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相比ToC和ToB市场上的赔本赚吆喝,尽管ToG市场不乏诸多弊端,但它无疑是最快见到回头钱的捷径。
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@科技新知 原创
作者丨茯神 编辑丨蕨影
地方国资,正在撑起国内大模型商业化的半边天。
OpenAI在2022年末甩出ChatGPT这个王炸,为全球人工智能领域立下一座灯塔。然而在2023年,国内针对大型语言模型发展的政策支持还相对不足,更多是从人工智能产业的整体发展或算力支撑方面进行引导。
直到网信办联合多部委发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,全国各地的针对性政策开始涌现,集中在今年爆发。各地政府的热情高涨,带动了地方国企支持下的央企国企,快速上马大模型相关项目并开放市场招标。
中标供应商的名单里,百度、科大讯飞、华为等熟悉的身影赫然在列,国内大模型六小龙之一的智谱AI在中标数量上也不遑多让。
AI大模型的技术突破和应用能力令人惊艳,但实际落地的商业化场景变现迟迟不如人意。百度、科大讯飞、智谱等大模型企业搭上ToG快车,能够直达终点还是曲线救国,仍需打上一个问号。
01.
抢夺战分化
大模型ToG市场端出来的这块蛋糕,不可谓不大。
自2023年起,大模型采购需求激增,招投标市场热潮涌动。据公开的招投标市场数据显示,2023年全年共发起了190次大模型采购需求,采购规模达5.95亿元;而今年上半年已经产生了498次大模型相关招标项目,金额达到13.4亿元,超过去年的两倍。最近的8月份,大模型相关项目中标数量又创下新高达到127个,其中84个披露金额的项目规模达到3.9亿元。
今年7月,国新办举行了“推动高质量发展”系列主题新闻发布会,提出未来五年内中央企业预计安排大规模设备更新改造总投资超3万亿元,更新部署一批高技术、高效率、高可靠性的先进设备,加快推动数字化转型,推进人工智能等新技术与制造全过程全要素深度融合。
喷薄而出的项目需求,正好撞上国内大模型市场上的商业化困境。3万亿的盘子并不是针对大模型单一领域,但前瞻产业研究院院长徐文强曾公开表示,AI大模型应用场景会逐渐从当前的业务类场景向决策管理场景深入,预计到2028年国内AI大模型行业的市场规模将突破千亿元,五年行业复合增速将超过50%。
中央企业们虽然也在市场化的原则下经营,但在国资的托底下更有培育产业创造需求的积极性。已公开的招标项目中,不乏大量传统产业如能源、通信、金融、教育的数字化升级改造,中国移动、中国铁塔、南方电网、国家能源集团等央企都是登上采购方名单的常客。
不过在中标方一侧,大模型企业们的抢单态度出现分化。据自媒体“硅星人Pro”的不完全统计,上半年里智谱AI的中标量领跑,跟随其后的则是百度和科大讯飞。除了三甲之外,后续的华为、商汤、阿里、腾讯,中标量上都断崖式落后,与智谱AI齐名的其他大模型六小龙则不见身影。
从其他公开渠道的信息梳理来看,科大讯飞、智谱AI、百度同样是大模型ToG市场上当之无愧的“三国杀”主角。其中,科大讯飞在最近的7月和8月又分别中标项目112个和127个,且8月份单月中标金额突破了1.5个亿。
有行业分析人士对「科技新知」表示:“大厂做ToG有天然的优势,政务部门或者中央企业非常看重投标方的资质和履历,很多中小企业哪怕具备实施执行能力,最多也就是成为中标大厂的下一级分包供应商。”
百度和科大讯飞在其过往的主营业务领域,都积累下丰富且成熟的ToG经验,客户资源可以直接复用到大模型产品上。智谱AI则是创立之初就坚持ToB路线,投标项目覆盖类型更广,金额规模也从数万到数百万不等。
这场少数派的“三国杀”游戏中,最终的赢家又能有几位?
02.
吃肉或喝汤
AI大模型的ToG生意,变的是交付的产品和服务,不变的是G端客户以及市场特色。
国内风投圈知名人士易飞凡曾撰文称,国内Top60的企业服务公司中,ToG占比接近70%,半数企业的毛利率低于50%,而美国同行的平均毛利率超过70%。
ToG市场上的需求方大多是政务部门或者大型央企,抛出的订单规模往往很大,但复杂的落地场景和严格的风控标准也会大幅抬高执行成本,最终留给中标企业的利润反而微薄。随着《政府采购法》《招标投标法》等法律规范的完善,采购价格体系日趋透明,多数订单的利润空间也逐渐稳定。
另外,G端客户出于对接交付的便利性,更青睐于能够提供一站式解决方案的集成商,再由集成商自己消化需求或者寻找其他供应商承包需求。
作为最底层的中小供应商,虽然不得不通过集成商才能签单,但灵活的经营方式让它们的收入质量更高;集成商不仅要对上承受G端客户普遍较长的账期,又要对下监督保障供应商的交付标准,只能靠不断接单来扩大规模。当然,行业内也不少见集成商把压力传导到供应商头上的情况。
因此,像百度、华为等互联网大厂近年来经常成为ToG市场上的领头羊,主要原因就是大厂可以同时承担集成商和供应商的双重角色,能够保证一定程度的利润空间。同时,它们各自的业务布局多元,主营的ToC业务比较健康可持续,ToG业务即使挣不到钱也能成为打通GR关系的桥梁。
科大讯飞的路线则别具一格,多年坚持ToG与ToC“两条腿走路”。其联合创始人之一的胡郁曾如此阐释,他们是靠核心技术去为国家解决计划方面的问题,同时翻译机等产品又面向大众市场,这也是很多人看不懂科大讯飞的原因。
然而,百度与科大讯飞在大模型上的重金投入和ToG市场上的遥遥领先,在财报数据上的贡献呈现不同的结果。
百度二季度营收339亿元,核心经营利润56亿元,同比增长23%,主要得益于云业务的加速增长,也算是与大模型业务的推进有关。科大讯飞发布的半年度财报显示,上半年实现营业收入93.25亿元,同比增长18.91%,但净利润出现4.01亿元亏损,属于自上市以来的首次半年度亏损,与大模型基础设施的投入不无关系。
之所以出现这样的结果,百度创始人李彦宏在最近的第三季度总监会 上给出了答案。 据“36氪”报道,李彦宏认为,ToB业务一定要标品化。 标品化对应的就是项目制,项目制有很多需求,需要派很多驻场人员,要有很多的后台研发改造。
像Comate这样的标准化产品,虽然现在还卖不了多少钱,不够有竞争力,但李彦宏觉得没关系,这种产品的起点比较低也是可以包容的,因为只要持续的投入,把它的门槛提高,拉大跟竞品的差距,未来还是一个好的方向。
同时,要聚焦中腰部的客户。李彦宏指出,很多时候从特大客户身上赚不到什么钱,而特别长尾的也不好做,因为手上没什么钱。
大模型ToG“三国杀”中唯一的创业型选手智谱AI,则仍处于持续的融资输血阶段,就在刚刚过去的9月完成了最新的第11轮融资。ToG项目的频频出手,更像是其ToB路线的覆盖,而非寄希望于央企客户大单的回血。
当三位主角可能都不是抱着赢下比赛的目的而来,其他按兵不动的同行们的选择,也就容易理解了。
03.
捷径与陷阱国内ToB赛道的创业者们,对于ToG市场大多处于又爱又恨的纠结之中。有的公司能够抓住政务改革的机遇一朝登天,有的老板也困顿于充满不确定性的商务关系抓耳挠腮。
阿里前首席AI科学家贾扬清曾直言,目前大模型商业化落地过程中有两个纠结点: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。
京东集团副总裁、京东城市总裁郑宇曾表示,政府可以看作是一个“超级B端客户”。大模型的ToG市场,本质上还要遵循ToB路线的规律,比如产品使用者与购买决策者的分离。
一位在ToG行业深耕多年的产品经理告诉「科技新知」,他们在规划设计产品思路时,首要关注的应该是政策文件的解读,要从中找到支撑领导业绩的内容,其次再考虑产品交付后实际要满足的需求。
此外,AI大模型等数字化方向的ToG项目采购,经常还会涉及传统工作流程的改造,一旦影响到组织架构和岗位的再调整,内部立项就需要不同条线领导之间的角力。
这与传统SaaS产品的盈利模式异曲同工。「科技新知」从一位SaaS创业者处了解到,他们曾经接到过的一个数字化项目可以大幅节省线下人力,已经顺利通过了前期的需求打磨和Demo开发,付出了心血却倒在了最后的立项审批上。
而与海外SaaS公司以中小型客户为主、产品标准化程度高不同,国内SaaS公司收入构成主要依赖大客户贡献,而大客户往往对产品中定制化的要求程度较高,等于变相增加了成本投入,直接拉低了整体毛利率水平。
一个典型案例就是,字节跳动旗下协同办公产品飞书的裁员认栽。面对阿里的钉钉、腾讯的企业微信抢先占领了中小型客户心智,飞书试图通过大客模式打造标杆案例,产生榜样效应,却因一个个定制化要求更高的大客不断扩充团队规模,反而拖累人效收不回成本,最终较峰值减员三分之一,暂时甘于市场追随者的地位。
抛开ToG项目这些独有的主观因素不谈,ToB市场上老生常谈的成本困境,也是大模型企业必须要面对的。除了政务和央企的项目制大单,AI大模型产品的多数B端客户采用API调用收费模式,需要客户持续使用才能保证现金流的收入。
在针对中小客户的市场上,大厂们已经毫不犹豫地发起了价格战。智谱AI作为创业公司阵营的代表,也在6月官宣下场,入门级产品GLM-3 Turbo模型的调用价格从5元/百万Tokens降至1元/百万Tokens,降幅高达80%。
相比ToC和ToB市场上的赔本赚吆喝,ToG市场纵然亦有诸多弊端,却也是大模型企业们最快见到回头钱的捷径。只是一时的美酒醇香,贪杯过多寻不回长期方向上的大道,到手的利润也要再吐回去补课才行。