除了烧钱,互联网留给大模型挥霍的“家底”不多了

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在新一轮 互联网 创新历程中,大模型有幸成了下一个赛点,这次不再像之前的元宇宙一样稍纵即逝,而是真的在逐渐往应用层面渗透。

《2024 年中国移动互联网半年报告》发布,报告显示,2024 年 6 月,AIGC 类 APP 的月活跃用户规模达 6170 万,同比增长 653%。从去年开始,大模型就再次掀起互联网混战,全球 科技 大厂生怕错过一次重要的时代转折,无论是做 游戏 的、电商的、还是 社交 玩家,都在倾尽全力跟进大模型时代。

有机构曾预测过,未来到 2025 年,全球 AI 市场规模将超过 6 万亿美元,2017 年 -2025 年复合增长率达 30%。

诚然,互联网世界已经安静了许多年,赖以大模型,总算又热闹了一回。淘宝、支付宝、抖音等国内流量规模前 20 的超级 APP,基本都在发力内嵌式 AI 应用,智能助理、智能搜索、智能导购……各类新玩法层出不穷。

在全球互联网领域失去创新能力之后,大模型真的能给予互联网新的生命力吗?这个问题值得认真思考。

创新认知正在降级,产品研发故步自封

在大模型出现之前,互联网巨头为什么迟迟没有孵化出新的创新产品?

实际上,全球科技企业都在被这个问题残忍逼问。去年 1 月份,英国杂志《自然》刊登了一篇论文,文中基于 4500 万份手稿与 390 万项专利发现,全球范围内的颠覆性技术都在下降。

从企业角度来看,这些年来,互联网市场从未停止过研发进度,甚至还在不断加强。只不过,大厂的研发似乎都失去了意义,长远的投入与回收不成正比,严重消耗了资本的创新热情。

这不是空穴来风。根据上海证券交易所报告,仅在 2021 年,国内以寒武纪为代表的一众科创板块企业的投入研发成本就高达 167 亿,可惜,累计亏损远远超过了这个数。统计局数据显示,从 2000 年到 2019 年,企业的投入已经超出国内研发总投入的 76%,年增速度达到 10%。

即便是在这几年外部环境不利好的情况下,国内企业的研发增速依旧能保持在 18% 以上。但研发难以增收也是不争的事实,此前,百度的李彦宏公开表示,百度研发工程师超过万人,投入一度是收入的 20%,但换来的实际业绩却不理想。

如此一来,巨头公司宁愿去 投资 现有项目,以腾讯为例,数据显示,腾讯目前总投资企业超过 800 家,其中有 160 家为估值超过 10 亿美金的独角兽企业。为此,外界甚至曾流传过一种说法,巨头的投资与干预使行业内部的创新力被压缩了。

除此之外,研发换不来可观的回收,也让大厂不再一味盲目开发新产品。

这些年,小程序成品的涌现频率要高出独立 APP 许多,此前,阿里、腾讯、字节、百度、快手、美团、京东……陆续开发小程序,而独立 APP 为了节约试错成本大面积关停。统计显示,腾讯曾一年关掉了 40 多个项目,字节也下架了派对岛,截止目前为止,仅互联网大厂这几年关停的独立产品就高达 70 多款。

而这背后与整个互联网行业的盈利状态息息相关,工信部数据显示,今年第一季度,我国规模以上互联网企业营业成本同比增长 5.1%,实现利润总额 278.9 亿元,但同比下降 15.3%,利润总额增速由正转负。

大模型的出现,算是一缕照进互联网世界的曙光,苦于固步自封的大厂们一涌而上,从研发方向也能看出,大模型的确激发了巨头们的研发信心。然而,大模型所带来的创新能维持多久?

有一点需要注意,时至今日,创新疲软的互联网领域很难再出现一个现象级产品,或者领头式技术。毕竟走过 微信 、抖音年代,任何一点风吹草动都能引发行业内卷,正如当下,自研芯片、大数据、云计算、人工智能等技术成了所有巨头,乃至科技 创业 的重头戏。

同质化的戏码,从未在互联网界消失,当 AI 玩法在任何一个 APP 上都能见到,这样的创新也就不再是 " 创新 "。

另外,虽然大模型热多少激起了一些水花,但互联网巨头曾经最担心的研发与营收不成正比的问题更为严重了。全球科技发力 AI,所造就的资本支出也就越来越多。这段时间,海外巨头的财报把大模型烧钱的本质展现得淋漓尽致。

有机构分析,到了 2025 年和 2026 年,大模型训练成本会接近 50-100 亿美元,其中,Meta、谷歌、微软可能计划将大模型研发成本提高到 500 亿美元。

种种迹象显示,互联网或许从未停止创新,只是对于创新的认知下降了。

大模型应用的威力,并没预想中的强

不同于过去的几次革新,这一次互联网集体向用户提供的大模型应用,面世没多久就遇到了一些麻烦:用户需要大模型的几率大吗?就目前一系列数据来看,答案或许是比预期的要悲观一些。

红杉资本数据显示,即便是全球大模型的头部 ChatGPT,其首月用户留存率也只有 56%,有大约一半的用户用不到一个月就将其 " 搁置 " 了。同样的,《2024 年中国移动互联网半年报告》也显示,国内 AIGC 用户不稳定,AIGC 行业人均使用时长同比下滑了 23.5%。

说到底,人工智能渗入现实生活还只是资本的 " 幻想 "。

从用户层面来看,几乎所有主流 APP 上的 AIGC 应用的用户留存率低于传统应用,参与度也较低。 7 月份,贝壳财经发布了一项调查,52.05% 的受访者在工作中有时使用大模型,23.97% 很少使用,经常使用的受访者占 20.55%,总是使用的人仅占 2.05%。

除了烧钱,互联网留给大模型挥霍的“家底”不多了 从企业层面来看,华为有一组预测数据,到 2026 年,人工智能对企业的渗透率也只能达到 20%。

为什么会出现这种情况?技术、成本、实用性、安全性其实都是原因。

以 AI 落地应用最广泛的文娱行业为例,前段时间,成龙新片《传说》上映,在该片上映之前,AI 技术一直是影片宣传的最大噱头。据悉,博纳影业在电影里用 AI 还原了 27 岁的成龙,但买账的观众却寥寥无几。

数据显示,当前《传说》豆瓣评分 5.4 分,上映十几天也只有 7000 多万的票房。

在另外一大应用领域 " 广告界 " 的使用口碑也褒贬不一。艾瑞咨询显示,已有约半数广告主企业在线上 营销 活动中应用 AIGC 技术,其中超 9 成用于内容及创意场景,当前大部分互联网在自身产品里引入大模型,也是为了拉动每况愈下的广告收入。

然而,AIGC 短板也开始浮出水面:例如生产素材过于公式化、AI 效果令用户审美疲劳、以及众所周知的 AI 抄袭问题……之前," 我用 AI 五分钟生成一个广告 ,却花了五个小时去 AI 味 " 的文章在社交平台上产生热议。

如果大模型无法像社交通讯、短视频娱乐那样,在用户的网络生活中产生刚需效应,那大模型之于互联网进程,也就没太大的推进作用。当前,互联网领域最大的重心就是要提升 AI 落地的应用效率。

而资本也意识到了这一点,投资流向正从研发赛道流向应用赛道。海通国际研报称,2024 年有望成为国产大模型全面 商业 落地的元年。

数据显示,在今年近 120 起全球大模型投资事件里,大模型应用企业占 69%,占比超过一半,而 AI Infra、通用大模型分别只占 16%、11%,大模型数据服务甚至只剩下了 3%。细看大模型应用领域,AI 医疗健康、视觉 / 视频生成领域、办公助手和编程助手获得融资的企业最为密集,分别占比为 15%、15%、13%、11%。

总而言之,资本正在现实世界中加速普及大模型,技术和业务需求如何匹配是大模型企业迫在眉睫的问题。也只有这样,互联网才有被 " 拯救 " 的可能,反之,失去创新力的互联网还要继续迷茫。

互联网留给大模型吃老本的 " 家底 " 不多了

有一个问题需要注意,互联网走到大模型阶段,大多数的玩法还与从前一样,要么持续打价格战,要么回身吃本身的流量 " 老本 "。

从本质上讲,大模型的落地与古早互联网时期 " 圈地跑马 " 没什么区别。

今年 5 月份,国内一众大模型玩家开始官宣降价,阿里的通义千问主力大模型 Qwen-Long 的 API 价格直降 97% 后,文心大模型两大主力模型 ERNIE Speed 和 ERNIE Lite 全面免费,随后,科大讯飞也宣布,讯飞星火 API 能力免费开放。

而字节跳动这边,豆包从发布到冲上第一只用了 30 天的时间,据悉,豆包之所以能短时间内成为大模型 " 顶流 ",不仅因为月活 7.94 亿人的抖音为其助力,新一轮的烧钱金额也达到了 1.24 亿元。

遥想当年,国内互联网大厂最屡试不爽的招数就是砸钱。时至今日," 圈地 " 的打法还适用吗?

首先,大模型在当前只能砸钱换流量的关键在于技术趋同,最终影响用户留存的也会是回归于技术,单纯降低应用成本从短期角度来看的确能增加曝光、争抢用户, 但长久来看,AI 技术服务不是外卖、更不是短视频,依靠烧钱无法带来良好的使用体验。

其次,大模型发展本身就是个成本巨大的资金型工程,或许对于现金流富裕的大厂而言,价格战打得起,但当前大模型盈利遥遥无期,小型企业入局的风险不可小觑,这必然会进一步降低整个行业的创新力和创造力。

事实上,大模型价格战是从海外先开始的,彼时,OpenAI 和谷歌最先宣布降价。但在海外,云厂商正在脱离传统服务模式,转用其他方式来填空这一成本,以英伟达为例,5 月份,英伟达公布了 2025 财年的第一季度数据。

英伟达方面表示,在英伟达 CUDA 上训练和推理 AI 可以推动云租赁收入的增长,每 1 美元的英伟达 AI 基础设施支出让云服务提供商有机会在四年里获得 5 美元的 GPU 即时托管收入。国内能否快速跟进这一步计划,其实还有待商榷。

当然,除了能够继续 " 传承 " 的打法,互联网这些年给大模型留下的 " 家底 " 也不多了,即便是从全球范围内来看,资金之外,大模型最需要的信息数据已出现短缺。

Similarweb 的数据显示,自 2023 年 5 月 ChatGPT 全球访问量达到 18 亿次的巅峰后,其流量增长开始逐渐放缓。对此,OpenAI 决定放宽对 ChatGPT 的限制,用户一度无需注册就能使用。

没办法,这也是当前大模型发展的困境之一: 现有的互联网信息量难以支撑如此之多大模型训练。

这段时间,字节跟一众在线办公企业 " 喂养 " 大模型的事引发不少用户不满。公开资料显示,GPT-4 训练涉及的数据量高达 12 万亿 tokens,未来像 GPT-5,可能需要 60 万亿到 100 万亿 tokens。

根据 Epoch 研究所预测,到 2024 年年中,大模型对高质量数据的需求超过供给的可能性为 50%,到 2026 年发生这种情况的可能性为 90%,而这种数据短缺风险将延迟至 2028 年。

至于如何弥补这一巨大的数据缺口,渗透率逐渐触到天花板的互联网,一时间也找不到更好的办法。

来源:道总有理

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