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文 | 松果财经，作者 | Bonnie
作为目前 AI 领域的 " 神级产品 "，ChatGPT 的诞生，即吹响了 AI 革命的号角，随后包括谷歌、微软、Meta 在内的国外科技公司，以及百度、华为、阿里、商汤科技、360、科大讯飞等在内的国内大厂，纷纷在短时间内推出了自家大模型产品。
但这场空前繁荣能持续多久，始终是投资市场的一大关注点，尤其是近期网页版 ChatGPT 流量出现下跌，引发了一轮讨论热潮。虽然返校季到来， ChatGPT 热度又开始回暖，但目前的流量仍远低于此前的峰值。
由此来看，头号产品似乎仍处于遇冷态势中。那么，这是否意味着新一轮 AI 泡沫已经出现，还是市场逐渐回归了理性？曾经高举高打的大模型，未来又将如何发展？
ChatGPT 流量下降，" 大模型风口已过去？"
近日，网站分析工具 SimilarWeb 的数据显示，网页版 ChatGPT 的月活数据已经连续第 3 个月呈现下滑趋势。其中，6 月下降了 9.7%，7 月下降了 9.6%。尽管 8 月数据有所回升，但环比用户数仍旧下降了 3%。浏览量也从 5 月的 19 亿下滑至 7 月的 15 亿。
另据 Choice 数据，ChatGPT 概念板块指数从今年 2 月初的 1220 点左右一路上涨至 1818.68 点（6 月 20 日）。但 6 月下旬开始，ChatGPT 概念板块指数快速回落，目前已降至 1420 点左右。而且，6 月 1 日 -9 月 13 日，71 只 ChatGPT 概念股中，有 56 只股价下滑。截至 9 月 5 日，共有 25 家 ChatGPT 概念股股东进行减持。
与此同时，CB Insights 数据显示，今年第二季度，全球 AI 领域投资总额更是环比下降 38%。
在此形势下，网络上关于 "ChatGPT 退热 "" 大模型熄火 "" 新一轮 AI 泡沫破灭 " 的讨论随之升高。
不可否认，网页版 ChatGPT 流量下滑，与大模型行业热度下降密不可分，但如果由此就认为 " 新一轮 AI 泡沫 " 已经来到，或还为时尚早。
实际上，ChatGPT 流量下滑也是多方面因素导致的。
Similarweb 就在分析时指出，ChatGPT 流量在夏季呈现出明显下降的原因之一是学校放假。数据显示，在美国市场，ChatGPT 5 月流量下降了 10%，6 月下降了 15%，7 月又下降 4%，在这几个月中，18-24 岁年龄段的用户比例从 4 月的接近 30% 下降到了 7 月的 27% 以下。而随着学生返校，ChatGPT 的流量也出现了回升。
另外，ChatGPT 自身的运营模式，或也会在一定程度上影响其流量。
据了解，OpenAI 一直将 ChatGPT 背后的模型开放给其他企业，并在近期推出了 ChatGPT 企业版，希望更多企业能接入 ChatGPT 的 API。尽管 OpenAI 的这些行为不是免费的，但用户转向其他接入 GPT API 的产品，必然会分走 ChatGPT 网页版的流量。
再次就是国内外不同竞品的出现。
ChatGPT 自去年 11 月底推出以来，就引发了一轮科技竞赛，不仅互联网科技大厂纷纷推出大模型，大模型创业公司也如雨后春笋般涌现。国外方面就有 Anthropic 的 Claude 2、谷歌的 Bard、微软的 Bing、Meta 的 Llama2 等，国内方面则更是 " 百家争鸣 "。
《2023AI 大模型应用中美比较研究》报告提到，截至 2023 年 5 月底，国内 10 亿级参数规模以上基础大模型至少已发布 79 个。另外一组来自赛迪的数据显示，截至 2023 年 7 月，我国累计已经有 130 个大模型问世。
而这些大模型产品，为了抢占更大的市场份额，也在 " 各显神通 "。尤其是在 8 月 31 日，11 家大模型正式通过备案后，陆续宣布开放用户服务。开放用户服务背后，是大模型 " 全民化 " 的到来，以及无限的 " 钱景 "。
据悉， 9 月 1 日，文心一言开放用户服务后，百度股价较发布前一日收盘价 140.71 美元上涨 4%，一度最高上涨 7.3%。
此前，商汤也在财报中提到，2023 年上半年，生成式 AI 相关收入同比增长 670.4%，对集团业务的贡献从 2022 年的 10.4% 迅速提升至 20.3%。科大讯飞的半年报同样显示，自讯飞星火大模型发布并完成三次升级后，商品交易额迎来增长。以学习机产品为例，5 月和 6 月，是讯飞星火升级至 V1.5 的时间段，大模型加持下的学习机 GMV 同比增长 136% 和 217%。
如此来看，大模型赛道仍然受到市场重视，且对相关企业发展的加持作用日益显著。不过，从投资市场的发展规律来看，回归理性也将成为事实。正如观安信息创始人、首席专家张照龙所言：" 虽然生成式 AI 的市场热度相较前段时间大幅降低，但这并不意味着它的价值和潜力减小。相反，我们可能正在迈入一个更成熟、更稳定的发展阶段，而不再是之前的疯狂投资和过度期望。"
那么，进入新阶段，大模型的未来又将走向何处？
走上转折点，大模型的未来如何发展？
纵观现阶段大模型赛道的发展，随着入局者的增多，逐渐呈现出 To B 和 To C 两条分岔路。
比如，凭借丰富的客户积累和对各行各业的深度洞察，腾讯、华为重点打造行业大模型，企业用户可以根据场景需要，个性化定制专属大模型，并可进行优化和升级；而百度、科大讯飞的大模型产品则更偏向 C 端，主要助力用户进行内容生成，工具属性突出。
不难看出，To B 还是 To C，取决于各家企业不同的战略倾向，To B 企业把握到 B 端用户可能是这场技术变革的必要引擎，而 To C 企业则更加重视技术落地的归宿。这两种方向选择无关对错，而且许多公司已做出 BC 两端并重的选择，契合了当前的大模型发展现状。
但从事物发展规律来看，如今正在迈向成熟阶段的大模型，未来一定是奔赴更大规模的落地，可以说大模型的归宿是 " 普及化 "。正如互联网时评人张书乐所言，" 大模型必须走向全社会开放，才能完成大数据意义上学习资料的累积，达成深度学习 "。当然，除了这层技术提升的考虑，大模型在 C 端的全面落地也意味着商业价值的更大诠释。
因此也可以理解，为何市场会对 ChatGPT 的流量下降存在担忧。不过，尽管 C 端是大模型发展的沃土，具有巨大的发展潜力，但考验到用户习惯，当前相关厂商主要以免费模式提供大模型服务，而这对于正在疯狂烧钱的企业而言，显然存在难以取得理想回报平衡成本压力的风险。
Alphabet 董事长约翰 · 汉尼斯曾表示，与大语言模型这样的人工智能对话，其成本是传统搜索的 10 倍。再以 ChatGPT 为例。根据国盛证券报告，GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元，整体来看，其训练成本介于 200-1400 万美元（模型训练量有大小）。
另外，值得关注的是，桎梏当前大模型发展的还有芯片 " 卡脖子 " 问题，实现相关技术完全自研在当前阶段难以实现。
如何破解上述难题，实现大模型的持续发展？
可以看到，当前大模型赛道虽然入局者众多，但并未出现一个超级巨头把握全局。分开来看，C 端大模型产品多样，但站在用户角度来看，可取代性仍较强；而在 B 端，碎片化特征显著。昆仑万维 CEO 方汉曾表示，大模型对行业数据的需求较高，但数据已经被分割在 B 端的不同碎片，很难有一家企业能够拿到全部行业的数据。
从另一个角度来看，这也意味着，谁都有成为 " 第一 " 的可能性。而结合当前赛道的困境，为了驱动大模型规模化发展，显然需要企业合力破局、实现协同发展。因为当前赛道存在的成本压力以及核心技术研发困难，一定程度也是缺乏统筹规划、开发协作不足导致的。
基于此，头部企业正在不断推进生态完善。比如，百度推出了大模型新生态政策，为伙伴提供资金、算力、技术、营销等全方位的强力支持；华为云则开放了行业大模型、软件解决方案、插件集成、数字化转型咨询、数据生态等全方位的生态合作路径，希望更多伙伴加入盘古大模型全域协同生态体系。
值得一提的是，大模型产品 C 端拓展的机遇还蕴含在庞大的移动 App 领域。目前，大模型产品仍然主要在网页浏览器落地，而不是移动端，这主要是由于开发 App 需要分散更多精力和资源，且相比网页端，移动端容错率也较低。但不可忽视，移动端有望释放更大的盈利价值。
QuestMobile 今年年初公布的数据显示，经过三年蓄力，我国移动互联网用户规模突破 12 亿大关。从人群结构上看，标志性的关口也在持续出现：51 岁以上用户占比已达 26.4%，突破 1/4 关口；三线及以下城市用户占比达 60.6%，突破六成关口。
因此，百度等企业也在陆续推出大模型产品移动 App 版本，并受到市场欢迎。根据百度发布的数据，文心一言开放首日，APP 迅速登顶手机应用商店排行榜，开放下载 19 小时内用户突破 100 万，累计回答网友 3342 万个问题。随着移动端的研发和应用渐成趋势，大模型比拼的战场或将完成一轮转移。
总体而言，尽管现阶段大模型的发展出现了 " 降速 "，但相关企业对其的研究并没有减少。
而随着各行业对于 AI 技术的需求不断增加，以及政府、企业和研究机构等各方主体加强合作，大模型作为人工智能的重要发展方向，也将有更广阔的应用前景。
