大模型加速狂飙，AI商业化却面临巨大鸿沟。
一方面，传统企业不知道怎么将AI融入原始业务，另一方面，AI企业难以找到合适的变现方式。AI企业究竟该如何突破商业化之困？B端和C端，呈现出两种不同的路径。
纵观海外的AI玩家，已经有许多企业闯出自己的商业化道路。B端如微软、Salesforce，将AI技术集成到传统产品中并提供垂直定制服务；C端如OpenAI、Midjourney，向个人用户提供生产力解放工具，并以付费订阅模式变现。
而国内虽然起步较晚，但仍有不少企业在积极探索商业化路径，百度、阿里、字节跳动、360、讯飞等公司都在进行相关尝试。如百度在C端打造生产力工具，推出文心一言订阅模式，B端提供底层架构、解决方案；360在C端借助浏览器在PC端的场景优势，发力AI办公，B端聚焦AI安全和知识管理等场景，在ToC、ToB两端入手，寻找大模型的商业价值；讯飞则试图将大模型与自身硬件产品进行结合。
具体来看，大模型落地难在哪里？AI技术商业化道路还面临什么样的困境？国内外头部玩家是如何探索大模型变现，走出自己的差异化路径的？通过典型案例分析，智东西试图寻找这些问题的答案。
一、AI技术面临商业化鸿沟，传统企业与大模型企业隔岸相望
“百模大战”狂飙一年多，国内早已不缺乏能比肩GPT-4的大模型，但在商业化落地层面，始终存在巨大鸿沟。
如今，除了“卷”模型以外，AI企业也开始将目光投向“卷”应用。
知名AI科学家吴恩达在今年1月的CES上谈道，作为新一代通用技术，即使AI无法继续取得技术和新进展，其商业基础也将持续壮大。
▲吴恩达
根据人民网财经研究院3月发布的大模型产业发展报告，我国AI大模型产业呈现蓬勃发展的态势，但仍面临多方面挑战，大模型爆款应用尚未出现。
究其原因，主要在于企业尚未找到商业化思路，缺乏满足客户需求的个性化应用。
阿里前首席AI科学家贾扬清近期在一次高山书院的活动中，谈到目前大模型商业化落地过程中，市场的两个纠结点：一是营收的流向和以往不太一样，二是大模型对比传统软件，可以创造营收的时间太短。
大模型有一个特点，每次训练完一个模型后，下一次还是要从零开始训练。但同时大模型的迭代速度又很快，中间能够赚钱的时间窗口可能只有一年左右甚至更短。
具体到B端和C端，商业化面临的困境也各不相同。在B端，传统企业在采用AI技术时需要考虑ROI（投资回报率）、数据安全性等，此外将AI融入以往的工作流程以及后续维护都有较高成本。
在C端，普通消费者对AI产品的付费意愿上涨，但营收难以覆盖大模型训练和运行的高昂成本。此外，许多企业往往过于关注AI技术本身，而忽视了对消费市场的开拓和消费者需求的挖掘。
这就造成了一种进退两难的局面：大模型企业赚不到钱，传统企业找不到拥抱AI的路径，普通消费者又难以找到满足自己需求的AI应用。需求错配之下，如何找到“交集”是横亘在各家公司面前最迫切寻求的答案。
二、抓住C端用户个性化痛点，AI办公成为重点场景
它山之石可以攻玉，本文将从海外头部玩家的玩法入手，分析大模型的变现手段有哪些。
根据风险投资机构a16z于3月发布的生成式AI消费级应用Top100报告，ChatGPT仍是C端应用顶流，在网页端和移动端均排名第一，且访问量分别是第二名的5倍和2.5倍。
综合这份榜单，海外用户基数较大且已有较为成熟商业模式的C端AI产品包括聊天机器人ChatGPT、Gemini、Character AI，AI搜索平台Perplexity，图像生成/设计工具Midjourney、Firefly AI等。
▲海外C端AI产品商业化案例
在商业模式上，这些产品大多采用月度订阅模式，其中Firefly AI同时提供点数购买制服务。
从应用场景来看，当前海外AI应用仍以通用场景为主，主要集中在聊天机器人及衍生的AI虚拟陪伴等领域，同类型产品同质竞争较为激烈。但与此同时，融合具体场景如图像设计、视频生成、办公助手等的工具类应用也逐渐涌现。
其中，AI+办公产品作为解放生产力的工具，在头部企业中加速商业化落地。微软、谷歌在去年3月、5月先后推出AI办公产品Microsoft 365 Copilot和Duet AI，体现了其对AI办公方向商业化价值的看重。
▲谷歌、微软AI办公产品搜索指数（图源：广发证券）
