文字|科技新知，作者丨沉付，编辑丨应芬
地方国资支撑着国内大型车型商业化的一半。
OpenAI于2022年底推出ChatGPT，为全球人工智能领域树立了灯塔。但到2023年游戏，国内对大规模语言模型发展的政策支持仍相对不足，引导更多来自于人工智能产业整体发展或算力支持。
直到国家网信办联合多部委发布《生成型人工智能服务管理暂行办法》，全国范围内开始出现针对性政策，重点关注今年的疫情。地方政府的积极性带动中央和国有企业在地方国企的支持下快速启动大型模型相关项目和公开市场招标。
中标企业名单上，醒目地列出了百度、科大讯飞、华为等耳熟能详的人物。作为国内六大规模车型之一的智普AI，从中标数量来看也不甘落后。
大型AI模型的技术突破和应用能力令人惊叹，但实际商业化场景的实现却迟迟未能达到预期。百度、科大讯飞、智普等大型模型公司是否会搭乘ToG快车直接到达终点，还是弯道救国，还存在一个问号。
分裂之战
大型模型ToG市场提供的蛋糕并不小。
2023年以来，大模型采购需求激增，招标市场火爆。公开招标市场数据显示，2023年全年共发起大型车型采购请求190个，采购规模5.95亿元；今年上半年，共产生大型模型相关招标项目498个，金额13.4亿元。 ，比去年增加了一倍多。截至8月，大型模型相关项目中标数量再创新高，达127个，其中披露金额的项目84个，金额达3.9亿元。
今年7月，国务院新闻办召开以“推动高质量发展”为主题的系列新闻发布会，提出未来五年中央企业预计将安排大规模装备升级，总计投资超过3万亿元，更新部署一批高科技、高效率、高可靠性的先进装备，加快数字化转型，推动人工智能等新技术与全要素深度融合整个制造过程。
项目需求的涌出，与国内大模型市场的商业化困难不谋而合。 3万亿板块并非针对大模型单一领域，但前瞻产业研究院院长徐文强曾公开表示，AI大模型应用场景将从目前的业务场景逐步深入到决策管理场景。预计到2028年，国内AI大模型行业市场规模将突破1000亿元，五年内行业复合增长率将超过50%。
央企虽然也是按照市场化原则运作，但在国有资产的支持下，培育产业、创造需求的动力更大。公开招标项目中，不乏能源、通信、金融、教育等传统行业的数字化升级改造。中国移动、中国铁塔、南方电网、国家能源集团等央企都是采购商名单上的常客。
不过，中标方这边，各大模型公司抢订单的态度却出现了分歧。据自媒体“硅星Pro”不完全统计，上半年，智普AI中标数量领先，百度、科大讯飞紧随其后。除了前三名之外，后续的华为、商汤、阿里巴巴、腾讯在中标数量上均落后。与智浦AI齐名的其他大型模型六小龙却不见踪影。
从其他公开渠道整理的信息来看，科大讯飞、智普AI、百度也是大模ToG市场“三国”当之无愧的主角。其中，科大讯飞最近7月和8月分别中标112个和127个项目，8月中标金额超过1.5亿元。
一位行业分析师告诉《科技报》：“大公司做ToG有天然优势，政府部门或者央企都非常看重投标人的资质和简历。即使很多中小企业有能力实施和实施，执行后，他们最多能做的就是成为竞标大赢家。”工厂的下一级分包供应商。”
百度和科大讯飞在过去的主要业务领域积累了丰富、成熟的ToG经验，客户资源可以直接复用在大型号产品上。智浦AI自成立以来一直坚持ToB路线。招标项目种类较多，金额从数万到数百万不等。
这场“三国争霸”的少数民族游戏，最终的胜者将有多少？
吃肉还是喝汤
在AI大模型的ToG业务中，改变的是交付的产品和服务，但不变的是G端客户和市场特征。
国内创投圈知名人士易非凡曾撰文，国内企业服务公司60强中，ToG占比近70%。一半企业毛利率不足50%，而美国同行平均毛利率超过70%。
ToG市场的需求方大多是政府部门或大型央企游戏，下的订单往往非常大。但复杂的落地场景和严格的风控标准也会大幅增加执行成本，最终将利润留给中标者。微薄。随着《政府采购法》、《招标投标法》等法律法规的完善，采购价格体系日益透明，大部分订单的利润率逐渐稳定。
另外，由于对接和交付的便利性，G端客户更喜欢能够提供一站式解决方案的集成商，然后集成商可以自己消化需求或者找到其他供应商来承包需求。
作为最底层的中小供应商，虽然要通过集成商签订订单，但灵活的经营方式让他们的收入质量更高；集成商不仅要忍受G端客户普遍较长的计费周期，还要应对没有监管保证供应商交付标准的情况，只能通过不断接受订单来扩大规模。当然，集成商向供应商转嫁压力的情况在业内并不罕见。
因此，百度、华为等大型互联网公司近年来往往成为ToG市场的领导者。主要原因是大公司可以同时承担集成商和供应商的双重角色，可以保证一定水平的利润率。同时，各自业务布局多元化，主营ToC业务相对健康可持续。即使ToG业务不能赚钱，它仍然可以成为打通GR关系的桥梁。
科大讯飞的路线很独特，多年来坚持ToG和ToC“两条腿走路”。其联合创始人之一胡宇曾解释说，他们依靠核心技术为国家解决规划问题。同时，翻译机等产品也瞄准大众市场。这也是很多人无法理解科大讯飞的原因。
然而，百度和科大讯飞在大型机型上投入巨资，在ToG市场遥遥领先，其对财报数据的贡献却呈现出不同的结果。
百度第二季度营收339亿元，核心营业利润56亿元，同比增长23%。这主要得益于其云业务的加速增长，也与其大模型业务的推进有关。科大讯飞发布的半年财报显示，上半年实现营业收入93.25亿元，同比增长18.91%，但净利润却亏损4.01亿元。 ，这是上市以来首次出现半年亏损。这与大型模型基础设施的投资有关。并非无关紧要。
对于这一成绩的原因，百度创始人李彦宏在近日召开的第三季度董事会议上给出了答案。据“36氪”报道，李彦宏认为ToB业务必须标准化。标准化与项目体系相对应。项目系统需求多，需要大量现场人员，需要大量后端研发和改造。
虽然像Comate这样的标准化产品现在卖不了多少钱，竞争力也不够，但李彦宏认为这并不重要。这类产品的起点比较低是可以容忍的，因为只要不断投入提高它的门槛，它就能和竞品有很大的差距，未来还是一个好的方向。
同时，重点关注中腰部顾客。李彦宏指出，很多时候你从非常大的客户身上赚不了多少钱，而且做特别长尾的生意也很难，因为你手头上的钱不多。
智普AI作为大型模式ToG《三国志》中唯一的创业玩家，目前还处于持续融资输血的阶段。 9月份刚刚完成最新第11轮融资。 ToG项目的频繁上线，更像是其ToB路线的覆盖，而不是寄希望于央企客户的大订单回归。
当三位主角可能并不是带着赢得比赛的目的而来时，其他原地踏步的同事的选择就很容易理解了。
捷径和陷阱
国内ToB赛道的创业者大多对ToG市场又爱又恨。有的企业能够抓住政府改革的机遇，迅速取得成功，而有的老板则陷入充满不确定性的商业关系中，摸不着头脑。
阿里巴巴前首席AI科学家贾扬清曾直言，当前大模型商业化过程中存在两个纠结点：一是营收流向与以前不同；其次，与传统软件相比，大型模型创造收入所需的时间太长。短的。
京东集团副总裁、京东城总裁郑宇曾表示，政府可以算是“超级B端客户”。大机型ToG市场本质上遵循ToB路线的规则，例如产品用户和购买决策者的分离。
一位深耕ToG行业多年的产品经理告诉《科技报》，在规划和设计产品创意时，他们首先关心的应该是对政策文件的解读，找到支持领导绩效的内容。其次，要考虑产品交付后的实际情况。需要满足。
此外，AI大模型等数字化方向的ToG项目采购往往涉及到传统工作流程的改造。一旦影响组织架构和岗位调整，内部项目审批就需要各条线领导之间的角力。
这与传统SaaS产品的盈利模式类似。 《科技报》从一位SaaS创业者那里了解到，他们接到的一个数字化项目可以大幅节省线下人力。顺利度过了前期的需求打磨和demo开发阶段，但最终还是失败了。关于项目审批。
与海外SaaS公司以中小型客户为主、产品标准化程度较高不同，国内SaaS公司主要依靠大客户的贡献，而大客户往往对产品定制化要求较高，相当于一个成本投入变相增加。 ，直接拉低了整体毛利率水平。
一个典型的案例就是字节跳动旗下协同办公产品飞书的裁员。面对阿里钉钉、腾讯企业微信占领中小客户心智，飞书试图通过教练模式打造标杆案例，打造榜样效应，但由于每位教练的资质较高，团队规模不断扩大。定制要求。 ，反而拖累了人的效率，没能收回成本。最终，员工数量比巅峰时期减少了三分之一，暂时满足于做市场追随者。
抛开ToG项目特有的主观因素，ToB市场普遍存在的成本困境也是大型模型公司必须面对的。除了政务、央企大项目订单外，AI大模型产品的B端客户大多采用API调用收费模式，需要客户持续使用才能保证现金流收入。
在针对中小客户的市场上，各大厂商都毫不犹豫地发起了价格战。作为创业阵营的代表，智浦AI也在6月份正式宣布消亡。入门级产品GLM-3 Turbo型号的赎回价格从5元/百万Token降至1元/百万Token，降幅高达80%。
与ToC和ToB市场的亏损盈利方式相比，尽管ToG市场也存在诸多弊端，但它也是大型模型公司赚钱最快的方式。只是暂时的醇厚的酒味而已。喝多了就找不到长远的路，就得吐出利润来弥补。
