大模型“六小强”，吃不到商业化的蛋糕？

本文来自微信公众号：四木相对论，作者：  四木相对论，题图来自：视觉中国

头部大模型公司的估值纷纷冲上 200 亿元，踌躇已久的 CVC 投资人艾明，终于下定决心补枪。

然而，当他花几个月时间把市面上有名头的大模型公司看了个遍，却发现难以出手。

"Y 公司拿不到单，现在很艰难。B 公司老师带队，没有商业化经验。C 公司，产品力太弱 ......" 他一一列举后补充：" 几乎每一家公司都派系林立，各种内斗。"

而最令艾明失望的，是一家名号响亮、去年就成为独角兽的公司。今年已经过半，这家公司的收入没能达到预期。

" 尤其是企业客户，也就是 B 端的贡献，不太乐观。" 艾明说。

2024 年是 AGI 落地元年。理论上，行业内的供应商会因客户需求增长而获益。

如果一家大模型公司的客户营收不增反降，足以敲响警铃。

" 六小强 " 觊觎 To B，招投标却鲜有姓名？

2024 年的国内战场，大模型公司对企业客户的争夺正日益激烈。

8 月 1 日，大模型顶流月之暗面，正式发布了针对企业的模型推理 API。

8 月 5 日，百川智能以 100 万元中标福建实达集团大模型私有化项目。这是百川第一次出现在公开招投标信息中。

（百川智能中标公告）

它同时发力医疗。" 四木相对论 " 了解到，百川智能已和一些拥有客户资源的上下游签订合作，获得部分医疗、金融客户。招聘网站显示，现在百川几乎 1/3 的岗位都标有 " 医疗 " 字样。

智谱 AI，作为最早 To Ｂ、To G 的大模型选手，更是在招投标信息中频繁露面。

招投标数据，撕开了 AGI 落地的面纱。

根据统计，2024 年的前 7 个月，国内大模型项目中标公告已发布约 349 个，远超 2023 年同期。

也就是说，大模型项目，正在企业端迎来爆发。

在这七个月中，市场中可统计到的大模型中标金额约为 11.40 亿元，远超 2023 年全年大模型中标项目披露的 7.89 亿。

（2024 年 1 月 -7 月国内大模型各类项目金额统计）

但这 300 多个项目中，中国电信、百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞、商汤等大型公司占据绝对数量。

智谱 AI 几乎是唯一和大厂同频出现在招投标消息中的创企。

（2024 年智谱 AI 部分中标统计）

其余项目，则花落各地的方案商、集成商及工程商。它们各自中标的项目数普遍在 1 到 3 个。

这串中标名单回答了投资人艾明的疑虑。

2024 年，国内客户的大模型需求的确在增长。但这块蛋糕，大厂切走了绝大部分。

缺钱，却被大厂拖入价格战

大模型创企，对巨额资金依然渴求。

" 四木相对论 " 了解到，一家清华系 1.5 线大模型公司，一年的预估支出在数亿元左右，而商业化进度几乎没有。

另一家以多模态模型名声大噪的明星企业，单月花费在云存储上的钱，高达数千万元。

再往细拆解，今年早些时候，一家以投流搏增长的 " 六小强 "，仅单日营销支出就有 20 万元。

一级市场能接得起 200 亿元估值的投资机构越来越少。几乎所有人都期盼着大模型创企 " 赚到钱 "。

私有化部署和 API 调用，是大模型公司服务 B 端的两种主流方案。

售卖 API 曾被寄予期望。毕竟，OpenAI 的 34 亿美元收入中，售卖 API 占据了 15%。

为增加用户黏性，一些大模型公司会持续让算法工程师为客户的产品，设计基于自家模型的 Prompt。

但五月开始，当 DeepSeek、阿里、字节、百度等大厂接连把价格打穿，依靠售卖 API 获得高回报的幻想几近破灭。

" 用户明确告诉我们，现在用谁的 API 都差不多。而且每次模型更新 Prompt 都要重试，这种（帮写 Prompt）的服务意义不大。" 一位大模型公司的商务表示。

针对 API 的降价还在持续。

8 月 2 日，DeepSeek 发布了上下文硬盘缓存技术，降低开发者输入重复性内容的成本，把 API 调用的价格又砍下一刀。

月之暗面在 7 月初也发布了同款技术。8 月 7 日，它还把上下文缓存 Cache 存储由 10 元 /1M tokens/min，降到 5 元 /1M tokens/min。

" 价格战持续时间越长，越说明这些大模型的差异化不强，没有用户黏性。" 一位国内头部 AI 办公产品的 CEO 表示，他的产品接入了三家大模型公司的 API。

另一方面，虽然 API 价格一降再降，但对金融、政务、能源等大型企业客户来说，私有化部署更为安全和定制化。在算力充足、需求明确的前提下，它们愿意付出成本采购。

但私有化部署的价格同样走低。

有信息显示，去年智谱 AI 本地部署千亿模型的报价约为 4000 万元。

但到了今年，由于客户需求不刚、产品同质化竞争、开源模型搅局等因素，一些公司部署模型的价格降到小几百万元也鲜有人问津。

甚至，财大气粗的 " 大模型鲶鱼 "DeepSeek 还把私有化部署的价格降到 45 万元。

创业公司花大价钱训出来的模型，迅速丧失了套利空间。

拿不到大单，还被客户吐槽

客户为什么选择大厂？

最简单的一条，大型公司的业务范围更大，更容易满足各类项目的要求。

目前，大模型项目包括数据、模型、算力、应用几种类别。

（2024 年 1 月 -7 月，国内大模型各类项目占比）

包含算力需求的项目预算较高。在今年披露的项目中，大模型市场内 56% 的预算被总数只占 22% 的算力项目占据。

而这种算力或者软硬件结合的项目，大厂的资源无疑更充沛。

（2024 年 1 月 -7 月，国内大模型各类项目金额占比 ）

另外一些项目，会限定供应商的成立时长、资质全面性，以及之前做过同类项目的经验等。

这些潜在条件，也使大厂满足的概率更高。

（截至目前，今年超千万元项目的供应商均为大公司 ）

尤其在大模型领域，客户要求供应商具备同类项目经验非常合理。否则，很可能出现出人意料的偏差。

有企业客户告诉 " 四木相对论 "，自己在项目执行期发现，大模型供应商对整套模型部署方案并不熟悉。

其中一个原因是，大模型在企业级场景的落地，需要和企业自身的云环境结合。

比如，一个企业要提供大模型服务，那么也需要负载均衡保持大模型稳定运行。灾备、虚拟机规划等也需要搭配建设。

但这些云领域的经验，对 AI 背景出身的 " 六小强 " 来说，超出了能力边界。

" 单纯评估需求、处理数据、微调模型、测评模型，还是不够的。" 一家和 " 六小强 " 合作过的企业客户吐槽，自己作为甲方不得不承担起 " 老师 " 的角色，需要教自己的供应商怎样在部署环境中避坑。

商业化压力下，有的创业公司开始 " 动作变形 "。

从事企业 IT 咨询的李杨告诉 " 四木相对论 "，自己在合作中，已经见过 " 六小强 " 之一的公司对客户许下超出大模型能力边界的允诺。

" 现在模型有自己适合的场景，这是大家都知道的事。但这家公司完全不管理客户对大模型的预期，只顾着先拿下单子。" 李杨说。

几次沟通后，出于对未知风险的担忧，他退出了这个项目。

做 To B，在国内活下去

事实上，现在大模型创企面对的竞争，已经是大厂 " 放水 " 的结果。

国内同时具备丰富云经验和大模型能力的公司，无非是阿里、腾讯、百度、华为这几家。

但由于各云厂商理念差异，不是所有人都愿意做项目制私有化部署的生意。

一位火山引擎内部人士表示，由于人力需求高、效率低，火山目前很少承接私有化部署业务，仅在面对一些 KA 时破例。

另有企业级客户也表示，火山的私有化限于提供算力，与模型无关。

也就是说，私有化部署（尤其是本地私有化）的项目，并没有被所有大厂虎视眈眈。

上述人士告诉 " 四木相对论 "，目前大模型私有化部署的效率太低，要满足客户需求，常需花费两三个月的时间。如果拿到小几百万，甚至六位数的项目，很难获得收益。

在不少国企项目中，300 万元已属大单。这种价格的项目中，偶尔还有算力需求。

这意味着，创业公司们 " 虎口拔牙 " 拿到的企业预算，可能覆盖成本也存在难度。而在去年年底，有媒体曝出智谱 AI 的商业化团队已经突破百人。

越来越多的大模型 C 端创业者选择出海。

" 国内 To C 风险高还卷，商业模式不一定成立。" 一家拿过两轮顶级风投融资的文生图公司告诉 " 四木相对论 "，自己的业务今年出海，海外收入单月达到 100 万美金。

其他出名的出海 AI C 端应用，还有 AI 图片编辑平台 Fotor，和出自国内游戏背景团队的陪伴类 APP Crushon 等，月活均超 1000 万。

To B，愈发成为国内市场的共识。

一个月前的一场大会上，几位 AI 届 " 刺头 " 大佬——金沙江创投的朱啸虎、猎豹的 CEO 傅盛、智谱 AI COO 张帆，和钉钉副总裁王铭罕见地达成一致，认为现在（起码今年）在国内做大模型，To B 比 To C 合适太多。

朱啸虎认为，由于技术所限、用户付费习惯等问题，" 今天 To C 可能确实有点早 "。

王铭觉得，大模型创业者需要先留在牌桌上。而服务 B 端，是目前在国内获得收入的唯一途径。

但大佬们没有详述，在今年这个关键节点，创业公司怎样才能抓住 To B 的机会。

" 现在火山眼中的竞品，只有百度。" 一位字节内部人士说。

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