来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 | 楷楷

价格战的烽烟终究是吹到了 OpenAI，取代 GPT-3.5 的 GPT-4o mini 正式上线，每 100 万 Token 的输入 / 输出分别是 15 美分 /60 美分。而在此之前，国内的大模型厂商已经把大模型的体验成本降低到了几乎免费。

继 " 百模大战 " 后，越来越多企业意识到大模型只是 " 技术和能力 "，只有利用这个新工具帮行业解决实际问题，才能让大模型在业务层面带来效率提升，本质上这也是大模型 " 商业化 " 的必经之路。

在各大科技公司纷纷聚焦细分行业开发原生应用的同时，豆包和 Kimi 却发力插件模式，试图弯道超车，这会否成为 AI 大模型商业化的 " 优秀答卷 "？

" 百模大战 " 后的 AI 生态

在 AI 大模型横空出世之后，各路企业一哄而上，但终究是 " 师傅领进门，修行在个人 "。有业内人士指出，" 百模大战 " 行至最终，大概率只有 3-5 家大模型能够留下来，这已经成为行业共识，未来大模型就是几个最基本的底座。

据不完全统计，截至今年 4 月底，国内已经推出了超 300 个大模型，这意味着这当中的大部分大模型公司都会被淘汰，商业化变现是所有企业都没法回避的问题。

一方面，随着大众认知的不断拓展，资本市场和市场客户对大模型已逐渐祛魅，这让 " 百模大战 " 从一开始的盲目追求大模型的规模和数量，转变为更加注重模型的实际应用效果和商业价值。

企业开始意识到，拥有一个大规模的 AI 模型并不是终极目标，关键在于如何将这些模型有效地集成到产品和服务中，解决实际问题并创造真正的商业价值。

业内人士认为，大模型企业最终将会分成两大路径来探索商业化变现。一则，实力较为雄厚的企业将打造出高质量的通用大模型，既可以成为开放平台赋能其它企业，也可以让自己成为一个 " 超级应用 "，走技术 + 产品的双驱动路线。

二则是从通用大模型转型为应用公司，拥有模型能力的团队更容易在算法、模型、数据等方面去做优化，带来体验更好的应用产品，并在垂直领域里面找到自己的生存之地。

但另一方面，无论走哪个路径探索商业变现，都需要为训练大模型而付出高昂的算力成本。国盛证券曾估算，要打造对标 ChatGPT 的大模型，投入约 10 亿元才是入场券。

此外，训练大模型还需要将数据集进行重复多轮计算处理，算力大小就代表着数据处理能力的强弱，但算力却要建立在可持续获得芯片的基础上，为此，国内大模型玩家还面临着一芯难求、价格飞涨的窘境。

在成本不断涨高的背景下，风险投资也变得愈发谨慎。据 CB Insights 发布的《2023 年人工智能 ( AI ) 行业现状报告》显示，去年中国 AI 领域投融资数量约为 232 笔，同比下降 38%；融资总额约为 20 亿美元，同比下降 70%，无论是融资额还是融资量，都创下了 5 年来最低。

最后，除了训练成本之外，获客成本也不容忽视，特别是像 Kimi 这样的 " 行业新星 "，获得市场知名度也是首要任务。

因此，即便像月之暗面这样的行业独角兽，成立仅一年就已经拿下多轮融资，投资方包括阿里、红杉中国、美团等，但面对高昂的算力成本和获客成本，月之暗面在变现方面也不敢怠慢，比如在今年 5 月，Kimi 曾小范围测试打赏付费功能。

AI 插件成 " 一步妙棋 "

不难看出，最终能够存活下来的大模型企业，必定是在资金实力、技术创新、商业模式和讲故事能力等方面有过人之处。

本就已经是超级应用的互联网大厂，赢在了起跑线上，但最终会不会有更多大模型独角兽，因为找准了细分需求而实现弯道超车，也同样值得期待。

但无论活下来的企业选择的是 " 超级应用 " 还是 " 垂直应用 " 的路径，核心是 " 应用 "，关键还是在于如何让用户 " 用起来 "。特别是在大模型产品还没有成为工作生活 " 必需品 " 的当下，每一步棋该怎么走，都需要仔细考量。

而 Kimi 和豆包 " 从易入难 "，率先推出轻量级的插件应用，显然也是一步 " 妙棋 "。在近日的 2024 世界人工智能大会上，百度创始人李彦宏曾表示，生成式人工智能他更看好的方向是 " 智能体 "，智能体就像互联网时代的网站，将会大量出现，形成生态。

何谓 " 智能体 "，李彦宏认为智能体不仅能对话，还具备反思和规划能力，假如真的能实现的话，其确实是 AI 应用发展的最佳方向。

但问题是理想很丰满，但现实很骨感。现阶段无论是国内，还是海外出品的 AI 智能体，完成既定任务的成功率都不到 20%。

就像当初 " 无人驾驶 " 概念横空出世，虽然愿景是美好的，但技术还没能够实现 " 一步到位 "，那么先从智能辅助驾驶开始切入，也能逐步推动产业整体发展。

而在当下，AI 插件则是另一个 " 智能辅助驾驶 "。去年，百度灵境插件平台上线，仅一个月便已经吸引了 2.7 万家开发者申请入驻，百度文心 4.0 版本也发布了一镜流影（文字转视频）、说图解画（看图说话）等 8 个插件。

李彦宏表示，插件也是一种特殊的 AI 原生应用，门槛最低，也最容易上手，让很多企业能够更方便快捷地利用到大模型的能力。

Kimi 的浏览器插件主打轻量级搜索，提供了划线提问和摘要总结两大功能，这两个功能均旨在解决用户的提问和总结需求，帮助用户快速概括理解文章内容。

而豆包的浏览器插件功能则更为丰富，能够自动整理搜索结果并附上跳转链接，还能总结视频内容并提取亮点，甚至支持从文字生成图像，以及工具栏的个性化定制。

除此以外，还有出海玩家 Monica，旗下的浏览器插件具备写作辅助、搜索增强，生成图像等多种功能。

不难看出，Kimi、豆包、Monica 正好代表了当下 AI 大模型的三类玩家，分别是大模型独角兽、大厂巨头以及 AI 创业公司，大家都将目光聚焦在插件领域，所图为何？

一方面，正如李彦宏所言，插件式是最容易上手的 AI 原生应用，相较于传统的应用开发流程，插件通过接口就能提供服务，可以称得上是 AI 应用创新的最佳载体。

对于还在探索应用场景的大模型公司来说，通过插件率先 " 探路 "，可以降低公司的试错成本，也能轻装上阵，更快获得市场和用户的反馈，是一个很轻的切入点。

另一方面，在插件这场轻量化较量中，大家都选择从浏览器插件入手，是因为浏览器背后的丰富使用场景。虽然手机等智能终端的使用频次和时长可能更多，但浏览器可以涵盖工作、学习、娱乐等众多场景，更能快速聚拢客户，有了一定的用户规模，才有讨论变现的机会。

最后，浏览器插件跟 Kimi 等 AI 智能助手在使用场景上是互补的，能够进一步放大其优势。再加上 Web 端 AI 插件目前还属于一块 " 待开荒 " 的空地，先让用户培养起使用习惯反而更为重要。

不过，当大模型公司都希望以插件为突破口打通商业化路径时，彼此之间又将迎来一场直接的 " 厮杀 "。以浏览器插件为例，做成这一产品从技术角度上来看并不难，关键是能带来什么体验。

目前来看，各家有各家的想法，豆包讲究大而全，Kimi 则更为聚焦和精简。月之暗面在接受《每日经济新闻》采访时表示，要做好浏览器插件，一方面要简洁、易用，用户体验最关键；另一方面，模型的能力也很关键。

商业化依然是 " 难啃的骨头 "

月之暗面所谈到的产品体验和大模型技术，其实也是大模型企业 " 商业化 " 过程中必须要解决的问题。在 " 百模大战 " 之后，大模型 " 商业化 " 一直有 ToB、ToC 的路径之争。

由于 B 端市场已经具备了一定的市场需求和应用场景，选择 ToB 路径则意味着可以较快实现规模应用，对于大厂来说，当下的大模型技术也足够应对。但正因为大家都瞄准这块肥肉，B 端市场早已打起了价格战，导致利润空间被极大地压缩。

相较之下，C 端市场显然具有更大的想象空间，AI 在 ToC 市场明显更符合消费互联网的增长规律，但却需要一款具有极高吸引力的爆款应用来引领市场，更考验企业的产品优化能力。

目前来看，无论是国内外的大模型公司，在 " 商业化 " 方面都已经迈出了 " 一小步 "。在 B 端方面，企业将 AI 技术集成到传统产品中并提供垂直定制服务，百度文心一言已服务 8.5 万家企业客户，阿里通义千问已服务了 9 万家企业客户。

在 C 端方面，OpenAI、Midjourney 等均向个人用户提供付费订阅模式，国内大模型如百度文心一言、讯飞星火大模型等已开启付费模式。

但目前来看，大模型企业的赚钱之路依然漫长。以行业龙头 OpenAI 为例，在今年前六个月，其年度经常收入增长到了 34 亿美元。据调研机构 FutureSearch 报告显示，ChatGPT 会员付费收入占 50% 以上，偏向企业和开发者端的 API 收入占比仅为 15% 左右。

不过，虽然 OpenAI 的营收迅速增长，但由于构建和运行模型的成本高昂，目前其仍然处于亏损状态。龙头尚且如此，国内大模型企业更是只能想方设法来 " 变现 "。

比如字节打起了 AI+ 硬件的主意，目前 OPPO 的小布助手、小米的小爱同学等应用均已接入豆包大模型服务；百度则探索文心一言与广告相结合的商业化路径，不过具体的绑定形式目前仍在探讨中。

互联网大厂凭借流量优势，正在拥抱更多可能，但留给大模型独角兽的时间，则已经不多了。随着大模型插件的不断丰富和发展，其能够帮助用户快速调用不同场景的大模型能力，久而久之必然也会筑起以插件为主的生态壁垒。

开发者想要实现低门槛的 AI 应用开发，就必须基于其大模型的能力；越来越多开发者的加入，也能进一步推动应用生态繁荣，从而强化人们对其大模型的仰赖，在这一方面，百度、字节等互联网大厂已然走在了前面。

如果说 AI 应用是大模型走向用户的 " 未来 "，那么浏览器插件则只是为大模型开启了一个 " 探矿 " 的机会，能成就多大的平台，还要取决于大模型企业能否持续为用户和开发者提供价值和创新。

最终，到底是互联网大厂 " 按部就班 " 地跑出，还是独角兽和创业公司能带来惊喜，我们还是拭目以待吧。

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