文 | 伯虎財經，作者 | 楷楷
在AI大模型的商業化道路上，「ToB or ToC」一直是兩難的選擇。 不過，AI業內有一個共識，創業公司在C端更容易找到機會，而互聯網大廠則更能透過B端獲得規模優勢。
但目前來看，這一共識可能要被打破了。一直被認為是「To C主義者」的月之暗面，近日官宣將釋出企業級API，且Kimi開放平台的上下文緩存Cache儲存費用將降低50%，加速在B端市場發力。
無獨有偶，大模型鼻祖OpenAI也在近日宣布，將允許企業使用自身數據客製其旗艦AI模型GPT-4o，意味著企業可以客製和最佳化效能更強的AI模型。
從「百模大戰」走到「套用之戰」，大模型已經到了商業化的關鍵時期，不僅要考慮產品是否突出，更要綜合考慮成本、套用、變現等問題，每個公司都在尋找屬於自己的答案，對它們來說，「ToB or ToC」 或許並不是選擇題，而是必選題。
01 變現，C端大模型的「攔路虎」
早在Kimi開始發力B端之前，其曾在今年5月小範圍試水C端打賞模式，使用者可以透過購買5.20元至399元不等的禮物，獲取不同的高峰期優先使用時長。
對於打賞功能的上線，月之暗面曾表示，該業務處於測試階段，公司對商業化模式的探索保持開放態度。
從這點來看，Kimi的打賞模式更像是對使用者付費意願的試探，而非奔著盈利而來，畢竟Kimi的使用者群體大多是從抖音、B站轉化而來，探索年輕人的態度對公司而言很有必要。
但這並不代表Kimi準備一直「為愛發電」，因為大模型初創公司的「燒錢速度」實在太快了。首先，大模型要走向C端市場，必須付出不菲的行銷成本。
今年春節以後，大模型公司紛紛開啟了行銷大戰，最常見的線上投流模式是CPA，即使用者瀏覽網站觸發廣告後，只要完成註冊或下載App，大模型公司就支付廣告費用。
但目前可供選擇的平台，無非是B站、抖音等年輕使用者集中的平台，需要投流的大模型企業卻有很多，CPA的競價模式也變相推高了投流成本。
有業內人士表示，2023年初B站的CPA報價普遍在10元/人以下，但目前月之暗面在B站的CPA成本可能已經高達30元。
據新浪科技估算，其從今年2月至今，至少已為投流砸下了3000多萬。投流的效果是顯著的，Kimi的存取量一度增長超4倍，但過高的行銷成本終究燒的是投資人的錢。
其次是訓練成本。OpenAI最早計劃今年在訓練成本上花費約8億美元，但隨著OpenAI加快訓練最新的旗艦模型，訓練成本可能會再翻一番。
OpenAI的頭號競爭對手Anthropic的CEO Dario也表示，目前公司正在開發的AI模型訓練成本高達10億美元，但訓練成本可能在2027年之前提升到100億美元，甚至是1000億美元。
最後，則是算力成本。大模型的算力成本會隨著使用者規模增大而越來越高，國盛證券曾估算，要打造對標ChatGPT的大模型，按單張A100芯片的價格為10萬元算，投入10億元才是入場券。
隨著成本不斷攀升，接連收獲新融資的「AI五小龍」或許還不太缺錢，但它不能永遠不考慮商業化變現，更別說其他手上並無余糧的大模型公司。
只是，想要在C端市場變現，卻沒有那麽容易。一則是目前大部份通用大模型，如文心一言、ChatGPT等都是免費模式，要培養使用者的付費習慣，顯然還需要漫長的周期，同質化的AI套用也遠遠未到剛需階段。
二則是大模型在C端市場的營收模式較為單一，除了訂閱費之外，其他收費模式仍有重重困難，比如依靠廣告創收，則可能會影響使用者體驗和涉及私密問題；此前辦公軟件WPS針對AI功能的收費，更因「套娃」而沖上熱搜。
三則，C端消費者認可產品更多是基於品牌，這也是月之暗面要花大錢投流的原因，在這一背景下，萬一阿裏、騰訊猛砸某一AI套用，其他創業公司便很難有招架之力。
即便是OpenAI，其在C端市場的收入已達到19億美元，主要來自全球770萬的訂閱者，每人每月為ChatGPT Plus支付20美元，但仍遠遠不足以覆蓋構建和執行模型的成本。
外媒援引OpenAI未公開的內部財務數據，稱OpenAI今年還將面臨高達50億美元的虧損，其中，全年收入估計在35億美元~45億美元之間，但營運成本卻或達85億美元，其中推理成本為40億美元。
OpenAI為C端使用者提供了ChatGPT的免費版本，使公司增加了推理成本，卻沒有帶來任何額外收入，這是其入不敷支的原因之一。
02 押寶，C端的盡頭是B端？
簡單來說，大模型要在C端市場快速發展，就要實作更好的綜合能力和使用效果，且透過低價或免費的使用模式，才能更好吸納使用者。
這一模式需要持續「燒錢」，大模型頂級玩家才不得不將目光投向B端市場。以百度為例，其在近日釋出了2024年二季報，其中百度智能雲業務收入達51億元，同比增長14%，並持續實作盈利，AI貢獻的收入占比已從上季度的6.9%提升至9%。
但從百度2023年年報來看，雖然百度透過文心大模型重構的廣告系統，實作了數億元的增量收入，但其線上行銷收入相比前兩個季度仍有下滑，可見大模型在C端套用的活躍度和變現率並未達到預期。
因此，大模型到底該ToB 還是 ToC，各位大佬也有不同看法。百川智能CEO王小川曾明確表示，To C是To B市場的十倍，大廠都會卷To B，（百川智能）肯定要做差異化。
金沙江創投的朱嘯虎則認為，現在在國內做大模型，To B的商業模式遠比To C的模式更為適宜。
雖然各有各的觀點，但從大模型公司的實際動作來看，它們對於To C還是To B這件事並沒有太多糾結，不僅是「全都要」，而是相互賦能。
清華大學智能產業研究院院長張亞勤就曾表示，在套用和服務層面，To B的周期相對較長，而To C的套用產品則可以迅速推出，這跟流動互聯網的發展路徑基本一致。
因此，大部份大模型創業公司都是采取To B和To C並列的策略，即便是坦言「我們做C端」的百川智能，也推出了API介面業務。
這種「C+B」的業務模式，也是目前大模型公司主流的商業模式。比如OpenAI，既在C端收取ChatGPT的會員費，也在B端透過「公共雲+API」的方式收取大模型API的呼叫費用。
除了透過收費「變現」之外，大模型企業還會透過AI來加持自己已有的成熟業務。比如阿裏旗下誇克瀏覽器近日釋出PC端，升級了AI搜尋、AI寫作、等一系列「全場景AI」功能，進一步增加對客戶的吸重力和黏性；一直以B端為主的商湯，也在今年將引入到C端市場，釋出了能夠生成創意寫真的AIGC產品「秒畫趣拍」。
所以，在大模型商業化道路選擇上，同時押寶ToC和ToB，不僅是以B端「穩收入」彌補C端的「不確定」，更長遠來說，是兩種業務在技術層面和品牌效應上的互相賦能。
一方面，大模型公司透過C端產品，可以持續收集使用者反饋、積累模型的套用實踐，最終反饋給大模型實作叠代升級，如果只是向外部開放API，很難形成使用者反饋閉環。
另一方面，誠如零一萬物CEO李開復所言，在中國To C 短期更有機會，C端產品更容易爆發和獲得口碑，其流量和勢能也能反哺給B端業務。
最後，「做C端」的大模型公司也在積極推出降低API業務，甚至不斷降低呼叫成本，也是希望開發者能在自己的生態上開發出好用的AI套用。
就像曾經的互聯網行業，當產品之間的差異化程度不大，拼的就是誰的生態能率先「開花」，更多創作者參與進來，才有機會開發出好用的AI套用。
所以，當下爭論ToC還是ToB更好，其實意義並不大，因為當下大模型行業的主要矛盾，並不只是資金壓力，而是需要更多人套用，從而造出生態來，單靠B端或者C端市場，都無法輕易實作這一目標。
據中央網信辦透露，截至8月，中國完成備案並上線、能提供服務的生成式人工智能服務大模型已達190多個，但李開復曾預測，在大模型競爭接近終局的時候，能夠存活的大模型公司或只有30個。
當前，大模型行業還沒有哪一家是公認的「領頭羊」，包括互聯網大廠也未必能占優勢，對於初創公司來說，不論透過何種路徑，都要好好爭一爭品牌、產品和生態，否則以後就更沒機會了。
03 ToB，客製化時代的鏖戰
由此可見，B端是大模型公司商業化閉環不可缺失的一環，但想要在B端市場殺出血路來，也並沒有那麽容易。
首先，是B端市場無休止的價格戰。今年5月，字節正式釋出豆包大模型，主力模型在企業市場的定價只有0.0008元/千Tokens，比行業便宜了9成以上，讓國內大模型的token價格從「以分計價」發展到「以厘計價」，震撼業內之余，也有不少競爭對手紛紛跟進降價。
誠然，大部份大模型公司都認為行業發展應該避免價格戰，但真到了戰場上，不降價就被對手擠掉份額。即便百度李彥宏曾呼籲創業者去「卷」AI套用，而不是卷價格，但在字節、阿裏雲大降價之後，百度旗下兩款主力大模型很快就宣布全面免費。
業內人士認為，願意為軟件付費的企業並不多，大模型B端的利潤空間正在急速萎縮，去年能賣到千萬級別的大模型專案今年可能只能賣到100萬元了，市場上有太多的開源大模型可以套殼，競爭非常激烈。
其次，B端和G端的業務，有時候也是難啃的「硬骨頭」。一則，每一個B端客製化案例都是一個「孤本」，非標準化的客製服務意味著更高的成本投入，尤其是對於場景復雜、數碼化轉型較晚的工作環境，數據安全、資訊孤島等問題都不容易突破。
二則，B端業務的銷售周期和應收賬期往往都會較長，這要求企業展現出更多的耐心和持續的努力。近日，科大訊飛董事長劉慶峰便表示，公司將會主動放緩甚至放棄部份G端業務，原因是考慮到回款周期的問題。
三則，對於金融、醫療、法律等部份垂直行業的合作，其對大模型的介入有著極高需求，儲備相關領域的高素質人才也是一筆大成本。
最後，即便大模型初創企業克服以上重重難關，但企業開發基礎模型往往更青睞於老牌雲廠商。數據顯示，2023年大模型市場中，百度智能雲、商湯、智譜AI的市場份額排在前三，加起來占據了市場的半壁江山。
不過，這也並不意味著初創企業就無法突圍而出，數據顯示，2023年中國生成式人工智能的企業采用率已達15%，市場規模高達14.4萬億元，這一數碼有望持續增加。
大模型在B端市場的下半場，或許需要從企業視覺升級為產業視覺，紮根於辦公、生產、教育、制造等各個環節，成為撬動企業新增長的動能，才是企業方接納這項新技術的關鍵。
有企業方人士認為，他們不關心大模型有多少花活，關鍵是能幫企業省多少錢，真正需要的是基於整體技術提升的完整業務解決方案。
隨著大模型行業的不斷發展，如何在使用者增長和模型能力進步中找到可持續的經營模式，這一問題依然會困擾著每個大模型企業，但不同企業的答案或許都不一樣。
這意味著在大模型領域，沒有一套模式能夠為所有企業所通用，無論ToB 還是 ToC，都不過是大模型通往未來的路徑而已，真正決定企業未來的，是其能否在服務客戶過程中帶來更多創新的AI套用和服務。
如果最終只有30家大模型能夠留下，那麽活下來的大模型，不一定是名頭最響的，但一定是最實用的。
