文｜陈白
数字社会发展研究中心特约作者
在这个财报季，人工智能的关键问题正在发生趋势性逆转。
相比前几年，现在大家已经不怎么谈论人工智能到底会不会改变世界了，因为对于投资人来说，目前有更重要且更紧迫的命题：火爆了几年的AI，到底什么时候才能赚到钱？
在美股，投资者们甚至已经开始“惩罚”一些与AI相关业务营收不及预期的科技公司，比如谷歌母公司Alphabet和AMD，前者因在AI相关产品上的进展十分缓慢，当地时间8月28日美股收盘跌幅高达7%，而AMD因2024年AI芯片销售额远不及华尔街预期而一度暴跌超5%。
虽然中国国内科技公司主打一个AI应用落地先行，但显然，AI带来的回报远没有想象中的美好。
作为国内把追赶ChatGPT口号喊得最响亮的公司，今年上半年，科大讯飞却并未收获一份漂亮的业绩。按照其最新披露的半年报显示，报告期内，科大讯飞营业收入为93.25亿元，归属于上市公司股东的净利润亏损4.7亿元，同比减少644.59%。其中，主营业务的利润亏损从去年的4.33亿元，扩大至今年的5.41亿元，这也是科大讯飞自2008年上市以来，首次交出半年度亏损的成绩单。
按照公告，AI的投入是拖累业绩的主要原因。出现这一情况其实也在意料之中，就连科大讯飞致力追赶的OpenAI现在也困在不赚钱的焦虑里，何况是它的追赶者呢？
相比之下，另一家AI领军公司百度的规模化效应带来了一定增量。李彦宏在此前的半年财报电话会上透露，百度智能云去年四季度总营收84亿元，其中大模型为云业务带来约6.6亿元增量收入。
也就是说，增量收入主体依然是云计算本身，大模型只是“打辅助”的角色。而对于未来，李彦宏在电话会议中也称，“AI搜索还没有较强的变现能力，这导致搜索的转型也会对利润带来短期的压力。”
以大模型作为标志性产品的这一轮生成式AI，似乎来到了一个考验耐心的关键路口，对于企业家和投资人来说，选择题都变得日益艰难：要不要继续投入，还要投入多久，当现阶段的故事无法继续支撑估值，接下来泡沫会破灭吗？
从2023年开始席卷全球的人工智能技术革命热浪，似乎又一次陷入了到“莫比乌斯环”般的困境之中——在风口和泡沫的无限循环中寻找渺茫的出路。
国产AI
这一轮生成式AI之所以被寄予厚望，很大程度上是因为在动荡不安的全球格局下，所有人都太需要真正的颠覆性技术革新来驱散目前的分裂、战争的阴霾了。
但从2022年底到现在，人们却发现，当初的热血沸腾，却像是画出来的大饼——除了AI“卖铲人”英伟达，谁也没有真正赚到钱。
硅谷的震荡，同样正在影响着从中关村到松山湖的企业家和创业者们。作为全球AI的第二大市场，中国企业的AI进程，同样困在商业化焦虑里。
目前来看，国内的AI应用落地探索主要分为三派：
一派以一线传统互联网科技大厂为代表，从BAT到字节跳动、华为等，都推出了自己的大模型底座，并已经产生了相关的应用。
另一派是以知名独角兽创业公司为代表，这其中包括了月之暗面、MiniMax、百川智能、零一万物、智谱AI这五家AI独角兽。
在这两派之外，还有一批基于清华、北大、中科大等学术高地孵化产生的创业公司，其中主要的代表，是科大讯飞和中科系的诸多AI创业公司。
但尽管出资人有所不同，研发、运维、市场能力可能也各有差异，可这三批公司所面对的困境其实是相通的，那就是大模型造出来了，到底卖给谁？
其中绝大多数还是选择了C端用户。从文心一言到kimi助手等等，C端用户的增长，最起码带来了肉眼可见的声量的增大。也有一部分选择了B端应用，主要卖给政企部门，并成为大模型的服务商，科大讯飞上半年财报中高企的应收账款就说明了这一点。
可无论是C端还是B端，感受也是相通的：最开始大家期待的是能够替代人类级别的智能体，然而真正获得的，却是经常出现幻觉、一本正经的胡说八道的服务。
这种现状一定程度上是好事，毕竟此前大家担忧的因为新技术出现导致的大规模失业应该不太可能出现了，但如果站在AI公司的视角来看，则意味着一个极为危险的信号，如果始终无法激活需求，那么AI革命到这一阶段，就依然还是一个伪概念。
▲ 图源Pixabay技术选择
正如此前所说，大模型的幻觉成为了落地应用中一个关键障碍。也正因此，大模型想要商业化，首要的挑战还是来自技术屏障和技术路径选择本身。
这种挑战首先表现在作为一种行业和机构的专业服务，用户其实对大模型的精确度和颗粒度是有着极高要求的。以科大讯飞的财报来看，就会发现，在技术和商业之间依然还存在非常明显的冲突。
科大讯飞自1999年成立以来，一直是国内科技成果转化的先导公司。到了生成式AI爆发，科大讯飞还自主研发了讯飞星火认知大模型，并依托国产算力平台“飞星一号”，实现了技术上的国内领先及国际对标。也就是说，这是一家自主可控的科技公司。
但现在的问题是，行业和机构对于大模型的真正痛点不止于自主可控，而是要求真正懂行业、对于所在领域有深厚长期的数据积淀和理解。这也是当前在技术路线上，中外都存在摇摆不定的地方，到底是大而全的大模型，还是小而美的小模型未来更有商业价值？现阶段没有人有答案。
但没有答案的摸索就意味着无法停止的投入。
按照科大讯飞之前公布的信息，公司在教育、医疗、金融等多个领域广泛布局，积极赋能产业升级。而这些领域，恰恰是对于专业度、准确度要求极高的行业，很多时候甚至差之毫厘谬以千里，这对于大模型企业本身的数据治理能力提出了极高的要求，而这其中每一项都意味着天量的成本。
从财务数据来看，科大讯飞在本次半年报的报告期内虽然实现了营业收入93.25亿元，同比增长18.91%，显示出强劲的市场扩张势头，但其归母净利润却由盈转亏，达到4.01亿元。此外，科大讯飞的资产负债率也呈现攀升态势，达到54.79%，同比上升9.95%，显示出负债结构的变化和资金压力的增加。
这一系列财务数据变化也反映在了公司的股价表现上。截至8月23日，科大讯飞2024年内股价下跌了26.68%，暴跌至33.93元，市值蒸发了289.65亿元。
而科大讯飞已经算是行业内的头部领军公司。如果他都无法支撑大模型的长期投入，还有谁可以呢？
▲ 图源Pixabay商业之外
我们把视角切换至更灵活、更懂市场的互联网科技大厂和创业公司来看，他们面对的挑战只会比具有国资背景、能够做到自主可控的科大讯飞们更严峻的局面。
压力最大的应该是AI创业公司。创业公司的模式天然意味着对于烧钱扩大规模的渴求，但以AI的投入门槛，需要的是全球性的资本支持。
不过，有机构报告显示，2023年，中国AI领域投融资总额同比下降70%。目前中国独特的科技、金融和安全环境，已经不能全面支持全球性的融资行为，特别是像智谱AI这样的有外资入驻的公司，还可能会在后面某个业务阶段，在国内特定的业务领域里发展受限。这也意味着公司的不确定性极大增强，想象空间却缩窄了。
大厂的挑战略有不同，但同样是叠加了市场和非市场的压力。而百度是一众大厂中最典型的主体。
作为一家以工程师文化著称的公司，百度一直对于AI有强烈的执念。早在上一轮人工智能热潮、陆奇执掌百度时，这家公司就提出了“all in AI”的战略规划。而到了本轮生成式AI，从文心一言到文心大模型4.0的开放，百度也跑在国内前列。
这一次，百度也成为了一众大厂的“身先士卒”者。作为生成式AI重点应用方向的无人驾驶，在上个月刚刚经历了一场舆论危机，百度在武汉市投放的萝卜快跑，使得人们担忧无人驾驶的AI会取代网约车司机的饭碗。这种担忧后期也直接影响了许多科技公司的无人驾驶落地速度。
虽然百度的上半年财报并不能体现下半年的变化，但在市场数据层面，拐点似乎已经先于舆论危机而出现了。从百度最新发布的财报数据来看，今年上半年，其公开运营的自动驾驶出租车服务的乘客数量同比增长了26%，这与2023年上半年同比增长184%相比，增长速度明显下降。
从文心一言到文心大模型4.0的开放，百度比任何一家公司都展现出了all in AI的强烈改革意愿，几乎所有产品都经历了AI的重塑或优化迭代。十多年里，百度在人工智能方向上的研发投入累计已过千亿，从AI、自动驾驶，到大模型，将技术转化为实际受益的过程中艰难险阻，可能与AI技术在市场的落地效果、用户接受度以及竞争格局等因素有关。
百度最新披露的财报，其实增速并不差。特别是百度智能云业务展现了快速的增长势头。可这恰恰也进一步凸显了AI全行业性的困境。
随着技术的进步和市场的变化，传统数据库和软件的问题包括成本高、部署复杂、维护难度大等，而中国的互联网大厂们都是经历了类似“双十一”极限挑战选手，以to C的经验反过来改变B端市场，可谓所向披靡。
因此我们也能够看到，过去几年里，云计算的商业模式和商业生态已经基本形成，其中包括云服务提供商、软件开发商、集成商等在各个环节的紧密合作，一起推动云服务的普及和应用。而且，中国企业在这一软件交付领域迸发了巨大的能量——此前被关注的IBM的离开，一定程度上也与市场竞争者过于强大有关系。
这种生态的形成，不仅代表了技术层面的进步，更代表了商业模式的深刻变革，进而去推动整个产业的创新竞争。但很明显，AI现阶段连商业模式都还没有形成，遑论商业生态了。
无尽前沿
现在，全球资本市场的共同心声应该都是，搞人工智能太烧钱了，而且是无止境的烧钱。但也并非完全没有好消息，最近一级市场还是有人投下了信任票。
据《华尔街日报》，OpenAI正在洽谈新一轮融资，计划筹款数十亿美元，这将使其公司估值超过1000亿美元。其中，风险投资公司Thrive Capital将以十亿美元的投入领衔此轮融资，微软预计将会继续跟进。自从2019年以来，微软已经向OpenAI投入130亿美元，但还得接着投。
无论是从技术实力还是从商业变现来看，OpenAI已经是AI全行业表现最好的尖子生：与去年相比，ChatGPT的订阅收入增长了约两倍，每月收入2.83亿美元，还有来自企业客户的收入。但之前The Information曾经为OpenAI算过今年的账，估计收入大概在34亿美元，亏损预计50亿美元。
科学探索本身就是一个无尽前沿的探索旅程，创新更是九死一生的艰难突破。不到最后一刻，没有人知道真正的曙光会出现在哪里，而在那一刻之前，考验的是从投资人到企业家、创业者们的心性和定力。
对于中国的人工智能产业发展来说，当下至为关键的，是解开缚在从创业者乃至是投资人身上的那些“隐形”的枷锁。无论是对于资本“烧钱”的敌意还是对于可能存在社会冲击的夸大想象，或许都不妨可以“枪口抬高一厘米”。
过去几年来，我们对于资本、金融的作用存在一个阶段性的意见偏差，甚至逐渐形成了一个思维惯性——资本操纵的叙事开始成为理解万物的出发点，企业家等于资本家的设定，更是导致市场主体变得越发谨慎。
今年上半年以来，决策层对于耐心资本的提法，有力地回应了市场上对于资本的误解，也进一步提出了对于耐心资本的呼唤和渴求。
2024年4月30日，中共中央政治局会议首提要因地制宜发展新质生产力，积极发展风险投资、壮大耐心资本。要通过鼓励发展创业投资、股权投资，支持长期资本、耐心资本更多地投向科技创新。6月，国务院办公厅印发《促进创业投资高质量发展的若干政策措施》，这份被业内称为“创投十七条”的重要文件中明确，要多渠道拓宽创业投资资金来源，包括鼓励长期资金投向创业投资。
从这个角度来说，我们或许也是时候重新理解金融市场和资本的价值了。
在AI领域，资本的耐心无疑是表现地极为突出的。持续亏损、持续烧钱、无限循环，直到真正黎明到来的那一天。这其实也正是资本最值得被称颂之处，哪怕投资的最初目的是为了追逐利润，但对于人类所向往的那个人工智能的美好未来而言，不要温和的走进那个良夜，本身就是足够伟大的选择了。
