随着多家大模型扎堆宣布对公众开放，人人可以“使唤”AI的时代来了。短短大半年，国内已经涌现了130家大模型，“百模大战”名副其实。现在，淘汰赛打响，大模型产品们结束了内测，坐上了牌桌，等待市场的检验。一夜之间被推入下半场的大模型厂商们，开始面对新的问题：应用之战，应该怎么打？
作者 | 杨洁 董温淑
编辑 | 孙春芳
运营 | 刘 珊
9月的前半个月，国内大模型领域度过了最为忙碌的一段时间。
随着9月15日腾讯宣布其大模型“混元”开放，BAT也在通用大模型领域正式“会师”。这半个月内，已经有十几家大模型产品，宣布通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，对公众开放服务。
仿佛是一夜之间，国产大模型领域被推进了竞争的下半场。如果说上半场主要拼的是技术，此前一直处于内测状态的大模型们，至此也一头冲进茫茫人海，等待着市场的检验。
想活下来，就要用出去。大模型厂商们马不停蹄地“卷”起了AI应用。9月，百度升级智能云千帆大模型平台，并发布了11款AI原生应用；阿里的通义千问大模型开放后，淘宝的原生大模型AI应用“淘宝问问”也启动了内测。
▲（李彦宏在百度云智大会公开发言。图源/百度）
但这也意味着，130家大模型们，尤其是其中40%的通用大模型，面临生死淘汰的“大逃杀”。
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“文心一言”们，到底好不好用？
对于中国大模型们来说，8月31日是个值得铭记的日子。
8月31日零点，百度“卡点”公布了其大模型文心一言向公众开放的消息，打响了第一枪。一个小时后，凌晨1点多，智谱AI宣布智谱清言大模型开放；凌晨3点，百川智能也推送了大模型向公众开放的消息。接下来的半个月时间里，已有十几家企业纷纷对外宣布其大模型开放给公众。
大模型概念满打满算火了只有大半年，但在国内，根据赛迪顾问数据，截至7月累计已经问世了130个大模型，其中通用大模型占了四成。但此前，大部分大模型产品还处于内测阶段。
根据今年8月15日开始施行的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》规定，企业在发布生成式人工智能（AIGC）产品前，需要向国家网信部门申报安全评估，并做算法备案。这也成为国内AIGC产品合规上市前的必经之路。
现在，靴子已经落地，国产大模型们在一夜之间，跑步进入了下半场。在内测阶段卷了大半年算法和参数后，大模型到底好不好用，是骡子是马，总得牵出来遛一圈了。
第一场战役从官宣那一刻就开始打响。大模型们争分夺秒地对外发布消息，抢的不只是时间，还有流量。
开放C端入口，对大模型厂商来说具有重要的意义，既能提升大模型的大众认知度，也可以积累大量的数据，训练模型。在国内“百模大战”还没有分出胜负时，谁先拿到了开闸的入场券，就意味着谁获得了时间优势。
从通过审批的大模型产品来看，它们也不约而同地选择了“个人AI助手”来布局，集中了覆盖用户日常大部分场景的工具，从工作到文娱，试图成为C端应用的“超级入口”。
▲（百度“文心一言”App应用界面。图源/市界截图）
例如，文心一言能够提供诸如内容创作、AI绘画、翻译、AI办公等多种不同场景的应用，其中的类目也分得比较细致，包括给PPT写提纲、写研报、写工作日报，写小红书的文案、测试用户MBTI，以及玩一些网络上的潮流热词和“废话文学”等。基于云雀大模型，字节已经公测了开发的AI对话产品“豆包”，其中也集成了学习助手、写作助手和对话等功能。
用的人多了，吐槽也必不可免。一位用户就表示，自己曾在8月31日当天用“多少家大模型已经开放”的问题去问了几家产品，结果答案各不相同。大语言模型容易遭受诱导、胡言乱语的“幻觉”问题，也照旧在各家产品里均有存在。在社交媒体上，也有大量“调戏”大模型的段子在不断产生。比如，有博主就用百度贴吧“弱智吧”里各种“无厘头”问题去询问不同的大模型。
但开放带来的流量效果是巨大的。根据百度官方公布的数据，在开放24小时内，文心一言就回复了网友超过3342万个问题，App被下载超过100万次，8月31日登上苹果App Store免费应用榜首。几天后，星火认知大模型开放后，又取代了文心一言，当日在App Store免费榜登顶。
流量的快速涌入，也带来了算力的压力。文心一言、商汤的大模型等开放后，出现了下载排队情况。百度官方一度回应说：“流量超预期，正在调集新的算力，请大家减少调戏，为工作和学习目的的用户让路。”
在这之前，唯一一款“刷屏”的生成式人工智能应用，是阿里大文娱孵化的妙鸭相机。接下来，大厂们也将在大模型基础上进行重构，把所有产品“重做一遍”。或许更多的类似妙鸭相机的这类的“爆款”应用，也将出现。
但对大模型厂商们而言，更重要的事情还是，面对市场检验后，它们是不是能“养活”自己？
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淘汰赛启动：卷产业、卷应用
上半场结束，大模型残酷的淘汰赛拉开序幕。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖就在和媒体的对话中提到，随着模型的放开，优劣更容易评判了，市面非常多的大模型都会“迅速消失”。
远望资本创始合伙人、迅雷创始人程浩也提到，通用层再有更多的后来者，意义也不会太大了。通用大模型们虽然还未分胜负，但这个领域已成为“少数人的游戏”。他估计国内之后不会有投资人再去看这种底座大模型了。
大模型们也走到了商业化的拐点：想要生存下来，“用起来”才是硬道理。
在商业化变现路径上，ChatGPT给后来者打了个样：当注册用户迈过1亿大关时，它开始对C端收取订阅费用，每月20美元；但B端的钱，始终是它关注的大头，它针对企业和开发者开放API（应用程序接口）并收费，今年8月又推出了ChatGPT企业版。
在国内，开放的大模型厂商中，还没有一家对C端收取会员费用。这固然是为了在开放初期吸引更多的流量，但同时也是因为，用户为互联网应用付费的习惯还有待培养。大多普通用户心目中，大模型还是一个聊天工具，付费意愿并不强烈。
相对而言，B端企业仍然是对创新应用付费意愿最高的客户群体，也存在着强烈的智能化需求。因此，“到产业中去”，也早已成为国产大模型在商业化方面的共识。
在国内，基于医疗、金融、教育等垂直行业的大模型已纷纷出现。已经发布通用大模型的公司，也在针对行业推出模型服务。
但即使如此，国内用户对大模型也还存在“认知墙”。火了大半年，大模型们仍然“飘”在天上，不仅对C端用户是刚刚开放，在行业外，连很多企业对此也还是摸不着头脑。作为北京一家医健企业的产品技术负责人，王成说，公司高层从几个月前就开始探讨大模型会给行业带来什么变化，但讨论了很久，现在也还在观望之中，不知如何下手。
大模型必须落向应用，从客户的反馈中得到的东西，会提升数据训练的质量，也会推动产业往前跑得更快。
国内的科技头部公司们早已做了多年的平台，拥有较为丰富的产业资源，它们也将大模型接入自身的云平台，以“大模型平台+解决方案+AI应用”模式为主，将AI能力赋能给企业。
百度董事长兼首席执行官李彦宏前不久公开表示，“卷大模型没有意义，卷应用机会更大。”接下来，无论是通用层的公司，还是站在通用大模型上进行创新的企业，都将在AI应用上，激烈开卷。
“未来应用发展的速度会非常快。大模型本身作为数字化的基础设施，已经在趋于成熟，基于此，各个行业的应用也肯定会批量涌现。”程浩说。
百模大战的落地肉搏，从谁先能在行业客户中打开市场开始。“即使我们这样规模不算大的传统行业公司，也受到了百度销售的热情对待，恨不能天天联系我们沟通。”王成调侃说。
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应用层之战该怎么打？
随着“下半场”的号角吹响，无论何种身份与背景的参与者们都在用最快的速度调整步伐，想要在全新的阶段中找到自己的位置。
各方面实力更加领先、首批具备上线资格的大厂已在摩拳擦掌。
一家通用大模型企业的工作人员告诉「市界」，“在接到属地政府的通知后，我们第一步就是用最快的时间官宣向全社会开放”。据其观察，各家通用大模型企业的动作十分统一，获得资质后，第一时间即推动面向社会提供服务。
不过，对于首批官宣大模型开放的企业而言，比争取To C用户更加紧迫的任务，是在To B领域打开突破口，树立自己“卖水人”的角色。放眼望去，每家企业都在奋力打造更加完善的大模型产品体系，并在此基础上积极争取更多合作伙伴和客户企业的选择。
首批官宣开放企业中，百度最先在9月5日的云智大会上表达了自己的态度。李彦宏公开讲道，“百度的目标是打造好大模型的基础能力，支持好AI原生应用开发。”所谓AI原生应用，就是直接在AI平台上开发出的应用程序。按李彦宏的说法，就是要依靠大模型的能力，解决过去解决不了、或解决不好的问题。
为了快速拓宽“朋友圈”，百度举办了“文心杯”创业大赛，并在表示将拿出数千万元投资优胜团队，并在技术、产品、发展战略、资本合作等方面提供长期支持。
▲（图源/百度云智大会）
其他通用大模型领先厂商们也已经在这一方面进行了相应布局。
比如字节跳动旗下的大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务，拥有MiniMax等客户企业；商汤科技则表示，其“日日新SenseNova”大模型体系和生成式AI产品系列已经涵盖了自然语言交互、AI文生图、数字人、3D大场景重建、3D小物体生成五大主流的生成式AI应用，未来还将持续升级……
大力押注生态建设的另一面，则是企业们需要调动算力、人力等各方面的更多投入。随着领先者掀起的通用大模型生态比拼和战备竞赛愈发激烈，更多中小企业们则需要从细分市场之中寻找生机。
在一位大模型从业者看来，资金、人才、研发规模都难以比肩互联网大厂的中小型大模型企业，没有必要再在通用大模型上“死磕”，“相比扩大规模，不如找准需求点，尽快打开细分市场。”
从这一角度出发，不少中小企业早已开始尝试落地变现。第四范式的一位工作人员曾告诉「市界」：“目前我们落地的场景有医疗等类别，在原有用户的基础上，做一个大模型+的升级。我们做大模型还是从To B的思路去做，我认为主要原因是我们本来没有To C产品基因，并不是说To C商业化更难，只是从To B做才更符合企业本来的定位和固有的模式。”
另一家不愿具名的数字人大模型企业负责人则透露：“早在上半年，我们已经把一些企业级大模型的产品落地到客户场景里了。”
这只是开始，未来随着通用大模型企业们的“触角”延伸到各个细分领域，大中小企业们或许仍有一战。
除了供应端，众多的大模型应用层创业者也在迎来新的机遇和挑战。
一位大模型应用层的创业者表示：“我始终认为未来会有各式各样的智能模型，形成各类智能服务供应商。通过备案意味着未来在几家通用的基础上，能合规地生长出来智能供应商的生态了。”
随着通用大模型的陆续开放，企业获取AI能力变得更加便捷，应用层的竞争也会更加激烈。但对此，该领域的中小企业们目前还并不担心。
澜码科技CEO周健表示：“任何一片新土地的发现，都是先行者趟出路，然后不断有人进来。竞争肯定会是非常激烈的，但没有哪个行业，会形成完全的垄断，即使大厂，也不可能把所有的企业的内部应用给做完。”
在他看来，这反而会是一个极好的机会。据他观察，在不同垂直行业内，有些企业对数字化改造的态度很积极，但它们有时候反而也不会把大厂作为第一选择。
个中原因，据一位行业人士分析，有些问题通用大模型解决不了，有的企业的问题，也不是非要用通用大模型不可。例如一些金融机构，出于对风险管控、数据安全等问题的谨慎考虑，也会选择垂直行业模型公司合作或者自研大模型。
对于应用层玩家而言，比拼的下一轮，关键在于“对用户需求的精准捕捉”，也就是产品定义的能力。
“我认为，大模型开放对大部分创业者来说影响不大。我们预料，将来也可能会出现大模型接口泛滥的局面。”大模型应用公司言图智能创始人罗予晨说。
“大厂在资源上是占有优势的。但是，小厂显然会更灵活，更接地气。真正的问题是，AI原生应用该怎么样去做。”罗予晨对「市界」说，作为AI原生应用，离开了大模型就什么都没有了。“它怎样才能在市场上获得机会，真正去占有一席之地？AI原生应用到底什么时候能爆发？这也是产业最关心的事情。”
在周健看来，到明年年初的时候，国内大模型基本能达到GPT-3.5的能力；可能至少还需要一年，才能达到GPT-4的水平。但行业仍然会不断演进，“像GPT也有一定的缺陷，随着我们用大模型去做应用，就能看到，还有很多条路径去补齐不同大模型的缺点，未来或许会分化出更多不一样的大模型。”
总而言之，“等风来”的阶段已经过去，东风已至，各个市场环节的竞争都将被按下加速键。狂风吹尽浮尘之后，露出来的是真金还是土坷垃，还要留待应用市场来检验。