AI原生应用比大模型本身还赚钱的根本原因，在于它创造了明确的价值。通过应用，能更明确地使用到大模型的能力。
作者|杨知潮
编辑|原 野
技术男李彦宏在圈内以温和儒雅著称，他几乎从不与人展开针尖对麦芒式的辩论，话不投机时，最多也是露出标志性的微笑，礼貌听完。
但在12月16日的极客公园创新大会2024中，李彦宏变成了激烈的行业呐喊者。
“我多多少少有点着急。”他在与极客公园创始人张鹏的对话中谈到，整个国内的AI大模型行业，现在其实卷偏了。太多公司花费太多精力在打造自己的大模型上，但实际上，眼下更应该抓住的机遇，是大模型原生应用。
用“繁荣”一词来形容国内的AI大模型产业，至少在表面上是毫无毛病的。目前，国内大小公司推出的大模型总数，早已突破300家。不过，在李彦宏看来，“卷AI原生应用才有价值，大模型的进展对绝大多数人都不是机会”。
吹开“繁荣”的泡沫，大模型赛道上其实布满了“陷阱”：
第一，大模型是通用模型。一个大模型就能够服务上百个行业，因此它符合赢家通吃的规则，其发展红利很难普及给太多人和太多企业。
第二，大模型和操作系统一样，本身不具备任何创造价值的能力，必须有应用把它的潜力变现。
第三，从历史上看，应用层的总潜力，远比底层更大，对大多数公司也更加友好。
早在2023年3月，李彦宏就提醒行业“不要重复造轮子”，并表示应用才是大模型真正的机遇。但在行业的疯狂面前，即使是作为AI领军人物的李彦宏，其提醒也未能第一时间得到市场响应。毕竟，当无数的钱涌向AI大模型赛道，对于很多公司而言，与其想清楚慢慢做，不如简单粗暴地搞一个再说，至少能拉一把股价或者估值。
但半年多过去，行业的发展正在验证李彦宏的观点。站在当下，也只有当越来越多的人意识到大模型原生应用的重要性，并在其中重现中国军团的战斗力——就像移动互联网时代APP的繁荣一样，AI大模型行业，才可能走进真正的、有望改变整个时代的风口。
01
AI行业走偏了？
有数据显示，仅仅到今年5月，国内就发布了79个10亿参数规模以上的大模型。赛道的拥挤丝毫没有劝退后来者，经历下半年的发展，目前公开的大模型已经超过200个。
大到BAT，中到360，甚至包括知乎这样不到10亿美元的市值规模，且主营业务和AI完全不相关的互联网企业，都在推出自己的大模型。似乎没有个自己的大模型，就算不上科技企业。
过热不是问题。以大模型展现出的潜力来看，它值得行业内一起为之内卷。但问题是，企业们似乎走偏了——模型层只是整个产业的一个组成部分，并且作为行业的中底层，它注定无法普惠太多人。
李彦宏是最早察觉出这一点的业内人士之一。
在12月16日的极客公园创新大会2024中，他表示：“好几百个基础模型，这是对社会资源巨大的浪费，更多的资源应该放在各行各业的应用上。”
这是李彦宏对大模型的一贯观点，早在今年3月接受36氪专访时，李彦宏就判断，国内不会再出现一个Open AI，他强调“没有必要再重新发明一遍轮子。”此后他又多次强调，行业集体卷模型是一种“卷错了”的路线，更多公司应该去关注应用层。
这并非百度作为AI领军公司，想要“劝退”竞争对手的说辞。而是基于事实的客观结论。过分关注模型层，对行业和从业公司，都是十分危险的。
首先，大模型本身不具备创造价值的能力。
早在今年10月百度世界大会现场，李彦宏就表示：“没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态，大模型就一文不值。”
李彦宏的话绝非夸张，而是AI行业自己的真实经历。70年代至今，AI经历过多次成为风口，又多次退热的窘境。最近的一次来自2016年，“阿尔法狗”战胜围棋世界冠军，让世界重新聚焦于人工智能。但短短几年后，AI领域融资事件和规模骤降。
李彦宏把AI的多次退烧，归结于应用方面：“最后大家发现，其实这个东西没什么用处”。比如在上一次AI风口中，国内涌现了非常多的AI企业，其中又以AI四小龙为翘楚。不过，他们的收入比起估值来说，都有些寒酸。应用的规模往往只聚焦在监控和人脸识别等少数领域。
对大模型来说，隐忧是相同的。如果模型得不到好的落地场景，最终，花数亿、数十亿搭建的模型，只能“应用”在跑分软件里，成为一种满足虚荣心的形象工程。
即便能够克服成本问题，即便未来也足够多的应用，大多数大模型仍然面临一个难题：效率。
大模型与此前历次AI浪潮的根本不同，在于它的通用性，即“智能涌现”。在2016年那次上一代的AI技术里，各大公司聚焦的行业有所不同，比如商汤科技和旷视科技分别聚焦在不同的行业。但通用大模型是跨行业的，除了少数客户用得起私有化部署外，大多数人用得都是同样的模型。
这意味着大模型天然具备马太效应，很可能出现赢家通吃的现象。最终效率上，规模更大，推出更早，公司实力更深厚的无疑占据了先发优势，最终只会有少数大模型能够具备竞争力。正如手机操作系统一样，一个市场内有1-3家头部企业就已足够。而国内的大模型数量早已在上百级别，大多数注定是炮灰。
02
该卷的是应用
2015年1月，微软正式放弃 Phone品牌。WP失败的直接原因之一，就是没有应用。即便做了，也并不好用。最终形成没有应用-没有用户-没人开发的恶性循环。
普通公司当然不必以AI生态繁荣为己任，但即便出于自身利益考量，做应用也是一个明智的选择。
首先是，这里的想象空间丝毫不比模型层差。
早在今年3月，李彦宏就判断，未来AI领域也会有自己的微信和抖音，其潜力甚至可能是它们的十倍。
互联网的故事已经把这个道理展示的很清楚了。回看移动互联网时代，最成功的几家公司几乎都是聚焦在应用层。而在操作系统层面，只有IOS和安卓两家能够分到蛋糕。李彦宏也表示“很难讲安卓的价值比微信、抖音大。”
价值难以量化，但收入可以。2016年1月，在和甲骨文的官司中，甲骨文方面首次披露了安卓的收入：（历史上）总计创造了310亿美元的收入。这确实非常赚钱，但相比于，以及谷歌自己的总体广告收入，甚至是整个安卓手机互联网的广告收入，这点钱就只能算冰山一角了。虽然在AI时代，模型层和应用层的收入对比不一定也是如此，但这足以证明应用层的潜力，未必比底层差。
在市值层面，亚马逊多次超过拥有安卓的谷歌。巅峰期时也曾超过万亿市值，直逼谷歌。可以说，拥有超级应用的公司，其价值丝毫不输给拥有操作系统的公司。
背后的道理很简单，用户最多的时间都在应用层。很少有用户会花大把时间研究系统操作，但却有很多用户刷一天，期间所创造的价值，也自然都在应用内。
其次，应用层对大多数公司更加友好。
国内外的大模型赛道已经非常拥挤，海外的GPT、国内的文心一言都已经颇具实力，留给后来者的发力空间已经有限，即便算不上红海，竞争也是非常激烈。
而反观应用层，国内外目前还没出现杀手级应用。下载量最大的应用，可能就是日活过亿的自己。国内外普遍认为大模型将重构所有行业，但截至目前，生成式AI还没有自己的“微信”或者“抖音”。
图：华金证券研究所绘制
对于中小厂来说，应用层的优势就更加明显。
某种程度上，大模型具备一定资本密集型产业的特点，业内也有“大力出奇迹”的比喻。随着行业的逐渐成熟，资源紧缺的小厂根本无法与成熟大厂竞争。李彦宏也判断，大厂会拿走大部分红利。
但李彦宏还认为，小厂在AI中也有非常大的机遇。即便体量再大的公司，也不可能覆盖所有行业，中小企业可以发挥灵活的优势，做出现象级的应用。正如李彦宏所说：“（在大模型时代）创业公司可能能够做出 3 个、5 个 Super App，或者做出几百个几千个非常有价值的垂类应用有什么可以赚钱的应用，可能性也非常大。”
应用的确是创业公司的优势领域。仍以移动互联网为例，在系统层，谷歌等成熟大厂分走了大多数红利，但在应用层，却有拼多多、字节跳动等新兴公司涌现。和操作系统一样，这些应用也改变了人们的生活方式。比如字节跳动，通过独特的分发模式和内容形式有什么可以赚钱的应用，这家公司几乎改变了全球人民获取信息的方式。
面对九死一生的模型层前赴后继，一片机遇的应用层无人问津。也难怪李彦宏发出“多多少少有点着急”的感叹。
03
AI原生应用的潜力
国内厂商集体卷大模型，或许有其历史惯性的原因。从搞加盟的蜜雪冰城，到做非自营电商的拼多多，国内最赚钱的生意，往往是做平台、做上游。
但旧有的规律，一定适合AI和大模型吗？
当然不是。李彦宏在极客公园创新大会2024的对谈中举了一个例子：微软将与AI结合起来，推出的产品 365 一年营收达到了50亿美元，而按照Open AI的CEO山姆奥特曼今年10月披露，目前公司的年收入在13亿美元左右。作为世界上最好的大模型公司，的收入却赶不上微软的一个产品中的分支产品，AI原生应用的变现能力可见一斑。
AI原生应用比大模型本身还赚钱的根本原因，在于它创造了明确的价值。第三方数据显示，今年二季度开始，的访问量就多次出现下滑。背后显露的，是用户在短暂的新鲜感后找不到的具体作用。而这正是应用的价值。通过应用，能更明确地使用到大模型的能力。应用也是一种包装——正如加上品牌和服务的产品，往往能卖出几倍的价格。
图： 在全球桌面和移动网站按月访问量统计
此外，本身就拥有庞大的用户规模，已经验证过的变现路径，以及明确的技术落地场景。而Open AI的商业化还在发育过程中。在已经能赚钱的产品里加AI，远比为AI找落地场景容易。
眼下，国内也有许多变现潜力巨大的AI原生应用，他们的想象空间，并不比文心大模型或者GPT本身小。
在不久前的百度世界大会上，百度发布了十余款AI原生应用，其中的相当一部分，已经展现出了商业上的潜力。以“百度新文库”为例。在大模型的加持下，“新文库”拥有了AI写作、AI做PPT等功能。这些都是国内用户的刚需，并且其商业付费模式已经被金山、微软、百度自己所验证过，拥有创造巨大收入的潜力。
光有应用还不够，还必须有一整套为之服务的生态。百度在今年的世界大会上推出了自己的AI原生应用商店，解决了AI原生应用的分发问题。再加上此前飞浆、百度智能云千帆大模型、文心一言等的一整套基础设施，国内AI原生应用已经具备了一个类似移动互联网的生态。开发者能以较低的成本开发AI原生应用，并找到自己的分发渠道。
更核心的转变是，行业的认知也在逐渐扭转。
可以看到，在李彦宏的不断呼吁下，最近几个月行业正在逐渐重视应用。继百度之后，不久前，腾讯内部将超过300项业务和应用场景接入腾讯混元大模型内测。华为也不断推动自己大模型的落地。更多的AI创业公司，也开始聚焦在应用层面。这些企业的转向，会让大模型的生态更加繁荣，带来更多的用户，形成一个正向的循环，最终使整个行业受益。
2023年已经接近尾声，AI大模型无疑是这一年里最热的赛道。无数人都在期待，新的AI时代的故事，可以由此开启，就像移动互联网一样，拉开一场浩浩荡荡、长达20年的造富运动，也真切地改变人们生活，并带来社会的活力与希望。
畅想能否变为现实？原生应用在2024年的发展，或许就是关键。
图片来源于网络，侵删
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