作者 | 周智宇
从OpenAI、谷歌、阿里、腾讯到字节跳动，再到李开复的零一万物。过去两周，全球的大模型玩家都陆续“放大招”，让大模型领域的硝烟味愈发浓烈。
这场愈见激烈的混战背后，是AI大模型领域玩家都想突破商业模式上的困境，推动AI应用的创新、普及。
在摩根大通亚洲TMT行业研究联席主管姚橙看来，从产业发展维度看，对比移动互联网的成长，当下似乎还处在2011年。整个产业还处于非常早期的探索阶段，仍在探索和寻找AI的杀手级应用。
场内的玩家都试图在这个混沌期，抢先发力，甚至不惜发起“价格战”，以争抢用户、尽力“出圈”，备战AI行业的”iPhone时刻”。
姚橙向华尔街见闻分析，行业“爆点”迟迟未来，尤其是在C端还未出现现象级的产品，反映出当下的AI大模型还做得不够好。对于B端、C端用户来说，只有出现能够替代现有解决方案的产品，给出远超以往的体验，行业才能发生质变。
这也就导致，头部互联网公司首先还是会将AI应用到自身已有的商业场景上面，在已有的应用场景、用户和商业模式上进行探索，一方面落地风险比较低，也会有财务上的收益。比如说目前行业内在电商、搜索以及游戏领域的一些尝试。
其次，这些大型互联网公司也在摸索如何将自己的AI能力提供给B端的伙伴，以提升这些商业伙伴的产能与效率。姚橙坦言，虽然看到中国也有了类似微软Copilot的产品，但还未达到质的突破的程度。
最难的则是C端。姚橙指出，从产业重要程度排序，C端的大规模应用、商业化的优先级比较低。这更需要找到消费者的“爆点”需求。
当然，尽管在商业模式上探索还处于初期，产业投资者还是愿意为“未来”买单。包括百川智能、月之暗面、MiniMax、智谱AI、零一万物在内，国产大模型“五小龙”估值已超10亿美元。
对此，姚橙指出，国内头部的AI大模型创业公司估值较高，主要是大型科技公司从长期角度出发，对公司长期战略价值，在产品、技术上的协同效应进行的综合评估，并愿意为此付出一定的溢价。这些战略投资背后并非完全市场化下的定价机制，还考虑到了长期潜在的协同效应，并反映到了估值当中。
在摩根大通第二十届全球中国峰会召开前夕，姚橙与华尔街见闻进行了一场深入的交流，涉及AI行业发展趋势、产业机会和投资等话题。
以下为对话全文（经编辑）：
华尔街见闻：如今很多科技公司都将AI作为集团层面的重点战略，你对行业趋势怎么看？
姚橙：不论是在中国还是全世界，整个AI产业还在寻找应用层面上的“Killer app”（杀手级应用）。
移动互联网时代，涌现了一批现象级的社交和通讯应用，还有电商APP。从产业发展的角度来看，现在的AI行业对比移动互联网时期的行业成长，相当于处于2011年。对于“杀手级应用”究竟是什么，市场中目前已有一些思路、想法和产品，但还未出现真正的突破性应用。
对大型互联网公司来说，他们会将AI应用到自身已有的商业场景上去，在已有的大规模用户基础上，通过既定、成型的商业模式，进行落地应用。本质上AI起到了降本增效的作用，一方面落地风险比较低，另一方面在财务上可能会带来立竿见影的收益。
在内部落地后，才是把AI能力赋能给to B的合作伙伴，但这存在很大的探索性。无论是AI平台端、应用开发端还是企业端，对于AI究竟能够如何提升产能、效率，大家都还在摸索阶段。
最后一层才是C端的大规模应用及商业化，这一层面的优先级相对较低，难度也更大。在探索to B业务时还有既定的生产模式、商业模式和收入模式，在提升效率上有迹可循，但to C就需要找到消费者的需求“爆点“，目前看来还是有待探索的。
整体来说，AI产业还在非常早期的探索阶段。
华尔街见闻：这是否意味着目前大型互联网公司会比AI创业公司在商业化上更有优势？
姚橙：财务资源、人力资源确实会造成它们在商业化的道路上有一定的区别。大型互联网公司可能可以在早期就让AI变现，产生财务上的回报。
但双方可以有各自的发展机会。比如说大型互联网公司，从定位上来说，它重点是通用LLM（大语言模型）和面向消费者的应用，注重的是平台级的机会、能力。其模型具有全面的能力，可以解决常见问题，例如通信和内容生成。这些LLM可以用于自身业务的应用，也可以作为其企业客户的基础模型。
AI创业公司的优势在于足够灵活、反应迅速。它可以在垂直领域找到自身的小众市场，对具体行业的整合度、配合度、服务度上做得比大厂要更灵活，更量身定制。
华尔街见闻：目前各家似乎还延续着此前的思维在做APP？
姚橙：确实，大家会有一定的惯性思维，希望沿着移动互联网应用推广的逻辑，在消费者市场里思考应用要怎么做。
从另一个角度来看，这也表明目前大部分的AI产品，尤其是让消费者愿意付费的产品做得还不够好。很多科技公司都在做AI个人助理，但它需要在事务落地、组织和效率上都超过真人秘书，才能迎来产品的爆点。从目前来说，相关的产品还是有各种各样的问题，需要更大算力去优化，让体验变得更好。
无论是B端还是C端用户，他们在乎的不是你用了多少算力，算法进行了多少次迭代，而是取决于你给出的解决方案够不够好。只有在用户需求点上实现了突破，才能够发生质变。
并且，AI赋能企业时，很多人会说要“降本增效“。但从过去中国SaaS行业的发展路径来看，相比降本，AI产业更重要的是在增效端的机会，能够帮助企业、个人增加收入，才能真正地刺激用户愿意为它买单。
华尔街见闻：AI在硬件端会有哪些影响？尤其是PC、移动互联硬件生态是否会因为AI发生剧烈变化？
姚橙：AI本身需要一个载体，但大部分算力会由云端提供，这对终端载体算力要求会低上许多，甚至边缘计算技术让一些AI应用在手机、手表上就能实现。从技术层面讲，现在AI的发展还是向多模态发展。
这些原因也使得，涉及到生产力的应用会更适合在PC端上使用；在非生产力的应用上，以往比较弱势的智能硬件，会在AI落地上有更多新的进展。像智能音箱、智能家居中控等，在云端算力加持下，可以说其最终的体验感并不会劣于手机和PC。
华尔街见闻：目前中国大模型公司里已经诞生了“五小龙”，估值也比较高。你怎么看当前创业公司的融资情况，市场存在泡沫么？
姚橙：从整体来说，一级市场的活跃度还不算高，创业公司的融资形势比较难。
在AI领域我们看到了一些估值较高的公司，可以说其高估值背后是由企业投资或者说战略投资者所主导的。从大型互联网公司的角度来说，财务回报只是做投资的一个部分，这个时候要看PE、单个用户的估值。但现在部分公司是从长期角度出发来进行投资的，希望未来在产品发布、技术整合或者其他方面进行合作，能够产生协同效应，他们愿意为此付出一定的溢价。这会导致这类投资并非基于单纯的市场定价逻辑。
在看到部分领先的AI公司因战略投资者的参与，而出现高估值的时候，这并不下结论说市场出现了非常大的泡沫。
从投资的角度来说，目前中国AI产业的投资标的主要还是在应用层面，但因为还未产生“杀手级应用”，产业处于应用落地的较早期阶段，这对整体投资可能造成了难度。放眼看向二级市场，可以说真正以AI为核心驱动力的标的是稀缺的。
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