文 | 乌鸦智能说
从2023年年初ChatGPT爆红开始,美股七姐妹“Mag7”(包括苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达、Meta和特斯拉),就成了全世界表现最好的资产。
仅23年,Mag7的回报率就达到了107%,远超MSCI美国指数的27%。
这些科技巨头暴涨的原因也很简单,就是AI。Mag7的每一家公司都对AI做了大量的布局,谁也不愿意在新一轮的科技洗牌中落后,重蹈当年微软在移动互联网早期的覆辙。
这事放在国内也一样。面对突如其来的大模型,所有互联网巨头都打起了十二分精神。
但有趣的是,由于大厂的处境不同,面对AI浪潮下的行动也有差别很大。从目前看,大厂们的动作,大致可以分为进攻型和防守型两类:
进攻型的大厂,对AI有明确的战略需求,投入也更加激进。代表性公司就是阿里和字节。
对阿里而言,电商主业受到了冲击,只能猛投大模型,在云计算业务上找补回来。字节虽然受AI冲击不大,由于内容平台入口的脆弱性,率先找到AI时代的新入口,成了一件紧迫的事。所以,字节在AI应用的探索上,是国内大厂里最积极的。
防守型的大厂,不追求模型和应用上的绝对领先,更多采取的是跟随的策略。代表公司是腾讯和美团。
直到今年5月,腾讯才上线了类ChatGPT产品“腾讯元宝”,比其他大厂晚了整整半年之久。在各大AI应用榜上,也鲜有腾讯产品的身影。美团更是没有公布自研大模型的任何信息。
从表面上看,大厂们各自找到了一条AI时代适合自己的发展道路。但更深层次的看,意义远不止如此。
科技变迁从来都是一次行业座次洗牌的机会。从互联网到移动互联网,字节取代百度,成为BAT中的一员。而曾经稳如泰山的阿里,也面临着拼多多的猛烈冲击。
被认为意义堪比工业革命的AI,势必会对现有移动互联网的格局造成巨大冲击。从这个角度看,每个企业当下的选择,都将深刻影响其在下一个时代的位置。
进攻方:All in云计算的阿里
在所有大厂里,阿里对AI投入最为坚决。
原因也很简单,主业电商受到了拼多多、抖音电商的冲击。
2018 年,阿里在中国电商市场的份额还有近七成,目前已经下降到差不多四成。阿里中国零售GMV在8万亿量级,拼多多4万亿量级,京东3万亿量级,抖音电商2.6万亿。
在很长时间里,阿里在电商只能处于守势。也就是说,确保电商的第一名位置不能丢,即使加大投入、放弃部分利润也在所不惜。
在这种情况下,阿里寻求增长突破就只能靠云计算了。说白了,在电商上丢掉的增长,要从云计算业务上找补回来。在吴泳铭上台后,不仅终止了云计算的拆分,更是宣布坚决加大对阿里云的持续战略投入强度。
而AI的出现,就为阿里发力云计算提供了一个极好的抓手。
体现在投资上,阿里是大模型投资里最激进的大厂。截至目前,阿里已经投资了五家大模型独角兽公司,分别是MiniMax、月之暗面、智谱AI、百川智能、零一万物。
不仅出手多,阿里的下手还很重。
在月之暗面8亿美元的融资中,阿里一家就投了7.9亿美元。融资完成后,阿里成了月之暗面除创始团队之外的最大机构股东。
据媒体报道,原本月之暗面的战略投资方是小红书、美团。但阿里直接将月之暗面估值提高50%,并且重仓持股40%,逼退了小红书和美团。
在不久后的MiniMax融资里,阿里也再次扮演了领投的角色。
在对外大笔投资的同时,阿里也继续追求做出国内第一的通用大模型。多位AI从业者评价,阿里通义千问自去年底以来进步明显。
5月9日,阿里发布了通义千问 2.5。相较于之前版本,信模型在理解力、逻辑推理、指令执行和编程能力方面都有显著提升。
6月,阿里突然宣布推出新的开源模型——Qwen2-72B。在新一轮的全球开源大模型评估中,阿里开源的Qwen2-72B力压科技兼社交巨头Meta的Llama-3、法国著名大模型平台Mistralai的Mixtral,荣登榜首。
为什么阿里这么看重AI?主要有两个原因:
首先,阿里云希望抓住大模型机会做成 AI 算力基础设施。
由于大模型公司训练、推理过程中需要大量的云计算资源,意味着阿里投出去的钱,最后都能以云计算收入的方式回到阿里,这还不包括部分投资额度本身就用算力支付。一来一回,钱没少,还能带动阿里云收入的增长,怎么算都不亏。
其次,AI能直接为云计算带来更多增量业务。这一点可以参考微软。
微软CEO萨提亚·纳德拉在电话财报会中曾表示,超过1.8万家公司正在使用微软的Azure OpenAI服务,这里面有很多是Azure的新客户。并且,Azure的收入增长,也有不少是来自微软提供的GPT 4入口。
进攻方:拼命找入口的字节
与阿里All in大模型不同,字节则选择了另一条完全不同的道路——全面打穿AI应用。
在大模型上,字节的动作整体节奏偏慢。整个2023年,字节并没有对外官宣其内部自研的大模型。直到今年5月,字节跳动豆包大模型(原云雀大模型)才在火山引擎原动力大会上正式发布。与阿里、腾讯不同,字节也没有参与过任何一家大模型的融资。
但在AI应用探索上,字节却是所有大厂里走得最远、投入也最激进的。去年4月,张一鸣就在公开信中提到:字节跳动无法错过AGI。
去年11月,字节成立了新AI部门Flow。过去大半年,字节跳动推出的 AI 应用几乎涵盖了所有热门赛道,豆包、剪映是最具代表性的两款。
根据Will's GenAI产品数据 APP增长榜,抖音豆包和剪映Dreamina是6月国内下载量最多的AI应用产品,下载量分别高达1692.4万和1154万,其中前者环比增速超过100%。
在已经公布的产品中,字节已经覆盖了聊天、社交、图像/视频、教育、音乐等领域,包括对标 GPTs的AI bot 开发平台扣子,对标星野的猫箱,还有AI教育产品Gauthmath。
不仅开发应用多,字节在AI产品上营销投入也不小。据AppGrowing统计,2024年4月-5月,豆包投放金额预计为1500万元-1750万元。到了6月上旬,豆包启动新一轮大规模的广告投放活动,投放金额翻至1.24亿元。
除了AI应用探索外,字节在AI硬件上也没少花心思。据知情人士透露,张一鸣对于AI硬件的探索保持高度关注。据《智能涌现》介绍,目前字节在AI硬件的探索上分为两条线:
其中,一条线将放在带有AI能力的可穿戴设备上,延续此前Oladance团队在耳机上的经验;而另一条线的重点则是研究手持类AI硬件设备。
之所以字节在AI应用、硬件上要做这么多动作,与其在AI时代的“入口焦虑”有很大关系。
现在的互联网大厂,绝大部分都建立在刚需需求上,与现实世界有着很强的关联性。比如,阿里、美团就建立在与商户连接上,而腾讯则是社交关系的连接。
对腾讯、阿里这样的大厂来说,凭借现实世界的资源沉淀,只要在AI技术上不掉队,就能在形势不对的时候,随时跟上。比如,从互联网到移动互联网,阿里能通过手淘顺利过渡,腾讯最终也顺利找到了QQ的替代品微信。
但字节不同,其流量生态完全建立在内容基础上。固然当下看上去很美好,但也更为脆弱。
从互联网到移动互联网的故事告诉我们,一旦主流平台发生迁移,内容平台往往是受到影响最大的,当初PC上的各大门户网站、论坛,如今已经彻底被今日头条、抖音等信息流平台替代。
当初谁能想到,颠覆门户网站的短视频龙头快手,最早只是一个一个GIF编辑工具。
更让人担忧的是,现在几乎所有的AI视频模型,对外讲的都是下一个抖音的故事。其中的缘由张一鸣自然再清楚不过。在这种情况下,找到AI时代的新入口,自然成了字节最为紧迫的事情。
防守方:“佛系“的腾讯、美团
与阿里、字节猛攻AI不同,腾讯又完全是另一番动作了。至少在大模型这事上,腾讯“佛系”得很。
虽然腾讯的混元大模型早在去年9月就发布了,但直到今年5月底,才正式上线了类ChatGPT产品“腾讯元宝”。这个时间几乎比其他大厂晚了整整半年之久。
作为一个To C的大厂,无论是AI产品访问量Top20,还是下载量Top20上,你很难看到腾讯AI产品的身影。
虽然腾讯也投了不少大模型企业,只比阿里少了一家。但相比阿里动辄领投的强势姿态,腾讯还是低调不少。用腾讯自己的说法,发展大模型的核心战略是“产业实用”。简单来说,就是强调产业场景覆盖和应用落地。
一方面,腾讯落地了很多行业大模型,比如金融大模型、医疗大模型、教育大模型等等。另一方面,腾讯也更注重现有场景的AI落地。目前,混元大模型已经在600多个腾讯内部业务和场景中落地测试,涉及微信读书、腾讯会议、腾讯文档等多个产品。
腾讯这样的动作与其对AI产业发展的判断,有很大关系。在腾讯云副总裁、混元大模型负责人刘煜宏看来,现在大模型to C产品的渗透率不到1%,先发优势就有点微不足道了。
马化腾也持类似的看法。他曾打过这样一个比方:在工业革命里,早一个月把电灯泡拿出来,在长的时间跨度上看是不那么重要的。
也就是说,腾讯对AI没有字节和阿里那样的执着,更愿意在方向清晰时再开始发力。
与腾讯有着同样思路的还有美团。除了收购光年之外,美团在大模型上的布局很少被人注意。
美团在国内第二批通过备案的11家公司里,但其至今都没有公布其大模型的名称、定位及应用案例等。
外界为数不多能看到的动作是,美团投资了智谱AI及月之暗面两家大模型公司。另外,去年11月,美团推出了首个AI交互产品“Wow”,试图打造年轻人自己的AI朋友社区。
对于这种隐秘研发,有内部人士对《AI光年》透露:“美团要做的不只是大模型,还要与自身业务相结合,做的是大模型的垂类领域,方向太多,都还在摸索。”
总结
尽管所有人都认可AI是未来,但落地到具体动作上,不同的公司还是受到了其特有商业特征的影响,包括文化、战略、组织架构、管理层的视野等要素。
尽管动作有着很大的差异,但几乎所有人都有一个共识:AI行业的发展是一场马拉松,应该放在“十年”尺度上来看机会,绝不是两三年的短跑。
也就是说,现阶段的座次和投入大小,并不能够确保其最终能否胜出。AI 时代的押注,不仅需要对技术的预判,也得看硬件平台的更迭。
简而言之,生成式AI的竞争就像6月的天气一样变化莫测,一家公司由晴转阴可能只需要很短的时间,反之亦然。
而现在,这场竞争才刚刚开始。
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