百度在AI領域的挑战，揭示了互聯網行業在AI轉型過程中的普遍問題。
作者｜鹿堯
作爲一家以工程師文化著稱的公司，百度近年來在AI領域的布局引人注目。從文心一言到文心大模型4.0的开放，百度比任何一家公司都展現出了all in AI的強烈改革意愿，幾乎所有產品都經歷了AI的重塑或優化迭代。
但體現在市值變化上，百度的市場表現似乎並未達到預期。
此前我們指出，十多年裏，百度的研發投入過千億，從AI、自動駕駛，到大模型，將技術轉化爲實際受益的過程中艱難險阻，可能與AI技術在市場的落地效果、用戶接受度以及競爭格局等因素有關。
但從當下的發展來看，百度的方向並沒有錯，有一點能夠確定，未來肯定是AI的。
李彥宏在2021年演講中同樣指出，中國將迎來AI黃金十年，並且未來十年，AI技術應用門檻將顯著降低。此外，他後來也提到，隨着AI技術應用門檻的不斷降低，开發者和創造者們將迎來更多機會。
爲了順應這一趨勢，百度力推旗下的飛槳平台，旨在通過簡化开發流程和提供易於使用的工具，AI开發與應用的門檻正在降低。類似的，騰訊雲的Hai和華爲的昇騰AI全棧軟件平台也都是給AI應用开發造鏟子。此外還有生成式AI的利用，例如字節的Coze和國內版的扣子，是爲了降低基於大模型的AI應用开發門檻。
縱觀近兩年的AI產業鏈，會發現，控制軟件生態的芯片公司仍然是最賺錢的部分，典型如擁有高性能GPU的英偉達；而在ChatGPT的帶動下，大模型領域融的錢最多，例如MiniMax的估值超過25億美元，李开復創辦的零一萬物也完成了數億美元的融資，一些公司已經達到了百億級別。
科技領域的投機狂潮是常態，有意思的是，被寄予厚望的AI應用領域，反而沒融到特別多的錢——應用廠商融資金額大多沒有超過億元。不少投資人也指出，隨着市場回歸冷靜，能融到錢的AI項目，和大模型、甚至早期的移動互聯網相比，難度不可同日而語。
這主要是由於市場對這些企業的預期還不高。真正成功的AI應用確實不多，用戶量增速高的也不多，很難找到對標。而做產品的公司，身處的競爭環境跟過去差距很大，你難以找到一個沒有巨頭駐足的領域，對初創公司來說顯得更加危機重重。
尤其在美元基金投資大幅撤退後，人民幣基金存在限制和偏好差異，畢竟在國內，單靠AI這些高新技術創造的產品價值，和制造業、零售業比差距依然比較明顯，加上今年A股市場出現了罕見的IPO撤單潮，投資人的整體反應更加謹慎。
在這種情況下，依靠AI產品起家，且能用營收利潤讓市場滿意，甚至完成IPO的創業公司幾乎爲0。也正因爲這樣，有的互聯網公司正在力推自家大模型，大模型公司力推自家應用，但由於市場缺乏說服力的價值衡量標准，這些二級市場的大公司，也不容易憑借AI應用迎來自己的市值第二春。
百度就是其中最典型的例子。回想起推出文心一言之前，ChatGPT對於百度來說更多意味着恐慌，背後是對AI搜索或將取代傳統搜索的預言。
AI搜索能夠更准確地理解用戶查詢的意圖，這種確定性使得用戶無需再逐一瀏覽多個鏈接以找到所需信息，從而提高了搜索的效率和准確性。不過傳統搜索實際上並非一無是處，針對用戶輸入的明確關鍵詞，依靠在相關度，點擊量等排名機制上的優勢，甚至能給用戶更合適的答案。
換句話說，對於百度而言，真正的威脅並非是AI改變了搜索。百度的轉折曾聚焦在移動互聯網時期，傳統的信息分發平台和競價廣告，被更個性化、以興趣爲導向的算法邏輯取代，百度錯失了在移動端維系用戶生態的機會，它的搜索份額是被抖音、微信、小紅書這些面向不同場景和需求的平台分流。
如今，疊加AI火熱現狀，應用層所肩負的使命對百度來說更艱巨和復雜。雖然無法重現當年李彥宏對“框計算”的愿景，但這的確會是重構商業壁壘的新時機。
谷歌和微軟在AI時代的再次崛起，與策略息息相關，谷歌注重通過战略並購和風險投資來強化其技術優勢，並通過雲服務支持AI初創公司；微軟則通過大規模投資和合作开發，加速自身AI技術的突破，並構建強大的AI生態系統。
在國內，大模型市場的走向已經發生變化。同樣是賣鏟子，芯片算力是剛需，物以稀爲貴，仍能賣出更高的價格；而爲AI應用做底層支撐的國產大模型，由於過度競爭，很多企業仍然處於“套殼”狀態，熱度正不斷被稀釋。
面對這樣的情景，大部分公司有三條路走：
一是打造幾款C端或B端應用，作爲短期改變AI落地難的有效方法。二是圍建自己的生態，化身投資人孵化AI應用，最後是技術公司擅長的領域，堅定地不斷加大在深度學習、自然語言處理、計算機視覺等研發力度，通過技術創新來推動增長。
事物的發展過則必反，這些以百度爲首，囿於市場需求不明確、商業化路徑不清晰的大模型公司，正逐漸陷入技術沼澤。
基礎模型的“卷”，指的是在算法、模型精度和性能上的無休止追求，導致資源的大量消耗和成本的增加。
在生成式AI應用中，盡管李彥宏呼籲創業者去“卷”AI應用，但實際落地依舊面臨高昂成本、大模型幻覺和用戶留存率低的問題，比如今年大模型“價格战”導致API調用成本大幅下降，不過相比傳統關鍵詞搜索，基於大模型的搜索成本仍高出10倍以上。
紅杉資本的研究報告指出，AI基礎設施投入巨大，但帶來的實際收益至今遠未達到預期。AI產業的收入預期與實際增長之間存在巨大差距，這一“黑洞”從2023年的1250億美元擴大至6000億美元。
即使放在全球範圍，AI對企業的實際財務回報同樣不如預期。微軟表現強勁，智能雲去年四季度收入同比增20%，但受AI投入影響，整體業績未能達到預期。相比之下，谷歌雖然在廣告收入上有所增長，但資本支出的大幅增加以及AI發展不及預期等因素也導致了市值的波動。
毫無疑問，對比上一波的雲計算熱潮，AI還有更多的未知。
過去幾年裏，基於雲計算構建了相對完善的生態體系，包括雲服務提供商、軟件开發商、集成商等各個環節的緊密合作，一齊推動雲服務的普及和應用。雲改變了傳統軟件的交付模式，提供了如SaaS、PaaS和IaaS這些更具想象力的商業模式。
進一步來看，在討論從IBM到Salesforce的跨越，以及SaaS作爲一種重要的商業模式變革時，衆所周知，隨着技術的進步和市場的變化，傳統數據庫和軟件的問題包括成本高、部署復雜、維護難度大等。以Salesforce爲代表的企業，用戶只需按需付費，即可通過互聯網使用服務。
這種跨越不僅代表了技術層面的進步，更代表了商業模式的深刻變革，進而去推動整個產業的創新競爭。很明顯，AI還沒有顯示出這樣的劇變。
現有AI應用，主要分布在Copilot（生產力工具）、Creativity（輔助創意）和Companionship（情感陪伴）三個領域，有媒體調研了數十個AI應用產品的定價策略發現，AI功能的商業化方式，主要分爲直接對AI功能收費或提高產品價格，或者將AI功能集成到現有捆綁包中而不改變價格的幾種方式。
調查發現，當下大部分的AI功能都被放到原有的軟件包中，作爲“更新”的附加功能存在，包括Notion、Microsoft和Airtable在內，都是通過向用戶額外收取費的方式提供AI功能。
還有將AI產品打包到套餐裏訂閱，少部分會結合訂閱費用和按用量結果付費來混合定價。比如近期出圈的AI角色出海應用Talkie，自去年上线，至今累計下載營收近83萬美元，它的營收由訂閱、內購和廣告三部分構成。
就現在來看，不論是作爲附加功能存在，還是AI原生的少部分獨立產品，都沒有能突破現有商業模式構建新的盈利模型。
給AI產品定價是件相當復雜的事，關鍵是如何准確衡量功能的實用價值，讓用戶愿意买單。這也就決定了，以SaaS訂閱爲主的AI應用，在國內是否能打破以往軟件“付費難”的困境。樂觀一點，如果實現了，也未嘗不是一項突破。
回到百度，可惜的是，對比市值會看到，去年以來，在AI大模型風口下，谷歌、微軟等公司迎來了市值巔峰，即使有些回落也仍居於高位。反觀國內的百度、阿裏等互聯網大公司，市值並沒有類似的變化，依然處在漫長低點。
背後的原因當然是復雜的，市場規模、國際化程度、技術創新與研發投入、國內市場競爭激烈、監管政策與合規要求、投資者信心與市場預期，這些挑战落在百度身上，成了一個個尖銳無比的難題。
本文系新眸原創
原文標題 : ?聊聊百度最新的 AI 進展和它的焦慮
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