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大模型「六小虎」里，至少两家要放弃大模型了焦点分析

大模型"六小虎"的抉择 - 从追赶到谋生

在人工智能行业的狂飙突进中,一群被称为"AI六小虎"的中国大模型独角兽,正面临着重大抉择。他们曾立下"做中国版OpenAI"的宏大目标,如今却开始逐步放弃预训练大模型,转而将业务重心转移到AI应用层面。这一转变背后的深层原因,让人不禁思考:国内AI公司到底如何应对当前的技术与资金困境?

大模型独角兽的困境

2024年,智谱、零一万物、MiniMax、百川智能、月之暗面和阶跃星辰这6家中国大模型独角兽中,已经有至少两家开始放弃预训练模型,并缩减了相关算法团队。与之相呼应的,还有百度也一度传出可能"大概率放弃通用基础大模型研发,主要做应用"的消息。

这种放弃预训练大模型的趋势,背后隐藏着一些不容忽视的深层原因。

首先是资金瓶颈。众所周知,大模型的研发和训练是一个极其消耗算力和资金的过程。仅以GPT-5的训练为例,就需要动用3万-5万张H100显卡,单纯芯片成本就高达7亿美元,这几乎相当于百度一个季度的净利润。对于尚未盈利的创业公司而言,这样的投入无疑是一个巨大的财务负担。

融资难度的加剧,也加剧了这一困境。即便国内大模型公司已经跨上了200亿元的估值台阶,但最新的单轮次融资规模也不过50亿元左右。这意味着,模型公司不仅要分摊大量资金给持续的模型训练,还需要喂养亟需投入的AI应用产品。

其次是技术瓶颈。GPT-4之后,大语言模型的发展已经进入了"深水区"。OpenAI的技术报告不再公开,使得国内厂商难以对标。而且,OpenAI的答案也未必就是正确的。在面临技术不确定性的困境中,这些模型公司需要重新找到稳定性。

最后是变现焦虑。虽然近期预训练模型的推理成本已下降了近99%,但训练依然占算力成本的7成。同时,模型API的降价并未带来预期的变现能力提升。相比之下,与第三方模型合作的"后训练"应用,反而有更强的盈利潜力。

因此,放弃预训练大模型,对于资金和技术都陷入困境的国内AI公司来说,或许是眼下最具性价比的选择。

从追赶AGI到谋求生存

在这种背景下,不少大模型公司开始重新思考自身的发展方向。他们将业务重心从预训练模型转移到AI应用层面,试图在更加贴近用户需求的"后训练"领域寻找机会。

一家放弃预训练模型的独角兽公司,就将目标重心放到了海外的AI应用产品以及上市。而另一家ToB起家的模型公司,也在2024年中推出了生产力和娱乐类的C端AI应用。

这种从"硬核技术"转向"应用落地"的转变,显然意味着这些公司正在放弃追赶通用人工智能(AGI)的梦想,而是将当下的生存和盈利作为首要目标。

从一定程度上来看,这是一种理性的选择。在算力和资金的双重制约下,这些公司选择了"活下去"而非"跑赢"。他们开始集中精力在某些细分场景中让模型为用户创造价值,而不再盲目追逐行业的领先地位。

这种以"数据+场景"为长板的发展思路,也为这些公司在竞争中找到了新的筹码。模型性能或许还可能落后于OpenAI,但通过积累用户数据和运营优势,他们可以探索出不同于技术差距的变现路径。

同时,在这些厂商的参与下,国内AI应用生态也正在迭代升级。从ToB到ToC,从生产力到娱乐,这些模型公司正在尝试为用户创造新的价值,并以此寻求自身的生存之道。

行业的新格局正在酝酿

放弃预训练大模型,对于整个AI行业而言,也可能预示着一个新的格局正在酝酿。

首先,开源模型的崛起,正在冲击着国内模型公司的商业竞争力。Llama、Mistral Large、DeepSeek等开源模型不断提升性能,使得付费模型面临客户心理预期的下降。这加剧了国内模型公司的变现困难。

其次,强化学习(RL)被认为可能是未来的突破口。一些业内人士表示,未来80%的公司可能会放弃预训练,转而依赖RL来在控制算力成本的情况下提升特定模型的能力。这意味着技术范式的重塑,或将引导行业走向一个新的赛道。

再者,国内AI公司不得不从追赶AGI的狂热中恢复理性。他们开始重新思考技术、资金和市场等诸多要素,努力寻找新的发展路径。这种转变显然会影响整个行业的格局。

总而言之,放弃预训练大模型的国内AI公司,正在从一味的技术追逐转向更加务实的生存和发展。这折射出行业整体正在经历一场深刻的洗牌与重构。当新的格局逐步形成,国内AI产业将会以一种什么样的面貌呈现在我们面前呢?这无疑值得我们继续关注与思考。

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