最近行业几个重磅消息都是针对AIGC的商业化应用，相比23年的AIGC百花齐花，后面行业可能要面临洗牌，导致分化与洗牌的原因就是大模型能力与成本的变迁。
一个消息就是字节跳动率先挑起大模型的价格战，大模型服务的定价降至0.0008元/K-Tokens，而GPT-4的价格约为0.42元/K-Tokens，百度的文心一言价格约为0.12元/K-Tokens。这个对于缺乏基础业务造血功能的AIGC公司的盈利变得俞发困难。
另一个消息就是GPT-4o的发布，这是一个融合语单、视频、文本的全模态模型，并且号称是免费的，毫无疑问，OpenAI通过差异化AIGC能力来获得商业化成功，也就是，始终保持AIGC行业的技术领先优势来构建竞争力，通过免费的低版本策略打压跟随着。
第三个就是参数越来越多的开源大模型发布，像Meta的Llama 3，Tesla的Grok。这个进一步降低了AIGC的行业门槛，自然竞争也会加剧。
目前来看，AIGC的商业模式大致可分为三种：
A1：OpenAI通过技术引领始终保持AIGC竞争优势
A2：围绕云服务增强的AIGC商业逻辑。也就是，AIGC能力成为增强云服务粘性的新业务。像百度，AWS等，尽管百度的文心一言有百般问题，但AIGC业务种类的增多及迭代，能持续增强百度云的访问规模。
A3：AIGC形成对存量规模业务/海量用户的智能体验赋能。像科大讯飞，微软等，尽管科大讯飞的星火大模型不尽如意，但公司在教育和医疗等规模化业务必定会充分受益AIGC的能力。
因此，对于试图构建0-1的AIGC商业的公司来说，将会面临着越来越大的挑战。我们在投资标的选择上要尽管避开这类公司。笔者斗胆猜测，后面AIGC不是越来越红火，而是越来越分化，行业将面临残酷的洗牌过程。