頭圖由豆包生成,提示詞:人工智能 大腦????
近期,不僅DeepSeek走紅,德銀的一份報告也火出了圈——德銀分析師馬克·安德里森(Marc Andreessen)將DeepSeek的發(fā)布稱為“中國的斯普特尼克時刻”(Sputnik moment),標(biāo)志著中國AI科技的崛起。
“斯普特尼克時刻”是指某一國家或地區(qū)在某個領(lǐng)域的突然突破,帶來巨大的技術(shù)、經(jīng)濟或政治影響,通常促使全球或其他國家重新評估自己的發(fā)展方向和競爭力。這個詞源于1957年蘇聯(lián)發(fā)射的第一顆人造衛(wèi)星——斯普特尼克1號(Sputnik 1),它標(biāo)志著蘇聯(lián)在太空競賽中的突破,震驚了全世界,尤其是美國。
安德里森提及,中國最初在全球范圍內(nèi)確立企業(yè)主導(dǎo)地位的是服裝、紡織和玩具行業(yè),隨后在基礎(chǔ)電子產(chǎn)品、鋼鐵、造船等領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢,近年來又主導(dǎo)了家電、太陽能等行業(yè)。
直到2024年底,中國憑借電動車出口的驚人增長,引發(fā)全球關(guān)注。而在 2025年,中國在一周內(nèi)接連推出全球首款第六代戰(zhàn)斗機和低成本AI系統(tǒng) DeepSeek,再次震撼全球市場。
中國在高附加值領(lǐng)域的領(lǐng)先地位正以前所未有的速度擴展。
據(jù)報道,DeepSeek每生成100萬個token僅收取1.4美分,大約相當(dāng)于70萬個單詞。相比之下,Meta對其最大模型的相同輸出收取2.8美元,其收費相當(dāng)于是美國大模型的1/200!而成本僅僅是Open AI的1/50左右。
當(dāng)然這幾天市場有爭議,DeepSeek的技術(shù)是否真的已經(jīng)領(lǐng)先美國,成本是否真的那么低,這些還有待時間去考證。但是至少說明一點,中國的AI發(fā)展比市場預(yù)期得要好,并沒有落后美國那么多。
如今,更關(guān)鍵的問題在于,究竟中美AI浪潮未來將如何演進?如何看待所謂的“蒸餾”(distillation)質(zhì)疑和開閉源爭議?模型平價化趨勢的深入將帶來什么結(jié)果?
英偉達(dá)的拋售也引發(fā)了另一個思考——算力需求顯著下降,未來究竟是會導(dǎo)致算力消耗量下降,還是說訓(xùn)練模型的玩家隨著門檻的降低而增加,且推理市場打開后,可能對算力需求量上升?
隨著AI主題可能會從基礎(chǔ)設(shè)施層轉(zhuǎn)向應(yīng)用層 ,To C場景還有什么變現(xiàn)手段?如果不靠模型盈利,To C市場會有哪些?
DeepSeek加速模型平價化進程
OpenAI的誕生使AI徹底迎來覺醒時刻。回顧2024年,美國“科技七巨頭”市值增長了6萬億美元,AI主題是主要推動力。
英偉達(dá)以及“超大規(guī)模”企業(yè)(hyperscaler,例如微軟、谷歌、Meta、亞馬遜)貢獻(xiàn)標(biāo)普500指數(shù)總回報(25%)的41%。
然而,也就在春節(jié)前夕,DeepSeek R1、字節(jié)跳動的豆包1.5 Pro,以及月之暗面的Kimi k1.5模型相繼推出,引發(fā)了全球投資者的高度關(guān)注。
DeepSeek的優(yōu)異表現(xiàn)以及不及OpenAI近1/20的算力成本令英偉達(dá)股價一夜暴跌17%。截至1月26日,DeepSeek在美區(qū)蘋果App Store免費榜升至第六位,超越Google Gemini、Microsoft Copilot等美國科技公司的生成式AI產(chǎn)品,而后一度沖至第一。
或許這也意味著,在未來AI競賽中,中國不一定會落后,中國可以用更少的GPU構(gòu)建模型。但核心原因在于,AI的關(guān)鍵并不在于構(gòu)建最佳模型,而是在于模型的應(yīng)用與采納。
一個社會的繁榮程度并不取決于擁有最佳模型,而是取決于其如何高效地采用AI技術(shù)。
值得一提的是,推理大模型DeepSeek-R1以開源形式問世,性能比肩OpenAl的閉源旗艦?zāi)P蚾1,但訓(xùn)練成本僅為后者的1/20。這一突破讓硅谷陷入焦慮,更暴露了Al領(lǐng)域長期依賴硬件堆砌與封閉生態(tài)的脆弱性。
早在去年三季度,高盛就發(fā)布多份報告,預(yù)警AI開支太大的風(fēng)險,其中一份名為《生成式AI:太多支出,太少收益?》(《Gen AI:Too much spend, too little benefit》)。然而華爾街似乎并不在意,投資者繼續(xù)追捧著“AI資本支出越多、股價越應(yīng)該漲”的故事。
到目前為止,市場既獎勵了在AI上大舉投入的公司(如亞馬遜、微軟、谷歌、OpenAI等),也獎勵了提供工具和基礎(chǔ)設(shè)施的公司(如英偉達(dá)、博通、Vertiv,以及廣泛的半導(dǎo)體行業(yè))。
然而,DeepSeek模型具有低成本特點,一度動搖投資者對整個AI生態(tài)系統(tǒng)的信心。
數(shù)據(jù)顯示,谷歌、Meta、亞馬遜、微軟、蘋果和甲骨文的資本支出總額,一直在大幅增長。2023年支出總額高達(dá)約1600億美元,2024年的資本支出將大幅增長,從大約1600億美元增加到2000億美元。
例如,微軟預(yù)計今年將在資本支出上花費800億美元,基本與微軟全年的現(xiàn)金流持平,即便大模型的潛在市場較大,但市場投資者看到這個數(shù)字后,不免有一些動搖。
根據(jù)Brad Gerstner提到的數(shù)據(jù),Meta和微軟的資本支出已經(jīng)超過了其收入的25%。蘋果和亞馬遜則處于中間位置,資本支出約占收入的10%~15%。
資本支出是否能夠繼續(xù)且是否必要尚無結(jié)論,但模型平價化的時代必然將加速到來。未來模型、研究將進一步商品化。但平價化趨勢并不是負(fù)面的——早在2023年推出OpenAI大模型時,它在世界中擁有超過50%的市場份額,今年它大約有36%,已經(jīng)失去一些市場份額,但這并不重要,整體的蛋糕變大了。
不難發(fā)現(xiàn),市場競爭是降低成本、推動平價的關(guān)鍵方式,這樣會使得更多人使用這個技術(shù),把蛋糕做大,集體繁榮的實現(xiàn)前提是,確保關(guān)鍵資源不會被少數(shù)人控制來推動。
DeepSeek這一更高效且成本更低的模型的出現(xiàn),無疑加速了這一進程。
與此同時,DeepSeek也引發(fā)了爭議。有媒體報道,OpenAI早前表明,已經(jīng)掌握證據(jù),顯示DeepSeek在訓(xùn)練模型時通過“蒸餾”(distillation)使用OpenAI的數(shù)據(jù),違反服務(wù)條款。
不過,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman對媒體表示,“沒有計劃起訴DeepSeek”。他表明,DeepSeek-R1的確令人振奮,但他相信OpenAI會繼續(xù)開拓前沿領(lǐng)域,提供優(yōu)秀的產(chǎn)品,“我們很高興又迎來一位競爭對手”。
但事實上,即使DeepSeek可能違反OpenAI的API政策,從科學(xué)角度來看,全球尚沒有針對模型蒸餾的明確規(guī)則。雖然蒸餾技術(shù)可能涉及知識產(chǎn)權(quán)問題,但在科學(xué)研究和開源領(lǐng)域中,讓技術(shù)能夠快速發(fā)展才是最重要的。
算力需求仍將增加
DeepSeek的出現(xiàn)也讓英偉達(dá)站到了風(fēng)口浪尖,引發(fā)了各界對大模型價格戰(zhàn)和算力需求下降的擔(dān)憂。1月末以來,華爾街基金經(jīng)理的心情好似英偉達(dá)股價那般坐上過山車。
1月28日,英偉達(dá)暴跌17%,從142美元跌至118美元,市值跌去了一個阿里巴巴。如今,英偉達(dá)股價在128美元附近。
但在業(yè)內(nèi)人士看來,如果投資英偉達(dá)的理由是相信AI需要大量的芯片基礎(chǔ)設(shè)施,從而來持續(xù)訓(xùn)練大型語言模型,那么這種投資邏輯是不正確的;
如果投資的理由是看好AI成本的下降以及對GPU需求的持續(xù)增長,那么這個邏輯其實是成立的。
一位行業(yè)資深人士也對筆者表示,GPU就像是AI的“大腦”,屆時我們可能需要數(shù)萬億個GPU,因為它們比人腦便宜得多。雖然AI變得越來越便宜,但更重要的是其變得越來越強大,因此對計算能力的需求將繼續(xù)大幅增加。
這就好比杰文斯悖論(Jevons Paradox)所強調(diào)的,一項資源如果變得更高效,那么對這項資源的需求其實是將更大的。同時,市場競爭是降低成本、推動平價的關(guān)鍵方式。
舉一個例子,在50年前,如果告訴某人美國電力的成本將如今天這么低,他們會質(zhì)疑能源公司如何盈利。但事實上,電力變得便宜后,幾乎一切都需要電力驅(qū)動;同理,互聯(lián)網(wǎng)的普及使得每個人都能接入,雖然價格低廉,但公司通過提供普遍可用的服務(wù)獲得盈利。
平價模型如何盈利?
隨之而來的另一個問題在于,隨著模型越來越平價、玩家越來越多且越來越卷,如何打造可以盈利的商業(yè)模式?
我們可以通過這一片段來進行思考。面對DeepSeek,Sam Altman此前發(fā)推表示,“復(fù)制容易,創(chuàng)新很難”。
盡管這看似有其邏輯,但歷史上投資者往往過于重視原創(chuàng)創(chuàng)新者的價值,低估了競爭的影響,并高估了早期創(chuàng)新者的資本回報。
同時,新的進入者常常受益于他人的資本支出,從而能夠推出新的產(chǎn)品和服務(wù)。
回顧歷史,科學(xué)研究并不是特別難以復(fù)制,而且這種復(fù)制有助于推動技術(shù)的普及和平價化。歷史上的幾位著名人物,如居里夫人、本杰明·富蘭克林等,他們并沒有因為自己的科學(xué)發(fā)現(xiàn)而賺錢。
科學(xué)發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)是全人類的財富,真正應(yīng)當(dāng)賺錢的地方是“分配”(distribution),換言之是如何將技術(shù)觸達(dá)各大市場。
OpenAI的成功也在于此,“何人都可以復(fù)制OpenAI”的說法并不正確。OpenAI不僅僅依靠研究成功,還依賴于強大的品牌建設(shè)和市場渠道,這些要素很難被復(fù)制,這可能是未來模型平價化之后需要考慮的事情,即如何打造屬于自己的護城河?
就國內(nèi)的大模型來看,降價比例較大,從價格角度,大廠可能會持續(xù)往這條路走,一方面迫于競爭壓力,一方面本身有成本優(yōu)化方式來使成本降低。所以整個市場上,不要看單獨靠模型盈利多少。
在業(yè)內(nèi)專家看來,在模型調(diào)用方面,無論是十億還是數(shù)十億、萬億級token,未來只是收入之一,整體還是希望通過低價牽引行業(yè)快速商業(yè)化。
雖然部分公司B端用戶量從翻了幾倍,到了幾十萬量級,但模型調(diào)用次數(shù)還不那么高,基于現(xiàn)在模型還不夠好、生成速度慢、生成質(zhì)量不高,另外價格也是一部分原因,所以未來通過低價方式,一是應(yīng)對競爭,二是把B端客戶迅速融入自家生態(tài)、快速業(yè)務(wù)上線、推送到B端或者C端客戶手上用起來,只有用起來后,大廠未來才有可能賺到錢。
具體而言,在大廠盈利邏輯不靠模型的假設(shè)之上,盈利方式可能有幾種——如果To B端,要做捆綁式銷售,模型本身成本較低,但客戶用時要選很多其他東西、周邊產(chǎn)品,例如數(shù)據(jù)庫、算力、插件,搜索、BI、PaaS、SaaS等,這些依然保持較高利潤率。通過低利潤模型調(diào)用加上高利潤率產(chǎn)品綁在一起,把利潤率做高。
在To C賽道中,核心變現(xiàn)邏輯是通過精準(zhǔn)信息匹配、用戶上癮機制提升付費意愿,實現(xiàn)商業(yè)價值最大化。
主要的變現(xiàn)策略也有幾種:例如,通過提供AI生成工具支持UGC創(chuàng)作,并設(shè)定不同的使用級;免費用戶可以每天生成一定數(shù)量的低分辨率內(nèi)容,超出部分收費。未來社交平臺上的AI生成內(nèi)容將越來越多,AI生成工具可以通過訂閱或按次付費模式變現(xiàn)。
此外,電商導(dǎo)流變現(xiàn)也可預(yù)見。通過AI入口重新塑造電商流量格局,從傳統(tǒng)的短視頻平臺(如 TikTok、抖音)搜索產(chǎn)品,轉(zhuǎn)向AI入口(如字節(jié)旗下的豆包)搜索商品。通過AI搜索技術(shù)(文本搜索、多模態(tài)搜索)進行精準(zhǔn)商品推薦,同時插入廣告,實現(xiàn)商業(yè)化。
AI硬件與訂閱服務(wù)也是一種變現(xiàn)渠道。AI硬件(如智能耳機、智能音箱)作為AI應(yīng)用的延展,用戶可直接購買硬件,形成收入來源。
智能體(AI agent)是今年的大熱詞,未來智能體的個性化服務(wù)也是To C端的變現(xiàn)渠道,如定制AI角色(數(shù)字網(wǎng)紅、虛擬偶像),提供付費訂閱、充值、虛擬禮物等增值服務(wù),使用戶產(chǎn)生依賴性,從而增強變現(xiàn)能力。
相比之下,目前Deepseek產(chǎn)品比較單一,僅是一個模型,盡管價格低,但在和大廠競爭時,并沒有產(chǎn)品矩陣概念。此外,Deepseek仍只是一個文本模型,隨著技術(shù)發(fā)展,可以縮小文本模型和海外的差距,但是這種技術(shù)很難復(fù)制到其他模態(tài),如音頻、圖像、視頻等都是新模型架構(gòu),業(yè)內(nèi)各界也在研究哪些可以沿用到其他模型。
整體而言,各界不應(yīng)該盯著模型的價格戰(zhàn),而是要看這個方向有沒有衍生出更多應(yīng)用。只有應(yīng)用落地,被廣泛B端、C端用起來后,整個市場才真正活躍起來,否則模型只能停留在自己平臺上自用,沒有生態(tài)在賦能,商業(yè)化也會受阻。
No.6203 原創(chuàng)首發(fā)文章|作者 周艾琳
開白名單 duanyu_H|投稿 tougao99999|圖片 視覺中國/豆包
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