚劍說的這句話,應該也是其他大廠們的心聲。

整個AI應用的生態繁榮,是大家都會喜聞樂見的事情。但天下本就沒有免費的午餐。而只有明白免費爲何而來,又如何更好地爲己所用,可能才是更長久的生存之道。

(應受訪者要求,文中Frank和林威均爲化名)



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