6月21日消息，从2022年底ChatGPT出世至今，全球大模型厂商们卷参数、卷性能、卷排名，打造了“百模大战”的声势，而成功把英伟达拱上市值第一名的宝座。
钱不能只让英伟达一家挣呐，大模型厂商们纷纷将重心转向场景落地和商业化探索，也就是如何让大模型创造社会价值进而让企业获得收益和回报。
大模型企业在进行商业化时，是选To B方向还是选To C方向呢？这个问题是需要首先想清楚的大方向。
先看看各位大佬怎么说
近期，国内外AI圈的不少大佬，包括百度CEO李彦宏、零一万物CEO李开复、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤院士都谈到了这个话题。
在近日的“亚布力成长计划-走进百度”活动上，李彦宏谈到：“大模型对于To B业务的改造，会是非常深刻和彻底的，比互联网对于To B的影响力要大一个数量级。”
他认为，随着时间的推移，大模型在B端的影响会越来越显著，“今天，大模型在B端的影响已经大于C端了。”
在第六届“北京智源大会”上，李开复也花了大量篇幅来谈论大模型产业化场景To C和To B的优劣。
李开复认为，“在中国To C 短期更有机会，国外To C和To B两者都有机会”。
李开复也认为，大模型在To B方向上带来更大价值。这一点上，和李彦宏观点一致。
但是李开复认为，大模型To B这个领域有几个挑战：
第一个挑战是大公司、传统公司不是很敢采取颠覆式技术，大公司会习惯每年增长5%预算，做和去年一样的事情；
第二个挑战在中国比较严重，许多大公司没有认识到软件的价值，为软件付费的意识有待进一步提高。现在有许多大模型公司在竞标时越竞越低，做到最后做一单赔一单，都没有利润。
言外之意，是在中国做To B很难赚到钱，竞标压价太严重。这就能理解他为何认为“在中国To C 短期更有机会”。
李开复对于大模型公司大打价格战的态度，向来是不太认同的。在此前阿里、腾讯、字节、百度纷纷降价大模型API调用费用时他就有过对“价格战”的担忧，“如果大家宁可赔光通输也不让你赢，那我们就走外国市场。”
大模型做To B不容易，做To C就简单了吗？
李开复认为在To C方面，“技术带来的领先窗口非常短暂，一旦巨头看到你验证了PMF，他们会有很多方法超越你。”
也就是作为大模型创业公司，同样需要面对移动时代创业者需要回答的问题：如果腾讯也做，你怎么办？
因此，李开复认为最终胜出的大模型To C应用不只是需要有技术优势，还需要在时间窗口内打造持续优势，比如品牌优势，比如社交链，比如用户数据，让用户不能离开你这个平台。
零一万物的To C产品也是现在海外推出、采用付费订阅模式，比在国内推出的万知要早一年。
也是在北京智源大会上，张亚勤认为，在应用和服务层面，To B的周期相对较长，而To C的应用产品则可以迅速推出，这与过去的PC互联网和移动互联网的发展路径基本一致。
各厂实际情况如何？
其实做To C还是To B这个问题，对于已经拥有成熟业务的科技企业来说，并没有太多纠结，它们最直接的商业化手段就是用AI来加持自己已有的成熟业务。
例如，微软就是将OpenAI的能力集成到自己现有业务中，打造出各种copilot，来服务他的客户。从微软角度看，大模型是落在To B还是To C路线上不重要，重要的是能用来加强现有业务服务对客户的吸引力和粘性。。
但，单看OpenAI的发展，它完全是凭借ToC产品ChatGPT火爆而声名鹊起、身价倍增。同时，OpenAI也提供GPT-4o等大模型的API给企业和开发者，这一部分又是ToB的服务。
OpenAI这种在To C端通过收取ChatGPT的会员费和在ToB端通过“公共云+API”的方式收取大模型API调用费用的商业模式，已经成为目前大模型企业间最主流商业模式。
百度的文心一言、文心一格等ToC产品也是收取会员费，同时，百度又通过云上千帆大模型平台，向企业提供文心等大模型的API调用。阿里、字节跳动、腾讯也是To B和To C并行，不同之处只是在C端采用免费策略。
零一万物、智谱AI、百川智能、月之暗面等大模型创业公司也是To B和To C并行。
图源：月之暗面
另外，昆仑万维虽然也是to B和To C并行，但是它To B的生意做法和上面这几家不同。昆仑万维的态度是不卖API，也就是并不直接通过收取大模型API调用费用的模式。它是直接向B端客户提供产品化、功能化的大模型应用。模型和产品融合是趋势，这样的商业化市场会更大、更有价值。
从以上各家实际的操作来看，在大模型商业化道路选择上都采用了ToC和ToB同时押宝的策略。
既做模型也做应用的打法是合乎逻辑的。
一方面，有C端产品，可以不断收集用户的反馈、积累模型的应用实践，大模型研发者才能深刻认知自己对模型的需求、以及如何迭代模型。如果只是向外部开放API，很难形成用户反馈闭环。
另一方面，C端产品如果成功获得高口碑，对ToB端的业务将大有裨益。参考ChatGPT对OpenAI的意义。
数据显示，2023年我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。
IDC发布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》指出，生成式AI在中国市场的发展尤为迅速，预计到2027年投资规模将超过130亿美元，五年复合增长率达到86.2%。
《中国AIGC应用全景报告》给出的AIGC应用商业化进程的三个阶段分别是：第一阶段2024年到2027年主要为产品落地阶段，第二阶段2028年到2029年进入商业模式发展成熟阶段，第三阶段即2030年以后，进入规模化盈利阶段。
截止今年4月底，国内共计推出了 305 个大模型。李开复预计在大模型竞争接近终局的时候，中美两个国家能够存活的大模型公司可能也就30个。
OpenAI CEO山姆·奥尔特曼在近日瑞士举行的2024年人工智能向善全球峰会（AI for Good Global Summit）上则预计，尽管将有成千上万的大语言模型被开发出来，但其中只有少数，如10个、20个会获得大量的使用和最密集的资源投入。
从上述分析报告来看，生成式AI虽然被认为市场前景广阔、市场规模增速迅猛，但是到能实现规模化盈利，还有至少5年时间要奋斗。这期间，无论在To B还是To C路线上，大模型厂商们都将面临激烈竞争和洗牌，不管哪条路，活下来才有路！
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
