當(dāng)以API為橋梁，互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛加入，掀起一場To?B領(lǐng)域前所未有的大模型價(jià)格戰(zhàn)時(shí)，To?C領(lǐng)域已經(jīng)琢磨起了收費(fèi)的法子。比如不久前，大模型明星創(chuàng)業(yè)公司月之暗面，開始了打賞收費(fèi)的試水。

To?B和To?C截然不同的狀態(tài)，是一個(gè)老問題的具象化展現(xiàn)——在不能逃避的商業(yè)化問題面前，To?B和To?C誰會(huì)先抵達(dá)彼岸。在近日的北京智源大會(huì)上，零一萬物CEO、創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)，與中國工程院院士、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤舉行了一場對話，產(chǎn)業(yè)化面前，To?B和To?C誰更有機(jī)會(huì)就是關(guān)鍵話題之一。

“堅(jiān)決做To?C”

李開復(fù)“選擇”了To?C，“在中國To?C短期更有機(jī)會(huì)，國外兩者都有”。李開復(fù)說，在To?C領(lǐng)域，類似于PC時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，一個(gè)新技術(shù)、新平臺(tái)的出現(xiàn)必然帶來新應(yīng)用的出現(xiàn)，大模型同樣如此。但這些應(yīng)用的出現(xiàn)一定是按部就班的，遵循著生產(chǎn)力工具、娛樂工具、搜索工具、電商工具、社交工具等階梯式的普及規(guī)律。

但在這個(gè)過程中，挑戰(zhàn)也如影隨形。李開復(fù)提到，大模型時(shí)代做應(yīng)用，與PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代還不一樣，因?yàn)橥评沓杀咎?。而且做?yīng)用的時(shí)候，也一定要遵循發(fā)展階段，考慮到誰先做、誰后做、什么時(shí)候做。

而做公眾的“生意”，技術(shù)可能也不是唯一的制勝法寶。“在To?C方面，我不相信技術(shù)可以永久領(lǐng)先，技術(shù)領(lǐng)先帶來的窗口非常短，因此一旦驗(yàn)證了TC-PMF（技術(shù)成本與產(chǎn)品市場契合度），就要把握窗口期把品牌打出來。”李開復(fù)說。

To?C也是零一萬物堅(jiān)持的方向。上個(gè)月，零一萬物發(fā)布首款為中國用戶量身一站式AI工作平臺(tái)“萬知”，可以做會(huì)議紀(jì)要、周報(bào)、寫作助手等，支持中英雙語且完全免費(fèi)。在北京智源大會(huì)上，李開復(fù)也提到，零一萬物堅(jiān)決做To?C，不做賠錢的To?B，而是做能賺錢的To?B。

To?B的煩惱

事實(shí)上，大模型發(fā)展至今，因?yàn)殛P(guān)聯(lián)著穩(wěn)定的合作和收入的預(yù)期，再加上落地場景的明確和變現(xiàn)通道的清晰，To?B領(lǐng)域的大模型落地一度被看好。

有不少業(yè)內(nèi)人士對北京商報(bào)記者表達(dá)過類似的觀點(diǎn)：大模型的早期落地需要有人買單“吃螃蟹”，多半需要從大G端和大B端付費(fèi)開始的。但從長遠(yuǎn)來看，真正的爆發(fā)一定在C端，C端的爆發(fā)才是大模型商業(yè)化的星辰大海。

李開復(fù)也提到，大模型在To?B方面可能帶來更大價(jià)值，也可能比To?C領(lǐng)域更快實(shí)現(xiàn)，但To?B面臨著幾大挑戰(zhàn)。首先是傳統(tǒng)大公司不敢采取顛覆式的技術(shù)，其次是許多大公司為軟件付費(fèi)的意識有待進(jìn)一步提高，這會(huì)直接影響到大模型企業(yè)在競標(biāo)時(shí)報(bào)價(jià)越來越低，最后做一單賠一單。

“AI 1.0時(shí)代這種情況就已經(jīng)出現(xiàn)了，AI 2.0時(shí)代再次重現(xiàn)。這種心態(tài)導(dǎo)致大部分公司只愿意支付很低的價(jià)格，大模型公司也只能給出折中的方案，最終模型達(dá)到驚艷效果的寥寥無幾”，李開復(fù)說。

張亞勤也預(yù)測，To?B的周期相對較長，而To?C的應(yīng)用產(chǎn)品則可以迅速推出，與過去PC時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代發(fā)展路徑基本一致。張亞勤解釋稱，目前在基礎(chǔ)設(shè)施層面，真正盈利的主要集中在To?B領(lǐng)域，特別是芯片、硬件、服務(wù)器等領(lǐng)域。

應(yīng)用爆發(fā)，2—3年

關(guān)于AI路徑，張亞勤一直強(qiáng)調(diào)三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，首先是信息智能，其次是物理智能，也就是當(dāng)下大熱的具身智能，最后是生物智能。張亞勤認(rèn)為，在具身智能階段，To?B的應(yīng)用可能會(huì)比To?C更快落地。然而，在生物智能階段，情況可能相反。

“盡管每個(gè)領(lǐng)域的具體情況可能有所不同，但總體來看，無論是To?C還是To?B，都將存在開源模型、商業(yè)閉源模型、基礎(chǔ)大模型，以及針對垂直行業(yè)模型和邊緣模型?！睆垇喦诳偨Y(jié)說。

對于大模型落地當(dāng)下的情況，在接受北京商報(bào)等媒體采訪時(shí)，智源研究院院長王仲遠(yuǎn)也提到，國產(chǎn)大模型已經(jīng)無限逼近GPT-4，具備了支撐應(yīng)用的能力，預(yù)計(jì)未來2—3年間可以看到大量應(yīng)用產(chǎn)生。

至于To?B還是To?C的問題，在王仲遠(yuǎn)看來，B端應(yīng)用場景已經(jīng)明確，不同于2023年前只針對特定場景、訓(xùn)練特定模型、達(dá)到特定效果的弱人工智能，現(xiàn)在的人工智能將逐步進(jìn)入通用時(shí)代，最大的特點(diǎn)就是泛化性、通用性和跨領(lǐng)域，幾乎會(huì)影響所有行業(yè)。

但對于更多普通人而言，C端爆款應(yīng)用的缺位也是不可回避的事實(shí)。對此，王仲遠(yuǎn)解釋稱，當(dāng)一種新技術(shù)或者說是革命技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)候，一定需要一段周期、需要天時(shí)地利人和才能產(chǎn)生影響。

對于大模型來說，首先是模型效果達(dá)到一定水平，還要模型價(jià)格足夠低，而低價(jià)實(shí)現(xiàn)的支撐則在于技術(shù)上和工程上的優(yōu)化，一些硬件的出現(xiàn)等，最后還需要能切實(shí)解決用戶的痛點(diǎn)。

“即便是在大洋彼岸，也還沒出現(xiàn)真正的爆款應(yīng)用，所以大家對C端的爆款應(yīng)用還要保持一定的耐心”。王仲遠(yuǎn)則預(yù)測，未來1—2年，落地可能會(huì)先從B端開始，出現(xiàn)各種好用的工具，傳至C端則可能還需要一段時(shí)間。

北京商報(bào)記者 楊月涵