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  对AI企业而言,这也是一次从高烧中冷静下来,重新回到商业起点的机会。

  人工智能(AI)的烧钱大战,可能不得不踩下刹车了。据《科创板日报》援引外媒数据与分析,今年,美国人工智能研究公司OpenAI预估亏损50亿美元,全年运营总成本高达85亿美元,按此估算,其现金流极有可能在一年内耗尽。

  这也意味着,在ChatGPT横空出世600多天之后,OpenAI这家全球可能是最烧钱的独角兽明星企业,未来必须继续募集更多资金才能持续运营下去。

  巨额资金投入,却未能换回对等的实际收益,甚至拖累了公司财报表现,于是有人惊疑:OpenAI都快活不下去了,AI已然遭遇“梦醒时分”?

  OpenAI目前仍是行业领先者

  尽管可能面临巨大的资金缺口,但目前OpenAI依然是行业领先者。

  就在6月份,OpenAI创始人山姆·奥特曼曾在内部向员工披露营收数据,按照2024年上半年的营收看,OpenAI的年营收预估可达到35亿美元左右。

  其中,值得注意的一个数据是,2024年1月-3月,OpenAI通过直接出售大模型访问权限,就获得了10亿美元的收入。而以合作伙伴身份出售OpenAI大模型服务的微软,其相关产品直到6月份才达到了10亿美元的销售数字。

  考虑到微软庞大的销售团队、产品的市场覆盖率和多年沉淀的品牌认知,几乎没有建立大规模销售团队的OpenAI,无疑已经开始向外界有意识地传递自己在商业化上的广阔前景。

  因而,尽管现在从媒体的测算数字看,OpenAI或许面临潜在的现金流压力,但从其行业领头羊的位置及营收数字的增长趋势看,在资本市场上获得足够的资金支持应当问题不大。

  多数AI企业仍未找到落地场景

  但OpenAI面临的现金流质疑,同样也是今天AI行业的普遍性困惑,尤其对国内相关企业而言,更是一个警醒。

  首先,在经历了两年的融资烧钱大战之后,多数大模型企业仍然没有解决持续盈利的问题。而未来,在如此重资金投入的局面下,钱该从何处来?

  过去两年的大模型之战中,几乎所有类型的投资机构都入场了。数千万元一次的训练成本,加上行业里水涨船高的算力费用,使得行业出现了融资紧缺的短期情况。

  与此同时,除OpenAI之外的多数AI企业,仍然没有形成稳定的商业模式和落地场景。更别说其中有哪些企业成功创造了技术与商业的护城河,行业普遍进入了“赔钱测试、哪里应用、向谁收费”的阶段。

  这在客观上不仅使得相关企业的造血能力较弱,也加剧了资本市场的忧虑。因此,比起前两年的比技术、比参数、比融资,今年AI行业的主题转为了“比落地、比商业化”。

  就在最近的一次行业会议上,某国产大模型企业的创始人就明确对外喊出,希望大家不要再卷模型了,而要卷应用,“没有应用的大模型一文不值”。这就提醒,在融资大战暂告一段落的局面下,AI的商业化落地,已经成了众人必须思考的一道难题。

  AI发展需重新回到商业起点

  当前,AI企业主要探索面向消费者和企业两种不同的商业路径。前者主要是面向普通消费者提供增值服务,一些有生产力提升需求的用户如果要调用大模型的高级能力,需要额外付费购买会员。

  但从市场和用户反馈来看,大模型在今天的能力和产品形态,还无法满足用户的核心需求。包括文字、图像、视频生成等,尽管各个产品均展示了让人惊叹的样品,但距离满足普通用户日常使用的需求还很遥远。

  而愿意为大模型付费的主要客户,仍然是企业级客户或有规模化生产需求的个体。例如,在企业所需要的智能客服、财务运营等领域,大模型仍然有一定的效率优势。

  当下面临的“造血”难题,对AI企业而言,也是一次从高烧中冷静下来,重新回到商业起点的机会。

  在疯狂融资、烧钱之外,AI企业或许更应该问的是:当前愿意付费的主要客户是谁?如何提供更高效精准的服务?是应该继续坚持像OpenAI一样重投入做通用大模型,还是迅速转入垂直赛道,在细分领域帮助客户解决现实问题?

  这也是技术革命到商业应用中的必经之路。从PC互联网到移动互联网,几乎每一波创新技术的普及,都面临着在疯狂烧钱后要证明商业化能力的阶段。只是今天,同样的路径与同样的疑问,也摆在了AI企业面前。

  □王晓凯(媒体人)