朋友们,最近是不是感觉全世界都在聊AI大模型？打开手机，这个公司发布了千亿参数模型，那个巨头又推出了智能助手，仿佛一夜之间，不会写代码的AI都不好意思出门打招呼。
但不知道你有没有想过——这些动辄训练成本上亿美元的大模型，究竟靠什么赚钱？难不成科技公司突然都变成了慈善家，烧着投资人的钱就为了给我们免费写诗、画图、陪聊天？
商业模式？先烧它一个“小目标”
说实话,当前大模型的商业现状有点像是“先结婚后恋爱”——技术先轰轰烈烈地搞出来，商业模式嘛，边走边看。
训练一个顶级大模型要多少钱？这么说吧，这就像是你为了做一道番茄炒蛋，先自己种了个农场，从改良番茄基因开始，再到养鸡下蛋，GPT-4的训练成本据传高达上亿美元，这还不算之前无数次失败尝试的学费，普通公司？连入场券都买不起。
这让我想起了早期的云计算大战,也是各家拼命建数据中心，当时大家都纳闷这得多少年才能回本，可现在看看，当初咬牙投入的都真香了，大模型似乎也在走这条路——先占坑，再找钱。
当前赚钱的“三板斧”
那么现在的大模型到底怎么赚钱呢？基本上可以概括为“三板斧”：
第一板斧：API调用，数字时代的“收水费”，这大概是最直接的赚钱方式了，开发者像用水一样使用大模型的能力，按调用次数付费，OpenAI的API价格从每1000个token收费0.006美元到0.12美元不等，别看单价低，架不住用量大啊，这就好比自来水公司，单个用户用水不多，但全城人加起来就是天文数字。
第二板斧：To B定制，给企业“开小灶”，通用大模型就像是大锅饭，能吃但不一定合胃口，很多企业需要根据自己的业务和数据定制专属模型——金融风控、医疗诊断、法律咨询，这些都是金矿，微软、谷歌都在抢这块蛋糕，给大企业定制解决方案，客单价高得吓人。
第三板斧：产品集成，把AI当“配料”，这招最聪明，不直接卖模型，而是把AI能力融入到现有产品中，Notion、Office全家桶、Adobe，哪个不是悄悄把AI塞进去，然后理直气壮地涨价或者推出高级版？就像你去餐厅，主菜没变，但厨师换了种更贵的调料，价格就上去了。
未来可能爆发的赚钱路子
但如果只靠这三板斧,那也太小看大模型的潜力了，我觉得未来可能会有几个更有趣的方向：
“模型即服务”的订阅制：现在是按使用量付费，未来可能会出现各种专业模型的订阅服务，就像你同时订阅Netflix、Spotify一样，你可能会订阅“编程专用模型”、“写作增强模型”、“设计辅助模型”，每个都不贵，但加起来嘛...你的钱包懂的。
AI原生应用的新生态：这可能是最让人兴奋的部分，就像移动互联网催生了外卖、打车、短视频一样，大模型正在催生全新的应用形态，已经有创业公司在做完全由AI驱动的虚拟员工、永不疲倦的客服、个性化到极致的教学内容，这些不是把AI当工具，而是以AI为核心重新想象产品。
数据价值的再释放：大模型最神奇的地方是，它不仅能从数据中学习，还能生成新的数据，这意味着企业可以用自己的私有数据训练出模型，然后生成模拟数据用于测试、开发，甚至创造出全新的数据产品，数据从“石油”变成了“印钞机”。
挑战也不小啊
理想很丰满,现实往往会给你的钱包来上一拳，大模型的商业模式面临几个硬伤：
运营成本高得离谱,推理一次的成本虽然比训练低，但架不住次数多啊；模型同质化严重，你能写诗我也能，你能编程它也行，最后只能拼价格；还有那该死的幻觉问题，一本正经地胡说八道，这在很多严肃场景下是致命的。
最要命的是,大模型的能力太通用反而成了问题，就像你雇了一个什么都会一点但什么都不精通的员工，让他扫地他跟你讨论哲学，让他写代码他给你作诗，专业领域的企业用户往往需要更可控、更精准的能力。
我的两点思考
站在一个科技爱好者的角度,我觉得大模型的商业故事还远未到高潮，它有点像1999年的互联网——所有人都知道这东西很牛，但没人能准确预测它最终会变成什么样子。
短期来看,最赚钱的可能是那些“卖铲子”的公司——提供模型训练、部署、优化的工具和服务，当年的淘金热中，最后发财的不是淘金者，而是卖铲子、卖牛仔裤的。
长期来看,大模型可能会像电力一样成为基础设施，最终通过它赋能的各种应用间接创造价值，你不会为用电单独付费，但你会为用电制造的产品付费。
对了,还有一个有趣的想法——也许未来大模型会催生全新的职业，AI调教师”、“提示词工程师”，这些人不直接创造模型，但擅长让模型发挥最大价值，这不就是数字时代的驯兽师吗？
下次当你免费使用某个AI工具时,别忘了——它现在可能是免费的，但背后那群人正在绞尽脑汁想着怎么从你身上赚钱呢，只是希望他们能用更聪明的方式，而不是简单粗暴地弹出一个“开通会员”的窗口。
毕竟,我们都希望这场AI革命不只是巨头的游戏，而是能真正让每个人受益的技术飞跃，你说对吧？
