数据、C端应用挤下大模型成为AI【必争之地】

ChatGPT的爆火，刮起了一阵令人热血沸腾的AI狂潮，无数公司和创业者都迫不及待地启动项目，在这个前景广阔的【蓝海市场】中展开激烈厮杀。

站在行业如火如荼发展了大半年的今天，我们不妨一起来聊一下，哪些AI公司，在有【前途】的同时，更有【钱途】？

纵观AI产业链的上、中、下游，我们感觉，最有【钱途】的那波公司，可能是给大模型喂料的数据供应商，可能是定价自由的C端应用开发商，但唯独不可能是大模型开发商。

接下来，让我们具体聊聊我们的观察与分析。

本文核心观点：

1.  绝大多数大模型都在陪跑，如若GPT3.5/4开源，面临毁灭性打击；
2. 数据版权纠纷找上谷歌，数据运营商的价值开始凸显；
3.  C端应用落地和变现更容易，成为兵家必争之地

首先，各家大模型与Open AI的差距还是很明显，原本留给其他大模型厂家的市场空间就已经很小。

而开源的出现推动大模型进入百模大战，但问题在于产品同质化严重，又没有可媲美GPT4的能力，这就会导致大模型的话语权非常低，大模型定价方面只会越来越难；

最近连OpenAI也要开源新的大模型了，如果GPT3.5开源，那对于追赶GPT的绝大部分大模型厂商来说可谓是毁灭性的打击。

其次，大模型企业为了优化输出结果，还需不断迭代模型，这就需要大量、专业的数据投喂，因此数据企业提供方也会成为制约大模型发展的重要角色。

最后，大模型的训练成本很高不说，想要做出超强大模型还得拼算力，也就是看谁能抢到更多英伟达A/H100芯片；

总体而言，对大部分大模型企业都面临着一边难收费，一边要拼命花钱的困境，想必未来很多大模型企业会放弃这条拥挤、又不赚钱的赛道。

除非真的是能追上GPT4的水平，大模型才会有绝对的竞争力。

上文提到，扼住大模型发展的除了AI芯片，就是训练大模型必不可少的数据。

我们认为，数据运营商将迎来发展的黄金期。

谷歌最近就因为非法搜集用户数据用于训练AI模型，被美国加利福尼亚州克拉克森律师事务所起诉，要求向用户赔偿数据使用费和告知数据用途。

哪里有问题，哪里就有解决方案。

这不是，海外Prolific公司就牢牢抓住了这个风口。不仅获得3200万美元融资，还赚了1亿+美元的数据提供费用；目前每小时的数据试用价格在6—8美元，未来有可能更高。

目前，Prolific已获得了3000多家知名组织，其中包括谷歌、牛津大学、斯坦福大学、伦敦国王学院和欧盟委员会等，超过2万名科研人员在其平台上获取高质量数据。

也就是说，Prolific提供的这种可以用于商业化并且具有版权的数据是市场所需要的，这一点对于大模型厂商来说非常重要，能够很好避免产生数据版权的纠纷。

Prolific也表示，高质量、真实训练数据对于AI大模型来说能够减少幻觉、非法输出、增强RLHF能力。

与此同时，数据运营商也容易变现，我们认为，其在AI赛道上的商业价值才开始显现。

哪里有流量，哪里就有财富聚集。

开源还是封闭大模型其实本质上不是最核心的问题，而关键在于如何形成好的数据飞轮。

最近“数据飞轮“这个词在科技圈内非常火，简单来说是一种描述数据价值增长的循环过程。

在互联网时代我们看到数据量的激增，而在AI时代数据爆发体量将远超上一次。

如果从产品落地和价值变现的速度来看，那么C端应用必然是兵家必争之地。

无论是微软用Microsoft 365 Copilot开启办公AI时代、还是一直在内卷的AI绘画、和即将开卷的AI视频；

C端应用往往比B端更容易落地、也更容易变现，核心在于C端产品更标准化；

而B端的问题在于诉求更多，很难统一这也就导致了落地进度更难，更别提还有很多隐私数据、know-how等专业内容要考虑。

这也就为什么在国内互联网流量红利期赚的盆满钵满的是阿里、腾讯、字节这样的巨头，因为他们掌握了C端流量，而工业互联网企业都活在了“贫民窟”；

谁掌握了用户流量、产品定价权，收入便有了保障；

总的来说，C端一定会成为AI行业最先变现的细分赛道。

本文作者：韩枫，来源：硬AI;原文标题：数据、C端应用挤下大模型成为AI【必争之地】|【硬AI】