大型ToG热，只有三家上车。

当地国有资产，正在扛起国内大模型商业化的半边天。

在2022年底，OpenAI抛出了ChatGPT，为世界人工智能领域设置了一座灯塔。但是，2023年，国内对大型语言模型发展的政策支持仍然相对不足，更多的是从人工智能产业的整体发展或计算支撑方面进行引导。

直到网信办联合多部委发布《生成人工智能服务管理暂行办法》，全国各地的目的性政策才开始出现，集中在今年的爆发上。各级政府情绪高涨，推动了地方国有企业支持的中央企业和国有企业迅速推出大模型相关项目，开放市场招标。

在中标供应商名单中，百度、科大讯飞、华为等熟悉的身影赫然在列，国内六大模型之一的智谱AI在中标数量上也不多。

AI大模型的技术突破和应用能力令人惊叹，但实际商业化场景的实现并不令人满意。百度、科大讯飞、智谱等大型公司可以直接通过终点或曲线救国，仍然需要提问。

争夺战分化

这块大型ToG市场端出来的蛋糕，不算小。

从2023年开始，大型采购需求激增，招标市场热潮涌动。根据公开的招标市场数据，2023年全年共发起190次大型采购需求，采购规模达到5.95亿元；而上半年已有498个大型招标项目，金额达13.4亿元，是去年的两倍。最近8月份，大模型相关项目中标人数再创127个，其中84个项目披露人数达到3.9亿元。

今年7月，国家新闻办公室召开了“促进创新发展”系列主题新闻发布会，提出央企预计未来五年内将安排3万亿元以上的大规模设备更新改造总投资，更新部署一批高科技、高效、高可靠的先进设备，加快数字化转型，将人工智能等新技术与制造全过程全要素紧密结合。

项目需求的稀缺性正好与国内大型市场的商业化困境相冲突。3万亿板块不是针对单一领域的大模型，但前瞻性产业研究院院长徐文强曾公开表示，AI大模型应用领域将从目前的业务情况逐步深入到决策管理情况。预计到2028年，国内AI大模型产业市场规模将超过1000亿元，五年复合产业增速将超过50%。

虽然央企也是在社会化的原则下经营，但在国有资产的支持下，他们有培养产业创造需求的积极性。在公开招标项目中，能源、通信、金融、教学等大量传统产业进行了数字化升级改造。中国移动、中国铁塔、南方电网、国家能源集团等央企都是登上买家名单的常客。

然而，在中标人一侧，大型公司的接单态度是不同的。据媒体“硅星人Pro”不完全统计，上半年智谱AI中标量领先，随之而来的是百度和科大讯飞。除了前三名，华为、商汤、阿里、腾讯的后续中标量都落后于悬崖，而其他与智谱AI同名的大型六骁龙则不见了。

根据科大讯飞、智谱AIAI等公共渠道的信息整理，、百度也是大型ToG市场名副其实的“三国杀”主角。其中，近7月和8月，科大讯飞分别中标了112个项目和127个项目，8月份单月中标金额超过1.5亿元。

有行业分析师对「科技新知」他说:“大工厂在做ToG方面有天然的优势。政府部门或央企非常重视投标人的资质和简历。即使很多中小企业有执行力，最多也会成为中标厂商的下一级分包商。”

在过去的主营业务领域，百度和科大讯飞积累了丰富完善的ToG经验，客户资源可以直接重用到大型产品上。智能AI在成立之初就坚持ToB路线，投标项目覆盖面更广，额度从几万到几百万不等。

在这个少数派的“三国杀”游戏中，最终的赢家又能有多少？

吃荤或喝汤

AI大型ToG业务，改变了交付的产品和服务，不变的是G端客户和市场特色。

国内风险投资圈著名人物易飞凡曾写道，ToG占国内Top60企业服务公司的近70%，一半的毛利率低于50%，而美国同行的平均毛利率超过70%。

ToG市场的需求者大多是政府部门或大型央企，抛出的订单通常规模较大，但复杂的落地场景和严格的风险控制标准也会大大增加执行成本，最终留给中标企业的利润很少。随着《政府采购法》、《招标投标法》等法律法规的完善，采购成本体系越来越透明，大部分订单的利润率也逐渐稳定。

此外，由于对接交付的便利性，G端客户更喜欢能够提供一站式解决方案的集成商，然后集成商可以消化自己的需求或寻找其他供应商来满足他们的需求。

作为最底层的中小供应商，虽然他们不得不通过集成商签署账单，但他们灵活的运营模式使他们的收入质量更高。集成商不仅要承担G端客户普遍较长的账期，还要监督和保证供应商的交付标准。他们只能通过不断接单来扩大规模。当然，业内集成商向供应商传递压力的情况并不少见。

因此，近年来，像百度、华为这样的互联网公司往往成为ToG市场的领导者。主要原因是大公司可以同时承担集成商和供应商的双重角色，保证一定程度的利润率。同时，他们的业务布局多样化，主营ToC业务健康可持续。即使他们赚不到钱，ToG业务也可以成为打通GR关系的桥梁。

科大讯飞的路线是独一无二的，他多年来一直坚持ToG和ToC“两条腿走路”。其创始人之一胡郁曾经解释说，他们依靠核心技术为国家解决计划相关问题，翻译机等产品面向大众市场，这也是很多人无法理解科大讯飞的原因。

但是，百度和科大讯飞在模型上的巨额投资和ToG市场的遥遥领先，在财务报告数据上的贡献呈现出不同的结果。

第二季度，百度营收339亿元，核心经营利润56亿元，同比增长23%，主要是由于云业务的加速增长，也与大型业务的推广有关。根据科大讯飞发布的半年度财务报告，上半年营业收入达到93.25亿元，同比增长18.91%，但净利润损失4.01亿元，属于上市以来首次半年度亏损，与大型基础设施的投入有关。

百度创始人李彦宏之所以会有这样的结局，是因为最近第三季度总监会 上面给出了答案。 根据“36氪”的报道，李彦宏认为，ToB业务必须标准化。 标准化与项目制度相对应，项目制度有很多需求，需要派出很多驻场人员，需要有很多后台R&D和改造。

像Comate这样的标准化产品，虽然现在卖不了多少钱，也不够有竞争力，但是李彦宏觉得没关系，这个产品的起点比较低也是可以容忍的，因为只要持续投入，提高门槛，扩大与竞争产品的差距，未来还是一个不错的方向。

与此同时，我们应该关注中腰的顾客。李彦宏指出，很多时候，从特大客户身上赚不到什么钱，尤其是长尾，因为手里没有多少钱。

大型ToG“三国杀”中唯一的创业者智谱AI仍处于持续的融资输血阶段，最新的第11轮融资于9月份完成。ToG项目的频繁出售更像是其ToB路线的覆盖，而不是期待央企客户大订单的加血。

如果三个主角都不是为了赢得比赛而来的，那么其他按兵不动的同行的选择，也就很容易理解了。

捷径与圈套

国内ToB赛道的企业家大多对ToG市场充满爱恨情仇。有些公司可以抓住政府改革的机会，有些老板在不确定的商业关系中感到困惑。

阿里前首席AI科学家贾扬清曾直言，目前大模型商业化落地过程中有两个纠结点:一是收入流向与以往不同；第二，与传统软件相比，大模型可以在太短的时间内创造收入。

JD.COM集团副总裁、JD.COM城市总裁郑宇曾经说过，政府可以看作是一个“非常B端的客户”。大型ToG市场本质上要遵循ToB路线的规律，比如产品用户和购买决策者的分离。

一位在ToG行业深耕多年的产品经理告诉我。「科技新知」，在规划和建设产品思路时，他们应该主要关注政策文件的解读，找到支持领导业绩的内容，然后考虑产品交付后实际需要满足的需求。

此外，从数字角度购买ToG项目，如AI大模型，往往涉及传统工作流程的改造。一旦影响组织结构和岗位的再调整，内部项目需要不同根线领导之间的较量。

这种盈利模式与传统SaaS产品完全一样。「科技新知」从一位SaaS企业家那里了解到，他们收到的一个数字项目，可以大大节省线下人力，已经成功通过了前期的需求打磨和Demo开发，但他们付出了努力，却落到了最后的项目审批上。

与海外SaaS公司以中小客户为主，商品标准化程度较高不同，国内SaaS公司的收入构成主要依赖于大客户的贡献，而大客户对产品定制化的要求一般较高，相当于变相增加了成本投入，直接降低了整体毛利率水平。

一个经典案例是字节跳动旗下协同办公商品飞书的裁员。面对阿里的钉钉，腾讯的企业微信率先占据了中小客户的心智，飞书试图通过大客户打造标杆案例，产生榜样效应。然而，由于定制化要求较高的客户不断扩大团队规模，人们无法收回成本。最后，他们减少了峰值的三分之一，暂时愿意担任市场追随者的地位。

除了ToG项目这些独特的主观原因外，大模型企业也必须面对ToB市场的成本困境。除了政府和央企的大型项目订单外，AI大型产品的B端客户大多选择API调用收费模式，需要客户持续使用，以保证现金流的收益。

在针对中小客户的市场上，大厂商毫不犹豫地发起了价格战。作为创业公司阵营的代表，智谱AI也于6月正式宣布结局。入门级商品GLM-3 从5元起，Turbo模型调用价格／百万Tokens降至1元／百万Tokens，减幅达到80%。

与ToC和ToB市场的亏损相比，ToG市场虽然有很多缺点，但也是大型企业最快看到回头钱的捷径。只是暂时的酒精醇厚，太多的酒找不到长期的路，拿到的利润也要吐回去补习。

本文来自微信微信官方账号“科技新知识”，作者：茯神，36氪经授权发布。

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