通用大模型单飞难盈利，AI还能走通哪些商业路径？

2024年世界人工智能大会召开之际，产业各方围绕人工智能应用的落地展开了讨论和遐想，第一财经记者注意到，在无数观点交织和碰撞之际，有一个观点难得地博得了多数产业人士的认同——通用大模型本身实现商业价值的能力较弱，企业必须为AI大模型产品寻找到合适的应用和落地场景才能拥有可持续的生存力。

随着百模大战进入深水区，如何走通一条可行的AI的商业模式在眼下的环境中显得尤为重要，而这也直接决定了一家人工智能企业的生死。

通用大模型单飞难盈利

百度董事长兼CEO李彦宏在这一观点上呼声极高。在大会期间，他公开谈及大模型领域的开源与闭源之争时提到，比起大模型的开源闭源路线，他认为更重要的还是应用的落地。他称，现在业界的关注点都放在了基础模型身上，"一天到晚到处跑分刷榜，谁又超越ChatGPT4，OpenAI又出来Sora……”但事实上，没有应用，光有一个基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。”

站在产业的立场上，李彦宏呼吁行业不要卷模型，要去卷应用，同时还要注意避免掉入"超级应用陷阱"，即认为一定要出现一个10亿DAU的APP才叫成功。“这是移动时代的思维逻辑，AI时代，规律可能不是这样的，‘超级能干’的应用比只看DAU的‘超级应用’更重要，只要对产业、对应用场景能产生大的增益，整体价值就比移动互联网要大多了。”他说。

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文则站在更高的角度为AI“指路”，他称“通专融合是通往AGI的战略路径”。周伯文判断，在要求人工智能AGI具备很强的泛化能力的同时也应要求其具备足够的专业性，这是通专融合的价值引爆点。大会现场一位产业人士对记者解读称，“通专融合”的技术范式也是在一定程度上为通用大模型与其他商业场景进行融合寻找出口。

尽管当前以OpenAI为首的各家通用大模型厂商已经开放了部分付费业务，但在产业界看来，这并不能被视为一种成熟的商业模式。“我相信越来越多的AI应用将趋向于一种持续性的商业模式，而不是一次性销售、按照用量来计费这种。AI应用的商业模式更多地是一种持续性业务。” 施耐德电气全球执行副总裁，首席数字官彼得·韦恺哲（Peter Weckesser）告诉第一财经记者。

AI和5G、IoT“捆绑销售”

目前看来，除了让AI大模型单飞，作为一种“按照用量来计费”的产品外，产业界还倾向于将AI大模型和其他技术或具体产业应用场景相结合，开发AI服务中台或贩售一体化解决方案；抑或是直接将AI集成入硬件，如机器人、空中飞行器、消费电子终端等，随后出售产品。

今年大会期间，特斯拉二代Optimus、开源通用机器人“青龙”、宇树H1等智能机器人集中亮相，吸引了不少观众的目光。此外御风未来自主研发的智能化载人低空飞行器M1也亮相展会。不过记者了解到，尽管一些产品已具备商业化应用潜力，但是报价大都在几十万元至上百万元之间，这一金额无论是对于企业级还是消费级客户，其商业化的可行性都远不及AI手机或AI PC。

因此，对于企业用户而言，上述三种商业化路径中最有可能走通的还是开发AI服务平台或贩售一体化解决方案。不过在谈及产品级应用时，韦恺哲告诉记者，人工智能时代，客户需要的更多是一个定制化的解决方案，而非一个基础的技术工具，因此对于企业来说，他们往往提供的是一种将AI和具体应用领域相“捆绑”的服务方案。

“施耐德电气认为这是一种服务型的业务，以优化微电网中的能源管理为例，我们的商业模式不是提供一次性解决方案，而是与客户就持续优化和数字化服务的商业模式达成协议。” 韦恺哲说。

韦恺哲还提到5G和IoT，这也是人工智能解决方案通常绑定的对象。“我们部署5G来连接移动机器人和摄像头视觉检测。我们把loT物联网与5G结合起来，能够更好地去推动自己工厂的转型。这与AI的关系是，5G将带来更大的带宽，提供更多数据。当你需要数据进行分析，比如视频的时候，5G是一个最适合的传输技术，5G带来的大规模的数据，需要大规模部署AI来处理，产生洞察。”

韦恺哲称施耐德电气一方面在自身业务中使用5G和AI来优化业务流程，另一方面也5G和AI技术一同整合到产品中，提供给用户。“

据梳理，截至今年5月末，行业内至少已经公布了50个大模型应用的采购中标案例，来自科研、运营商、金融、能源四大领域的需求排名靠前。也就是说，AI大模型企业拥抱上述四个领域走通商业模式的可能性不低。