國(guó)內(nèi)大模型還在如火如荼，但國(guó)外的一些生成式AI先鋒們，正在上演一場(chǎng)生死出逃大戲。
3月下旬，美國(guó)生成式 AI 明星公司Stability AI突然宣布公司 CEO莫斯塔克（Emad Mostaque）辭職。莫斯塔克也在社媒平臺(tái)推特（X）上表示，自己離職后將致力于去中心化AI。至于什么是去中心化AI，生產(chǎn)式AI怎么就過時(shí)了，就語焉不詳了。
這當(dāng)然都是借口。最大的原因，就是Stability AI沒錢了。
據(jù)福布斯報(bào)道，Stability曾經(jīng)是人工智能最熱門的初創(chuàng)公司之一，但幾個(gè)月來，它的資金已經(jīng)耗盡，莫斯塔克也無法獲得足夠的額外資金。它拖欠了亞馬遜的付款，亞馬遜AWS曾一度威脅要撤銷對(duì)未付賬單的訪問權(quán)。此外，還拖欠了谷歌和CoreWeave的云服務(wù)費(fèi)用。
據(jù)福布斯援引的Stability內(nèi)部財(cái)務(wù)報(bào)告，Stability AI 2023年總預(yù)計(jì)成本為1.53億美元，但預(yù)計(jì)收入僅為1100萬美元。
入不敷出，自然要垮，這不稀罕。
但稀罕的是，按照Stability AI的表現(xiàn)，如果是在中國(guó)，在這個(gè)大模型投資火熱還沒有退去的時(shí)候，一億多美元的前期虧損，不管是前期投資方還是尋找后續(xù)輪次融資，幾家投資機(jī)構(gòu)合作的話也并不是負(fù)擔(dān)不起，只要公司能夠證明自己未來的潛力。比如國(guó)內(nèi)就有不少大模型企業(yè)獲得數(shù)億美元以上級(jí)別的投資，且獲得投資時(shí)并未實(shí)現(xiàn)盈利。
至少在中國(guó)，一些大模型獨(dú)角獸企業(yè)由于正處于創(chuàng)業(yè)初期，盡管已經(jīng)收獲訂單，但走向盈利依然需要時(shí)日。前期一兩年虧損，本就是大模型行業(yè)的常態(tài)。所以，僅僅是虧了一年就要崩，未必是Stability AI不行的真正原因。
那么，為什么在美國(guó)通貨膨脹、資本并不缺美元的當(dāng)下，Stability AI要不行了呢？沒錢付費(fèi)云服務(wù)了，投資人不投了，創(chuàng)始人內(nèi)訌了，客戶不買了，被巨頭取代了，芯片斷供了……大模型企業(yè)，真的是慘到有那么多種死法在等著。
那么，梳理中外各類大模型企業(yè)，大模型企業(yè)，到底需要面對(duì)多少種“坑”？到底什么樣的大模型才能卷出來？大模型跑出來，要面對(duì)哪些兩難選擇、必經(jīng)宿命？
未必死于技術(shù)不行一定死于市場(chǎng)不行
Stability AI的技術(shù)真的不行嗎？要知道，其文生圖大模型產(chǎn)品Stable Diffusion，與OpenAI的DALL-E以及Midjourney，被行業(yè)公認(rèn)為文生圖領(lǐng)域的三巨頭。Stable Diffusion 在2022 年8 月推出，以開源底層代碼的形式在HuggingFace/Github 公開發(fā)布，因此也為最多人使用。
據(jù)Everypixel統(tǒng)計(jì)，從1826 年第一張照片拍攝到 1975 年，膠卷相機(jī)用了近150 年才拍攝約150 億張照片。而從2022年2月到2023年8月，僅用一年半時(shí)間，使用文生圖算法就已經(jīng)生成了超過 150 億張圖片，其中大約 80%的圖像（即 125.9 億張）是用Stable Diffusion創(chuàng)建的。
而且，因?yàn)镾table Diffusion是開源模型，使用該模型生成的圖片不限于 Stability AI 官方平臺(tái)，所以官方平臺(tái)之外生成的圖片量可能還會(huì)更多。由此也可見Stable Diffusion在行業(yè)中的地位。
但即使如此，技術(shù)行，市場(chǎng)不行，投資人也不會(huì)認(rèn)可。
2023年才掙了1100萬美元，而OpenAI卻賺得盆滿缽滿（當(dāng)然算力支出也與日俱增）。
據(jù)英國(guó)金融時(shí)報(bào)援引知情人士透露，OpenAI的2023年?duì)I收可能已經(jīng)達(dá)到20億美元（月收入乘以12的衡量標(biāo)準(zhǔn)）。知情人士人士補(bǔ)充稱，越來越多企業(yè)客戶采用生成式AI工具來提高工作效率，到2025年這一數(shù)字有望翻倍。
不過，這就夠了嗎？
并不是沒有人懷疑。
紅杉資本在近期舉行的AI Ascent 2024上就表示，2023年，各家AI公司在英偉達(dá)GPU上已經(jīng)大手大腳花去500億美元，但由此產(chǎn)生的收入才有30億美元。
如果拋開OpenAI的20億美元年收入，那按照紅杉資本的30億美元估計(jì)，其他數(shù)百上千家大小大模型企業(yè)的總營(yíng)收只有10億美元，明顯規(guī)模還不夠大。
另據(jù)分析公司Similarweb的數(shù)據(jù)，自2023年4月開始， ChatGPT平臺(tái)訪問量就出現(xiàn)下滑，2023年年8月訪問量比5月下降21%。美國(guó) AI 分析師Alberto Romero也認(rèn)為，AI 平臺(tái)訪問量停滯不前，很多大模型企業(yè)增長(zhǎng)、收入和利潤(rùn)率都不盡如人意，AI 初創(chuàng)公司的估值過高了。
沒有市場(chǎng)空有技術(shù)的企業(yè)，要危險(xiǎn)了，因?yàn)橥顿Y人的錢是有限的，大家都會(huì)不約而同投給更有市場(chǎng)潛力的大模型企業(yè)，比如智譜AI、百川智能等企業(yè)就拿到了好幾家互有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系巨頭的投資；投資人不再像以往互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)高潮時(shí)，互相投幾個(gè)競(jìng)品，大家互相燒錢，競(jìng)爭(zhēng)到最后哪怕贏家也是慘勝。
實(shí)際上，2023年除了少數(shù)幾家大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)拿到大筆融資，大部分創(chuàng)業(yè)企業(yè)并沒有獲得大筆融資，反而在內(nèi)卷的賽道中被大家拿放大鏡去尋找差錯(cuò)。
就算是拿到大額融資的獨(dú)角獸，也有一些我們并沒有看到太多動(dòng)作，比如MiniMax的產(chǎn)品就比較“藏在深閨”，盡管和金山辦公、掌閱、騰訊等企業(yè)也已經(jīng)有合作落地案例，但相比其他幾家獨(dú)角獸，在曝光量上似乎沒有那么多。是足夠自信所以低調(diào)，還是避免被更多人拿放大鏡去看？
一些企業(yè)的低調(diào)，是因?yàn)镻PT好做而產(chǎn)品難做，技術(shù)不好做但市場(chǎng)更難做。但沒有足夠的聲量去助威市場(chǎng)的開拓，僅僅技術(shù)有優(yōu)勢(shì)未必就不怕“巷子深”。
死于開源還是死于從開源向閉源的驚險(xiǎn)一跳？
主打開源的Stability AI，到底是怎么掙錢的，市場(chǎng)在哪里？開源就等于免費(fèi)嗎？其產(chǎn)品Stable Diffusion既然采用免費(fèi)開源模式，又如何能夠盈利？
當(dāng)然不是。
開源也可以掙錢。比如智譜AI就開源了ChatGLM-6B、GLM-130B等。當(dāng)然，也不能說智譜是開源公司，智譜的選擇是開源先行，開源與閉源同時(shí)存在。開源是為了培育生態(tài)，占領(lǐng)更多用戶。
用戶用習(xí)慣了，再開始掙錢：一是根據(jù)客戶需求，提供大模型定制化開發(fā)服務(wù)，云端私有化本地私有化最高價(jià)格分別為120萬元/年和3690萬元/年；二是標(biāo)準(zhǔn)版大模型，提供API接入方式，按照Tokens使用收費(fèi)，ChatGLM-Turbo、CharacterGLM、Text-Embedding收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)分別為0.005元/千Tokens、0.015元/千Tokens、0.005元/千Tokens。據(jù)了解，目前，智譜AI的商業(yè)化主要面向企業(yè)和機(jī)構(gòu)的B端用戶。
智譜CEO張鵬就曾指出，開源的好處就是開發(fā)者可以低成本、快速地切入使用上大模型，但開源大模型在安全性、穩(wěn)定性等方面很難得到保障，而商業(yè)版本可以提供更多的服務(wù)，更多的保障以及更多后續(xù)的服務(wù)。
此外，國(guó)外不少初創(chuàng)大模型企業(yè)也都用開源來開局，如Hugging Face推出的HuggingChat，比如美國(guó)芯片制造公司Cerebras（開源Cerebras-GPT）、Databricks（開源Dolly）等。
開源其實(shí)只是大模型企業(yè)用于敲開客戶大門的一塊敲門磚，客戶可以使用開源大模型訓(xùn)練一定參數(shù)的、在企業(yè)內(nèi)部部署的大模型，只要客戶用習(xí)慣自己的開源模型，就可以轉(zhuǎn)為付費(fèi)用戶，購買調(diào)試更加完美的閉源大模型，從而享受到更全面的大模型服務(wù)。
而Meta的Llama 2在2023年7月宣布開源，并且可直接商用。巨頭的開源就不同于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的開源，不僅是為了當(dāng)敲門磚，而是仿照安卓開源的思路，在落后于OpenAI之后，試圖用免費(fèi)開源吸引更多開發(fā)者從而構(gòu)建出強(qiáng)大完整的生態(tài)，日后再通過生態(tài)盈利。
所以，拆解Stability AI的問題，沒有市場(chǎng)的關(guān)鍵，就在于沒有走通從開源邁向閉源的商業(yè)一步，開源是為了能夠引導(dǎo)向可商業(yè)化的閉源，不能為了開源而開源。而OpenAI這類閉源大語言模型，B端會(huì)向接入其端口的APP應(yīng)用收取費(fèi)用，C端像用戶收取使用費(fèi)用，走通了商業(yè)化之路，才能去暢談未來。
死于找錯(cuò)了場(chǎng)景？
死了的或者投資人失去信心的大模型企業(yè)，基本都是找錯(cuò)了場(chǎng)景。
文生圖場(chǎng)景，能夠活下來幾家？
至少Stability AI沒有跑通，Midjourney等巨頭又基本壟斷了主要市場(chǎng)，創(chuàng)業(yè)者可以基于開源模型做開發(fā)還可以走，一些藝術(shù)家也在AI文生圖領(lǐng)域做輕創(chuàng)業(yè)。但想做一個(gè)類似Midjourney這樣的文生圖大模型，靠C端付費(fèi)盈利，就基本被堵死了這條路。
谷歌的文生圖大模型 Imagen 2有多少人用？當(dāng)然，國(guó)內(nèi)還是有大廠在做，如文心一格大模型，美圖的文生圖模型等。
但美圖主要還是用大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)AI繪畫、AI擴(kuò)圖、AI頭像、牙齒矯正、AI去皺紋等功能，本質(zhì)上是對(duì)以往美顏功能的再強(qiáng)化。
不過，美圖并不避諱俗氣的美顏。美圖CEO吳欣鴻就曾在財(cái)報(bào)電話會(huì)里指出：“我們不能無邊無際去做一個(gè)大而全，什么能力都有，但不知道要給誰用的模型。美圖一開始就是有明確的需求和場(chǎng)景來反推模型的研發(fā)。”
所以美圖不做高大上的、Midjourney一樣的文生圖，而是根據(jù)固定指令去做輕量化但很實(shí)用的“文生圖”，進(jìn)一步優(yōu)化用戶的美顏需求。
代碼生成，也是大模型企業(yè)最想落地商業(yè)化的場(chǎng)景。
智譜AI CEO張鵬曾表示，國(guó)外真正的AI落地過程當(dāng)中最明確的一個(gè)需求、一個(gè)場(chǎng)景就是代碼輔助，大概占整個(gè)付費(fèi)意愿里面50%以上的場(chǎng)景，智譜也在國(guó)內(nèi)做類似的落地。
商湯也在今年推出“小浣熊”2.0版本，包含辦公輔助、代碼輔助等功能。小浣熊基于日日新SensNova大模型，在代碼輔助上，評(píng)測(cè)指出可以幫助開發(fā)者提升編程效率超50%。
此外，AI Agent也被很多大模型企業(yè)視為變現(xiàn)的重要道路。什么是AI Agent？其實(shí)就是不必人類一步一步下達(dá)指令，可以自主感知、規(guī)劃決策、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，這就需要在大模型基礎(chǔ)上，增加規(guī)劃（Planning）、記憶（Memory）、工具（Tools）等組件。要不然每個(gè)任務(wù)還需要一個(gè)單獨(dú)的指令下達(dá)人員，對(duì)企業(yè)來說也就不能節(jié)省成本。
找對(duì)場(chǎng)景，可以獲得營(yíng)收。找錯(cuò)了場(chǎng)景，燒完錢可能就會(huì)面臨經(jīng)營(yíng)難以維系的窘境。
不過，中國(guó)的大模型企業(yè)，除了少數(shù)新創(chuàng)企業(yè)，大部分背后都還有一個(gè)可以輸血的母公司。賠多了不敢說，但一兩億美元的前期投資，一般還是能夠支持，找錯(cuò)場(chǎng)景趕緊切換，還能有一些容錯(cuò)的時(shí)間。
死于通用還是死于專業(yè)
至少在去年，行業(yè)多將大模型的落地市場(chǎng)，分為通用大模型和垂直大模型兩大類。
通用大模型，一般參數(shù)千億以上聚焦基礎(chǔ)層，百度文心一言，阿里通義千問、科大訊飛星火大模型等。
垂直大模型，一般參數(shù)在十億、百億級(jí)別，聚焦解決垂直領(lǐng)域問題，一般在通用大模型基礎(chǔ)上訓(xùn)練行業(yè)專用模型，應(yīng)用到各類垂直行業(yè)。
一般而言，通用大模型做C端，或者賦能垂直大模型；垂直大模型則主做B端。但這個(gè)分類，真的能夠囊括這么多類型的大模型創(chuàng)業(yè)嗎？
誰更掙錢？
垂直未必不掙錢。前幾天據(jù)報(bào)道，就有一家企業(yè)中標(biāo)了千萬級(jí)的湘鋼人工智能鋼鐵大模型建設(shè)項(xiàng)目（硬件部分）。
通用也未必不掙錢。據(jù)百度在剛結(jié)束的GENERATE 生態(tài)大會(huì)上透露，截至2024年3月底，百度智能云的千帆大模型平臺(tái)已經(jīng)為 8.5萬家企業(yè)提供服務(wù)，幫助他們精調(diào)了1.4萬個(gè)大模型，并開發(fā)出超過19萬個(gè)大模型應(yīng)用。顯然，這些服務(wù)不會(huì)都是免費(fèi)的。
不過，大家依然打的難舍難分。
你百度賦能行業(yè)，我阿里、字節(jié)同樣能做到。
2023云棲大會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)主席蔡崇信透露，目前全國(guó)80%的科技企業(yè)和超過一半的AI大模型公司跑在阿里云上。阿里云同樣在賦能千行百業(yè)。
火山引擎在2023年一場(chǎng)會(huì)議上也透露，火山引擎的大模型云平臺(tái)獲得智譜AI、昆侖萬維等眾多企業(yè)的良好反饋；國(guó)內(nèi)大模型領(lǐng)域，七成以上已是火山引擎客戶。
做通用的巨頭，真的就能三分天下或者五分大模型天下？巨頭既做賦能自己也下場(chǎng)做大模型，如何和生態(tài)伙伴相處？
這些問題不解決，通用大模型也未必能一直穩(wěn)坐釣魚臺(tái)。
死于B端還是死于C端？
通用和專業(yè)大模型，其實(shí)還可以轉(zhuǎn)化為另外一個(gè)問題，做C端還是做B端？通用大模型兩者皆可，而垂直大模型基本都是做B端。
相比于對(duì)C端客戶收費(fèi)，一個(gè)月幾十塊一年幾百塊，10萬級(jí)的付費(fèi)用戶數(shù)才能做出幾千萬的營(yíng)收。而且，中國(guó)用戶很難習(xí)慣對(duì)軟件付費(fèi)，畢竟摸不著。哪怕國(guó)內(nèi)率先對(duì)C端收費(fèi)的通用大模型，也沒有公布相關(guān)的營(yíng)收。
做B端，拿到幾個(gè)項(xiàng)目就能做到幾千萬營(yíng)收。而且，雖然AI時(shí)代不同于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，但網(wǎng)友們依然習(xí)慣免費(fèi)精神，能夠持續(xù)付費(fèi)的就只有B端了。
那么，B端就比C端更容易跑通商業(yè)化之路嗎？
在金融、工業(yè)、協(xié)同辦公等領(lǐng)域，幫助企業(yè)私有化部署大模型，看起來是個(gè)好生意。但同樣更多B端場(chǎng)景，客戶連信息化、數(shù)字化都還沒有完全適應(yīng)，更不要說再加個(gè)大模型。
而且，做B端就要深入嵌入企業(yè)業(yè)務(wù)流程，看起來拿下了客戶關(guān)鍵業(yè)務(wù)入口，但客戶對(duì)大模型的確定性要求也更高了。來個(gè)幻覺問題，怎么辦？那就需要更多的人機(jī)協(xié)同，客戶發(fā)現(xiàn)投入越來越重，也會(huì)有所顧慮。
B端不好做，C端又不好付費(fèi)，大模型創(chuàng)業(yè)，也更容易死亡在這種夾縫之中。
未必死于缺卡一定死于缺錢
投資人朱嘯虎前段時(shí)間還在接受騰訊新聞《潛望》欄目專訪時(shí)給中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)潑了冷水，表示不看好國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)，認(rèn)為大模型最終還是大廠的機(jī)會(huì)，和看好大模型創(chuàng)業(yè)的傅盛也在朋友圈觀點(diǎn)激辯。
爭(zhēng)辯未必分對(duì)錯(cuò)，都是為了流量。不過，當(dāng)很多人覺得缺卡會(huì)影響國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)時(shí)，其實(shí)，缺卡的大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)，未必就活得不好。反倒是一些不缺卡的大模型企業(yè)，其體驗(yàn)未必能贏顯卡沒有那么寬裕的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。
關(guān)鍵是不能缺錢。
不缺錢的大模型初創(chuàng)企業(yè)，目前至少都活得風(fēng)生水起。比如阿里投資的月之暗面、MiniMax、智譜AI、百川智能和零一萬物五家大模型獨(dú)角獸企業(yè)，當(dāng)然，阿里、騰訊、字節(jié)等巨頭在五家獨(dú)角獸的投資上也都有所爭(zhēng)奪和取舍。其中月之暗面、智譜AI和百川智能都非常活躍，月之暗面作為創(chuàng)業(yè)企業(yè)，還憑借超長(zhǎng)文本能力在行業(yè)掀起了一場(chǎng)長(zhǎng)文本軍備競(jìng)賽。
使用體驗(yàn)上，據(jù)一些同事分享，智譜AI等創(chuàng)業(yè)企業(yè)的大模型，使用體驗(yàn)并不輸給一些巨頭旗下的大模型。
而筆者個(gè)人在測(cè)試月之暗面Kimi時(shí)，如果對(duì)話窗口輸入過多文字，整個(gè)瀏覽器（Chrome）崩潰的概率就會(huì)提高很多倍，筆記本風(fēng)扇也因此“嗚嗚”轉(zhuǎn)起來。超長(zhǎng)文本如果容易導(dǎo)致網(wǎng)頁崩潰，那產(chǎn)品依然還需要優(yōu)化。在網(wǎng)頁界面上，月之暗面kimi似乎并不夠精致，跳動(dòng)的對(duì)話機(jī)器人頭像也過于卡通（當(dāng)然，審美偏好僅限于個(gè)人體驗(yàn)）。
如果超長(zhǎng)文本帶來的熱度不能讓團(tuán)隊(duì)更進(jìn)一步去優(yōu)化迭代，那企業(yè)很可能又要陷入某一種大模型創(chuàng)業(yè)的艱難宿命中。
長(zhǎng)期10年后會(huì)怎樣，誰也無法預(yù)測(cè)。但只要不缺錢，短期三兩年內(nèi)，這五家估值均超過10億美元的獨(dú)角獸必然有能夠跑出來的。而這幾家獨(dú)角獸，也并不以顯卡多為核心競(jìng)爭(zhēng)力。
所以，缺卡不可怕。買不到最先進(jìn)的英偉達(dá)，國(guó)內(nèi)也不是不能購買替代卡或者租用算力，只不過或許沒有那么順手而已。
缺卡，被行業(yè)渲染得過分可怕了。
當(dāng)然，所有原因，歸根到底都是缺錢。不過，相比于缺卡、缺錢，未來大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展要面臨的更大問題，是缺電。
據(jù)斯坦福人工智能研究所（HAI）《2023年人工智能指數(shù)報(bào)告》數(shù)據(jù)，OpenAI的GPT-3單次訓(xùn)練耗電量高達(dá)1287兆瓦時(shí)（1兆瓦時(shí)=1000千瓦時(shí)）。如果跑費(fèi)一輛特斯拉需要100萬公里，那么單次訓(xùn)練的耗電量能跑廢大約1000輛特斯拉電動(dòng)車。隨著模型參數(shù)越來越大，大模型企業(yè)訓(xùn)練、推理需求進(jìn)一步上升，耗電量還將幾何級(jí)上升。未來，或許還會(huì)有大模型企業(yè)，會(huì)不得不為電費(fèi)折腰。
會(huì)輸給AI PC嗎？
由英特爾牽頭發(fā)起、面向商用領(lǐng)域的AI PC硬件產(chǎn)品與商業(yè)應(yīng)用已經(jīng)于3月正式發(fā)布，當(dāng)然，除了英特爾之外，AMD、蘋果同樣重視個(gè)人電腦的AI化，都在探索CPU+GPU+NPU的多硬件加速器架構(gòu)。酷睿Ultra、銳龍8040、蘋果M3等系列處理器均對(duì)AI有特異化設(shè)計(jì)。
AI PC會(huì)影響大模型創(chuàng)業(yè)者嗎？畢竟消費(fèi)者自己有了適合的端側(cè)的本地算力，可以運(yùn)行十億、甚至百億級(jí)別參數(shù)的大模型，還需要使用付費(fèi)的云端大模型嗎？
或許這一點(diǎn)不用擔(dān)心。以手機(jī)的端側(cè)大模型為例，目前vivo、OPPO、小米等最新的旗艦手機(jī)都搭載了端側(cè)大模型，使用手機(jī)算力進(jìn)行推理。但受限于算力有限，目前效果，和發(fā)布時(shí)的“賣家秀”相比就是“買家秀”，原來沒有那么驚艷。
反倒是基于云端算力的一些大模型APP、官網(wǎng)，在手機(jī)、電腦上的表現(xiàn)會(huì)更好。
據(jù)了解，由于合規(guī)問題，蘋果手機(jī)的AI功能不能使用谷歌的Gemini，而蘋果自研AI由于造車的耽擱，目前落后于對(duì)手，至少目前蘋果要想推出有競(jìng)爭(zhēng)力的AI功能，只能與國(guó)內(nèi)企業(yè)合作。有爆料指出，蘋果此前曾三家公司洽談合作 AI 大模型，其分別有百度的文心一言、阿里的通義千問、月之暗面的 Kimi，但分析稱目前概率最大的還是百度。
不過，端側(cè)的一大優(yōu)勢(shì)，就是最接近使用者，一旦端側(cè)大模型進(jìn)一步優(yōu)化，或者類似蘋果尋找百度合作推出手機(jī)端側(cè)大模型，在效果可與云端算力比拼的時(shí)候，非巨頭的大模型創(chuàng)業(yè)者又該如何應(yīng)對(duì)？
畢竟，端側(cè)大模型使用本地算力，長(zhǎng)期也不會(huì)收費(fèi)。而現(xiàn)在免費(fèi)使用的很多大模型，在C端終將有一天要走向收費(fèi)，或者免費(fèi)模式僅可使用表現(xiàn)一般的模型版本。
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我們沒有答案。但大多數(shù)時(shí)候，大模型行業(yè)整體都是缺錢的，都是刺刀見紅的，算力都是緊張的，C端都是一將功成萬骨枯的，B端都是難以憋出大招瞬間制勝的，通用大模型都是投入巨大的，專業(yè)大模型都是缺乏貫通行業(yè)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的，場(chǎng)景和市場(chǎng)都是千變?nèi)f化的……死因何止七種？
千難萬難，只有在有限的資源內(nèi)做出更加極致的產(chǎn)品，才能在未來的激烈競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地。
本文鏈接：七種宿命下的大模型創(chuàng)業(yè)http://www.lensthegame.com/show-3-15907-0.html
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