AI大模型到底有多烧钱？
或许最有发言权的就是OpenAI了，2022年其亏损大约翻了一番，达到约5.4亿美元。据悉，Altman曾私下建议，OpenAI可能会在未来几年尝试筹集多达1000亿美元的资金，以实现其开发足够先进的通用人工智能。
国内的AI公司也不例外。不完全统计，国内头部AI公司智谱AI、百川智能、零一万物、MiniMax和月之暗面，从去年下半年至今已完成了总额超30亿美元的融资，当然，他们也公开表示，在通往AGI的路上，这些钱还远远不够。
然而，商业世界没有人是愿意做慈善、搞科研的，甚至没人比企业家、投资人更看中落地变现和投资回报比。那么在烧够钱之后，企业该如何通向赚麻了？在业内人士看来，他们逃不过以下几种变现模式。
“有求必应”的小助手-订阅服务
订阅服务是目前AI大模型公司商业化的最普遍方式，即采用按tokens或按月、按调用次数收费的订阅模式，为客户提供大模型应用的访问权限。许多AI大模型公司为此推出了各式各样的AI应用。
在通用AI应用方面，具有代表性的有OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火等。这些应用均扮演了对话问答助手的角色，可以为客户提供文本生成、信息检索、对话交互等服务。
在创意工具型AI应用方面，OpenAI推出了大火的文生视频工具Sora，国内比较有代表性的有文生图像的文心一格、剪映Dreamina等。
另外，也有公司将目光聚集在教育、医疗等专业领域，做垂直大模型。例如专注于零售、物流领域的京东言犀大模型；深耕医疗领域的京医千寻；还有教育领域的网易AI教师“小P老师”等。
拿ChatGPT举例，目前有两种计费模式，即包月和按tokens收费。包月模式下给用户提供ChatGPT Plus的使用权限，费用为20美元/月。按tokens收费模式下为用户提供多种API接口，费用为每1000tokens收费0.002美元。
“装备附魔”-增值服务
目前，许多互联网巨头公司将大模型集成到自己现有的产品和服务中，为自己的传统业务“镀金”，利用AI实现高屋建瓴。
比如百度文库文档助手、淘宝问问、New Bing搜索引擎、腾讯会议AI小助手、WPS AI助手等。通过AI为传统业务赋能，来更多地吸引用户，增加用户粘性并带动营收增长。
这里面比较有代表性的是微软基于GPT-4技术开发的AI升级版必应搜索引擎New Bing。利用AI的“附魔”，New Bing可以为客户提供更准确的搜索结果并能理解更复杂的、更模糊的查询指令，此外，New Bing还具备文生图像的功能。
“拎包入住”-MaaS（模型即服务）
MaaS的出现大大解决了大模型落地与推广的难题。
MaaS模式是一种云计算厂商将AI大模型作为一种产品提供给用户使用的商业模式，云厂商可以将预先训练好的大模型“打包”，通过简单的应用程序接口（API或SDKs），对外提供服务，虽然提供的是API，但是本质上调用的是模型。
用户们可以按照自身的业务需求，直接调用大模型，将自己的需求嵌入已有的应用和服务中进行微调，即可让大模型为自己的业务赋能。
这种方式使得用户不需要过多了解模型的技术细节，也不用付出研发成本，只需像调用云能力一样，直接调用服务。对大模型公司来讲，此方式解决了大模型变现难的问题，同时也可吸纳用户们的使用数据来“反哺”自身，利于大模型的升级和迭代，可谓是“双赢”。
目前，文心、通义、盘古等大模型厂商，基本都在提供此类服务，比如阿里的魔搭社区，百度的飞桨等等。
2022年，阿里云建立了ModelScope社区（魔搭社区），汇集开源开放的优质预训练模型，并提供了API调用模型，极大地方便了用户的使用。之后推出的大模型调用工具ModelScopeGPT，用户可以一键发送指令调用魔搭社区中其他的人工智能模型，从而实现大小模型的共同协作。
“创意工坊”-开源模式
开源是目前计算机领域一种普遍的软件开发模式，大量开发者在协议许可的情况下对开源代码进行修改，并集成到已有的系统中，为软件和系统增加新功能和特性。
AI大模型公司通过将计算机程序、软件的源代码等内容公开，并根据开源协议进行分发，培养大量的开发者。
开源本身是免费的，但涉及到后续的数据训练、数据监督、数据微调等等，大模型公司则有较为明朗的收费模式。
在开源的模式下，可以快速共享好成果，让好的成果快速培养社区，下游用户利用开源成果，可以快速搭建自己的应用系统。目前，国外有Apache MXNet、Caffe/2+PyTorch、TensorFlow等；国内有OpenI启智平台、百度的PaddlePaddle等。同时，智谱AI、阿里通义都在强调开源的价值。
拿TensorFlow举例，TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习和神经网络的建模、训练和部署。
TensorFlow为开发者提供了丰富的API、庞大的社区、分布式计算和GPU加速功能，同时可以兼容多种操作系统。
AI Agent（人工智能体）
2024年3月13日，由OpenAI投资的机器人公司Figure发布了一段视频demo，视频里的机器人，不仅可以与人进行对话交互，理解人类的意图，同时还能理解人的自然语言指令进行抓取和放置行为，而且还拥有记忆力。这意味着AI度尽劫波终于修成了“肉身”。
很多人认为AI Agent是AI大模型公司商业化的最终形态，它意味着大模型在真正的应用层面走进千家万户。
大模型公司的商业化道路还处于探索阶段，如同每种新技术的初始阶段，限于成本等因素，总是B端客户愿意为效果买单，但目前B端应用开发的阻力很大，B端市场有更多对于AI安全性的考量。
是继续加大力度寻求scaling law的规模化，还是基于现有快速演进的大模型加速商业化，也是摆在大模型公司面前的一道选择题。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
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3.技术文档和电子书
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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