大模型引發(fā)全球市場(chǎng)狂歡之后，實(shí)打?qū)嵉臉I(yè)績(jī)貢獻(xiàn)首次體現(xiàn)在相關(guān)上市公司財(cái)報(bào)中。從所披露的創(chuàng)收情況來看，大模型有望成為AI（人工智能）“奇點(diǎn)”，已是不少公司投入產(chǎn)出周期最短、商業(yè)化變現(xiàn)最快的技術(shù)創(chuàng)新之一。
多家上市公司半年報(bào)披露的大模型相關(guān)創(chuàng)收，既有軟件增值類收入，也有應(yīng)用賦能類收入，還包括與主業(yè)相關(guān)的服務(wù)類收入。
這至少說明三個(gè)問題：其一，不少技術(shù)性、平臺(tái)類公司的大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化反哺；其二，商業(yè)化變現(xiàn)仍處初期，創(chuàng)收規(guī)模并不大，仍需挑戰(zhàn)更高增量；其三，百度、阿里等大廠并未單獨(dú)披露大模型收入，而是依然融合在智能云等業(yè)務(wù)板塊，但從這些業(yè)務(wù)板塊增速來看，大模型也成為牽引業(yè)務(wù)板塊發(fā)展的動(dòng)力之一。
商業(yè)化的另一端，是這些大模型公司的成本側(cè)。多數(shù)公司半年報(bào)沒有單列大模型的研發(fā)投入。不過，無論從三六零上半年研發(fā)費(fèi)用同比提升近4%來看，還是從籌劃18億元定增以加碼行業(yè)大模型研發(fā)及AIGC應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目來看，這是一個(gè)非常“燒錢”的賽道。
對(duì)于稚嫩的商業(yè)化創(chuàng)新幼苗，國家政策“春風(fēng)”呵護(hù)大模型百花齊放。盡管如此，行業(yè)的發(fā)展壯大仍然面臨兩大問題。
一方面，中短期來看，如何進(jìn)一步將大模型從“選擇題”變成“應(yīng)用題”，是行業(yè)必須直面的課題。
AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈條較長，算力支持、算法研發(fā)、模型訓(xùn)練皆有涉及，以“AI+X”為代表的應(yīng)用層外延最廣。但目前應(yīng)用層依然在用或不用之間徘徊，因此有的業(yè)內(nèi)人士將大模型與此前的石墨烯產(chǎn)業(yè)類比，認(rèn)為是“食品中的蔥花”。
從上市公司半年報(bào)所披露的數(shù)據(jù)來看，大模型創(chuàng)收體量依然很小，應(yīng)用側(cè)與技術(shù)側(cè)之間的良性互動(dòng)還有極大空間。大模型等生成式人工智能產(chǎn)品，需要更快、更進(jìn)一步的落地應(yīng)用，在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。
另一方面，從中長期來看，有必要提前關(guān)注和預(yù)判“百模大戰(zhàn)”的模式創(chuàng)新與戰(zhàn)況終局，這不僅關(guān)乎商業(yè)模式，也關(guān)乎大模型企業(yè)命運(yùn)。
從半年報(bào)所披露的成本側(cè)來看，大模型訓(xùn)練難度高、成本高；對(duì)算力規(guī)模和性能要求也高；加上大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、挖掘、建設(shè)、篩選、清洗本身也是一項(xiàng)巨大的工程，從底層做起的成功率已經(jīng)越來越低。
大模型產(chǎn)業(yè)鏈上的公司如何在產(chǎn)業(yè)演進(jìn)趨勢(shì)中找準(zhǔn)自己的位置，很大程度上決定著自己的未來。
