最近，智譜AI正式啟動IPO，有望成為“國產(chǎn)大模型六小龍”中首個上市的玩家，消息攪動了AI圈。
這家成立于2019年、從清華實驗室走出的公司，已經(jīng)累計融資150億元，估值已飆升至200億，背后站著阿里、騰訊、沙特主權(quán)基金等“資本天團(tuán)”。
但光環(huán)之下，爭議從未停歇。
從技術(shù)領(lǐng)域、商業(yè)路徑和資本架構(gòu)等方面來看，智譜最為明顯的特點就是“大而全”。這種“攤大餅”式的發(fā)展策略，究竟是應(yīng)對激烈競爭的護(hù)城河，還是資本催熟的虛胖？
一、智譜的“大而全”圖譜
如果說，坐擁眾多APP的字節(jié)跳動被稱為“應(yīng)用工廠”，那么布局眾多技術(shù)領(lǐng)域的智譜就可以叫做“AI超市”——基座模型要做，代碼生成要搞，多模態(tài)不能落，智能體也要有，主打一個齊全。
成立到現(xiàn)在，它以自研的GLM基座模型為核心，衍生出代碼生成工具CodeGeeX、多模態(tài)模型CogVLM、推理優(yōu)化框架GLM-Zero，還有號稱“邊想邊干”的AutoGLM智能體。
這么說起來可能還是比較抽象，用一張圖更能直觀地感受到這種齊全。。在跟人類大腦有關(guān)的推理、書寫、視覺、聽覺、運(yùn)動語言、工具能力等維度，智譜都在落子。
有人將智譜形容為“國內(nèi)唯一全面對標(biāo)Open AI的大模型企業(yè)”——2024年，智譜先后發(fā)布對標(biāo)Sora的視頻生成模型CogVideoX，對標(biāo)GPT-4o的端到端語音模型GLM-4-Voice和GLM-4-VideoCall。但如今來看，智譜“AI超市”般的技術(shù)矩陣，甚至比Open AI還要多元。
在極度燒錢的大模型領(lǐng)域，資本除了看重被投標(biāo)的的技術(shù)實力，同樣重視商業(yè)化路徑和潛力。對于部分大模型企業(yè)而言，想要拿到新一輪融資，最重要的也是要證明自己商業(yè)化的能力。
在商業(yè)化上，智譜則像個“賣鏟子的集市老板”，在“B端+G端+C端”構(gòu)建了一個龐大生態(tài)。
在B端，大模型的商業(yè)化以“ MaaS（模型即服務(wù)）+私有化部署”的模式為主。
就像自來水廠按噸收費(fèi)，智譜把大模型能力封裝成API接口，企業(yè)按調(diào)用次數(shù)付錢。這種模式適合中小公司，比如電商用AI寫商品文案、金融公司自動生成財報摘要。目前，已有70萬企業(yè)通過其開放平臺“接水管”。私有化部署，則可以理解為企業(yè)客戶希望給自家數(shù)據(jù)裝上保險箱，智譜就給出特定的解決方案進(jìn)行收費(fèi)。
G端的商業(yè)化更為復(fù)雜，既有城市級AI基建項目，比如成都政府掏3億聯(lián)合智譜定制“諸葛大模型”政務(wù)系統(tǒng)，這也是首個省級基座大模型。當(dāng)然，也有私有化部署和API調(diào)用相關(guān)的政府項目。整個2024年，智譜中標(biāo)了32個政府及企業(yè)項目。
在C端，智譜的想法是打造AI助手“智譜清言” ，覆蓋生活助手（搶票、比價）、創(chuàng)作工具（寫文案、做PPT）等場景，用分層付費(fèi)模式提升商業(yè)空間。另外，其也推出文生視頻模型CogVideoXv1.5等應(yīng)用，嘗試觸達(dá)更多個人用戶。
有人調(diào)侃智譜，在大模型行業(yè)懂To B的沒它懂To C，懂To C的沒它懂To B，To B和To C都懂的沒它懂To G。
有意思的是，除了技術(shù)領(lǐng)域和商業(yè)路徑，智譜的資本架構(gòu)也非常多元。
智譜從成立到現(xiàn)在僅僅70個月，但已經(jīng)完成18輪融資，幾乎每四個月就完成一輪融資。光是今年3月3日、13日和19日，智譜就密集完成三輪融資。
在智譜頻繁的融資節(jié)奏下，眾多資本跑步進(jìn)場。包括互聯(lián)網(wǎng)巨頭（阿里、騰訊、小米）、地方政府基金（杭州、珠海）、國際資本（沙特阿美、紅杉、高瓴）等等。不過值得一提的是，目前智譜無控股股東。
憑借技術(shù)領(lǐng)域、商業(yè)路徑和資本架構(gòu)上的“大而全”，智譜向資本市場講出了一個豐富的故事。當(dāng)然，這種“大而全”也的確給它帶來了發(fā)展動力。
二、大而全的“護(hù)城河”效應(yīng)
2024年，已經(jīng)成為大模型賽道的分水嶺。
在此之前的上半場，資本瘋狂涌入但技術(shù)路徑尚未定型，技術(shù)探索如同盲人摸象，所有玩家都在賭兩個未來：要么用參數(shù)規(guī)模堆出技術(shù)奇跡，要么用生態(tài)規(guī)模吃掉市場紅利。大家都在跑馬圈地，誰圈的地多，誰就可能是贏家。
智譜的“大而全”策略，在上半場的“百模大戰(zhàn)”中倒是順應(yīng)了趨勢，練就了“保命神技”——能夠在多方面進(jìn)行摸索和嘗試，挖掘更多紅利和抵御風(fēng)險，形成“護(hù)城河效應(yīng)”。
在大模型的上半場，技術(shù)領(lǐng)域如同賭桌上的輪盤。許多業(yè)內(nèi)人并不清楚，GPT式的自回歸模型、谷歌的PaLM架構(gòu)等路線，誰會笑到最后。智譜的應(yīng)對策略很“應(yīng)勢”：既然不知道哪條路能通，干脆都嘗試著走。這種策略看似分散資源，實則暗含兩個生存智慧。
首先是能對沖技術(shù)不確定性的風(fēng)向。智譜通過多條技術(shù)領(lǐng)域確?！翱傆幸豢钅艽颉薄Ｐ蜎_參數(shù)，代碼工具搶開發(fā)者，多模態(tài)模型接廣告單，智能體框架搭車智能家居。其次，如果基座模型遭遇瓶頸，比如算力限制或政策風(fēng)險，代碼、多模態(tài)等分支可提供緩沖。
在大模型的上半場，企業(yè)的商業(yè)化存在一個矛盾：技術(shù)投入需要長期燒錢，但資本越來越?jīng)]有耐心。因此，快速鋪開生態(tài)和分層策略有利于最大化覆蓋市場，獲得更多商業(yè)化利益。正如智譜同時進(jìn)軍B端、G端、C端三個戰(zhàn)場，用廣度拓寬盈利，規(guī)模攤薄風(fēng)險。
此前智譜方透露，去年公司商業(yè)化收入增長超100%。具體來看，智譜的企業(yè)客戶數(shù)突破1.2萬家，較半年前增長300%，日均tokens調(diào)用量達(dá)120億，其中30%來自海外市場。另外，智譜的收入結(jié)構(gòu)也在優(yōu)化，模型訂閱收入占比從2023年的75%降至2024年的58%，而行業(yè)解決方案收入飆升至32%。
值得一提的是，在商業(yè)化上智譜今年還將打出一張牌。據(jù)悉，公司將于今年開源包含基座模型、多模態(tài)模型、智能體框架在內(nèi)的完整技術(shù)棧，這將是國內(nèi)首個全鏈路開源的大模型體系。
這波開源正好卡在沖刺科創(chuàng)板IPO的關(guān)鍵節(jié)點，既能讓投資者看到生態(tài)擴(kuò)張的潛力，又能降低閉源模型面臨的政策風(fēng)險。
再說智譜的資本架構(gòu)。
其股東涵蓋國資、外資、互聯(lián)網(wǎng)資本，無站隊壓力，避免卷入巨頭生態(tài)戰(zhàn)爭，也避免淪為巨頭附庸。
另外，其背后的多方面資本能夠為其商業(yè)化提供助力。比如，互聯(lián)網(wǎng)巨頭能提供應(yīng)用場景，地方政府基金能提供政務(wù)項目，國際資本如沙特阿美開拓中東市場，規(guī)避地緣政治風(fēng)險。
就這次沖刺上市而言，智譜的全面布局，看起來像是一場精心設(shè)計的“預(yù)期管理’。
從基座模型到智能體全棧自研，它顯露出技術(shù)全能性，證明團(tuán)隊具備持續(xù)創(chuàng)新能力。B/G/C三端覆蓋的龐大客群，構(gòu)成未來商業(yè)化的“人口基數(shù)”，向外界展示生態(tài)想象力。這些都向市場講出了宏大故事，為其自身的快速上市做預(yù)熱：
你看我啥都做，又有多元資本加持，是不是很有商業(yè)勢能想象力。
三、“大而全”的暗礁：貪多嚼不爛的隱憂
大模型企業(yè)的命運(yùn)，就像在海上行船——水漲船高時，誰都能乘風(fēng)破浪；可一旦潮水轉(zhuǎn)向，再大的船都可能觸礁。
2024年之前大模型的“上半場”，是野蠻生長的黃金時代，行業(yè)信奉“廣撒網(wǎng)”。然而，2024年到現(xiàn)在大模型戰(zhàn)場已經(jīng)大變天——OpenAI用Sora證明給行業(yè)上了一課：與其造十艘小船，不如造一艘航母。DeepSeek靠推理性能和性價比殺出重圍，政策也開始向“AI+產(chǎn)業(yè)”傾斜。
種種跡象表明，大模型賽道逐漸進(jìn)入下半場——比的不是誰家攤子鋪得大，而是誰能在單點上扎得深。
受行業(yè)變化的影響，“國產(chǎn)大模型六小龍”在過去一年經(jīng)歷了多重波折與戰(zhàn)略調(diào)整，有的放棄通用大模型轉(zhuǎn)向垂直場景；有的放棄To B業(yè)務(wù)，聚焦海外C端市場；有的放棄萬億參數(shù)模型研發(fā)，轉(zhuǎn)向參數(shù)適中且性價比高的模型……可以說各大模型企業(yè)憑借差異化的定位和往深處走的策略，都想緊緊抓住“下半場的機(jī)遇”。
當(dāng)行業(yè)從“比誰攤子大”轉(zhuǎn)向“比誰扎得深”，智譜的隱憂在于如果還是全線作戰(zhàn)、全面發(fā)展，會不會造成全面平庸、定位迷失，進(jìn)而被潛在對手蠶食大本營？
先說技術(shù)。
大模型行業(yè)不再盲目追求參數(shù)規(guī)模，而是比拼“單位算力產(chǎn)出”——誰能用更低的成本實現(xiàn)更高的性能，誰就有可能活下來。所以去年到現(xiàn)在，大模型行業(yè)掀起了一場轟轟烈烈的價格戰(zhàn)，智譜也不例外。
不過，大模型企業(yè)單純打價格戰(zhàn)也是不可持續(xù)的，關(guān)鍵還要實現(xiàn)更高的性能。不能追求廣度犧牲深度，否則與對手的差距拉大。然而，智譜的現(xiàn)狀看起來研發(fā)資源分散，多領(lǐng)域同步投入導(dǎo)致核心模型迭代滯后。比如，GLM-4 Plus仍無法突破千億規(guī)模，而Open AI已向萬億級邁進(jìn)。文生視頻模型清影的實際體驗，也不如Sora。
目前來看，智譜在基座模型、代碼生成、多模態(tài)、智能體等每一條戰(zhàn)線上的表現(xiàn)都相對比較普通，其更趨向于跟隨而不是開創(chuàng)性的突破。筆者認(rèn)為，智譜應(yīng)該在技術(shù)上聚焦一些高壁壘賽道，做優(yōu)做深，提升客戶體驗。
其次說商業(yè)化。
眼下國內(nèi)政策開始向“AI+產(chǎn)業(yè)”傾斜，大部分大模型企業(yè)的ToB項目都集中在私有化定制模型，“千人千面”的定制化將會是大模型商業(yè)化的未來趨勢。
“國產(chǎn)大模型六小龍”之一零一萬物的創(chuàng)始人李開復(fù)表示，目前大模型能力并未在To B應(yīng)用上釋放出全面潛能，只有進(jìn)入業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)、快速輕量級大批量部署，才能最大程度地為企業(yè)降本增效。
然而問題是，企業(yè)客戶不再滿足于通用模型，而是要求“開箱即用”的定制化解決方案。比如，醫(yī)療領(lǐng)域需要符合HIPAA合規(guī)的診療系統(tǒng)，金融行業(yè)要求毫秒級風(fēng)控響應(yīng)，這些需求絕非大批量部署能解決的，而是需要對每個行業(yè)有更深入的認(rèn)知。
也就是說，大模型企業(yè)在B端業(yè)務(wù)的商業(yè)化上，未來會面對“非標(biāo)化、定制重、交付重”跟“規(guī)?；⒏咴鲩L、可復(fù)制”的矛盾。
智譜雖然在B端覆蓋了廣泛行業(yè)，但貌似還沒有特別出類拔萃的項目。如果還要在多元化的商業(yè)路徑上繼續(xù)前行，智譜的壓力會越來越大。筆者認(rèn)為，其接下來還需要在幾個典型行業(yè)做出代表性項目，避免“樣樣通、樣樣松”。
在C端，DeepSeek一夜爆火之后，許多大模型企業(yè)已經(jīng)放棄C端應(yīng)用上的野心，轉(zhuǎn)而聚焦到B端。盡管智譜清言年化收入超千萬元，但跟目前主流的應(yīng)用DeepSeek、元寶、豆包、Kimi、文小言等進(jìn)行對比，仍然顯得遜色。
QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，今年3月AI原生App月活規(guī)模前三名為DeepSeek、豆包、騰訊元寶，規(guī)模分別是1.94億、1.16億、0.42億，Kimi、文小言也都在一兩千萬的級別，而智譜清言的月活僅為390萬，完全不在一個級別。
更為關(guān)鍵的是，元寶背后的騰訊、豆包背后的字節(jié)跳動等財大氣粗的巨頭，正在通過瘋狂燒錢換得流量，未來智譜清言預(yù)計會進(jìn)一步被拉開差距。智譜是否需要繼續(xù)執(zhí)著做出殺手級C端應(yīng)用，仍然值得考量。畢竟戰(zhàn)線越多消耗的資源越多，但投入產(chǎn)出比卻不一定讓人滿意。
放眼未來，智譜想要達(dá)到的彼岸是“模型即場景”。
其實就是用模型去創(chuàng)造場景，而不是依據(jù)場景來改變模型。其希望用不斷預(yù)訓(xùn)練的大模型“一招走天下”，實現(xiàn)覆蓋多個商業(yè)化場景。
智譜CEO張鵬在接受媒體采訪時表示，當(dāng)前的Agent應(yīng)用形態(tài)只是權(quán)宜之計，最終還是會回歸到模型上。無論融資或收益多少，都是通往AGI的“盤纏”。
形象的說，智譜希望造出一個像人一樣聰明的腦子，只需要給它裝上手和眼睛就像人一樣可以完成很多工作，這是AGI的終極目標(biāo)。
然而，不同行業(yè)的場景差距實在太大，大模型能不能靠泛化能力進(jìn)行覆蓋仍不清楚。比如，醫(yī)療行業(yè)需要精準(zhǔn)的DRG預(yù)測模型，金融行業(yè)要求零幻覺的風(fēng)控系統(tǒng)，文旅場景依賴創(chuàng)意內(nèi)容生成 ——這些需求差異遠(yuǎn)超當(dāng)前模型能力。
智譜能不能做到還是未知數(shù)，預(yù)計需要消耗大量時間和資源，對其商業(yè)化造成壓力。張鵬承認(rèn)，AGI依然是智譜的終極目標(biāo)，“但實現(xiàn)目標(biāo)的路程長、成本高，智譜走在前面需要加大投入?！?/p>
在實現(xiàn)這個目標(biāo)之前，資本有多少耐心，或許只能交給時間來驗證。
本文來自微信公眾號“新商紀(jì)”，作者：獨孤依風(fēng)。
熱門跟貼