大模型降价至免费，ToB商业模式“卷”向何方？_风闻

文：向善财经

最近一年多时间来，无论是资本市场还是消费市场上，大模型都很火。

特别是在最近几天的高考季，大模型填报志愿等各种新奇功能，可谓是火出了圈。

不过回头来看，和大多数新风口一样，大模型刚诞生时，资本市场也是一贯地先讲故事，爆炒概念。

但是讲到最后，一个项目要证明自己有投资价值，最直接的方法还是要从市场上赚到钱来。所以最近一段时间，越来越多AI创业者和投资人，又开始将大模型的商业模式挂到了嘴边。

可直到现在，外界能看到的商业变现途径，不是大模型卖课就是算命、填报志愿等“旁门左道”，至于付费会员和打赏方式也是杯水车薪。

那么从卷技术到拼价格，国内大模型玩家们打了这么久，商业模式都走的怎么样了？

大模型降价至免费，ToB商业模式“卷”向何方？

要说大模型行业最近的大事，无疑就是降价潮了。

从字节跳动高调入局大模型战场，并带领豆包大模型击穿市场底价开始，到阿里云宣布通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%。紧跟着，百度智能云也跳出来表示，文心大模型两大主力模型全面免费。

然后就是科大讯飞也宣布，讯飞星火API能力正式免费开放。至于最近，此前已经有过一次降价举动的智谱，则又宣布了对旗下全模型矩阵的价格大幅下调。

如果再加上更早之前的海外OpenAI宣布其最新模型GPT-4o的价格下调50%，一场大模型界的“618”大促正在席卷整个行业。

而有意思的是，在这降价潮背后，其实就隐藏着一种大模型商业化的尝试，即向ToB的企业（包括政府、开发者）们寻找变现空间。

可以发现，此次降价的大模型，更多的是基于公有云版本的接口成本降低，以及轻量化模型的调用成本调优，所以本身就有点醉翁之意不在酒，而在与之有强关联的、有云服务建设需求的企业客户群体。

对此，猎豹移动董事长兼CEO傅盛就表示，“降得最猛的都是有云服务的大公司，通过大模型来获取云客户，让羊毛出在猪身上”。

百川智能的创始人兼CEO王小川也认为，此轮降价是仅限于云服务厂商的动作。“核心要看你的商业模式是什么，如果你是做To B服务的，降价最后卖的（就）不是模型本身，是整套云服务了……”。

诚然，无论是出于怕被AI时代落下的担忧，还是主动想要数智化转型，提升业务经营效率，此前有不少大企业和中小企业对大模型其实都颇为感兴趣，但可惜就是真当落地应用的时候，却又很难能做出最后的选型决策。

一是因为，现在的大模型产品可谓是花样百出，企业难以做出最优解；二是，对大企业来说各个业务和部门繁多且交叉复杂，使用大模型的试错成本很大；至于中小企业则是由于成本限制和缺乏专业数据处理的经验，容易导致AI模型的实际应用效果很难与自身业务快速适配，企业存在“赔了夫人又折兵”的创新担忧。

在这方面，字节方面的高管此前曾粗略地算过一笔账，企业要想用AI做一项创新，至少要消耗100亿token，如果按照大模型之前的售价，平均需要花费80万元……

那么很明显，现在大模型想要落地商业化的前提，就是价格要让大家都用得起，把企业、开发者们使用大模型的试错成本降到极致，然后才能谈后续延伸的云服务商业化等。

所以在这一过程，大模型降价乃至免费或许会暂时带来些许成本压力，但对一众云厂商们来说，其靠着更低的价格，却也能够更快地构建出自身的AI开发生态。

通过让自身的大模型产品被更多企业和相关开发者们使用，从而就像在彼时安卓系统上构建出庞大的移动互联网那样，逐渐跑出大模型的AI商业化生态。

不过也需要冷静的是，对企业来说，大模型落地是一个系统工程，降价解决的仅仅是大模型最前端的入口问题，企业客户在实际应用中仍需要投入大量的资源和时间来整合和优化这些服务。比如搭建数据库、数据清理/标注等等，这就意味着其替换成本仍然极高，全链路节点的打通极其复杂，所以大模型在B端的规模化落地必然是缓慢的，市场注定是有限的。

此外，对技术极客、专业工程师等开发者们来说，ToB大模型的降价肯定是有好处的，但前提是技术要过关，能够满足高并发的专业需求。

然而在这方面，有开发者表示，国内大模型吹牛可以，但关键时刻就会掉链子，即便降价，他还是选择在LLM上研发。“感觉现在大模型只是跑了跑分，没明白用在哪里。这可能是To C应用没有爆发的另一个原因”。

综上所述，大模型在B端方面虽然已经摸索出了商业化思路，但整体还不够成熟，技术也不够刚需，所以很难说现在就已经看到了变现的希望……

To C大模型分化，垂类红利能撑起超级应用吗？

说完了B端，对应的就是C端大模型商业化了。

从目前来看，大致分为了两派：一是直接选择会员/包月付费，以及打赏的方式变现，比如ChatGPT、百度的文心一言、大模型创业企业月之暗面旗下的Kimi大模型等等。

另一种则是选择免费，走超级应用路线。通过解决用户的痛点需求，或者升级现有的市场模式，然后积累起足够的用户体量，那么无论最后是走流量模式，还是广告路线，基本都能看得到商业价值。

在这方面，昆仑万维（天工大模型）的内容应用和商业逻辑理得算是较为清晰了，就是瞄准“垂类SOTA红利”（SOTA：领域最佳水准）。

天眼查APP显示，此前，昆仑万维的董事长兼CEO方汉在接受媒体专访时，曾用OpenAI举例，OpenAI的文本生成水准是全行业最好的，所以它的商业估值最高，但文本只是AI的主要方向之一，还有很多垂类领域，只要在特定的垂类做到SOTA就会有红利。

据方汉判断，这些垂直领域长期稳定的护城河，在于UGC（用户生成内容）平台。一旦用户对平台形成使用习惯，便能够建立显著的优势。“我们在海外所有的商业模式都是基于UGC平台的，我们的产品优势可以吸引大量的创作者，一旦用户习惯了我的平台，除非竞争对手的算法能够10倍领先于我，否则用户就很难发生迁移了……

事实上，对于方汉的大模型落地理解，现在在搜索领域已经隐隐显出了苗头。

最直接表现为AI搜索的诞生，比如说前搜狗CEO，现任的百川智能创始人王小川，在最近推出的首款AI助手“百小应”，主打的就是“懂搜索的AI助手”。

又比如国内AI搜索的鼻祖——昆仑万维的天工AI搜索，靠着多模态能力，其无论是在行业深度文案创作、还是素材生成、甚至是项目报告评估、行业白皮书等多个领域，都能够全程参与，并实现从寻找内容到获取答案；从信息到知识；从通用到个性化的高效率完成。

某种程度上，这些都已经不再是单纯的搜索引擎了，而更像是一个个嵌在PC和手机里的“贾维斯”。

或许正因如此，据QuestMobile数据显示，截止到2024年3月末，昆仑万维天工AI APP的月活跃用户已达近千万，仅次于豆包与文心一言，成为国内AIGC APP月活跃用户第三。并且在最近，天工AI每日活跃用户（DAU）又超过了100万。

不过即便如此，用王小川的话来说，这些依然还算不上是超级应用。所谓的超级应用，要满足刚需，规模上还得再提升两个数量级。也就是从100万DAU变成1亿，上下浮动3.3倍，在3000万到3亿之间。

那么从竞争的角度看，无论是豆包、文心一言还是天工，其在成为AI超级应用的路上，都还只是刚刚起步，未来能不能一路领先，又或者是被后来者居上，这些都尚未可知。

但好一点的是，在互联网商业链路中，搜索商业之所以能够开启一个时代，很重要的一个点在于能够挖掘需求，并嵌入商品和服务（百度搜索）。搜索之后，后来嵌入商品和服务是图文（微信公众号、小程序），现在是直播和短视频（抖音）。

而现在AI+搜索很重要的一个价值是，平台发现用户的需求变得更加容易了。当发现需求后，下一步就是满足需求。所以，在大模型中嵌商品与服务的可能性，才是这波AI革命最重要的意义之一。这也是百度、字节以及昆仑万维等大厂们的商业化想象力所在。

总之，AI是一个永远有创新红利的行业，对应的商业模式也势必会随着产品、技术的创新而不断变化。

就像现在，无论是在B端延伸中实现价值，还是在C端的需求升级替代中落地，大模型确实都值得在很多行业里重做一遍。

一如当年的互联网对传统行业的颠覆那样，AI行业从来不缺等风者，但真正缺的是造风者，在漫长的破局路上，谁最后能一呼百应地打开大模型应用的金矿，我们不妨且行且看……