文丨江心白

出品丨消費最前線

過去一年，大模型作為科技圈頂流，從誕生到落地的發(fā)展過程都極其迅速，開始應用后也不出意外地打起了互聯(lián)網(wǎng)最擅長的價格戰(zhàn)。據(jù)不完全統(tǒng)計，參與大模型價格戰(zhàn)的企業(yè)包括字節(jié)跳動、阿里、百度、騰訊、科大訊飛……

2024年年末，阿里再度宣布大模型降價，甚至降價幅度超過了80%。

坦白來說，起初的大模型價格戰(zhàn)的確在短時間里為企業(yè)創(chuàng)造了不少流量，百度在去年8月份就曾透露，百度文心大模型5月API日均調用次數(shù)是2億，8月增長到了6億次；5月日均Token消耗量是2500億，8月增長到了1萬億。

字節(jié)跳動的豆包在7月份的日均Token用量也超過5000億，相比5月，平均日均Token使用量增長了22倍。但與所有行業(yè)一樣，價格戰(zhàn)持續(xù)太久必定回頭反噬企業(yè)的利潤，數(shù)據(jù)顯示，去年5月份之前，國內大模型推理算力毛利率高于60%，5月各大廠接連降價后，推理算力毛利率跌至負數(shù)。

這本是一個可怕的數(shù)字，但不知為何2025年，大模型的價格戰(zhàn)又打響一炮。

“價格戰(zhàn)”的底氣又上升了一點

新的一年里，大模型價格戰(zhàn)的激烈程度有增無減，除阿里之外，字節(jié)跳動、月之暗面也紛紛加入新一輪降價大潮中。2025年，一度花錢如流水，虧損到生死不明的大模型企業(yè)又打得起價格戰(zhàn)了嗎？

首先，可以肯定大模型企業(yè)在現(xiàn)實落地、融資盈利等方面迎來一些可觀的轉折。從去年下半年開始，國內大模型落地版圖基本有了模糊的輪廓，信息處理、客服銷售、硬件終端、AI工具、學習教育……共同拼出大模型一個光明的未來。

2024年1至11月，大模型相關中標項目的盤點結果顯示，國內大模型中標項目共728個，中標總金額為17.1億元，分別是2023年全年數(shù)據(jù)的3.6倍、2.6倍。受此影響，大模型企業(yè)在這方面也開始產(chǎn)生收入。

百度數(shù)據(jù)顯示，去年第三季度，百度智能云營收達49億元，同比增長11%，AI相關收入占比持續(xù)提升至超11%。無獨有偶，阿里云季度營收增長至265.49億元人民幣，同比增長6%。其中，AI相關產(chǎn)品收入實現(xiàn)三位數(shù)增長。

其次，大模型領域在經(jīng)歷兩年的融資下滑期后，終于在2024年有所回溫。數(shù)據(jù)顯示，2024年前九個月，AI領域共完成融資金額371.5億元，相比2023年同期翻了1倍多?？傊趹寐涞睾髮崿F(xiàn)小規(guī)模業(yè)績營收、資本重新眷顧后，有錢是大模型賽道繼續(xù)價格戰(zhàn)的底氣。

但當前大模型企業(yè)的盈利能力真的可以撐起一場場無序而混亂的價格戰(zhàn)嗎？

時至今日，大模型的運營成本、后續(xù)虧損仍舊居高不下。海外頭部大模型企業(yè)如OpenAI，2024年的運營成本將超過85億美元，預計虧損約50億美元，預計2023年至2028年的總虧損將達到440億美元。

至于模型訓練成本，OpenAI預測到2026年會高達95億美元。

國內在大模型行業(yè)雖小有成就，但與全球大模型平均發(fā)展速度相比，停止或者減少訓練研發(fā)還為時尚早。斯坦福大學基礎模型研究中心在去年9月份發(fā)布了一則排名，排名前十的模型廠商包括AI創(chuàng)業(yè)公司Anthropic旗下的Claude 3.5系列、Meta旗下的Llama3.1系列、OpenAI旗下的GPT-4系列、谷歌旗下的Gemini 1.5系列。

中國大模型目前僅有阿里旗下的通義千問2 Instruct 進入了前十，目前全球AI大模型數(shù)量超過1328個。往后國內大模型賽道的投入資本只會越來越多，2024年，盡管整個人工智能行業(yè)的整體融資額同比翻了1倍多，但融資交易數(shù)只增長了約10%。

換句話說，大模型賽道已經(jīng)到了殘酷的淘汰期，截至2024年11月，我國共有309個生成式人工智能產(chǎn)品完成備案。頭部吃肉喝湯，小企業(yè)不僅拿不到投資，甚至連繼續(xù)生存都是問題。為了活下去，要么價格戰(zhàn)，要么卷營銷。

但一心想要提前占領市場的頭部企業(yè)不惜一邊持續(xù)價格戰(zhàn)，一邊瘋狂撒錢營銷。

數(shù)據(jù)顯示，豆包在去年6月上旬，新一輪大規(guī)模廣告投放的金額飆升到1.24億元。Kimi在10月份的前20天內，廣告投放費用高達1.1億元人民幣。2025年，逐漸走向成熟的大模型固然多了一絲底氣，但前路漫漫，需要花錢的地方數(shù)不勝數(shù)。

“算力”才是第一生產(chǎn)力

2024年，大模型企業(yè)用接連不斷的價格戰(zhàn)與鋪天蓋地的廣告，讓各類大模型產(chǎn)品在現(xiàn)實世界里一再普及，但隨著用戶越來越多，因算力資源而導致服務崩盤的事故再次讓整個大模型賽道陷入沉思。

不完全統(tǒng)計顯示，去年一年，Kimi、文心一言、ChatGPT……皆曾出現(xiàn)過無法正常使用的情況。ChatGPT還有一度因為需求量過大暫停新用戶注冊。國內則一到論文季，Kimi等主打文本處理類的產(chǎn)品就“癱瘓”。

算力之于大模型的發(fā)展有多重要？算力、算法、數(shù)據(jù)一度被認為是大模型技術的“三馬車”。這兩年，算法的創(chuàng)新使算力需求一直處于高增長狀態(tài)，對比GPT-3與最新發(fā)布的LLaMA3-405B，雖然前后模型規(guī)模僅增大2.3倍，但所需算力卻增長了116倍。

因此，算力逐漸成為大模型賽道的第一生產(chǎn)力，而全球頭部大模型企業(yè)在算力上的布局早已拉開序幕。

據(jù)悉，OpenAI與微軟的巨型數(shù)據(jù)中心項目，預計成本超過1150 億美元，配備數(shù)百萬塊 GPU。但OpenAI仿佛并不滿足，又與甲骨文達成合作，在德州建立的數(shù)據(jù)中心未來可容納數(shù)十萬個英偉達GPU；Meta計劃儲備35萬張英偉達H100GPU，未來算力儲備將達到60萬張。

國內的算力需求也進一步爆發(fā)。一方面，用戶體驗需要算力資源支撐，另外一方面，各大企業(yè)之間的產(chǎn)品趨于同質化，在技術上始終沒有拉開一定的差異距離，只能一再卷價格。算力或許會是未來破局的關鍵。

有機構預測過，到2030年國內100%的推理需求都需要由超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心來完成。全球大模型賽道掀起一陣智算中心熱，截至2024年上半年，國內也已經(jīng)建設和正在建設的智算中心超過250個，2024年上半年智算中心招投標相關事件791起，同比增長高達407.1%。

但國內當前的算力供應有一個不可忽視的點：芯片。

數(shù)據(jù)顯示，國內AI訓練芯片市場英偉達占據(jù)了80%的市場份額，在算力供應鏈形成之前，這無疑是必須改變的一個僵局。上海的“算力浦江”智算行動實施方案里就表示，要在2025年，實現(xiàn)新建智算中心的國產(chǎn)算力芯片使用占比超過50%。

除了芯片，全球大模型賽道推崇的10萬卡群實際建設起來要面臨的現(xiàn)實問題還有很多。

一來，數(shù)據(jù)中心耗電巨大，有數(shù)據(jù)指出，10萬卡集群的日耗電量可達300萬度，相當于一個城市的日均居民用電量。二來，算力集群越大，故障率也呈上升趨勢，10萬卡集群每20分鐘可能會出現(xiàn)故障；三來，當前算力短缺且昂貴，但不少企業(yè)訓練大模型的算力有效利用率往往不足 50%。

當然，整個大模型賽道上至企業(yè)、下至相關部門都在想方設法解決算力供應過程中的各種意外。首先，在能源損耗方面，海外很多國際公司已選擇分布式部署的策略，谷歌和微軟也在推進多數(shù)據(jù)中心的協(xié)同訓練。

至于芯片方面，國內不少企業(yè)在進行多芯混訓，如百度在異構算力的統(tǒng)一管理下，已經(jīng)實現(xiàn)95%的混合訓練效能，并將集群故障恢復時間縮短至分鐘級。從國內一部分算力集群的利用率上看，算力浪費的情況正在改善，西安一人工智算中心算力使用率高達98.5%。

種種跡象表明，全球大模型市場“開弓沒有回頭箭”，所幸這一次，科技圈應該不會再重現(xiàn)元宇宙的悲劇了。

2025年，是時候“卷應用”了？

開始創(chuàng)造實際價值，成了2025年大模型賽道的主基調。目前，大模型應用已經(jīng)逐漸滲透到金融、醫(yī)療健康、教育培訓、搜索、辦公等多個場景。李彥宏曾經(jīng)直言，行業(yè)不應該再卷模型了，應該直接創(chuàng)造應用價值。

根據(jù)“經(jīng)濟觀察報”統(tǒng)計，截至2024年10月9日，網(wǎng)信辦共通過188項生成式人工智能備案，但超過三成的大模型在通過備案后未進一步公開其進展情況；僅有約一成的大模型仍在加速訓練模型；接近一半的大模型則直接轉向了AI應用的開發(fā)。

形成這種局面的原因也不難猜。一方面，行業(yè)的價格戰(zhàn)無論還繼不繼續(xù)，其背后所能發(fā)揮的效應也大不如前，在各大巨頭的相互壓迫下，整個市場不得不趨于良性競爭。另外一方面，算力資源等技術發(fā)展現(xiàn)狀讓基礎模型動輒一次就要數(shù)億美元的投入。

馬斯克曾估算，GPT-5的訓練可能需要3萬-5萬張英偉達H100芯片，僅芯片成本就超過7億美元。轉向應用，自然就成了一大部分企業(yè)拼不過技術、資本后，選擇曲線救國的一種主要方式。

而頭部企業(yè)雖然在技術資源、資金方面勉強還算充裕，但市場搶奪早在大模型爆發(fā)之際就啟動了“加速鍵”，如果不以應用提前占據(jù)先機，很有可能會被淹沒在歷史的塵埃里。僅在國內，通用大模型、行業(yè)大模型在這兩年層出不窮。

《生成式人工智能服務管理暫行辦法》顯示，通過備案的通用大模型包括百度文心一言、商湯大模型“商量SenseChat”、百川智能的百川大模型、智譜華章的“智譜清言”；行業(yè)大模型包括昆侖萬維“天工”大模型、知乎“知海圖AI”模型、金山辦公“WPS AI”、好未來“MathGPT”大模型、網(wǎng)易有道“子曰”教育大模型。

一些企業(yè)的“模海戰(zhàn)術”已開啟，典型的例子是阿里，2024年云棲大會，阿里不僅宣布再度降價，還一口氣上架了100 多個模型，包括大語言模型、多模態(tài)模型、數(shù)學模型和代碼模型。大模型一涌而出，于整個賽道而言，或許是百家爭鳴的好事。

但于某一家企業(yè)而言，同類產(chǎn)品一個接一個面世，自身產(chǎn)品的獨特性就會大打折扣，尤其當前大模型賽道本就陷入同質化泥沼無法自拔。以百度為例，去年百度的大模型收入雖然有所上升，但增速卻大幅度下降。

數(shù)據(jù)顯示，2024年第三季度，百度云的環(huán)比增速從14%降至11%，生成式AI云收入環(huán)比增速從95%驟降至17%。究其原因，與市場競爭加劇脫不開關系，為了守住市場份額，“應用”價值必須提升。

然而，企業(yè)一味奔向應用，放棄技術進步可以嗎？有一點不得不提，目前大模型市場拿單效率與模型本身息息相關。去年一年里，大模型招標項目陡增，其中，阿里云、百度云、騰訊云、字節(jié)的火山云皆是中標?？?。

但細究下來，騰訊云共計中標28個，金額總計2.1億元；阿里云中標20個，共計中標5.7億元；百度云中標37個，共計拿下5億元的單子；火山云中標24個，但總金額只有6186萬元。

四家為什么會差異至此？這其中是由于火山云雖拿遍智能體細分領域的訂單，但智能體的復雜性和客制化難度并不算高，所以客單價會受研發(fā)量規(guī)模上下浮動。換句話說，大模型的“錢景”始終與技術正相關，2025年，大模型只能接著卷下去。

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