自 ChatGPT 亮相起，大模型領域就不斷湧現驚豔時刻，整個行業在過去兩年處於“百模大戰”的階段，大眾圍繞 AI 的討論和嘗試也爆發式增長。然而，伴隨著大模型的落地和應用，“祛魅”開始成為大模型使用者市場的高頻詞，資本方面也對其漸漸迴歸理性。

直到去年年末，整個行業的風向變得更加微妙起來了。

知名投資人朱嘯虎曾說，“（AI）六小虎最好的結果就是賣給大廠。”近日，零一萬物大部分訓練和 AI infra 團隊會加入與阿里雲共同成立的實驗室、成為阿里員工一事已初見苗頭。另外最近有傳聞稱，月之暗面在尋求阿里收購。

還有去年 10 月，AI 垂直領域大模型公司波形智慧被智慧手機廠商 OPPO 收購，包括 CEO、CTO 在內的多位波形智慧團隊核心成員也已集體入職 OPPO。

不得不說的，像百度、位元組、阿里等均在基座模型、雲計算與上層應用中有佈局的巨頭，在大模型浪潮中顯然更有優勢。尤其是擁有自家流量渠道、雲計算資源的大廠，在投放成本及便捷性上都更加“如魚得水”。

美國的科技巨頭同樣在對 AI 初創公司“下手”。

去年 8 月初，AI 獨角獸公司 Character AI 以 25 億美元被谷歌收購，兩位聯合創始人加入谷歌 AI 團隊；更早之前，Adept 在去年 6 月宣佈與亞馬遜達成技術授權協議，其聯合創始人及部分團隊成員也加入了這家電子商務巨頭；去年 5 月，美國大模型創企 Reka AI 被曝可能以 10 億美元被雲資料巨頭 Snowflake 收購；去年 3 月，微軟向 Inflection AI 支付 6.5 億美元以獲得該公司的非獨家技術授權，並挖角其包括聯合創始人在內的大多數員工。

到 2024 年初，蘋果已收購 33 家 AI 公司；據市場調研機構 Stocklytics 報告，截止 2023 年，谷歌母公司 Alphabet 收購了 21 家，Meta 收購了 18 家，微軟收購了 17 家。

背後的原因是，這些 AI 創企的經營似乎並不順利。除了零一萬物在 2025 才剛開年就被傳“放棄預訓練、資金鍊緊張、被阿里收購”外，去年 5 月曾有 10 億美元估值的明星創企 Stability AI，傳出資金鍊斷裂、四處“尋錢”的訊息。

還有幾家大模型創業公司在去年下半年，開始相繼進行人員裁撤。智譜 AI 高峰期有 1000 多人，去年一度縮減上百人；MiniMax 的海外拳頭產品 Talkie12 月中旬也在美區 App Store 中消失，商業化和部分產品運營團隊總計減員約 50 人；月之暗面則因收縮海外業務，減少 10 餘人；百川智慧主要調整了 C 端產品人員，減員約 20 人。

與此同時，還有一大波 AI 創企黯然“退場”。

上個月，港股上市公司江山控股旗下的 AI 醫療企業鷹眼智慧中醫突然停擺，全體員工解聘。去年 2 月，知名 AI 創業公司竹間智慧宣佈因業務需求減少，給公司帶來了嚴重的現金流壓力和挑戰，停工停產 6 個月。還有早在 2023 年 5 月，由谷歌前高管創立、曾經被稱為谷歌最危險對手的 AI 搜尋引擎 Neeva 宣佈關閉，並被 Snowflake 收購。

在迅速“收編”大模型創業公司的同時，押注大模型的大廠們還在瘋狂收納核心人才，國內外大廠之間挖人毫不手軟，比如谷歌成功挖走了 OpenAI 前開發者關係負責人 Logan Kilpatrick、ChatGPT 核心領導者 John Schulman 加入對手公司 Anthropic。而早先出走大廠創業的人逐漸迴流至大廠，如 Character.AI 兩位創始人迴歸谷歌加入 Gemini AI 專案，前零一萬物演算法副總裁、模型預訓練負責人黃文灝加入字節跳動，接著零一萬物聯合創始人李先剛也被曝出已離職並重返老東家貝殼。

眾所周知，所有的大模型公司都要面臨三大燒錢問題：訓練貴、推理貴、獲客貴。此前，月之暗面創始人楊植麟曾被問“如果你今天拿到的錢是最後一筆錢，你會怎麼花這筆錢？”時，他很坦誠地回答：“ 我希望這個永遠不會發生，因為我們未來還需要很多錢。”

大模型在訓練和推理方面消耗鉅額資金已經不是稀奇事。根據馬斯克的說法，GPT-5 的訓練大概需要 3-5 萬張 H100，單單晶片成本就超過 7 億美元，約合 50 億人民幣。而這還僅是訓練成本，還未包含人力、資料及基礎設施等其它方面的費用。

然而，大模型廠商們花在 C 端營銷上的錢更令人咂舌。去年以來，大模型相關的廣告大批量出現在公眾設施，包括地鐵、寫字樓和機場的廣告牌，甚至是紐約時代廣場。據鳳凰網科技報道，一位從事地鐵廣告投放的相關人員表示，智譜在一些地鐵進行的廣告投放都是百萬起步。

除了線下宣傳，這些大模型廠商的線上投流也很“瘋狂”。有報道稱，據業內人士透露，這些大模型廠商已經成了 B 站除拼多多外最大的“金主”群體。根據移動營銷平臺 AppGrowing 資料，2024 年以來（截止當年的 11 月 15 日），Kimi、豆包、星野等國內十款大模型產品，合計投放超 625 萬條廣告，投放金額達 15 億元。不過這些在各個渠道被火熱傳播的投放金額，曾被多家廠商質疑資料有所誇大。

總而言之，在數量如此龐大的燒錢競爭下，過去一年來在 AI 行業發生的“淘汰”現象也就不難理解了。據鈦媒體 AGI 從國家企業信用資訊公示系統統計，自 ChatGPT 釋出到 2024 年 7 月 29 日（最新）期間，國內新註冊成立後現在卻處於登出吊銷或停業異常狀態的人工智慧（AI）相關公司數量達 78612 家，接近 8 萬家企業已經消失，佔同期新註冊 87.8 萬家企業總量的 8.9%。

“AI 大模型（賽道），將只剩下 10 家企業扮演重要角色。”中國工程院外籍院士張亞勤曾表示。

接下來，大模型賽道的競賽必將更加殘酷。

大模型的競爭除了模型、人才，還有產品，產品是直接對應使用者需求的重要中介。當前，各家都發布了自己的主打產品參與市場競爭。

根據第三方 AI 產品榜資料，在 12 月的 AI 應用產品全球總榜中，ChatGPT 的月活量依然斷層式遙遙領先，但大多排名前 10 的產品變成了聊天和修圖類應用，進榜的兩款國內應用產品是豆包和 MiniMax 的 Talkie。同時，豆包也是當月國內應用總榜的 Top 1，有 7100 萬的月活躍使用者。豆包海外版 Cici 在 12 月的月活也達到 1133 萬，位居第 22 位。據 AI 產品榜訊息，明年豆包 MAU 目標為 2-3 億，也就是說要在 25 年底追平 24 年底 ChatGPT 的水平。

在具體應用領域上，根據 12 月 AI 網站全球榜，排名前十的除了聊天機器人外，都是工作提效類的工具，包括 AI 搜尋引擎及設計、翻譯、寫作工具。

其中，唯一進榜的國內 AI 產品是奈米 AI 搜尋（原 360AI 搜尋），月訪問量達到 3.59 億，僅次於 New Bing，而且超過了國外現在最火的 AI+ 搜尋產品 Perplexity，是 TOP10 裡增速最快的 AI 產品，同時也是 12 月國內網站總榜的 Top 1。“一切皆可生成影片”是奈米 AI 搜尋的主打賣點，360 將其定義為多模態內容創作引擎。在國內總榜的前 10 網站產品中，還出現了同樣主打 AI 搜尋的秘塔 AI，該產品的亮點是：承諾沒有廣告，目前也沒有付費版本，於去年 3 月正式上線，且當月網站訪問量超過 700 萬次。

由此也可見，面向 C 端的 AI 搜尋是一波非常大的機會，其盈利模式成熟，且 AI 搜尋的確能給普通使用者帶來工作及生活上的效率提升。百度創始人、董事長兼 CEO 李彥宏在最近的公開演講上也表示，搜尋是智慧體最大的分發入口。

尤為一提的是，在 12 月的榜單裡還衝出了一匹“黑馬”，即釋出了全新系列開源模型 DeepSeek-V3 的 DeepSeek ，憑藉其模型對齊海外領軍閉源模型的效能效果和低廉的訓練成本，DeepSeek 網站 12 月的訪問量達到了 1101 萬，增速高達 160.63%。

情感陪伴似乎也在逐漸成為 AI 應用的重要機會，Talkie 在去年 12 月憑 2977 萬月活使用者反超 Character AI，一舉成為全球第一大角色扮演 AI 應用。

AI 程式設計工具亦是一股不可忽視的應用潮流，作為已經相對成熟的應用領域，Bolt AI、Cursor、Tabnine 和 Aider 等工具各具特色，適合不同需求的開發者。其中，被稱為“程式設計師的 Google Docs”的 Cursor 贏得了不少開發者的青睞。

此外，創意類 AI 工具在持續吸引使用者。根據 a16z 統計的全球前 50 名生成式 App 榜單上，52% 的公司專注於內容生成或編輯，涉及多種形式，包括影像、影片、音樂、語音等。在 12 家新入榜企業中，有 58% 屬於創意工具領域。三家新入榜企業 LooksMax AI 、Umax 和 RIZZ 則屬於美學和約會領域。

將大模型能力直接嵌入已有的應用程式上也是一種選擇，比如美圖秀秀、夸克等都有自研大模型，但其直接將自研的大模型用到了 App 上，透過增加相關服務方式來吸引使用者。財報顯示，截至 2024 年 6 月 30 日，美圖付費訂閱使用者數超 1081 萬，創歷史新高。而 PConline 資料顯示，夸克 PC 端位居 2024 年國內電腦端 AI 應用下載量第一，成了年輕人首選的 PC 端 AI 產品。

但無論如何，從目前的情況看，市場尚未等來一個大家期待已久的殺手級應用。畢竟，哪怕是 AI 領域的典型代表 ChatGPT 應用端（不含網站），雖有 2 億的月活躍使用者 ChatGPT，相比月活躍使用者 13.7 億的微信、23.7 億的抖音（含 TikTok）、30.3 億的 Facebook 這些超級應用來說，也仍有很遠的路要走。

那麼，在如今這種 AI 產品方向同質化嚴重且目標使用者高度重疊度的情況下，接下來什麼樣的產品才可能形成長久的使用者群體並最終存活下來？

某視覺生成技術專家向我們透露，搜尋領域的潛力巨大，甚至逐漸取代了其日常使用百度搜索的習慣；情感陪伴也非常重要的，尤其是在中國面臨老齡化和少子化的背景下；AI 程式設計輔助非常熱門，尤其是結合智慧體使用時，確實可以幫助程式設計師和企業提高程式設計效率。

上述專家的感受，與各家 AI 產品的最新資料排行變化也是相符的。

此外，該專家認為，一款成功的產品能夠順利執行的關鍵因素很多，首要的可能是第一波使用者的口碑，以及當時的產品運營策略。以小米的 Su7 為例，這應該是一個非常成功的運營案例。這款車本身肯定是不錯的，但是否真的像宣傳的那麼好，這可能因人而異。重要的是，它成功地進入了一個正向的閉環並持續運營。

“明年買量和鋪量的策略仍然存在。”該專家表示，參考抖音早期的發展情況，地鐵、機場，幾乎隨處可見抖音的廣告。豆包也是如此，位元組投入了大量的資金進行買量，雖然這只是內部結算的邏輯，但它確實在抖音這個龐大的流量平臺上進行了大量的推廣。不過，買量策略繼續的前提是，產品至少要能夠抓住使用者的痛點。

2023 年百模大戰後，大家清晰地認識到 2024 年會是各家的生死之年，而 AI 廠商們的“廝殺”離不開與資本的博弈。

一個清晰的變化是，投資人已不再毫無顧忌地給廠商投錢。“儘管前景不錯，但這項技術還遠未達到實用所需水平。過度建造世界上沒有用處或尚未準備好的東西，通常會導致糟糕的結果。”一位華爾街分析師的話很具有代表性。

之前的投資人很“FOMO”：阿里全部參股“AI 六小虎”，騰訊投資了其中三家，此前收購光年之外的美團則投資了智譜 AI。目前，智譜 AI、月之暗面、百川智慧、階躍星辰的估值均已躋身 200 億元估值陣營。

現在的投資人也很“FOMO”：據四木相對論報道，有投資人稱“現在除了國資，基本沒有什麼潛在買家。”有企業希望長期尋找國際化資本的支援，但沒有拿到結果。全球在 AI 領域的投融資都變得謹慎。

如今，投資人的重心似乎已基本轉移到了大模型的應用上。基座模型領域初步競爭格局已現，當前的大模型應用需要解決具體問題，比如設計、程式設計、醫療、招聘等更容易讓人感到其價值的地方，僅提供聊天能力是不夠的。

因此，大模型廠商們一邊發展自己的模型能力，一邊結合自己的資源和優勢尋找落地場景。比如，百川智慧的基座模型研發放緩，重心轉向了醫療、金融等行業大模型上；面壁智慧轉向端側模型，扎進主流消費電子和新興硬體領域；月之暗面重點推廣自己的獨立 App；MiniMax 推出的 AI 陪伴應用 Talkie 火爆海外；智譜 AI 的重心仍然在模型研發上，包括多模態模型、智慧體平臺等；年末黑馬 DeekSeek 目前也專注在大模型訓練方面上。

網際網路大廠們則力求全面發展，同時也都在打磨自家的突出模型或產品，比如阿里的 Qwen 系列模型和快手的影片生成大模型 Kling（可靈）在全球社群中贏得不錯評價，而位元組的豆包收穫了不錯的月活使用者量。

另外，投資人對 AI 廠商能真正將這項技術轉化為盈利業務的能力保持懷疑，而商業化也是今年各家企業繞不過去的話題。

現在，透過 API 按量計費，同時推出訂閱制服務幾乎是國內外大模型廠商的標配。為搶奪使用者，各家紛紛打起了價格戰，這讓每百萬 token 的價格從百元直降至幾釐。

為壓縮成本，廠商們在技術上採用了多種最佳化推理方法包括 Prefix caching、PD 分離、Continuous Batching、量化壓縮、投機解碼等方式最佳化推理效率，雖然不同企業會有不同的側重，但思路較為相似。

大模型訓練降本的典型是 DeepSeek-V3，其採用 FP8 混合精度訓練框架，首次在超大規模模型上驗證了 FP8 訓練的可行性和效果，在保證模型計算精度的前提下大幅減少了記憶體使用和計算成本。DeepSeek 實施了數十項最佳化技術來降低其 DeepSeek-V3 的計算需求，並透過演算法、框架和硬體的綜合最佳化，實現計算與通訊的高度重疊，此外還對 GPU 叢集進行了最佳化。但是具體實踐上，大家還不能清晰地瞭解細節。還有像極佳科技，透露其在過去一年訓練一個視覺大模型的成本，從 500 萬美金下降到了 100 萬美金以下。

應用實踐中，在對模型能力要求不是那麼高的場景，企業會選擇使用大小模型協同的方式。在效能和成本之間做取捨是不可避免的。小模型成本低但效果會打些折扣，但大小模型混合使用就能得到可接受的效能，同時成本下降比較明顯，像 Apple Intelligence 就是採用了大小模型相結合的方式。

值得注意的是，業內整體模型的部署運維的效率並不高，像應用側企業在前期在要效果和要效率之間，優先選擇效果，雖然也未真正找到最佳的大模型應用正規化。但在明年，部分企業將開始重點投入到運維效率上。

此外，多模態模型正在成為各家競爭的一個領域。像“Recraft.ai”公司開發的、引起廣泛關注的小熊貓“red_panda”表現非常出色。Stability 公司的研究員們離開後成立了黑森林公司併發布了有名的 Flux 模型，在開源和閉源領域中都處於領先水平。另外，快手、位元組等公司也在文生圖方面加大了投入力度，而像‌Midjourney 沒有像大家想的那樣推出影片生成模型，仍然專注於影像領域。

在 Sora 火了後，國內對文生影片的態度最先比較謹慎，對文生影片模型的跟進並沒有預期的快速，最大的考量還是投入和收益問題。典型的如百度李彥宏在 10 月底仍然表態不做 Sora，理由是影片生成模型投入週期太長，10 年、20 年都可能拿不到業務收益，“無論多火爆，百度都不去做。”但國內其他廠商已經逐漸跟進，包括快手的可靈、生數科技 Vidu、MiniMax 海螺影片、愛詩科技 PixVerse、位元組即夢、阿里通義萬相等。但整體上，國內玩家不如國外玩家多。

經過一年的廝殺，有人暗淡了下去、有人還在摸索可行之路。在 2025 年，對於 AI 廠商的考驗只多不少。基座模型還要如何“卷”？商業模式怎麼搞？落地應用是真需求嗎？這些問題留給大家解答的時間不會很多。

與此同時，在競爭如此激烈的情況下，誰家還能保持自己當初“AGI”的夢想呢？