AI大模型行业的618,走上价格战的老路

2024-06-03
最“便宜”的东西,往往最贵


编者按:本文来自微信公众号 陆玖商业评论(ID:liujiucaijing69),作者:胡家铭,创业邦经授权转载。

不管AI开发者愿不愿意,在互联网厂商主导的国内大模型行业,再次回到了十年前互联网式的“免费”逻辑,其商业化的决定权已经发生了转移——何时杀鸡,何时“取卵”,都不再自己说了算。

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍任谁都没有想到,2024年618的第一枪,居然不是由“猫狗拼抖”任意一家电商发起,取而代之的是大模型厂商。

半个月前,火山引擎先发制人,宣布豆包主力模型在企业市场定价为0.0008元/千tokens,较行业便宜99.3%。一周后,百度、阿里云、科大讯飞等主流国产大模型厂商,均宣布旗下主力模型全面免费。

自此,以免费为噱头的大模型价格战,就此形成了短期无法“回退”的多米诺骨牌。

如果回望历次互联网细分行业的增长历程,大多数时候都经历过增长期、补贴期的白嫖,以此换取市场规模和用户数量。待到产品生态成熟,捆绑了足够多以此为生的用户和产业链,再行提价以完成收割。到目前为止,大模型经历了第一年的出世与合规,正在进入以降价为主要特点的第二阶段。

唯一的区别是,目前大模型主要降价对象,仍然以企业级用户和应用层开发者为主。对个人用户而言,除了部分厂商的升级版服务需要订阅会员,仍然是处在完全免费的状态。换言之,对于大模型及其相关产品来说,真正想要覆盖的C端用户而言,商业化历程仍然没有真正开启。

对于大多数开发者而言,厂商之间价格战打的越欢,对他们而言产品开发成本也会越低。不过一旦对某个厂商形成依赖,一旦产品日后提价,这不仅意味着极高的退出成本,ROI(投入产出比)能否回正,都可能存在问题。

不管AI开发者愿不愿意,在互联网厂商主导的国内大模型行业,再次回到了十年前互联网式的商业逻辑,其商业化的决定权已经发生了转移——何时杀鸡,何时“取卵”,都不再由自己说了算。

AI大模型,开启618

当然,仅就模型调用成本打“骨折价”这一行为本身,是非常“互联网”的。

原因无他,所谓古典互联网精神,即在于打破信息的孤岛,实现其流动,和大多数时候的免费分享。

而在生成式AI逐渐大行其道的今日,面对这一近乎“政治正确”式的商业行为,只要有一家挑起战端,其他厂家没有选择避战自保的资格。

行行AI CEO李明顺告诉陆玖商业评论,战端一旦开启,互联网厂商之间的价格战,实际也是算力储备上的竞争,也因此,诸如阿里旗下的通义大模型,手握行业靠前的云资源和算力储备,自然有通过降价来快速抢占市场的动机。虽然百度等公司有被动应战的成分,但从综合实力来看,远远超过中小型创业公司,同样具备不小的竞争力。

所以我们能看到,第一家宣布降价的大模型厂商,不是时间最久的文心一言,也不是技术全面的通义,而是时间后发,声量并不算大的火山引擎旗下的豆包——低于同行99.3%的市场均价,足以让其他厂商“破防式降价”。而腾讯、科大讯飞则更为彻底,直接选择了非永久和永久的全面免费。

当然,从公共云行业的发展轨迹也能有所感知。随着平均算力成本随着用户数量和云服务器的规模化增加而变低,用云成本自然也会随之降低。更进一步,作为与算力成本直接挂钩的大模型调用成本,也会随着价格降低。

而在此过程中,国产大模型的能力也在不断演进——一旦到达可使用状态,即可开放给它的直接用户,以更低的价格。

不过,这种免费通常带有诸多限制。譬如阿里、百度降价幅度最高的产品都是其偏轻量化的模型版本,仅适用于使用频次不高、推理量不太大、任务处理量不太复杂的中小企业、开发者短期使用。

这也像极了电商618满减券的优惠套路——限制品类、限制时间段、限制用量。一旦“热爱白嫖”的中小开发者选择切换大模型,往往就进入了厂商们设定好的剧本之中。

“便宜的东西往往最贵”

正如著名作家茨威格的那句话:“命运中馈赠的礼物,往往在暗中标好了价格。”如果像当年打车、外卖那般一样,如果企业用户和个人应用开发者因为成本的缘故选择“无脑猛冲”免费大模型,那么最迟在几年之后,他们也会因为免费的选择而付出远超金钱成本的价格。

类似的行为其实早在去年就初显端倪,其中一个表现是,各个大模型厂商即通过各类开发者活动和比赛,力图将其网罗进自身的开发者生态。具体方式,则比较简单直接——送token。

个中原理也并不复杂。对于个人开发者而言,大可将其开发产品的一部分剥离,作为参赛demo,在获得厂商赠送的token之后,即可进行几轮0成本的推理测试和产品调优。最终缩短创业产品的开发周期,并提高成功率——当然,前提是接入对应厂商的大模型及其生态。

如果从“免费式降价”的结果倒推,在公共云资源和算力资源的规模化效应下,厂商为之提供的token实际成本,是远低于外界想象的。而他们所获得的东西,远比付出的成本多得多。

其一,是在开发者无数次调用模型能力之后,间接为厂商的底层模型,提供了可供参考的调优思路和产品思路。换言之,厂商提供了燃料,开发者贡献了宝贵的想法。

其二,一旦创业产品上线及规模化,在很大程度上,意味着与初期使用的底层大模型生态捆绑,其后的产品形态,也将与底层模型深度耦合。这也导致了后期极高的转换成本和潜在的运营成本。

此外,如今企业用户选择某家厂商的大模型,也远远不止单纯的模型生态,背后互联网厂商更深层次的行业属性和产业链优势,也是考虑因素。

譬如游戏厂商选择腾讯大模型,其游戏产品在腾讯渠道中会不会得到优先推荐?快消厂商启用豆包,是否会在抖音电商投流中获得优势?一个可以确定的答案是,如果用了,会不会因此受益是未知。一旦切换其他行业厂商的大模型,失去这种受益的可能性则是确定无疑的。

李明顺还向陆玖商业评论透露,由于每个大模型厂商的基因都不尽相同,但在价格战的残酷“洗盘”之下,最终脱颖而出的幸存者也不会太多。而基于行业属性的分布,在价格战尘埃落定之后,不同类型的互联网厂商,最终会在不同的方向占据C位,C端、B端、G端都是有一定可能的。

重走互联网补贴大战的老路

从移动互联网时代开启至今,无论是电商、出行,抑或是本地生活,多数都难离开项目融资上线——大规模宣发——补贴大战——进入平台垄断期——收割变现几个阶段。

而在国内大模型行业兴起的短短两年,已经走完了上述流程的五分之三。而对于国内开发者规模的争夺结果,很大程度上也能最终确定大模型厂商的版图,和势力范围。

一家AI创业产品架构师告诉陆玖商业评论,目前大模型降价浪潮,主要吸引的是中小企业开发者,这部分团队切换大模型的成本较低,通常只需要写对应的API接口程序即可。

当然,价格的“骨折”可以吸引大量的白嫖患者前来“就诊”,因为他们不缺想法和能力,只是缺乏必要的启动成本和算力资源。

但对于规模更大的企业级用户则不然。首先,针对不同业务的合规性需求,譬如银行类、出行类等用户数据敏感型公司,其模型安全需求通常较高。也因此,他们使用的大模型通常是模型厂商的深度定制版本。这代表着为数不少的开发团队和运维团队,自然也意味着极高的切换成本。只有在一些非核心的边缘业务,会使用非自研的大模型,用以探索新产品及新模式。

即便如此,对于这类成规模的开发者用户而言,对于大模型的核心需求,远非价格这么简单,更重要的在于生成效果和运行过程中的稳定性。

原因也很简单,这些底层模型虽然直接使用者是B端的企业级用户及开发者,选用模型的决策因素可以是价格,但这些用户的产品大多数最终会面向C端市场。

而C端用户使用AI产品的唯一驱动力,则是生成效果,也就是通常意义上的“好用”,而在用户的反向“PUA”下,企业也会偏向这一个标准。

在团队运维成本,和模型切换成本的双重压力下,价格并不会成为其切换模型的唯一要素。单纯因为价格而贸然切换模型生态,反而会付出比价格更沉重的代价。


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