中國大模型，兩大洗牌邏輯

2024年，AI（人工智能）領域的融資熱度終于有所回升。第三方數據機構企名片數據顯示，今年前九個月，AI領域共完成融資金額371.5億元，相比去年同期翻了1倍多。此前AI融資額已經連續兩年下滑。

但這一趨勢在2025年很難持續。

目前，AI領域的投資方相對集中，以一二線地方政府基金、國央企和巨頭科技公司為主，投資方向以AI大模型為核心，包括基礎大模型、具身智能、大模型應用等方向。這些方向的特點是資金需求量巨大，也因此大部分的融資額都被頭部創業公司拿走了。對應在數據上，今年整體融資額同比翻了1倍多，但融資交易數只增長了約10%。

政府引導基金和國央企組成的國資投資方們，雖然大力支持科技創新創業，但其方向是“投新、投早、投小”，其更愿意投新成立的公司，而非再次投那些已經投過且估值很高的獨角獸企業。但接下來還有能力、有決心、有號召力進入大模型領域的創業者越來越難找了。

對于科技巨頭們來說，繼續對外投資大模型的意愿也在下降。阿里、騰訊、美團等公司已經投資多家大模型創業公司，其本身也有大模型業務，行業競爭越來越激烈，接下來更多的注意力會放在自身業務上，會更關注技術的實際應用。

因此，2025年，一個相對確定的趨勢是，高額融資難以持續，短期內技術彎道超車希望渺茫，科技公司會減少在基礎大模型上的新投入，轉向實際應用和商業化，價格戰等搶占市場的動作還將持續一段時間。這個過程中會有一些公司淡出舞臺，行業洗牌開始。

亟待形成商業閉環

2022年后，科技巨頭和AI創業公司們紛紛投入大模型軍備戰。中國信通院數據顯示，截至2024年7月，全球AI大模型數量為1328個（包含同一企業、同一模型的不同參數版本），美國的AI大模型數量位居第一位，占比44%，位居第二位的中國大模型數量占比為36%。

中國和美國在大模型領域呈現出雙強格局，但業內的共識是，中國依然處于追趕狀態，尤其在底層技術上，中國科技公司相對薄弱。

2023年至今，幾乎所有的頭部科技公司都在強調“預訓練模型”，也就是通過長期堆算力和數據，將模型訓練成接近通用的基座大模型。

所有人都知道這個過程耗資巨大，但只有真正經歷過這個階段的人才清楚到底有多大，持續投入究竟有多難。據媒體報道，GPT-4的一次訓練成本約6300萬美元，2022年的總訓練成本約5.4億美元。OpenAI稱2024年的運營成本將超過85億美元，預計虧損約50億美元，預計2023年至2028年的總虧損（不包括股權補償）將達到440億美元。OpenAI還提到，模型訓練成本還將進一步增長，預計到2026年每年將達到95億美元。

此外，模型上線后的運營成本也極高，2023年4月，OpenAI每天為ChatGPT支付的運營成本約694.4萬美元，年化運營成本約為2.5億美元，綜合年化成本可能超過13億美元。

對比來看，目前中國頭部的AI創業公司單筆融資金額最高在5億-10億美元；百度2023年全年的凈利潤是287億元（約合41億美元）。

中國科技公司整體投入的體量沒有美國公司那么龐大，但也是一筆不菲的費用。過去大家相對堅定投入有幾個因素，對于大型科技公司來說，AI能力可能決定它們是否會被取代甚至淘汰，且AI技術本身和科技公司的業務密切相關，即便要“降本增效”，在AI技術出現新突破時，投入也是必須的。

對于創業公司和投資人來說，OpenAI以及一系列新涌現的獨角獸企業證明了這件事的創業和投資價值。它們想做出“中國的OpenAI”，更焦慮于真的有人做成了，但那個人不是自己。

整個科技行業熱鬧一年多后，不少人冷靜下來，他們發現似乎在未來一段時間內，幾乎不可能有人能實現這一目標，投資方也意識到大模型的“燒錢”是個無底洞，難以在有限時間內收到投資回報。

大公司們幾乎是在開啟大模型的第一天就在努力做應用和商業化，創業公司們本可以在早期通過融資，專注打磨技術，但在現實壓力下，它們的空間被縮窄，必須提前考慮自我造血。與此同時，市面上的大模型產品和服務沒有太多差異化和明顯優勢，也由此出現了“價格戰”。

2025年，中國大模型產業會進一步探索落地應用和商業化機會，良性競爭不能停留在價格上，AI行業需要找到新的突破口。

商業化的基礎條件

今天，大模型距離大規模落地應用還有差距。要實現商業化，需要滿足幾個條件。

一是模型本身的能力。不同的應用場景需要不同的能力，大模型之所以帶來巨大的熱度，是因為找到了一條大概率能讓模型具備通用能力的路徑，也就意味著一個基礎模型可以在訓練后適應絕大部分的應用場景。

二是有愿意為模型能力買單的市場和用戶。大部分用戶買單的原因是產品和服務能帶來價值，價值不光是解決具體問題，如提升工作效率、提供情感陪伴等，市場上還有一類價值是“符合政策方向”。

第三就是要具備找到具體客戶并交付的能力，這考驗的是AI公司在技術和產品之外的能力，甚至在很多時候，這項能力比技術實力更能幫助AI公司成長。中國的AI市場和美國不同，很難通過平臺銷售軟件的模式打開市場，大部分時候需要抓住一個個的項目和工程來實現商業化。

2025年，大模型依然會在通用的道路上前進，且很難在短時間內實現真正的通用。再加上國外的開源模型能力越來越強，對于多數中國科技公司來說，再去“卷”參數、做預訓練價值不大，很可能是幾十億元投入換回“0元購”的訂單。但可以通過針對性訓練，去提升較小模型的專有能力，也相當于是“降本增效”，是更符合當下市場環境的做法。

巨額投入的AI公司們已經開始陸續對外提供算力服務、模型訓練服務等業務。

科技公司們也開始陸續意識到，僅發布一個免費的應用，并不能為公司帶來直接收益，C端用戶量很難增長，獲客成本已經明顯提升。更重要的是去直接觸及那些愿意付費的行業客戶，例如金融、政務、汽車等。2025年還會有更多新行業被挖掘。

通常有大量公司集中進入某個行業時，會出現價格戰，因為大家都需要有標桿客戶來為之后的市場拓展鋪路。價格戰會讓一些公司主動或被動退出，隨后價格恢復常態。但矛盾之處在于，“有錢”的領域大家都想進入。找到那些需求相對分散、競爭者還不多的新領域是一個可選項，但這更適合規模較小或不依靠融資的AI公司們來做。

一些AI公司也開始拓展海外市場，但今天國際形勢復雜，尤其是涉及AI技術方面，遇到的挑戰更大。不僅如此，一旦進入國際市場，就要和美國公司、歐洲公司正面競爭，會更考驗公司的技術、產品和服務能力。

2025年，對于科技巨頭公司來說，有自身業務可以和大模型結合，相對安全，更考驗的是它們的耐心和繼續投入的決心，要跟上新技術的步伐，不斷優化研發到應用的流程。創業公司會相對艱難，尤其是今天估值已經很高的獨角獸企業，因為需要有力證明自己的商業化能力，甚至要開始考慮IPO（首次公開募股）的方向，這兩件事都有挑戰。

編輯：謝麗容