▲資料圖：OpenAI公司標識,。圖/新華社人工智能（AI）的燒錢大戰(zhàn),，可能不得不踩下剎車了。據(jù)《科創(chuàng)板日報》援引外媒數(shù)據(jù)與分析,，今年,，美國人工智能研究公司OpenAI預(yù)估虧損50億美元,，全年運營總成本高達85億美元，按此估算,，其現(xiàn)金流極有可能在一年內(nèi)耗盡,。這也意味著，在ChatGPT橫空出世600多天之后,，OpenAI這家全球可能是最燒錢的獨角獸明星企業(yè),，未來必須繼續(xù)募集更多資金才能持續(xù)運營下去。巨額資金投入,，卻未能換回對等的實際收益,，甚至拖累了公司財報表現(xiàn),，于是有人驚疑：OpenAI都快活不下去了，AI已然遭遇“夢醒時分”,？OpenAI目前仍是行業(yè)領(lǐng)先者盡管可能面臨巨大的資金缺口,，但目前OpenAI依然是行業(yè)領(lǐng)先者,。就在6月份,，OpenAI創(chuàng)始人山姆·奧特曼曾在內(nèi)部向員工披露營收數(shù)據(jù)，按照2024年上半年的營收看,，OpenAI的年營收預(yù)估可達到35億美元左右,。其中，尤其值得注意的一個數(shù)據(jù)是,，2024年1月-3月,，OpenAI通過直接出售大模型訪問權(quán)限，就獲得了10億美元的收入,。而以合作伙伴身份出售OpenAI大模型服務(wù)的微軟,，其相關(guān)產(chǎn)品直到6月份才達到了10億美元的銷售數(shù)字?？紤]到微軟龐大的銷售團隊,、產(chǎn)品的市場覆蓋率和多年沉淀的品牌認知，幾乎沒有建立大規(guī)模銷售團隊的OpenAI,，無疑已經(jīng)開始向外界有意識地傳遞自己在商業(yè)化上的廣闊前景,。因而，盡管現(xiàn)在從媒體的測算數(shù)字看,，OpenAI或許面臨潛在的現(xiàn)金流壓力,，但從其行業(yè)領(lǐng)頭羊的位置及營收數(shù)字的增長趨勢看，在資本市場上獲得足夠的資金支持應(yīng)當問題不大,。多數(shù)AI企業(yè)仍未找到落地場景但OpenAI面臨的現(xiàn)金流質(zhì)疑,，同樣也是今天AI行業(yè)的普遍性困惑，尤其對國內(nèi)相關(guān)企業(yè)而言,，更是一個警醒,。首先，在經(jīng)歷了兩年的融資燒錢大戰(zhàn)之后,，多數(shù)大模型企業(yè)仍然沒有解決持續(xù)盈利的問題,。而未來，在如此重資金投入的局面下,，錢該從何處來,？過去兩年的大模型之戰(zhàn)中，幾乎所有類型的投資機構(gòu)都入場了,。從風投機構(gòu),、大公司戰(zhàn)投及國家產(chǎn)業(yè)基金、創(chuàng)業(yè)者個人，可以說,，市場上最容易拿到的融資,，可能已經(jīng)被集體擇過一遍了。數(shù)千萬元一次的訓(xùn)練成本,，加上行業(yè)里水漲船高的算力費用,，使得行業(yè)出現(xiàn)了融資緊缺的短期情況。與此同時,，除OpenAI之外的多數(shù)AI企業(yè),，仍然沒有形成穩(wěn)定的商業(yè)模式和落地場景。更別說其中有哪些企業(yè)成功創(chuàng)造了技術(shù)與商業(yè)的護城河,，行業(yè)普遍進入了“賠錢測試,、哪里應(yīng)用、向誰收費”的階段,。這在客觀上不僅使得相關(guān)企業(yè)的造血能力較弱,，也加劇了資本市場的憂慮。因此,，比起前兩年的比技術(shù),、比參數(shù)、比融資,，今年AI行業(yè)的主題轉(zhuǎn)為了“比落地,、比商業(yè)化”。例如,，就在最近的一次行業(yè)會議上,，某國產(chǎn)大模型企業(yè)的創(chuàng)始人就明確對外喊出，希望大家不要再卷模型了,，而要卷應(yīng)用,，“沒有應(yīng)用的大模型一文不值”。另一家大模型企業(yè)高管則在會上透露,，商業(yè)化最需要的技術(shù)也是該公司研發(fā)最優(yōu)先級,。這就提醒，在融資大戰(zhàn)暫告一段落的局面下,，AI的商業(yè)化落地,，已經(jīng)成了眾人必須思考的一道難題。AI發(fā)展需重新回到商業(yè)起點當前,，AI企業(yè)主要探索面向消費者和企業(yè)兩種不同的商業(yè)路徑,。前者主要是面向普通消費者提供增值服務(wù)，一些有生產(chǎn)力提升需求的用戶如果要調(diào)用大模型的高級能力,，需要額外付費購買會員,。但從市場和用戶反饋來看,，大模型在今天的能力和產(chǎn)品形態(tài)，還無法滿足用戶的核心主要需求,。包括文字,、圖像、視頻生成等,，盡管各個產(chǎn)品均展示了讓人驚嘆的樣品,，但距離滿足普通用戶日常使用的需求還很遙遠。而愿意為大模型付費的主要客戶,，仍然是企業(yè)級客戶或有規(guī)?；a(chǎn)需求的個體。例如,，在企業(yè)所需要的智能客服、財務(wù)運營等領(lǐng)域,，大模型仍然有一定的效率優(yōu)勢,。當下面臨的“造血”難題，對AI企業(yè)而言,，也是一次從高燒中冷靜下來,，重新回到商業(yè)起點的機會。在瘋狂融資,、燒錢之外,，AI企業(yè)或許更應(yīng)該問的是：當前愿意付費的主要客戶是誰？如何提供更高效精準的服務(wù),？是應(yīng)該繼續(xù)堅持像OpenAI一樣重投入做通用大模型,，還是迅速轉(zhuǎn)入垂直賽道，在細分領(lǐng)域幫助客戶解決現(xiàn)實問題,？這也是技術(shù)革命到商業(yè)應(yīng)用中的必經(jīng)之路,。從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，幾乎每一波創(chuàng)新技術(shù)的普及,，都面臨著在瘋狂燒錢后要證明商業(yè)化能力的階段,。只是今天，同樣的路徑與同樣的疑問,，也擺在了AI企業(yè)面前,。撰稿 / 王曉凱（媒體人）編輯 / 馬小龍校對 / 趙琳