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AI原生应用比大模型本身还赚钱的根本原因，在于它创造了明确的价值。通过应用，能更明确地使用到大模型的能力。

作者|杨知潮

编辑|原   野

技术男李彦宏在圈内以温和儒雅著称，他几乎从不与人展开针尖对麦芒式的辩论，话不投机时，最多也是露出标志性的微笑，礼貌听完。

但在12月16日的极客公园创新大会2024中，李彦宏变成了激烈的行业呐喊者。

“我多多少少有点着急。”他在与极客公园创始人张鹏的对话中谈到，整个国内的AI大模型行业，现在其实卷偏了。太多公司花费太多精力在打造自己的大模型上，但实际上，眼下更应该抓住的机遇，是大模型原生应用。

用“繁荣”一词来形容国内的AI大模型产业，至少在表面上是毫无毛病的。目前，国内大小公司推出的大模型总数，早已突破300家。不过，在李彦宏看来，“卷AI原生应用才有价值，大模型的进展对绝大多数人都不是机会”。

吹开“繁荣”的泡沫，大模型赛道上其实布满了“陷阱”：

第一，大模型是通用模型。一个大模型就能够服务上百个行业，因此它符合赢家通吃的规则，其发展红利很难普及给太多人和太多企业。

第二，大模型和操作系统一样，本身不具备任何创造价值的能力，必须有应用把它的潜力变现。

第三，从历史上看，应用层的总潜力，远比底层更大，对大多数公司也更加友好。

早在2023年3月，李彦宏就提醒行业“不要重复造轮子”，并表示应用才是大模型真正的机遇。但在行业的疯狂面前，即使是作为AI领军人物的李彦宏，其提醒也未能第一时间得到市场响应。毕竟，当无数的钱涌向AI大模型赛道，对于很多公司而言，与其想清楚慢慢做，不如简单粗暴地搞一个再说，至少能拉一把股价或者估值。

但半年多过去，行业的发展正在验证李彦宏的观点。站在当下，也只有当越来越多的人意识到大模型原生应用的重要性，并在其中重现中国军团的战斗力——就像移动互联网时代APP的繁荣一样，AI大模型行业，才可能走进真正的、有望改变整个时代的风口。

01

AI行业走偏了？

有数据显示，仅仅到今年5月，国内就发布了79个10亿参数规模以上的大模型。赛道的拥挤丝毫没有劝退后来者，经历下半年的发展，目前公开的大模型已经超过200个。

大到BAT，中到360，甚至包括知乎这样不到10亿美元的市值规模，且主营业务和AI完全不相关的互联网企业，都在推出自己的大模型。似乎没有个自己的大模型，就算不上科技企业。

过热不是问题。以大模型展现出的潜力来看，它值得行业内一起为之内卷。但问题是，企业们似乎走偏了——模型层只是整个产业的一个组成部分，并且作为行业的中底层，它注定无法普惠太多人。

李彦宏是最早察觉出这一点的业内人士之一。

在12月16日的极客公园创新大会2024中，他表示：“好几百个基础模型，这是对社会资源巨大的浪费，更多的资源应该放在各行各业的应用上。”

这是李彦宏对大模型的一贯观点，早在今年3月接受36氪专访时，李彦宏就判断，国内不会再出现一个Open AI，他强调“没有必要再重新发明一遍轮子。”此后他又多次强调，行业集体卷模型是一种“卷错了”的路线，更多公司应该去关注应用层。

这并非百度作为AI领军公司，想要“劝退”竞争对手的说辞。而是基于事实的客观结论。过分关注模型层，对行业和从业公司，都是十分危险的。

首先，大模型本身不具备创造价值的能力。

早在今年10月百度世界大会现场，李彦宏就表示：“没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态，大模型就一文不值。”

李彦宏的话绝非夸张，而是AI行业自己的真实经历。70年代至今，AI经历过多次成为风口，又多次退热的窘境。最近的一次来自2016年，“阿尔法狗”战胜围棋世界冠军，让世界重新聚焦于人工智能。但短短几年后，AI领域融资事件和规模骤降。

李彦宏把AI的多次退烧，归结于应用方面：“最后大家发现，其实这个东西没什么用处”。比如在上一次AI风口中，国内涌现了非常多的AI企业，其中又以AI四小龙为翘楚。不过，他们的收入比起估值来说，都有些寒酸。应用的规模往往只聚焦在监控和人脸识别等少数领域。

对大模型来说，隐忧是相同的。如果模型得不到好的落地场景，最终，花数亿、数十亿搭建的模型，只能“应用”在跑分软件里，成为一种满足虚荣心的形象工程。

即便能够克服成本问题，即便未来也足够多的应用，大多数大模型仍然面临一个难题：效率。

大模型与此前历次AI浪潮的根本不同，在于它的通用性，即“智能涌现”。在2016年那次上一代的AI技术里，各大公司聚焦的行业有所不同，比如商汤科技和旷视科技分别聚焦在不同的行业。但通用大模型是跨行业的，除了少数客户用得起私有化部署外，大多数人用得都是同样的模型。

这意味着大模型天然具备马太效应，很可能出现赢家通吃的现象。最终效率上，规模更大，推出更早，公司实力更深厚的无疑占据了先发优势，最终只会有少数大模型能够具备竞争力。正如手机操作系统一样，一个市场内有1-3家头部企业就已足够。而国内的大模型数量早已在上百级别，大多数注定是炮灰。

02

该卷的是应用

2015年1月，微软正式放弃Windows Phone品牌。WP失败的直接原因之一，就是没有应用。即便做了，也并不好用。最终形成没有应用-没有用户-没人开发的恶性循环。

普通公司当然不必以AI生态繁荣为己任，但即便出于自身利益考量，做应用也是一个明智的选择。

首先是，这里的想象空间丝毫不比模型层差。

早在今年3月，李彦宏就判断，未来AI领域也会有自己的微信和抖音，其潜力甚至可能是它们的十倍。

互联网的故事已经把这个道理展示的很清楚了。回看移动互联网时代，最成功的几家公司几乎都是聚焦在应用层。而在操作系统层面，只有IOS和安卓两家能够分到蛋糕。李彦宏也表示“很难讲安卓的价值比微信、抖音大。”

价值难以量化，但收入可以。2016年1月，在和甲骨文的官司中，甲骨文方面首次披露了安卓的收入：（历史上）总计创造了310亿美元的收入。这确实非常赚钱，但相比于Facebook，以及谷歌自己的总体广告收入，甚至是整个安卓手机互联网的广告收入，这点钱就只能算冰山一角了。虽然在AI时代，模型层和应用层的收入对比不一定也是如此，但这足以证明应用层的潜力，未必比底层差。

在市值层面，亚马逊多次超过拥有安卓的谷歌。Facebook巅峰期时也曾超过万亿市值，直逼谷歌。可以说，拥有超级应用的公司，其价值丝毫不输给拥有操作系统的公司。

背后的道理很简单，用户最多的时间都在应用层。很少有用户会花大把时间研究系统操作，但却有很多用户刷一天Facbook，期间所创造的价值，也自然都在应用内。

其次，应用层对大多数公司更加友好。

国内外的大模型赛道已经非常拥挤，海外的GPT、国内的文心一言都已经颇具实力，留给后来者的发力空间已经有限，即便算不上红海，竞争也是非常激烈。

而反观应用层，国内外目前还没出现杀手级应用。下载量最大的应用，可能就是日活过亿的ChatGPT自己。国内外普遍认为大模型将重构所有行业，但截至目前，生成式AI还没有自己的“微信”或者“抖音”。

图：华金证券研究所绘制

对于中小厂来说，应用层的优势就更加明显。

某种程度上，大模型具备一定资本密集型产业的特点，业内也有“大力出奇迹”的比喻。随着行业的逐渐成熟，资源紧缺的小厂根本无法与成熟大厂竞争。李彦宏也判断，大厂会拿走大部分红利。

但李彦宏还认为，小厂在AI中也有非常大的机遇。即便体量再大的公司，也不可能覆盖所有行业，中小企业可以发挥灵活的优势，做出现象级的应用。正如李彦宏所说：“（在大模型时代）创业公司可能能够做出 3 个、5 个 Super App，或者做出几百个几千个非常有价值的垂类应用，可能性也非常大。”

应用的确是创业公司的优势领域。仍以移动互联网为例，在系统层，谷歌等成熟大厂分走了大多数红利，但在应用层，却有拼多多、字节跳动等新兴公司涌现。和操作系统一样，这些应用也改变了人们的生活方式。比如字节跳动，通过独特的分发模式和内容形式，这家公司几乎改变了全球人民获取信息的方式。

面对九死一生的模型层前赴后继，一片机遇的应用层无人问津。也难怪李彦宏发出“多多少少有点着急”的感叹。

03

AI原生应用的潜力

国内厂商集体卷大模型，或许有其历史惯性的原因。从搞加盟的蜜雪冰城，到做非自营电商的拼多多，国内最赚钱的生意，往往是做平台、做上游。

但旧有的规律，一定适合AI和大模型吗？

当然不是。李彦宏在极客公园创新大会2024的对谈中举了一个例子：微软将Office与AI结合起来，推出的产品Microsoft 365 Copilot一年营收达到了50亿美元，而按照Open AI的CEO山姆奥特曼今年10月披露，目前公司的年收入在13亿美元左右。作为世界上最好的大模型公司，OpenAI的收入却赶不上微软的一个产品中的分支产品，AI原生应用的变现能力可见一斑。

AI原生应用比大模型本身还赚钱的根本原因，在于它创造了明确的价值。第三方数据显示，今年二季度开始，ChatGPT的访问量就多次出现下滑。背后显露的，是用户在短暂的新鲜感后找不到ChatGPT的具体作用。而这正是应用的价值。通过应用，能更明确地使用到大模型的能力。应用也是一种包装——正如加上品牌和服务的产品，往往能卖出几倍的价格。

图：ChatGPT 在全球桌面和移动网站按月访问量统计

此外，Office本身就拥有庞大的用户规模，已经验证过的变现路径，以及明确的技术落地场景。而Open AI的商业化还在发育过程中。在已经能赚钱的产品里加AI，远比为AI找落地场景容易。

眼下，国内也有许多变现潜力巨大的AI原生应用，他们的想象空间，并不比文心大模型或者GPT本身小。

在不久前的百度世界大会上，百度发布了十余款AI原生应用，其中的相当一部分，已经展现出了商业上的潜力。以“百度新文库”为例。在大模型的加持下，“新文库”拥有了AI写作、AI做PPT等功能。这些都是国内用户的刚需，并且其商业付费模式已经被金山、微软、百度自己所验证过，拥有创造巨大收入的潜力。

光有应用还不够，还必须有一整套为之服务的生态。百度在今年的世界大会上推出了自己的AI原生应用商店，解决了AI原生应用的分发问题。再加上此前飞浆、百度智能云千帆大模型、文心一言等的一整套基础设施，国内AI原生应用已经具备了一个类似移动互联网的生态。开发者能以较低的成本开发AI原生应用，并找到自己的分发渠道。

更核心的转变是，行业的认知也在逐渐扭转。

可以看到，在李彦宏的不断呼吁下，最近几个月行业正在逐渐重视应用。继百度之后，不久前，腾讯内部将超过300项业务和应用场景接入腾讯混元大模型内测。华为也不断推动自己大模型的落地。更多的AI创业公司，也开始聚焦在应用层面。这些企业的转向，会让大模型的生态更加繁荣，带来更多的用户，形成一个正向的循环，最终使整个行业受益。

2023年已经接近尾声，AI大模型无疑是这一年里最热的赛道。无数人都在期待，新的AI时代的故事，可以由此开启，就像移动互联网一样，拉开一场浩浩荡荡、长达20年的造富运动，也真切地改变人们生活，并带来社会的活力与希望。

畅想能否变为现实？原生应用在2024年的发展，或许就是关键。