大模型賽道風起雲涌，大廠態度需謹慎

一、大模型賽道投入巨大，回報卻遙遙無期

最近，摩根士丹利和高盛都發布了報告，說AI行業正在面臨變現難題。像金山辦公和萬興科技這樣的公司，推出AI產品後收入增長卻不盡如人意。百度還因爲傳言要放棄通用大模型研發，引發市場波動，不過百度迅速出面否認了。

其實，大模型賽道的尷尬處境已經很明顯了。大公司都在瘋狂投入，但到目前爲止，除了讓開發人員的工作效率提高了一點，沒看到其他明顯的成果。紅杉資本的分析師大衛卡恩甚至說，AI產業泡沫正在加劇，年產值得超過6000億美元，才能支付得起基礎設施費用。

二、大廠態度開始轉向，強調應用落地

在經歷了年初的大降價之後，大廠對於大模型的態度開始變得曖昧。雖然他們在財報電話會中聲稱會加大投資力度，但實際投入卻開始變得謹慎。最明顯的就是，大廠的負責人開始弱化基礎大模型迭代，強調應用的落地。沒有應用，開源閉源模型都一文不值。現在，應用落地較爲成熟的文生圖、文生視頻等成了整齊劃一的方向。

三、AI應用仍在探索期，變現壓力大

AI應用的風口雖然一直在吹，但實際應用效果卻並不理想。像朱嘯虎和李彥宏這樣的旗手，雖然都支持AI應用，但路線卻並不相同。朱嘯虎偏愛可以直接變現的尖叫應用，而李彥宏則更鐘愛agent智能體。不過，朱嘯虎對智能體保持懷疑態度，認爲大模型天然有幻覺，錯誤率高，無法落地。

摩根士丹利的報告還顯示，AI應用發展慢於預期，貨幣化更加艱難。企業和消費者難以接受AI功能帶來的價格上漲，免費AI服務的競爭又加劇了盈利壓力。AI產品與客戶期望存在差距，缺乏高質量的領域數據訓練、特定場景下表現不佳、產品尚未成熟等因素都制約了AI應用的價值實現。

四、路線之爭越來越複雜，國產AI面臨挑戰

最近，OpenAI發佈了全新一代的大模型預覽版，這個名爲OpenAI o1的產品具有推理能力，能通過類似人類的推理過程來逐步分析問題。這可能代表了硅谷在AGI範式上的轉移。多模態、10萬卡集羣的超級模型以及自博弈強化學習等多條路徑開始在硅谷AI界發生變革。

對於國產AI來說，這意味着挑戰難度正在加大。未來如何能達到AGI原本的共識似乎正在被打破。儘管o1模型還有諸多疑問，但從AGI進化的步伐來看，似乎出現了多重可能性。國產大廠可以通過現金奶牛業務繼續維持跟隨戰略，但成本的逐漸增加以及方向不明的變現路徑都可能成爲阻礙發展的絆腳石。

總的來說，大模型賽道雖然風起雲涌，但大廠和投資者都需要保持謹慎態度。在投入巨大、回報遙遙無期的情況下，更需要注重應用落地和商業化探索。同時，面對越來越複雜的路線之爭和國產AI面臨的挑戰，也需要保持清醒頭腦和戰略定力。