ToB Or ToC，大模型不做“选择题”

“AI大模型的商业化道路上，”ToB or ToC“一直是两难的选择。然而，AI行业有一个共识，创业公司更容易在C端找到机会，而大型互联网公司可以通过B端获得规模优势。

但是现在看来，这个共识估计会被打破。一直被认为是“To 近日，C主义者“月之暗面，官方宣布将发布企业级API，Kimi开放平台前后缓存Cache存储费用将降低50%，加快B端市场的努力。

巧合的是，大型鼻祖OpenAI最近也宣布允许企业使用自己的数据定制其旗舰AI模型GPT-4o，这意味着公司可以定制和优化性能更强的AI模型。

从“百模对决”到“应用对决”，大模型已经到了商业化的关键时期。不仅要考虑产品是否突出，还要考虑成本、应用、实现等问题。每个公司都在寻找自己的答案。对他们来说，“ToB or ToC” 或许不是选择题，而是必选题。

实现，C端大模型的“绊脚石”

早在Kimi开始在B端发力之前，它就在今年5月小规模测试了C端的奖励模式。用户可以在不同的高峰期获得优先使用时间，从5.20元到399元不等。

对奖励功能的推出，月之暗面曾表示，该业务处于测试阶段，公司对商业模式的探索保持开放态度。

从这个角度来看，Kimi的奖励模式更像是对用户付费意愿的考验，而不是为了盈利。毕竟Kimi的用户群大多是从抖音和哔哩哔哩转换而来的，公司有必要探索年轻人的态度。

但这并不意味着Kimi一直在为爱情做准备，因为大型创业公司的“烧钱速度”太快了。首先，大模型必须支付丰厚的营销费用才能进入C端市场。

今年春节过后，大模型公司开始了营销对决。最常见的在线投资模式是注册会计师，即用户浏览网站触发广告后，大模型公司只需完成注册或下载App即可支付广告费。

但目前可供选择的平台无非是哔哩哔哩、Tiktok等年轻用户集中的平台，但需要投资的大型公司很多，注册会计师的竞价模式也变相推高了投资成本。

有业内人士表示，2023年初，哔哩哔哩的注册会计师价格基本在10元/人以下，但目前哔哩哔哩月亮暗面的注册会计师成本可能高达30元。

根据新浪科技的估计，自今年2月以来，它已经为投资流量投入了至少3000万元。投资流程的效果是显著的。Kimi的页面浏览量一度增长了4倍以上，但高昂的营销成本最终会烧掉投资者的钱。

其次是训练成本。OpenAI最早计划在今年的练习成本上花费约8亿美元，但是随着OpenAI加速训练的最新旗舰模型，训练成本可能会翻倍。

AnthropicCEOOpenAI的头号竞争者。 Dario还表示，目前公司正在开发的AI模型培训费用高达10亿美元，但是2027年之前，培训费用可能会增加到100亿美元，甚至1000亿美元。

最后，是计算率成本。随着用户规模的增加，大模型的计算率成本会越来越高。郭盛证券曾经估计，为了打造一个与ChatGPT相比的大模型，门票将以单个A100芯片的价格计算为10万元，投资10亿元。

随着成本的上升，连续获得新融资的“AI五骁龙”可能并不缺钱，但也不能永远不考虑商业化，更不用说其他没有余粮的大型公司了。

然而，在C端市场实现它并不那么容易。第一，现在大部分一般的大模型，比如文心，ChatGPT等。，都是免费的。显然，培养用户的支付习惯需要很长时间，同质化的AI应用远没有达到刚刚需要的阶段。

第二，大模型在C端市场的盈利模式相对简单。除了订阅费，其他收费模式仍然存在困难和障碍。比如依靠广告创收，可能会影响用户体验，涉及隐私问题；此前，办公软件WPS对AI功能的收费更是因为“套娃”而冲上热搜。

第三，C端消费者认可的产品更多的是基于品牌，这也是为什么月亮黑暗面要花很多钱投资的原因。在这种背景下，如果阿里和腾讯砸了某个AI应用，其他创业公司很难应对。

即便是OpenAI，它在C端市场的收入也已经达到了19亿美元，主要来自全球770万订阅者，每个月都是ChatGPT。 Plus支付了20美元，但是仍然远远不足以支付构建和运行模型的费用。

外国媒体援引OpenAI未披露的内部财务数据，称OpenAI今年将面临高达50亿美元的损失，其中，年收入估计在35亿美元~45亿美元之间，但运营成本可能达到85亿美元，其中推理成本为40亿美元。

OpenAI为C端用户提供了免费版的ChatGPT，使得公司在没有任何额外收入的情况下增加了推理成本，这也是其入不敷支的原因之一。

宝贝，C端的终点是B端？

简单来说，大模型要想在C端市场快速发展，就必须实现更好的综合能力和使用效果，通过低价或免费使用，才能更好地吸引客户。

这种模式需要持续“烧钱”，大型顶级玩家不得不关注B端市场。以百度为例，最近发布了2024年第二季度报告，其中百度智能云业务收入达到51亿元，同比增长14%，继续盈利。AI贡献的收入比例从上季度的6.9%上升到9%。

但从百度2023年年报来看，虽然百度通过文心大模型重构的广告系统实现了数亿元的增量收入，但其网络营销收入与前两季度相比仍有所下降，说明C端使用大模型的活跃度和流动性并没有达到预期。

所以，大模型究竟应该是ToB？ 还是 ToC，各位大佬也有不同的看法。百川智能CEO王小川曾经明确表示，To C是To B市场的十倍，大厂都会卷To。 B，(百川智能)必须多样化。

金沙江创投朱啸虎认为，现在在国内做大模型，To B的商业模式远远超过To 更适合C的方法。

虽然各有各的看法，但是从大型企业的具体行动来看，他们对To的看法， C还是To 这件事并没有太多的纠结，不只是“全都要”，而是互相赋能。

清华大学智能产业研究院院长张亚勤曾表示，在应用和服务方面，To B的周期比较长，而To C的应用产品可以快速推出，这与移动互联网的发展路径基本一致。

所以，大多数大型创业公司都采用To。 B和To C并行策略，甚至直言“我们做C端”的百川智能，也推出了API接口业务。

这种“C B“商业模式，是目前大模型企业的主流商业模式。比如OpenAI，不仅在C端收取ChatGPT的会费，在B端也通过了“公共云” API“大模型API的调用费用是通过方式收取的。

大模型公司除了通过收费“实现”外，还会通过AI祝福自己现有的完善业务。比如阿里的夸克浏览器最近在PC上发布，升级了AI搜索、AI写作等一系列“全场景AI”功能，进一步增加了对客户的吸引力和粘性；一直以B端为主的商汤，今年也将引入C端市场，发布AIGC产品“秒画趣拍”，可以生成创意肖像。

因此，在模型商业化的道路选择上，同时押注ToC和ToB，不仅仅是用B端的“稳定收益”来填补C端的“不确定性”，更是两家企业在技术和品牌效应上的相互赋能。

一方面，通过C端产品，大模型公司可以不断收集用户反馈，积累模型应用实践，最后反馈给大模型进行迭代升级。如果API只向外界开放，用户反馈很难形成闭环。

另外一方面，正如零一万物CEO李开复所说，在中国To C 在短期内，C端产品更容易爆发并获得声誉，其流量和势能也可以反馈给B端业务。

最终，“做C端”的大模型公司也在积极推出API服务，甚至不断降低调用成本，也希望开发者能够在自己的生态中开发出实用的AI应用。

就像以前的互联网行业一样，当产品之间的差异不大时，谁的生态能率先“开放”，更多的创作者参与其中，就有可能开发出实用的AI应用。

所以目前最好争论ToC还是ToB，但意义不大。因为目前大型行业的主要矛盾不仅仅是经济压力，而是需要大量的人来应用，从而创造生态。仅仅依靠B端或C端市场是不可能轻易实现这个目标的。

据中央网络信息办公室介绍，截至8月，中国已有190多个大型人工智能服务模型完成备案并上线，可提供服务。然而，李开复曾预测，当模型竞争接近最终结束时，只有30家大型公司可以生存。

目前还没有一个大模型行业被公认为“领导者”，包括大型互联网公司，可能无法占据上风。对于创业公司来说，无论走什么路，都要争品牌、商品、生态，否则以后就没有机会了。

ToB，定制时代的激烈战斗

可以看出，B端是大型企业商业闭环不可或缺的一部分，但是要在B端市场上杀出血路，也并不容易。

首先是B端市场无休止的价格战。今年5月，豆包模型正式在字节上发布。企业市场的主要模式价格只有0.0008元/千Tokens，比行业便宜90%以上，使得国内大型模式的token价格从“以分计费”发展到“以厘计费”，震惊了行业。除此之外，很多竞争对手也纷纷跟进降价。

诚然，大多数大型公司认为行业发展应该避免价格战，但当他们真正到达战场时，他们会被对手挤出，而不会降低价格。即使百度李彦宏呼吁创业者“卷”AI应用，而不是卷价，百度的两大主力模型也很快在字节和阿里云大幅降价后宣布完全免费。

业内人士认为，愿意为软件付费的公司并不多，大模型B端的利润率正在迅速萎缩。去年能卖到1000万的大模型项目，今年可能只能卖到100万。市场上能套壳的开源大模型太多了，竞争非常激烈。

其次，B端和G端业务有时是难啃的“硬骨头”。第一，每一个B端定制案例都是一个“孤儿”，非标准化定制服务代表着更高的成本投入，尤其是对于复杂的情况和较晚的数字化转型工作环境，数据安全、信息孤岛等问题不容易突破。

其次，B端业务的销售周期和应收账期往往较长，这就需要企业表现出更多的耐心和持续的努力。近日，科大讯飞董事长刘庆峰表示，考虑到支付周期的问题，公司将主动放缓甚至放弃部分G端业务。

第三，金融、医疗、法律等垂直行业的合作对大模型的介入需求很高，储备相关行业的高素质人才也是一笔不小的成本。

最终，即使大模型创业公司克服了上述困难，企业开发的基础模型通常更喜欢老云厂商。数据显示，百度智能云、商汤、智谱AI在2023年大模型市场的市场份额排名前三，占据了市场的一半。

然而，这并不意味着创业公司无法突破。数据显示，2023年，中国生成人工智能的公司采用率已经达到15%，市场规模已经达到14.4万亿元。这个数字有望继续增加。

在B端市场的后半段，大模型可能需要从公司的视觉升级到工业视觉，根植于办公、生产、教育、制造等环节，成为煽动企业新增长的动能，这是企业接受这项新技术的关键。

一些公司认为，他们不在乎大模型花了多少钱。关键是能帮企业省多少钱。他们真正需要的是基于整体技术提升的完整业务解决方案。

伴随着大型产业的不断发展，如何在用户的增长和模型能力的提高中找到可持续的运营模式，这个问题仍然会困扰到每一个大型企业，但是不同的企业可能会有不同的答案。

也就是说，在模型领域，无论ToB，无论ToB，都没有一套方法可以被所有企业使用。 还是 ToC，这只是一条通往未来的大模型之路。真正决定企业未来的是它能否在服务客户的过程中带来更多创新的AI应用和服务。

假如最后只能留下30个大模型，那么生存下来的大模型，不一定是最有名的，但一定是最实用的。

本文来自微信微信官方账号“伯虎财经”（ID：bohuFN），作者：楷楷，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com