作者 | 周智宇從 OpenAI、谷歌、阿里、騰訊到字節跳動，再到李開復的零一萬物。過去兩週，全球的大模型玩家都陸續 “放大招”，讓大模型領域的硝煙味愈發濃烈。這場愈見激烈的混戰背後，是 AI 大模型領域玩家都想突破商業模式上的困境，推動 AI 應用的創新、普及。 在摩根大通亞洲 TMT 行業研究聯席主管姚橙看來，從產業發展維度看，對比移動互聯網的成長，當下似乎還處在 2011 年。整個產業還處於非常早期的探索階段，仍在探索和尋找 AI 的殺手級應用。場內的玩家都試圖在這個混沌期，搶先發力，甚至不惜發起 “價格戰”，以爭搶用户、盡力 “出圈”，備戰 AI 行業的” iPhone 時刻”。 姚橙向華爾街見聞分析，行業 “爆點” 遲遲未來，尤其是在 C 端還未出現現象級的產品，反映出當下的 AI 大模型還做得不夠好。對於 B 端、C 端用户來説，只有出現能夠替代現有解決方案的產品，給出遠超以往的體驗，行業才能發生質變。 這也就導致，頭部互聯網公司首先還是會將 AI 應用到自身已有的商業場景上面，在已有的應用場景、用户和商業模式上進行探索，一方面落地風險比較低，也會有財務上的收益。比如説目前行業內在電商、搜索以及遊戲領域的一些嘗試。其次，這些大型互聯網公司也在摸索如何將自己的 AI 能力提供給 B 端的夥伴，以提升這些商業夥伴的產能與效率。姚橙坦言，雖然看到中國也有了類似微軟 Copilot 的產品，但還未達到質的突破的程度。 最難的則是 C 端。姚橙指出，從產業重要程度排序，C 端的大規模應用、商業化的優先級比較低。這更需要找到消費者的 “爆點” 需求。 當然，儘管在商業模式上探索還處於初期，產業投資者還是願意為 “未來” 買單。包括百川智能、月之暗面、MiniMax、智譜 AI、零一萬物在內，國產大模型 “五小龍” 估值已超 10 億美元。對此，姚橙指出，國內頭部的 AI 大模型創業公司估值較高，主要是大型科技公司從長期角度出發，對公司長期戰略價值，在產品、技術上的協同效應進行的綜合評估，並願意為此付出一定的溢價。這些戰略投資背後並非完全市場化下的定價機制，還考慮到了長期潛在的協同效應，並反映到了估值當中。 在摩根大通第二十屆全球中國峯會召開前夕，姚橙與華爾街見聞進行了一場深入的交流，涉及 AI 行業發展趨勢、產業機會和投資等話題。 以下為對話全文（經編輯）：華爾街見聞：如今很多科技公司都將 AI 作為集團層面的重點戰略，你對行業趨勢怎麼看？姚橙：不論是在中國還是全世界，整個 AI 產業還在尋找應用層面上的 “Killer app”（殺手級應用）。 移動互聯網時代，湧現了一批現象級的社交和通訊應用，還有電商 APP。從產業發展的角度來看，現在的 AI 行業對比移動互聯網時期的行業成長，相當於處於 2011 年。對於 “殺手級應用” 究竟是什麼，市場中目前已有一些思路、想法和產品，但還未出現真正的突破性應用。對大型互聯網公司來説，他們會將 AI 應用到自身已有的商業場景上去，在已有的大規模用户基礎上，通過既定、成型的商業模式，進行落地應用。本質上 AI 起到了降本增效的作用，一方面落地風險比較低，另一方面在財務上可能會帶來立竿見影的收益。 在內部落地後，才是把 AI 能力賦能給 to B 的合作伙伴，但這存在很大的探索性。無論是 AI 平台端、應用開發端還是企業端，對於 AI 究竟能夠如何提升產能、效率，大家都還在摸索階段。最後一層才是 C 端的大規模應用及商業化，這一層面的優先級相對較低，難度也更大。在探索 to B 業務時還有既定的生產模式、商業模式和收入模式，在提升效率上有跡可循，但 to C 就需要找到消費者的需求 “爆點 “，目前看來還是有待探索的。整體來説，AI 產業還在非常早期的探索階段。華爾街見聞：這是否意味着目前大型互聯網公司會比 AI 創業公司在商業化上更有優勢？姚橙：財務資源、人力資源確實會造成它們在商業化的道路上有一定的區別。大型互聯網公司可能可以在早期就讓 AI 變現，產生財務上的回報。 但雙方可以有各自的發展機會。比如説大型互聯網公司，從定位上來説，它重點是通用 LLM（大語言模型）和麪向消費者的應用，注重的是平台級的機會、能力。其模型具有全面的能力，可以解決常見問題，例如通信和內容生成。這些 LLM 可以用於自身業務的應用，也可以作為其企業客户的基礎模型。 AI 創業公司的優勢在於足夠靈活、反應迅速。它可以在垂直領域找到自身的小眾市場，對具體行業的整合度、配合度、服務度上做得比大廠要更靈活，更量身定製。 華爾街見聞：目前各家似乎還延續着此前的思維在做 APP？ 姚橙：確實，大家會有一定的慣性思維，希望沿着移動互聯網應用推廣的邏輯，在消費者市場裏思考應用要怎麼做。從另一個角度來看，這也表明目前大部分的 AI 產品，尤其是讓消費者願意付費的產品做得還不夠好。很多科技公司都在做 AI 個人助理，但它需要在事務落地、組織和效率上都超過真人秘書，才能迎來產品的爆點。從目前來説，相關的產品還是有各種各樣的問題，需要更大算力去優化，讓體驗變得更好。無論是 B 端還是 C 端用户，他們在乎的不是你用了多少算力，算法進行了多少次迭代，而是取決於你給出的解決方案夠不夠好。只有在用户需求點上實現了突破，才能夠發生質變。 並且，AI 賦能企業時，很多人會説要 “降本增效 “。但從過去中國 SaaS 行業的發展路徑來看，相比降本，AI 產業更重要的是在增效端的機會，能夠幫助企業、個人增加收入，才能真正地刺激用户願意為它買單。華爾街見聞：AI 在硬件端會有哪些影響？尤其是 PC、移動互聯硬件生態是否會因為 AI 發生劇烈變化？ 姚橙：AI 本身需要一個載體，但大部分算力會由雲端提供，這對終端載體算力要求會低上許多，甚至邊緣計算技術讓一些 AI 應用在手機、手錶上就能實現。從技術層面講，現在 AI 的發展還是向多模態發展。這些原因也使得，涉及到生產力的應用會更適合在 PC 端上使用；在非生產力的應用上，以往比較弱勢的智能硬件，會在 AI 落地上有更多新的進展。像智能音箱、智能家居中控等，在雲端算力加持下，可以説其最終的體驗感並不會劣於手機和 PC。華爾街見聞：目前中國大模型公司裏已經誕生了 “五小龍”，估值也比較高。你怎麼看當前創業公司的融資情況，市場存在泡沫麼？姚橙：從整體來説，一級市場的活躍度還不算高，創業公司的融資形勢比較難。在 AI 領域我們看到了一些估值較高的公司，可以説其高估值背後是由企業投資或者説戰略投資者所主導的。從大型互聯網公司的角度來説，財務回報只是做投資的一個部分，這個時候要看 PE、單個用户的估值。但現在部分公司是從長期角度出發來進行投資的，希望未來在產品發佈、技術整合或者其他方面進行合作，能夠產生協同效應，他們願意為此付出一定的溢價。這會導致這類投資並非基於單純的市場定價邏輯。 在看到部分領先的 AI 公司因戰略投資者的參與，而出現高估值的時候，這並不下結論説市場出現了非常大的泡沫。從投資的角度來説，目前中國 AI 產業的投資標的主要還是在應用層面，但因為還未產生 “殺手級應用”，產業處於應用落地的較早期階段，這對整體投資可能造成了難度。放眼看向二級市場，可以説真正以 AI 為核心驅動力的標的是稀缺的。

摩根大通姚橙：當下 AI 產業像極了 2011 年的移動互聯網