大家好，我是很帅的狐狸
昨天我跑去一家AI厂商找朋友聊天
听他们吐槽了现在的行业现状
今儿跟你们分享一些有意思的信息
本文会回答——
为什么国内AI厂商都在打价格战？
为什么国内AI创业公司大多活得不大好？【主观】
国内AI创业公司的机会在哪？
昨天听到的抱怨，主要还是「价格战」。
豆包、Kimi、智谱清言、星火，包括最近上架APP的腾讯元宝，都免费了。
而百度的文心一言4.0居然还要收费，我交了一个月就不打算继续续费了……
另一方面，各家大模型的API也在打价格战。
稍微解释下API——简单说就是程序员们可以通过调用厂商提供的API，让自己的程序也有对应大模型的能力。
第一个下场搅浑水的是幻方量化的DeepSeek。
中文能力不输GPT-4，价格却只有它的1%（百万tokens输入1元，token即AI可以处理的最小单位）。
接着是字节旗下的豆包。
百万tokens输入降到了8毛（Pro 32k），Pro 128k版也只要5块。
接着其他大厂也跟上了——
通义千问对标GPT-4的Qwen-Long百万token输入降到了5毛；百度文心一言直接把ENIRESpeed、ENIRELite这两个相对较水的模型给免费了；讯飞接着把星火Lite永久免费开放，顶配的Spark3.5 Max也降到了21元/百万tokens。
可能也是因为这样，百度也不得不在想着其他变现手段……
截图/ V2EX
Anyway，虽然国内模型便宜不少，不过我认识的不少不差钱的工程师们，在生产环境还是偏好最贵（但效果最好）的GPT-4…
另一方面，to-B的定制项目也在卷——
AI厂商的朋友告诉我，除了大厂，创业公司们也打价格战打得火热。
听到了个有意思的案例是——
某银行招标一个场景大模型，腾X开价1,170万，通XXX开价790万，最后智XXX开价120万，成单了。
作为创业公司，这也不算不能理解的选择——
做to-B市场，万事开头难，需要有标杆案例，所以就算是亏钱也愿意接单。
另一方面，不少创业公司还不知道to-B的难做——毕竟手上刚融了一大堆钱，打标时没啥心理负担，中一个亏一个。
这轮「AI+」的逻辑跟9年前提出的「互联网+」其实很类似——大家都是拿着锤子找钉子，或者说，是拿着技术找场景。
不过跟「互联网+」超级无敌不一样的一点是——此时此刻并没有类似智能手机这样的新终端。
换句话说，不像当年，坑位很多——市场供不应求，用户们都在找新应用。
现在用户的手机装满应用，该占的坑都被占了。
用户要换APP，迁移成本会很高——
比如要搬数据，比如要学新应用怎么用（prompt并不是每个人都很擅长）。
当你的「AI+」场景带来的价值增量，并没有高于迁移成本时，用户宁愿坐等现有APP厂商，看看过几个月它们能不能迭代出AI能力。
另一方面，基于大模型带来的价值增量，相对还是比较有限。
毕竟，就现有的大模型技术，就算用上了RAG、外接了搜索引擎，还是不可避免会有AI幻觉的出现——
你也不希望让AI帮你点份外卖，结果它搞错了地址或数量。
当然，电商场景大多还只是小钱，如果还想用它来做医疗或投资决策，要克服的心理障碍就更大了…
Anyway，从结果来看，新App并没有撬动平台企业们对流量的垄断——毕竟并没有多出新的坑位来。
所以对于找场景的创业公司来说，对比9年前的「互联网+」时代，机会还是少了挺多的。
昨天跟AI厂商里的朋友也聊到了这点——
我们认识就是在15年「双创」的时候。
那时候创业的，除了叫得上号的一些大牛，还有很多不怕虎的小牛犊（包括当年的我们）。
而现在的AI创业公司，大多都是AI 1.0时代的老人，或是学术背景较强的专业人士。
所以看清这点的人，都没有急着做to-C应用，甚至连某些大厂（比如腾讯）也是先深耕B端场景。
更多的聪明人在to-B市场疯狂内卷，加上有数据和算力优势的大厂躬身入场，价格战自然是避免不了的。
那……对于创业公司来说，机会在哪呢？
逻辑推导来看的话……
第一个机会，是迁移成本低的工具。
举个例子，比如文章总结类的AI工具。
这类工具每次使用都是独立的，也不依赖我以前的历史使用数据。
所以我现在已经完全离不开Elmo Chat这款Chrome插件了（贾扬清的产品）。
截图/ Chrome+Elmo Chat
它的总结效果比Kimi Copilot之类的好，而且还免注册免登录。
当然，对于这类工具也有它的弱点——
一是没啥变现机会。
只能等到竞品都死光了，可以开始插广告；或是推新功能，让自己变成全家桶。
比如类似功能的Monica，基本上什么场景都覆盖了，所以有一部分重度用户会很快把免费次数给用完。
截图/ Monica
二是迁移成本低。
用户一旦发现有更好用的工具或是平替，马上就卸载了。
假设现在Elmo Chat强制要我付费的话，我肯定马上改用其他家的产品。
第二个机会，是「只有我做得到」的场景。
比如Kimi一开始选的「长文本处理」的场景，营销上也主打这点。
不过Kimi在3月份开始卷到了200万字上下文后，文心一言、360智脑、通义千问也都开始卷长文本了（通义千问更是直接卷到了1000万字）。
而在4月份，Google提出了Infini-Transformer架构，可以让LLM处理无限长的上下文；差不多同一时间，Meta（脸书母公司）也提出了一种无限长文本技术。
换句话说，之后长文本处理变成了大模型标配，Kimi原有的优势忽然就没有了。
因此呢，创业公司跟大厂斗「只有我做得到」，确实不是那么容易的事情…
哦你可能发现了，上面这两点简单说就是「人无我有，人有我优」……
但在AI时代吧，要做到这两点，始终要靠别人没有的数据基础才行，所以难度真不是一丁点…
这可能也是为什么尽管很烧钱，大家还是在打价格战的底层原因——靠价格优势争取来更多的用户使用数据，之后才能让自己一直保持数据优势。
今天内容比较简单，就不带一张图总结了。
P.S.最近更新得是比较低频，so，也欢迎关注我们团队每个工作日都更新的日报内容——
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✍ 图文/@狐狸君raphael，曾供职于麦肯锡金融机构组，也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪财经、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者，著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。
参考资料/
《AI届的拼多多来了！能力媲美GPT-4，价格为其1%》《报道：奥特曼回归后排除异己，他下一步会把OpenAI变成赚钱机器？ - 华尔街见闻》《拆解AI｜“白菜价”始作俑者、大模型 “价格屠夫”DeepSeek是谁？》《大模型价格“卷”至新低，带来哪些影响？》《大模型「自杀式」降价，大厂要掀桌子了？》《大模型掀降价潮！阿里：降价97%！百度“王炸”：免费！》《字节开卷大模型，价格比同行低99%》《字节、阿里降价，百度、腾讯免费，李开复称ofo式价格战是“双输”》《谷歌AI竟建议用户喝毒药吃胶水跳桥？外媒：谷歌已死》《谷歌AI搜索惨败，竟教唆网友自杀！》《百度 comate 开始插广告了，味对了 - V2EX》《大模型激战长文本 差异化待破局_新浪财经_新浪网》《卷完参数后，大模型公司又盯上了“长文本”？》《腾讯要开启“全民AI时代” - 华尔街见闻》《又一家宣布：永久免费！大模型价格战开启》《Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源》《谷歌发表Infini-Transformer，开启无限上下文Transformer新纪元》《直接扩展到无限长，谷歌Infini-Transformer终结上下文长度之争》《Kimi连续宕机打醒巨头！阿里百度360连夜出手长文本，大模型商业化厮杀开始了》
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