AI 大模型到底有多烧钱？
或许最有发言权的就是 OpenAI 了。2022 年其亏损大约翻了一番，达到约 5.4 亿美元。据悉，Altman 曾私下建议，OpenAI 可能会在未来几年尝试筹集多达 1000 亿美元的资金，以实现其开发足够先进的通用人工智能（AGI）。
国内的 AI 公司也不例外。不完全统计，国内头部 AI 公司智谱 AI、百川智能、零一万物、MiniMax 和月之暗面，从去年下半年至今已完成了总额超 30 亿美元的融资。当然，他们也公开表示，在通往 AGI 的路上，这些钱还远远不够。
然而，商业世界没有人是愿意做慈善、搞科研的，甚至没人比企业家、投资人更看中落地变现和投资回报比。那么在烧够钱之后，企业该如何通向赚麻了？在业内人士看来，他们逃不过以下几种变现模式。
'有求必应'的小助手：订阅服务
订阅服务是目前 AI 大模型公司商业化的最普遍方式，即采用按 tokens 或按月、按调用次数收费的订阅模式，为客户提供大模型应用的访问权限。许多 AI 大模型公司为此推出了各式各样的 AI 应用。
通用 AI 应用
在通用 AI 应用方面，具有代表性的有 OpenAI 的 ChatGPT、百度的文心一言、阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火等。这些应用均扮演了对话问答助手的角色，可以为客户提供文本生成、信息检索、对话交互等服务。
创意工具型 AI 应用
在创意工具型 AI 应用方面，OpenAI 推出了大火的文生视频工具 Sora，国内比较有代表性的有文生图像的文心一格、剪映 Dreamina 等。
垂直领域大模型
另外，也有公司将目光聚集在教育、医疗等专业领域，做垂直大模型。例如专注于零售、物流领域的京东言犀大模型；深耕医疗领域的京医千寻；还有教育领域的网易 AI 教师'小 P 老师'等。
计费模式详解
拿 ChatGPT 举例，目前主要有两种计费模式：
- 包月模式：给用户提供 ChatGPT Plus 的使用权限，费用为 20 美元/月。此模式适合个人高频用户，提供优先响应和更好的体验。
- 按 Tokens 收费模式：为用户提供多种 API 接口，费用为每 1000 tokens 收费 0.002 美元。此模式适合开发者集成到产品中，根据实际使用量付费。
这种模式的优势在于现金流稳定，且能直接量化用户的价值贡献。但挑战在于如何平衡免费用户与付费用户的比例，以及如何防止 API 滥用导致成本失控。
'装备附魔'：增值服务
目前，许多互联网巨头公司将大模型集成到自己现有的产品和服务中，为自己的传统业务'镀金'，利用 AI 实现高屋建瓴。
比如百度文库文档助手、淘宝问问、New Bing 搜索引擎、腾讯会议 AI 小助手、WPS AI 助手等。通过 AI 为传统业务赋能，来更多地吸引用户，增加用户粘性并带动营收增长。
这里面比较有代表性的是微软基于 GPT-4 技术开发的 AI 升级版必应搜索引擎 New Bing。利用 AI 的'附魔'，New Bing 可以为客户提供更准确的搜索结果并能理解更复杂的、更模糊的查询指令，此外，New Bing 还具备文生图像的功能。
这种模式的核心逻辑是存量激活。不需要单独售卖模型，而是作为现有产品的增值功能，提升整体客单价或留存率。对于拥有庞大用户基数的平台来说，这是风险最低的商业化路径。
'拎包入住'：MaaS（模型即服务）
MaaS（Model as a Service）的出现大大解决了大模型落地与推广的难题。
MaaS 模式是一种云计算厂商将 AI 大模型作为一种产品提供给用户使用的商业模式。云厂商可以将预先训练好的大模型'打包'，通过简单的应用程序接口（API 或 SDKs），对外提供服务。虽然提供的是 API，但是本质上调用的是模型。
用户们可以按照自身的业务需求，直接调用大模型，将自己的需求嵌入已有的应用和服务中进行微调，即可让大模型为自己的业务赋能。这种方式使得用户不需要过多了解模型的技术细节，也不用付出研发成本，只需像调用云能力一样，直接调用服务。
对大模型公司来讲，此方式解决了大模型变现难的问题，同时也可吸纳用户们的使用数据来'反哺'自身，利于大模型的升级和迭代，可谓是'双赢'。
目前，文心、通义、盘古等大模型厂商，基本都在提供此类服务，比如阿里的魔搭社区，百度的飞桨等等。
2022 年，阿里云建立了 ModelScope 社区（魔搭社区），汇集开源开放的优质预训练模型，并提供了 API 调用模型，极大地方便了用户的使用。之后推出的大模型调用工具 ModelScopeGPT，用户可以一键发送指令调用魔搭社区中其他的人工智能模型，从而实现大小模型的共同协作。
'创意工坊'：开源模式
开源是目前计算机领域一种普遍的软件开发模式，大量开发者在协议许可的情况下对开源代码进行修改，并集成到已有的系统中，为软件和系统增加新功能和特性。
