以下文章來源于氪睿研究院
要判斷一個(gè)行業(yè)是不是熱,就看有沒有人連虧錢都顯得理直氣壯。AI大模型的世界,就是這樣一個(gè)“虧得理直氣壯”的地方。
過去兩年,幾乎所有行業(yè)中有錢或能融到錢的公司都往里沖:互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科研機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),甚至地產(chǎn)公司都要蹭上AI的熱點(diǎn)。有人說,這像互聯(lián)網(wǎng)早期的“群雄逐鹿”,而我們采訪的一位資深投資人就此打比方為:我覺得,它像街頭的油條攤——?jiǎng)傞_始人人都能擺,最后只剩下幾家能活。
從商業(yè)史的角度看,熱鬧的地方往往結(jié)局最寡淡。因?yàn)檎嬲芰粝聛淼模皇亲盥斆鞯哪侨喝耍亲疃杀尽⒆钅馨镜娜恕?/p>
科技革命表面看是技術(shù)的較量,本質(zhì)上是經(jīng)濟(jì)規(guī)律的復(fù)現(xiàn)。鐵路、石油、互聯(lián)網(wǎng)都走過這條路:最初是狂歡,后來是洗牌,最后是寡頭。AI也不會(huì)例外。
所以,今天這篇內(nèi)容,我們不聊技術(shù)參數(shù),也不討論哪家模型更聰明。我們聊更本質(zhì)的事——5年之后,中國的大模型會(huì)收斂成幾家公司?它們憑什么留下?
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歷史的鏡子
從石油、鐵路到互聯(lián)網(wǎng)的“收斂宿命”
我們很多人應(yīng)該都讀到過一句話:“人類學(xué)到的唯一教訓(xùn),就是人類從來不記得教訓(xùn)。”放在科技行業(yè)尤其貼切。
鐵路的故事
19世紀(jì)的美國,鐵路像今天的AI一樣,是全民狂歡的投資主題。那時(shí)候到處都是鋪軌的公司,大家都覺得“鐵軌鋪到哪,財(cái)富就到哪”。十年后,大部分公司破產(chǎn)。留下的,只是幾家能掌控全線資源的巨頭——他們擁有土地、融資與運(yùn)輸體系。
這像不像今天的大模型?訓(xùn)練算力就是軌道,數(shù)據(jù)是燃料,生態(tài)是運(yùn)力。鋪軌容易,保養(yǎng)難。到最后,能跑通全國線路的,永遠(yuǎn)是少數(shù)。
石油的故事
石油行業(yè)初期也有上百家公司。可煉油是重資產(chǎn)生意,虧得起的人才能笑到最后。當(dāng)年洛克菲勒并不是技術(shù)最強(qiáng)的那個(gè),但他最懂“整合”:他不跟人比油價(jià),而是比運(yùn)輸和分銷;不爭眼前利潤,而是做長期壟斷。結(jié)果,所有對(duì)手都在比產(chǎn)量,他卻贏在結(jié)構(gòu)。
這像極了今天的大模型:大家都在比參數(shù),他在比飛輪。技術(shù)不是決定勝負(fù)的唯一變量,系統(tǒng)才是。
互聯(lián)網(wǎng)的故事
2000年前后,互聯(lián)網(wǎng)像一場新大陸探險(xiǎn)。到處是.com公司,口號(hào)比盈利多。最后,留下的不過亞馬遜、谷歌、阿里、騰訊這幾家。真正的原因是什么?因?yàn)樗麄冋莆樟藦?fù)利的三件事——用戶、數(shù)據(jù)、現(xiàn)金流。
科技行業(yè)就像一場撲克牌局——短期看牌技,長期看籌碼。回望整個(gè)科技史,人們會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律:產(chǎn)業(yè)的早期屬于夢想家,產(chǎn)業(yè)的成熟期屬于復(fù)利者。
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經(jīng)濟(jì)學(xué)的鐵律
大模型為何逃不出“收斂”
現(xiàn)在的AI行業(yè),看上去百花齊放,也可以說是百家燒錢。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看,大模型的“收斂”幾乎是寫在算術(shù)里的結(jié)局。
成本這一關(guān),門檻就寫在顯卡上
訓(xùn)練一次GPT-4級(jí)模型要燒掉上億美元。中國的通義千問、文心一言、月之暗面等項(xiàng)目,每一次更新都要消耗數(shù)千張高端GPU。這不是創(chuàng)業(yè)故事,這是資本鐵礦。成本的門檻,就是行業(yè)的圍墻。誰能持續(xù)燒錢,誰才配擁有“規(guī)模效應(yīng)”的鑰匙。
數(shù)據(jù)的積累,是一場復(fù)利的雪球
模型越用越聰明——這聽上去像一句雞湯,但背后是經(jīng)濟(jì)學(xué)的飛輪。百度有搜索,阿里有電商,字節(jié)有短視頻,它們都在喂自己的AI吃數(shù)據(jù)。創(chuàng)業(yè)公司再聰明,也喂不出這頓“數(shù)據(jù)盛宴”。當(dāng)使用反饋成為模型成長的燃料,規(guī)模優(yōu)勢就成了不可逆的雪球。
資本的選擇,往往是錢主動(dòng)找贏家
資本市場的嗅覺像鯊魚——只聞血,不問道義。OpenAI拿到微軟數(shù)百億美元的支持,Anthropic背后有Amazon;中國的資金,也早已集中到百度、阿里、字節(jié)、騰訊、月之暗面和智譜等公司。這意味著,收斂的過程已經(jīng)在進(jìn)行。資本會(huì)不斷強(qiáng)化頭部,弱者的“希望融資”只是延遲淘汰。
歷史告訴我們,沒有哪個(gè)行業(yè)能逃出寡頭律
操作系統(tǒng)剩下Windows與Mac;手機(jī)系統(tǒng)只剩iOS與安卓;AI也一樣,只是參數(shù)更多,算力更貴。當(dāng)行業(yè)的進(jìn)入門檻變成億級(jí)美元時(shí),創(chuàng)業(yè)精神只能靠信念存活。
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變量的力量
三股水流決定河口形狀
即便結(jié)局注定收斂,路上也還有分叉。就像河流匯入大海,水勢一樣,地形不同。AI行業(yè)的“地形”,是由生態(tài)、政策和應(yīng)用三塊拼圖決定的。
技術(shù)生態(tài):閉源像自營餐廳,開源像自助餐
閉源的OpenAI、百度、Google,像是自營餐廳——菜自己炒,味道統(tǒng)一,利潤高;開源的Meta、阿里,則像自助餐——大家?guī)Р藖沓裕杀镜停瑐鞑タ臁N磥淼母窬郑赡懿皇恰耙患要?dú)大”,而是“頭部閉源+底部開源”共存,閉源吃利潤,開源吃流量。
政策制度:不同的河床,流出不同的海
美國的政策傾向市場主導(dǎo),中國更重視安全、合規(guī)與算力資源配置。這會(huì)讓收斂形態(tài)不同:美國或許是三四家民營寡頭,中國可能是“國家級(jí)平臺(tái)+特色選手”的格局。可以說美國的AI是自由競爭的馬拉松,中國的AI是規(guī)劃有序的長跑。
應(yīng)用市場:To C像選美,To B像蓋樓
C端拼的是流量,B端拼的是結(jié)構(gòu)。C端容易出爆款,但生命周期短;B端慢熱,卻能持續(xù)造血。未來,大模型在C端會(huì)高度集中,在B端則會(huì)多點(diǎn)生長。這也是中國的機(jī)會(huì)——中國的產(chǎn)業(yè)太復(fù)雜,留給AI的細(xì)分場景太多。雖然有些河注定要進(jìn)海,但彎在哪一處,取決于誰在挖河床。
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誰能活過“死亡之谷”
熬比贏更重要
聰明是短跑的優(yōu)勢,耐力才是長跑的護(hù)城河。對(duì)企業(yè)來說,最貴的能力,是活得久。AI行業(yè)同樣如此。熬不過現(xiàn)金流的考驗(yàn),技術(shù)再好也只是幻覺。
百度——工程型選手,鋪軌的人
百度是AI領(lǐng)域最早下注的公司。它的護(hù)城河不在故事,而在底層。搜索帶來的知識(shí)圖譜、Apollo帶來的算力、昆侖芯帶來的底盤,讓它成為“工程型選手”——穩(wěn)、厚、但不快。它的問題在于商業(yè)化:軌道鋪好了,但列車票還沒賣出去。
阿里——現(xiàn)金流的油田
阿里的通義千問靠著阿里云的“油田”持續(xù)輸血。它的優(yōu)勢是生態(tài)聯(lián)動(dòng):電商、支付、物流、金融,全能反哺模型。
阿里可能不會(huì)做出最強(qiáng)模型,但能做出最賺錢的模型。這正是巴菲特式的邏輯:好生意,不一定要最聰明,但必須能回本。
騰訊——慢啟動(dòng)、長續(xù)航
騰訊的節(jié)奏看似慢,但它有社交和游戲這兩條現(xiàn)金流河。這讓它能“邊觀察邊下注”。等別人燒得差不多,它再出手——這種“后發(fā)”策略,是典型的投資人思維。它可能不是第一名,但往往是最后一名還在笑的。
字節(jié)——注意力的發(fā)電廠
字節(jié)的優(yōu)勢,是全球無可匹敵的用戶規(guī)模和內(nèi)容生態(tài)。如果AI是一場“認(rèn)知革命”,那字節(jié)手里有最大的訓(xùn)練集:人類注意力。問題在于,它的生態(tài)以C端為主,能否在B端找到現(xiàn)金流出口,決定它能不能成為長期選手。
智譜與月之暗面——節(jié)儉型跑者
智譜靠政企市場的信任,月之暗面靠成本效率的創(chuàng)新。它們不一定能奪冠,但可能能跑得最遠(yuǎn)。尤其在中國這個(gè)對(duì)“普惠AI”有巨大需求的市場,“效率+可信賴”就是護(hù)城河。
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收斂之后
三寡頭與特長生的共生森林
到2030年,中國的大模型格局,大概率是“三寡頭+多長板”。寡頭像樹冠,撐起陽光與氣候;特長生像灌木,填滿生態(tài)的縫隙。
- 頂層寡頭:阿里、字節(jié)、騰訊——擁有算力、生態(tài)與資金;
- 效率長板:月之暗面、智譜——用低成本架構(gòu)切入普惠領(lǐng)域;
- 場景節(jié)點(diǎn):京東、美團(tuán)、華為——在供應(yīng)鏈、生活服務(wù)、政企等場景中深耕。
壟斷是病態(tài)的獨(dú)生子,集中是生態(tài)的成年禮。這種格局的好處是,寡頭提供穩(wěn)定基礎(chǔ)設(shè)施,特長生保持創(chuàng)新彈性。它像一個(gè)成熟的森林系統(tǒng):大樹穩(wěn)定氣候,小草維持生命。
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中美的殊途同歸
一個(gè)上天,一個(gè)入地
美國的大模型靠資本點(diǎn)火,中國的大模型靠產(chǎn)業(yè)落地。一個(gè)是“上天”,一個(gè)是“入地”。OpenAI的成功離不開微軟的血液支持,Anthropic有Amazon背書;它們是典型的“資本驅(qū)動(dòng)+技術(shù)領(lǐng)先”模式。而中國的路徑更接地氣:百度用AI改造搜索,阿里用AI改造電商,字節(jié)用AI改造內(nèi)容。中國的大模型更像“產(chǎn)業(yè)升級(jí)的工具”,不是“純技術(shù)的展示”。
長期來看,這兩種模式會(huì)在中點(diǎn)相遇。技術(shù)必須找到場景,場景也必須依賴技術(shù)。到2030年,全球大模型行業(yè)的地圖,大概率會(huì)形成“兩極中心”:
- 美國:技術(shù)極(以O(shè)penAI、Google為代表)
- 中國:產(chǎn)業(yè)極(以阿里、百度為代表)
科技的盡頭,不是魔法,而是產(chǎn)業(yè)。一個(gè)掌握算法,一個(gè)掌握應(yīng)用——合起來,才是AI的完整生態(tài)。
結(jié)語
人類對(duì)新技術(shù),總有一種“立刻改變世界”的沖動(dòng)。但真正改變世界的東西,往往是“慢變量”。電力用了五十年才點(diǎn)亮城市,互聯(lián)網(wǎng)花了三十年才改變生活。AI也一樣,它不是煙花,而是電網(wǎng)。
未來的大模型不會(huì)天天上頭條,它會(huì)悄悄融進(jìn)每個(gè)行業(yè)、每個(gè)產(chǎn)品、每次交互。從寫代碼到物流調(diào)度,從教學(xué)到金融風(fēng)控,它會(huì)成為社會(huì)的“第二底層操作系統(tǒng)”。所以,當(dāng)我們問“2030年,大模型會(huì)收斂成幾家公司”時(shí),其實(shí)是在問:這個(gè)時(shí)代,誰能成為新的基礎(chǔ)設(shè)施?
答案很可能只有幾家。但這并不意味著失敗者都被淘汰,而是整個(gè)社會(huì)的算力、算法與智慧,都被整合進(jìn)更大的體系。AI的故事,最后不會(huì)以“贏家通吃”結(jié)尾,而是以“秩序確立”收場。那時(shí)的AI,不再是舞臺(tái)中央的明星,而是幕后的燈光系統(tǒng)。泡沫會(huì)破,但基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)留下。真正的贏家,從來不是最早喊口號(hào)的人,而是最后還在發(fā)電的人。
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