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To B or to C？AI大(da)模子最直接的商(shang)业狐疑,市(shi)场,潜在用户,产(chan)物(wu)

- 庞大(da)的潜在用户数：中国拥有12亿互联(lian)网用户，这是一(yi)个永久令人奋发的市(shi)场；

- 疾速的用户增进：成功的To C产(chan)物(wu)大(da)概在短时间内获得(de)指(zhi)数级用户扩(kuo)增，以往难以设想的千万级甚至(zhi)亿级日(ri)活(huo)并不遥远；

- 用户数据的马太效应：在C端的优胜者(zhe)一(yi)定能获得(de)海量的真实使用数据，依附数据再进一(yi)步提拔模子能力。

但是，To C市(shi)场也面对着巨大(da)的挑战。用户增进简单，变(bian)现却很难。许多To C的AI公司仍(reng)在经过真金(jin)白银(yin)的投(tou)放和(he)免费吸援用户，如何盈利(li)很快将成为不得(de)不回答(da)的问题。

国内C端对话产(chan)物(wu)的困境

统计各(ge)大(da)头部公司的大(da)模子C端对话产(chan)物(wu)后，很简单发现国内市(shi)场中的顶级参赛者(zhe)并不具备openAI和(he)Claude在海外所拥有的付费号召力。而纵然是后者(zhe)，也在尽尽力提拔免费办事的范围和(he)质量。

我们看到业界在付费问题上(shang)略有一(yi)些(xie)尝试(shi)，如Kimi的打赏功能和(he)文心一(yi)言的仅先进版本付费，结果也不尽如人意，整体而言逊(xun)于海外市(shi)场。

一(yi)方面在烧钱投(tou)流找用户，另一(yi)方面锻炼模子的成本还在不断攀升。

Anthropic的CEO Dario在最近的访谈中提到，目(mu)前正(zheng)在锻炼的模子成本凌驾10亿美元。他(ta)预测(ce)，到2025年，模子锻炼的成本会达(da)到100亿美元，到2027年，这个数字将有大(da)概飙升至(zhi)1000亿美元。

不言而喻，无效的经营性(xing)现金(jin)流入(ru)对于大(da)模子厂(chang)商(shang)后续的天(tian)价武备赛相当重要。

合作API调用

固然各(ge)大(da)模子厂(chang)商(shang)推(tui)出的C端对话式产(chan)物(wu)还没有找到符合的收入(ru)模式，但在API调用市(shi)场，已经开始发生收入(ru)。

这里值得(de)注意的是，API市(shi)场实际上(shang)同时存在B端和(he)C端两类(lei)用户。在当前的接头中，B端和(he)C端的区分并不是简单地以个人或公司来划分，而是凭据是不是需要大(da)模子公司供应分外的定制办事来区分。

o C端用户：不需要大(da)模子公司供应分外定制办事的用户，使用企业供应的标准化产(chan)物(wu)，包含个人开发者(zhe)和(he)部份企业开发者(zhe)。

o B端用户：需要大(da)模子公司供应分外定制办事的企业用户。

o C端用户：不需要大(da)模子公司供应分外定制办事的用户，使用企业供应的标准化产(chan)物(wu)，包含个人开发者(zhe)和(he)部份企业开发者(zhe)。

o B端用户：需要大(da)模子公司供应分外定制办事的企业用户。

不需要分外投(tou)入(ru)人力去满(man)足客户的非凡需求，就意味着C端的API调用存在规模效应，用户越多越能摊薄大(da)模子锻炼成本。

这种模式在传统的互联(lian)网产(chan)物(wu)中已被(bei)成功验证，跟着用户数量的增多，产(chan)物(wu)开发成本不断分摊，使得(de)产(chan)物(wu)的边际成本不断低(di)落。

月之暗面首创人杨植麟在一(yi)次早(zao)期访谈中提到"C端模子的用户越多，边际成本越低(di)"，恰是对这一(yi)趋向的洞见。

同时，C端开发者(zhe)对模子的使用，可以无效动员数据飞(fei)轮的运转，显(xian)著提拔大(da)模子的能力。正(zheng)如杨植麟曾说过的：“只(zhi)有C端模子才有大(da)概做(zuo)到以“日(ri)”为单位的迭代速率(lu)”。

二、To B市(shi)场：关(guan)键领域的鏖战？

与海外巨子OpenAI和(he)Anthropic在B端市(shi)场斩获颇丰相比，国内大(da)模子厂(chang)商(shang)在B端市(shi)场的显(xian)示显(xian)得(de)低(di)调的多。

Sam Altman近期在内部泄漏，在已往六个月摆布的时间里，OpenAI的年化收入(ru)增进了一(yi)倍多，达(da)到34亿美元。从openAI的数据来看，API调用占有收入(ru)主要部份，与微软的合作孝(xiao)敬了2亿API调用。这一(yi)声明暗示了openAI当前在B、C端市(shi)场都(dou)游(you)刃不足。

Anthropic CEO在近期担当挪(nuo)威主权基金(jin)采访时，显(xian)现出这家业界第二的公司，目(mu)前更多地思考(kao)toB而不是toC供应办事。“我们正(zheng)在考(kao)虑(lu)如何将人工(gong)智(zhi)能融入(ru)工(gong)作环境。……在金(jin)融和(he)医疗领域， Anthropic从一(yi)开始就规划了To B变(bian)现最大(da)化的商(shang)业闭环。

企业客户不会给大(da)模子公司带来像互联(lian)网式的爆(bao)炸(zha)增进，但大(da)概会给公司带来稳(wen)定的现金(jin)流从而支撑公司进展。迥殊是存在部份行业，如金(jin)融、医疗、执法(fa)和(he)教育，对人工(gong)智(zhi)能在商(shang)业环境的介入(ru)有着极(ji)高需求，获得(de)大(da)模子的赋能后显(xian)现出脱胎换骨的增进空间。

定制化的高成本

但是，To B市(shi)场在中国面对着独特的挑战：中国市(shi)场的B端用户需求更加烦琐，成本更高。每个企业都(dou)实现满(man)足独特的、定制化的需求，而不是单向担当标准化的产(chan)物(wu)。

定制意味着更高的成本投(tou)入(ru)，尤其是对于场景(jing)复杂、数字化转型较晚的工(gong)作环境。

数据不美满(man)、质量差，需要大(da)模子公司投(tou)入(ru)更多的人力，从底层开始执行智(zhi)能化计划，成本天(tian)然畸高。

更况且，一(yi)系列非技术缘(yuan)故原由，如政策要求、从业者(zhe)习惯、受众(zhong)取向及(ji)安全，对这一(yi)过程发生出关(guan)键影响。

这对于人员规模受限、模子连续迭代，处于猛烈合作环境中的始创大(da)模子公司，很难成为一(yi)个迥殊划算的买卖(mai)。对于追(zhui)求回报的投(tou)资人，也不是一(yi)个性(xing)感的故事。

除了成本问题，数据资产(chan)的敏理性(xing)也构成了企业和(he)模子厂(chang)商(shang)的隔膜(mo)。

零一(yi)万物(wu)的CEO李开复表示，AI要深度融入(ru)企业的营业流程，条(tiao)件是企业愿意同享数据。

但实际情(qing)况是，国内大(da)部份企业更注重数据隐(yin)私，在同享内部数据的举措上(shang)显(xian)得(de)非常迟和(he)缓被(bei)动。从保护资产(chan)角度，这样的迟疑其实不无原理。

但是，高效的信任和(he)合作是B端大(da)模子营业获得(de)数据飞(fei)轮的条(tiao)件。对于始创企业，与被(bei)办事的B端公司杀青信任合作，需要逾(yu)越各(ge)种艰难的障(zhang)碍。

纵然是鼎鼎学名的Anthropic，CEO在访谈中也表示数据是公司面对的最大(da)瓶颈，正(zheng)在与其他(ta)公司努力合作解决。

先行者(zhe)尝试(shi)作答(da)——依靠(kao)开放和(he)同享撬动B端

那(na)么，国内大(da)模子B端市(shi)场如何进展？

早(zao)在OpenAI的ChatGPT 3.5还没有爆(bao)发的2019年就已建立的智(zhi)谱AI，与其他(ta)大(da)模子"五小龙"进展路径略有不同。

时间差给智(zhi)谱AI带来了先行机遇，目(mu)前它在To B市(shi)场已获得(de)了很多成果：

- 2023年共计中标13次，合作企业包含中国邮政储(chu)蓄(xu)银(yin)行、中核咨询、中国地质环境监测(ce)院等。

- 2000多家合作伙(huo)伴，其中有200多家企奇迹单位到场智(zhi)谱模子共创；

- 2023年共计中标13次，合作企业包含中国邮政储(chu)蓄(xu)银(yin)行、中核咨询、中国地质环境监测(ce)院等。

- 2000多家合作伙(huo)伴，其中有200多家企奇迹单位到场智(zhi)谱模子共创；

智(zhi)谱AI的CEO张鹏在担当采访中对B端营业曾表达(da)过以下两个观(guan)点：

1、包含支撑API 和(he)云(yun)端公有化部署(shu)的开放平台和(he)本地公有化部署(shu)方案均经过量种体式格(ge)局确保客户隐(yin)私、数据安全与合规。

2、应对定制化高成本：智(zhi)谱会努力与客户杀青共识，行业能力或专业能力可以在通(tong)用基座上(shang)经过少许数据的微折衷深度学习疾速获得(de)。这一(yi)过程是敏捷式的，其成果可以连续托付和(he)优化。

也是这一(yi)代人工(gong)智(zhi)能技术门路同过往的不同之处。大(da)模子拥有较好的通(tong)用和(he)泛化能力，微折衷定制化难度与能力大(da)幅低(di)落。

1、包含支撑API 和(he)云(yun)端公有化部署(shu)的开放平台和(he)本地公有化部署(shu)方案均经过量种体式格(ge)局确保客户隐(yin)私、数据安全与合规。

2、应对定制化高成本：智(zhi)谱会努力与客户杀青共识，行业能力或专业能力可以在通(tong)用基座上(shang)经过少许数据的微折衷深度学习疾速获得(de)。这一(yi)过程是敏捷式的，其成果可以连续托付和(he)优化。

也是这一(yi)代人工(gong)智(zhi)能技术门路同过往的不同之处。大(da)模子拥有较好的通(tong)用和(he)泛化能力，微折衷定制化难度与能力大(da)幅低(di)落。

关(guan)于toB和(he)toC的关(guan)系，智(zhi)谱也有妥当的思路。

智(zhi)谱AI GLM技术团队成员曾在德律风会中论述，智(zhi)谱B端和(he)C端是相辅相成的，To B营业包管了公司基础的规模化收入(ru)，To C方面的目(mu)标是培育颠覆性(xing)的“杀手级”应用，也是公司接下来布局的重点方向。

但是，智(zhi)谱AI所走(zou)的这条(tiao)路径，当下其他(ta)大(da)模子"小龙"大(da)概并不具备复制的条(tiao)件。市(shi)场环境的变(bian)更、合作格(ge)局的演进，都(dou)使得(de)厥(jue)后者(zhe)难以重复先行者(zhe)的路子。

三(san)、大(da)模子公司的配合目(mu)标

尽管各(ge)家大(da)模子公司在To B和(he)To C的选(xuan)择(ze)和(he)平衡策略不尽相同，它们都(dou)有一(yi)个配合的目(mu)标：提拔大(da)模子的基础能力。

无论是经过B端的深度合作经过微折衷深度学习获得(de)行业能力，照(zhao)样经过C端的广泛应用猎取海量用户反馈，全部这些(xie)努力终究都(dou)是朝向更强的通(tong)用人工(gong)智(zhi)能（AGI）。

但是，市(shi)场进展和(he)合作加剧的背景(jing)下，问题一(yi)直存在，还将连续困扰着整个行业：如安在用户增进和(he)模子能力进步中找到可连续的经营模式？这个问题的不同答(da)案，大(da)概会决意各(ge)个大(da)模子商(shang)业模式的了局。

固然，有一(yi)些(xie)预期是一(yi)直稳(wen)定可靠(kao)的。对于消费者(zhe)来说，将来大(da)概会出现更多立异的AI应用和(he)办事；对于专业工(gong)作者(zhe)，将来可以从AI智(zhi)能获得(de)更多辅助，提拔更多服从。

至(zhi)于投(tou)资者(zhe)，则需要密切存眷(juan)各(ge)家公司在商(shang)业模式、技术立异和(he)用户增进上(shang)的突破。

结语：

To B or To C？各(ge)自做(zuo)到何种水平？这个问题对于当下的大(da)模子厂(chang)商(shang)明显(xian)没有一(yi)个标准答(da)案。在用户增进和(he)模子能力进步中去探求商(shang)业化变(bian)现体式格(ge)局，将会是行业里每个个别需要连续思考(kao)的问题。

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