预热了好几个月,姗姗来迟的 Microsoft 365 Copilot 终于集成到最新的 Windows 11 系统。


7 月份的时候,微软提前公布了 Microsoft 365 Copilot 的定价,除了现有订阅,这些功能将按每月 30 美元(约合人民币 216 元)的标准向用户收费。


公布定价后,许多网友似乎并不买账,普遍吐槽这个价格略贵。而实际上,即使是这样的价格,微软或许都难以从中获利,甚至可能还要倒贴。


今年一路狂飙的 AI 明星公司和产品,在赚钱这件事上却步履蹒跚。


生成式AI是一门亏本的生意?


GitHub Copilot 是 2021 年推出的微软的 AI 代码生成工具,已被超过 2 万家组织采用,生成了超过 30 亿行代码, 《信息时报》称,2023 年 GitHub Copilot 有望产生超过 1 亿美元的年度营收。


然而,据华尔街日报援引知情人士的消息,微软推出的 GitHub Copilot 陷入了“叫好不叫座”的亏损窘境。


每个 GitHub Copilot 用户每月至少让微软承受超过 20 美元的亏损,甚至重度用户需要微软“倒贴”80 美元。


无独有偶,作为 Alphabet(Google 母公司)手里的 AI 王牌,人工智能实验室 DeepMind 的日子也不好过。最新的文件泄露,DeepMind 去年同期利润下降了 40% 以上,员工成本也削减了 39%。


亚马逊云部门的 CEO Adam Selipsky 在谈到生成式 AI 行业时表示:“与我交谈过的许多客户都对运行其中一些模型的成本感到不满意。”


从事物发展的规律来看,换个角度想,模型们可能正在步入一个更成熟、更稳定的发展阶段。想当初,生成式 AI 的热潮袭来,巨头们一股脑儿钻进生成式 AI 赛道,生怕晚行一步就会错失哪怕一丁点的市场份额。


原美团联合创始人王慧文也在朋友圈高调宣布拿出 5000 万美元创业,剑指 AI,短短几个月过后,王慧文创立的“光年之外”却只剩下一地鸡毛,最终并入老东家美团的版图之中。


商业叙事的逻辑依然奏效,在未形成规模经济之前,无论是 To B 还是 To C,“烧钱”依旧是生成式 AI 需要承受的代价。


外媒 Analytics 称,OpenAI 每天大约“烧掉”70 万美元,以维持 ChatGPT 的运作。同时这个费用还不包括 GPT-4、Dall-E 2 等其他产品。


Analytics 悲观地敲响丧钟:OpenAI 很可能到 2024 年破产。一贯坦率的阿尔特曼多次驳斥破产言论,称月度营收超过 1 亿美元,但对于运营成本等投入却没有予以否认。


那么,钱都花到哪儿去了?在此前文章中,我们报道过 ChatGPT(在 GPT-3 推出之后)每与用户交流 25~50 个问题,就得“喝掉”一瓶 500 毫升的水来降降温。


以水、电为代表等基础设施的资源消耗只是这算账本上的冰山一角。甭管是运筹帷幄还是信心不足,生成式 AI 战役的“粮草”都得准备充足。


在 GPU 短缺时代,不是谁都像 Inflection AI 公司“背靠大树好乘凉”,轻而易举地利用 22000 张英伟达 H100 GPU 构建世界上最大的 AI 超级计算机。


据英国《金融时报》报道,中国互联网巨头正争相抢购英伟达高性能 AI 芯片,其中百度、腾讯、阿里巴巴以及字节跳动总共采购 10 万张 A800,每张 A800(A100 的“阉割版”)的价格就达到 1 万美元。


即使模型研发训练完成,Web 2.0 的实践经验告诉我们,酒香也怕巷子深,技术与市场的严重脱节,对商业化将会是致命的打击。因此,要想在“千模大战”中突围而出,宣发的重要性不言而喻。


为了弯道超车,Meta 向顶级创作者支付数百万美元,利用其在不同平台已经积累的庞大受众群体,使用肖像来打造 AI 角色。乍一看,这种玩法与高德地图的于谦导航语音包有异曲同工之妙。


花费如流水,风口阵阵也有可能是妖风,盈利的曙光到来之前,底蕴不足的企业难免要提前离开牌桌。


狂奔300多天,行业淘汰赛开启


OpenAI 也曾面临过“关门倒闭”的考验,但幸运的是,和马斯克分道扬镳之后,遇到了如今的东家“微软”。获得投融资后的 OpenAI 活了下来,蛰伏数年,最终吹响了生成式 AI 革命的号角。


在科技企业营销圣经《跨越鸿沟》一书中,杰弗里·摩尔写道:


高科技产品面世过程中,最危险、最关键的一点,就是由少数有远见者所主宰的早期市场,向实用主义者占支配地位的主流市场过渡。


作为最先登上生成式 AI 舞台的主角,自去年底至今,ChatGPT 已然狂飙突进 300 多天,如火如荼的行业底下也涌动着一股暗流。


CCS Insight 首席分析师 Leo Gebbie 表示:“今年早些时候,围绕生成式 AI 的讨论都是关于该技术令人兴奋的前景,它可以做什么、它可以提供什么、它可以为我们做的令人惊奇的事情。”


而现在 CCS Insight 警告说,随着运行此类服务的成本开始对企业造成影响,生成式 AI 行业明年将遭遇“冷水澡”。


生成式 AI 的空前繁荣能持续多久,始终是投资市场的一大关注点。如今商业落地拐点已经出现,盈利成了模型们“To be, or not to be”的金科玉律。因此,想要走的更远,ChatGPT 们还得想点法子。


最常见的策略不外乎几种。参考上文的 Inflection AI ,寻找一个好东家(英伟达),来一场“你有故事他有酒”的企业联姻。


没有好故事,怎么办?那只好遵循(付费)用户即上帝的商业法则,只有付费用户才能享受到更好的服务。以 OpenAI 为例,ChatGPT 的每一次重大更新都是订阅用户优先使用,如果你也想用,只需两个字:“打钱”。


巨头们无不效仿这种策略,微软推出的 Office 全家桶 GPT-4 版的订阅价格为每月 30 美元(约合人民币 216 元),适用于 Microsoft 365 E3、E5、商业标准版和商业高级版客户。


Adobe 也使用积分系统来降低 Firefly(AI 图像生成器)的亏损风险,Adobe CEO Shantanu Narayen 表示:“我们正在努力提供巨大的价值,同时也要权衡成本。”


粮草先行的道理,巨头们都懂。自研芯片才是生成式 AI 巨头魂牵梦绕的正确步骤。


前脚刚有微软宣布在下个月推出该公司首款专为 AI 设计的芯片,以减少对英伟达的依赖,后脚 OpenAI 就放出风声,要探索自研 AI 芯片,并已经评估了潜在的收购目标,动作速度之快,行动幅度之大,可见一斑。


当然,随着时间的推移,就像云存储和 3D 动画等众多技术一样,生成式 AI 将随着大规模落地而变得更加经济实惠。


从长远来看,正如汽车问世之后,毋庸置疑地成为下一个时代的交通方式,生成式 AI 也终将如智能手机电动车一样自然地融入我们的日常生活。


今年 2 月份的时候,阿尔特曼在接受采访中表达了自己的疑虑:


这里(ChatGPT)有很大的价值,我们甚至想不到要怎么用它来赚钱。


如今看来,时隔 8个月后,该如何实现从前景到“钱景”的惊险一跃,阿尔特曼似乎也还没有找到更好的解法。


本文来自微信公众号:APPSO (ID:appsolution),作者:莫崇宇