自去年 GPT-4 爆发以来,国内产业界围绕 AI 大模型的炒作,就逐渐进入了高潮。长期资金市场上,所有与 AI 相关的公司,都挨个轮动涨了个遍。
不过,仔细翻看 AI 四小龙的财报显而易见,曾经的 AI 湖 ,基本面依然没太多改善。面对急速而来的大模型,其普遍稍显迟钝,动作甚至比不上一些传统的大厂和 AI 初创公司,但好在 AI 四小龙,终究还是搭上了 AI 大模型的 便车 。
01 AI 四小龙 搭上 大模型 便车
2023 年在国外 AI 大模型爆发之后,国内也迅速兴起了一股追赶浪潮。百度文心一言、讯飞星火、华为盘古、360 智脑、阿里通义 一时之间国内巨头们蜂拥而至,好不热闹。
在国内掀起 AI 大模型浪潮之后,商汤科技和云从科技,纷纷面世了 日日新 SenseNova 大模型体系和 从容 大模型,迟迟没有动静的依图科技和旷视科技,则被质疑为 难产 。直到去年 11 月份和今年 1 月份,后两者的大模型才姗姗来迟。不过虽迟但到,它们总算还是搭上了大模型的 便车 。结合 AI 四小龙的现在的状况来看,主动搭 AI 大模型这趟 便车 ,不仅是顺势而为,也是其寻求破局的重要路径。
首先,AI 四小龙在各自的应用领域,都拥有相当深厚的数据基础,顺势推出行业大模型的条件得天独厚。比如,商汤科技在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域,都有着先进的技术和领先的优势,因此商汤科技的 AI 大模型,呈现出 多而通 的特点,其基于自家技术,形成了 日日新 体系下的一系列大模型,如语言大模型 商量 、AI 文生图创作 秒画 、2D/3D 数字人生成 如影 、大场景、小物体生成 琼宇 格物 等一系列生成式 AI 模型及应用。
相比商汤科技,旷视科技则在人脸识别领域,有着丰富的经验和技术积累,目前正逐步从过去的 AI 视觉领域,切入多模态大模型领域;依图科技在语音识别和自然语言处理领域,有很多创新和领先的技术,其大模型依旧围绕医疗、安防等传统业务领域;云从科技则擅长提供,智慧金融、智慧出行、智慧城市等方面的解决方案,其 AI 大模型核心围绕智能城市进行。总之,各家的优势领域不相同,各家推出的大模型聚焦的方向也不同。
其次,大模型能加速 AI 四小龙进行业务重塑,有利于其降本增效。一来,有了预训练大模型,客户的真实需求端到端的时间以及成本会被极大压缩。一方面,用大模型技术替代过去的小模型,可以极大压缩生产的全部过程周期,降低算法研发成本,让客户更快享受到技术的红利。另一方面,通过算法和算力的端到端整合,也能带来成本最小化。比如,过去做 1 万路视频智能化,得用 16 个机柜,现在算法和算力实现端到端整合后,只用一个机柜就能解决所有问题,但整体成本却下降了 80%。
对于常年亏损的 AI 四小龙来说,降低研发成本提升客户体验,早已成为了当务之急。财报多个方面数据显示,商汤科技 2023 财年上半年业绩报告数据显示,本期总营收 14.33 亿人民币,较上年同期的 14.15 亿人民币增长了 1.27%;净利润率 -217.9%;云从科技 2023 年上半年营收 1.64 亿元,较上年同期 3.91 亿元下降 58.16%;净亏损 3.04 亿元,上年同期的净亏损为 3.25 亿元。如果说此时有什么能够拯救四小龙的话,那么 AI 大模型绝对是希望之一。
02 老问题未解
虽然计算机视觉领域,是 AI 四小龙的传统强项,但这并不代表它们在这一领域没有对手。而且由于常年亏损,AI 四小龙的商汤、旷视、依图、云从等的 基本盘 都面临困境。
首先,AI 四小龙所在的细致划分领域巨头林立,被巨头业务冲击带来的 后遗症 ,至今仍没有正真获得缓解。
在 AI 四小龙创立早期,其主要围绕智能安防、医疗、金融等业务场景展开,但各家侧重点不同。比如,旷视科技主要聚焦人脸识别平台 Face++ 升级,将物联网业务视为未来业务的增长点,前期主要为包括蚂蚁金服等在内的金融公司服务,但后期随着巨头加大在人脸识别等技术领域的自研,其业务迅速遭到冲击。
无独有偶,依图科技、商汤科技、云从科技等也面临相似的困局。以医学影像分析为主战略的依图科技为例,其在转型 AI 芯片 + 算力厂商之后,面临的竞争对手,直接变成了寒武纪、英伟达、百度和华为等科技巨头,其压力可想而知。在安防领域,AI 四小龙与安防巨头的合作,伴随着海康威视、大华等巨头的自研算法,也宣告了中断。随着 AI 四小龙与主要互联网科技大厂的合作中断,其不得不直面巨头们 软硬一体 的 降维打击 。
为了避免跟巨头产生恶性竞争,AI 四小龙纷纷转向了其他方向。比如,云从科技主打人机协同操作系统,旷视科技进军 AI 物联网,依图科技发力芯片,商汤则讲述平台化的故事。由于业务退出造成的营收下滑,导致其面临的经营形势持续恶化。
其次,AI 四小龙目前很多业务仍然处于投入期,经营压力仍然未有效缓解。以云从科技为例,过去云从科技从始至终保持着研发投入大于营收的增长,但其商业化落地一直未能兑现。比如,其多次提及的人机协同系统,至今营收也没取得爆发性增长,这项业务创造的营收,仅占其总营收的 3.6%,至今为止扛大梁的业务,依旧是人工智能解决方案业务。但从 2021 年开始,这块占到总营收 5 成以上的业务始终处于下滑状态,从 9.34 亿缩水至 2023 年的 3.66 亿。
企业重点发展的新业务增长乏力,支柱业务却连连下滑,市场因此拒绝为云从的愿景买单。4 月 7 日晚间云从科技抛出的数份公告中,其中之一便是将 AI 精灵(AI Agent)的募资目标从 46.35 亿元下调为 18.52 亿元。四小龙的其他几家中,旷视科技专注智慧物流领域,近年来逐渐斩获订单,但整体市场规模较小,且考虑到旷视科技已经多年未曾融资,因此这块儿的收益,相对其整体亏损或许依旧是杯水车薪。商汤科技则继续在智慧城市、交通等领域布局,并在汽车领域与包括哪吒等在内的诸多车企建立了合作,但考虑到其在别的业务领域的巨大投入,其目前也存在经营压力。
总体来看,AI 四小龙当中,除了云从科技之外,其余几家基本上,已经有了相对清晰的业务路径,但当下很多业务仍处于投入期的状态,仍然没有正真获得改变。
03 大模型新问题又至
另外,尽管当前 AI 大模型相当火热,但是之后仍然要面临落地 难 的问题。尤其是相比上一轮 AI 而言,这一轮的 AI 发展呈现出了很多全新的特点,而这些都是其在商业化过程中必须直面的情况。
首先,AI 四小龙将面临全新的融资环境,以及更大规模的市场化竞争,这对企业自身的造血能力提出了更高的要求。随着全球流动性衰减,科技公司的高估值很难保持,庞大如谷歌,都在裁员 降本增效 ,融资难度相比之前更大了。比如智谱 AI 的融资水平,就明显不及当年的商汤科技。同时,大模型又是一个重投入的行业,基座模型的技术竞赛,也远远没到终结的时候,持续向上探索意味着长期烧钱,需要的资金规模也更大。
而吸取了上一轮 AI 投融资经验的投资人,面对大模型的火热显得格外冷静,在选择 AI 项目时候,也更加看重 AI 企业自身的造血能力。比如,知名风险投资人周啸虎就表示,未来投资一定要考虑所投企业能否进行分红的因素。
其次,AI 的标品化依旧很难。在中国做 AI,照搬 OpenAI 是绝对不行的,要看到铁一般的事实:中国 toC 市场,对 AI 等软件产品的付费意愿不高,监管严格很难做,真要做也要配备庞大的团队去确保安全合规,投入并不小。toB 市场也有很大的差异,国内企业大多不信任 SaaS 模式,更倾向于私有化部署,行业市场分散,中小客户众多,需求纷繁复杂,高薪的算法工程师,到一线做一个几十万的项目很常见。
至于 toG 市场,智能化项目竞争激烈,而且事多钱少利润薄,上一轮机器视觉公司基本在做无人驾驶、智慧城市、安防等业务,都挣的是辛苦钱。一般来说,CV 计算机视觉类项目费用,是比 NLP 自然语言处理类高的,所以大语言模型想要靠项目制获得高客单价,也是很困难的。说到底,TO B 市场和 TO G 市场的 AI 项目,大多以解决方案式落地,政企机构更希望打包式引入 AI、云、IOT 等软硬件,针对自身打造定制化方案,AI 产品无法以标准化、模块化的形式快速交付,前期需要投入很高的成本。
以此来看,未来 AI 大模型的整体投入或许更大,单个项目的收益却并不会太高,摆在各路参与者面前的商业化挑战,或许将比上一轮机器视觉遭遇的挑战更大。
站在当下来看,AI 四小龙仍处于艰难的转型期,尽管 AI 大模型的确带来了新的机会,但能否借助这波 AI 风口迎风而上,却值得商榷。
一方面,AI 大模型及其衍生应用的加快速度进行发展,的确为 AI 四小龙带来了价值重估的机会。作为早期 AI 领域的 先行者 ,AI 四小龙经历过行业 爆炒 的风口期,也经历过热钱不在、节衣缩食的困难期,因此面对行业的风口,有更多 风口 经验的 AI 四小龙,显然更能够把握住这次机会。某一些程度上来说,作为国内计算机视觉领域的先行者,AI 四小龙凭借早期在视觉算法领域的贡献,促使海康威视、大华股份等企业,进一步加大相关领域的研发投入,这才成就了中国在全球安防领域的领先地位。
作为先导性的 AI 先驱,四小龙早期走过的与产业结合的模式,为如今 AI 与行业数字化的推进,提供了有益借鉴。另外,在这一轮应用落地过程中,已经积累了丰富经验的 AI 四小龙,或许可以更快地进行 AI 的商业化应用,毕竟产业数据对 AI 大模型的应用,将起到至关重要的作用。
另一方面,围绕智能化、数字化转型,国内已经有多个领域的龙头公司参与大模型竞争了,这在某种程度上预示着接下来围绕行业大模型的竞争将会空前激烈。比如,企服龙头用友,就推出了自己的企服大模型 YonGPT,网易有道推出了自己的教育大模型—子曰大模型 在这样的一种情况下,AI 四小龙将免不了要与各领域的顶尖龙头过招。
考虑到 AI 四小龙当下的现金流状况,其想要在加大研发投入的同时,与各领域的行业巨头在大模型领域展开竞争,势必要耗费更大的投入,这必然会对其现金流状况造成不利影响。因此从更长远来看,AI 四小龙想要走得长远,最好的办法是加强与各领域的行业企业合作,加大开源力度、广交朋友,聚焦 To B、重视现金流,以 长跑 的韧性赢得比赛。
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