AI 1.0公司的节节败退

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商汤科技又裁员了,并不算行业新鲜事,新鲜的是,这次裁员发生在积极拥抱大模型之后。

成立于2014年的商汤科技,是2014—2015年的AI 1.0创业潮中拿到第一桶金的领头羊,并率先登陆资本市场,成为AI第一股。某种程度上,商汤科技的波折也代表了那一轮AI 1.0公司的整体困境。那就是在大模型的转型中,拿到了第一桶金的AI公司,似乎一步跟不上,就步步跟不上。

2023年,商汤科技开启战略大调整,积极推广SenseCore商汤大装置,并发布了“日日新SenseNova”大模型体系。但目前看效果并不理想,组织架构调整和更大规模的裁员已经开启。尽管如此,商汤科技的大模型产品和收入,已经是AI 1.0公司中表现最出众的,没有之一。

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创新不易,对于AI企业的一时挫折应该包容,搞清楚困顿背后的原因,有助于企业和业界更好地前行。

我们不妨以商汤科技为例,聊聊拿到了AI创投第一桶金的AI 1.0公司们,是如何在大模型浪潮中节节败退的。

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对于商汤科技等AI 1.0时代的领头羊企业,业界和大众有一个普遍印象:有技术信仰。

高度重视基础科学研究,拥有全球顶尖的实验室、人才、论文成果等,让商汤科技点亮了极具竞争力的科技树。但这棵“AI 1.0科技树”直接移栽到AI 2.0的大模型土壤上,就出现了水土不服。

以商汤科技的AI 2.0战略核心:大装置+大模型,都在延续过往技术路线,带来的成本压力远大于收入增长。

先说大装置。

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大装置是商汤科技在2021年提出的,当时市场上的AI基础设施和MaaS服务都是稀缺的,解决模型开发的算力资源问题,只能自己去建。随着大模型到来,SenseCore商汤大装置的MaaS(大模型即服务)万象模型开发平台,则提供基于商汤日日新千亿级大模型的MaaS服务。

但想要靠大装置MaaS服务盈利,希望渺茫。

首先是前期投入大。AI基础设施云服务是一个“重投入、重资产、长回报周期”的市场,早期成本居高不下,这可能会在长期影响商汤科技的营收状况。

其次是竞争激烈。IDC近日发布MaaS报告《中国模型即服务(MaaS)及AI大模型解决方案市场追踪,2024H1》显示,2024年上半年,商汤科技(商汤大装置万象)占据14.8%的市场份额。BATH(百度、阿里、腾讯、华为)等头部云厂商都积极推广自家大模型+云服务,商汤科技与这些头部AI云服务商相比,缺少显著的成本优势和用户规模优势,进一步扩大份额,需要投入更多的市场营销成本来进行推广。

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在这种情况下,以算法见长的AI公司,又很难像基础服务商一样俯身下来、双手沾泥,这就导致营销成本畸高。

比如“大装置”这个叫法,就是类比高能物理学中的粒子对撞机,虽然炫酷,但对于行业的非技术人员来说,就形成了很高的认知门槛,乍一听根本不知道大装置到底是干嘛用的,不得不通过大量曝光和市场品牌活动,来进行心智培养和用户教育,成本进一步上升。

“大装置”靠不住,那大模型总该是AI公司的舒适区了吧?目前来看,商汤科技坚持以此前积累的核心能力,如视觉感知和多模态模型为主,却一直在将自己推离舞台中心。

一开始,AI 2.0浪潮是以大语言模型的突破性进展为先导的。ChatGPT火了之后,很多NLP科学家都表示,自己做了十几年的工作显得毫无意义,而LLM跟商汤科技长期深耕的CV领域就更远了。这就导致在第一波以自然语言交互、chatbot等应用为主的LLM浪潮中,商汤科技远离了大众视线。初创公司中,热闹是“AI六小虎”的,商汤科技推出的“日日新大模型”并没有激起太大方向。

而随着Sora、4o等图像和多模态模型问世,尽管商汤科技此前在计算机视觉上的技术积累可以复用,但品牌上与主流市场认知的断裂,已经很难弥补,这让商汤科技失去了在多模态领域的市场话语权,无法建立起鲜明的品牌辨识度。

比如今年上海世界人工智能大会,商汤科技主推的SenseAuto绝影,强调端到端自动驾驶、多模态场景大脑,但相比自动驾驶公司、头部云厂商的汽车云等,对主机厂的吸引力比较有限。

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(网友评论商汤科技裁员事件)

总结一下,AI 1.0的“技术财富”也可能是大模型AI 2.0的历史包袱。而抱着AI 1.0科技树不放,导致这一批AI公司在追赶大模型的道路上步履蹒跚,一步跟不上,步步跟不上,越来越远离主流视野。

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AI 1.0阶段,商汤科技等CV业务蓬勃发展。商汤作为当时中国最大的计算机视觉软件公司,业务覆盖智慧商业、智慧城市、智慧汽车和智慧生活四大板块。尽管看起来客户构成多元,但深入观察会发现,业务的逆周期抗风险能力并不高。

智慧商业、智慧城市的核心业务,其实是安防,随着房地产收缩、智慧城市建设放缓,而呈现出较大的调整,业务量持续缩减。而自动驾驶、医疗则是“赔钱赚吆喝”,本身业务规模比较小,也成为前不久10月轻量化调整的重灾区。

总结一下,AI 1.0的业务主要集中在大企业、大项目上,导致风险比较集中。一旦该领域出现逆周期调节,就能让AI公司收入萎缩。

以大模型为基础的AI 2.0,商汤科技显然是希望构建起更具韧性的客户构成。在最新的“大装置-大模型-应用”三位一体战略中,通过算力大装置(SCO)、大模型和应用(CNI)的无缝集成,以应用驱动模型,以模型带动算力的优化,成为最懂算力的大模型服务商,和最懂大模型的算力服务商。

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理论上说,三位一体战略可以吸引各行各业的智能化客户,增加客户的多元构成,分散业务风险,增强商业韧性。

实践中看,执行起来有较大的难度。

一是过去的底牌难以复用,优势不在。算力服务、AI服务针对的是央国企、运营商、互联网企业、泛科技公司等数字化能力较好的第一批大模型探索者,与此前智慧城市、智慧安防等领域的各地政府、房地产公司、物业、中小学等客户相比,对服务商的能力要求有显著差异。比如CV安防看中的算法精度、鲁棒性、响应及时等,算力服务商、模型服务商则看中成本优化、服务支持、算效、可靠性等。这意味着商汤科技必须重新构建一套能力,作为吸引新客户的筹码。

二是新客户拓展需要时间,所以大装置+大模型的落地还是在此前的优势领域,对营收的贡献有限。比如基于“商量”大模型的医疗大模型“大医”,虽然在技术圈内反映良好,成功入选了2024“CCF十大技术公益优秀案例”,但在商业化上却不达预期,医疗也成为此次裁员的重点。

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此外,新客户往往倾向于“多模”部署,会在业务中引入多个大模型来做尝试。这种“赛马机制”给商汤科技造成了一定的压力,既不能缩小投入、降低模型迭代频率,又很难凭借压倒性优势吃下整个市场,吸引用户把全部数据放到自己的产品上。有数据显示,已经有超过3000家行业头部企业使用了商汤的大模型及智算服务,“日日新”大模型的整体调用量增长了400%,尽管如此,营收情况并没有显著改善。

重建业务韧性,是AI 1.0公司所必须做,实际上困难重重的一件事。

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技术在迭代,客户在变化, AI公司跟传统的互联网厂商、SaaS软件商最大的区别,就是可演进性。AI算法不像互联网产品或软件产品,一旦产品成熟稳定,就可以通过裂变式增长,获得指数级回报,摊薄研发成本。

算法往往要在实际业务场景中不断迭代,甚至由于底层模型的能力切换,而推翻重做。因此,AI公司的可演进性就很重要了。每一轮技术浪潮,都要转变为推动AI公司继续向前发展的动力,而不能搁浅在途中。

在这一轮大模型浪潮中,AI 1.0公司的集体搁浅,暴露了在产品演进性上的短板。

AI技术的可演进性,要求每一次都能重新做好PMF(产品市场匹配)。显然,AI 1.0时代,计算机视觉与智慧安防、AI工业质检、人脸识别等业务场景的匹配,就取得了商业成功。

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但大模型时代,“大装置+大模型”既没有拿下C端应用,也没有在B端获得压倒性优势被调用,说明PMF还有探索的空间。

没有完成PMF,新的商业收入源泉尚未形成,随着AI创投进入秋天,第一桶金花完后难以得到新的规模投资。缺少了资金活水的商汤科技等AI 1.0公司,由于组织规模更大、成本更高,容易搁浅在转型途中。

从这个角度来说,轻量化是商汤科技一个不坏的选择,可以减少前行的阻力和掉头的难度。

但归根结底,转型是为了更好地前进。只有尽快完成PMF,证明自身在技术与商业上的可演进性,才能再次获得商业市场和资本市场的活水,继续AI 2.0的航程。

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