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这一届AI创业者:不敢再谈理想,怕伤钱

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这一届AI创业者:不敢再谈理想,怕伤钱

见AI就投的时代一去不返。

图片来源:界面图库

文 | 雪豹财经社 瀚星

ChatGPT引发的人工智能热潮被疯狂追捧一年多后,AI行业开始陷入迷茫。

距离OpenAI发布GPT-4已超过一年半,GPT-5还迟迟不见踪影,文生视频大模型Sora也没有全面开放。微软、英伟达的市值均较今年上半年的高点回落10%以上,资本市场开始对持续高投入所能产生的回报产生怀疑。

华尔街对冲基金Elliott Management提醒它的投资者,人工智能的许多应用可能永远不会具有成本效益,永远不会实际正常工作,它只会消耗太多能源,或者将被证明是不可信赖的。

在这样的背景下,阿里云仍然开了一场“AI浓度爆表”的云栖大会。

与去年云栖大会的相同之处在于,AI依旧是今年的主角,但配角悄然发生了变化:不再是理想、生态、技术,而是来自AI创业公司、新能源汽车、智能机器人等各行各业的从业者。他们穿梭在各个展厅,少了几分对技术的痴迷,多了一些对钱的焦虑。

与之相映射,在台上,阿里云分享着AI在实际场景中的应用,探讨商业化前景。

“过去22个月,AI发展的速度超过任何历史时期,但我们现在依然还处在AGI变革的早期阶段。”一向很少公开露面的阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭,在云栖大会上试图给行业送上一颗定心丸。

理想为现实让位

此次云栖大会设置了三个展馆,分别是1号“人工智能+”馆、2号“计算”馆,以及3号“前沿应用”馆。其中,前两个展馆均位于主会场旁边,而3号展馆需要在园区步行大约15分钟才能达到。

在台风“普拉桑”的影响下,9月19日云栖大会开幕当天,杭州一整天都在断断续续地下着大雨,这让参会者在各个场馆之间的通行极为不便。即便如此,距离最远的3号馆还是挤满了人。

“那些大模型展馆的东西都看腻了,想看看应用馆有什么新东西。”一位冒雨前来的参会者告诉雪豹财经社。

在形形色色的AI相关展会或论坛上,进门两块大屏已是标配,一个屏幕显示全球各个主要大模型的发布时间节点,另一个屏幕显示Scaling Law(尺度定律,指随着模型参数量、数据量的提升,性能也会不断提升)和如何迈向AGI(通用人工智能)。这次的云栖大会1号馆也不例外。

但对这些飘渺的理想和一连串大同小异的参数,AI从业者已经越来越不感冒。在此次云栖大会期间,雪豹财经社听到许多类似的观点:对千篇一律的AI技术和大模型感到审美疲劳。

越来越多的从业者、投资人开始关心,AI该如何赚钱。

在前沿应用馆里,人型机器人是人气最高的展台之一。一位现场工作人员告诉雪豹财经社,他被游客问到最多的问题,是未来的AI人型机器人有哪些商业化路径,什么时候可以实现商用甚至家用。

一位AI从业者告诉雪豹财经社,现在做AI产品,最关注的数据就是用户数和留存,“有人用,才有钱赚”。比起从零开发一款AI原生产品,选择已经拥有庞大用户基数的产品做AI创新,是ROI更高的选择。

在前沿应用展馆中参展的厂商也大多是这类品牌,包括特斯拉、小鹏汽车、高德地图、游戏公司米哈游,以及打着中国“游戏+AI”先行者旗号、展台上摆满脑白金礼盒的巨人网络。

在主会场的圆桌论坛上,月之暗面创始人杨植麟被主持人问到这样一个问题:最近很多投资人都在看DAU、留存率等指标,来决定是否投资一家公司,站在拥有AI技术背景的投资者角度,会看哪些指标来做投资决策?

杨植麟认为,DAU和留存率是重要的指标,此外还要参考产品本身是否有价值,以及产品所在的市场规模能否做大。

见AI就投的时代已经一去不返。

逛遍云栖大会的三个展馆,能明显感受到,这不是一场简单的AI秀场,而是一场AI与各行各业的融合大会。

吴泳铭在云栖大会的发言有个判断:“很多行业内人士可能一直在想,手机上有什么AI时代创新的超级App。但我们认为,AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上,AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界,来改变物理世界,这才是AI最大的想象力。”

AI不能是仅仅停留在数字世界的概念和理想,而应该成为物理世界看得见、摸得着的产品。

对于AI从业者和投资人来说,投入能获得相应的回报,是长期发展的必要条件。而对于基础设施供应商阿里云来说,只有越来越多的行业、公司和创业者投入AI,它才能有更广阔的发展空间。

这才是双赢的局面。

阿里云希望AI不再迷茫

进入2024年下半年,曾经热捧AI的资本市场开始重新审视AI的商业化能力。

8月初,全球AI巨头微软发布Q2财报,一度因云业务增长不及预期和AI相关支出持续攀升,股价大跌7%,市值一夜蒸发2000亿美元。

一个月后,AI算力“军火库”英伟达一个交易日暴跌9.5%,市值蒸发近3000亿美元,相当于3个OpenAI的估值。华尔街多家投行在研报中表达了对于AI投资回报率的担忧。

引发本轮AI热潮的明星公司OpenAI,也在频繁跳票。如果没有近期发布的o1模型,这家AI领头羊在过去一年多时间里并没有发布明显超越GPT-4的下一代大模型。

此外,AI的商业化进展缓慢。从AI软件应用到AI硬件,时至今日依旧没有跑出一款现象级产品,甚至AI产品在营销侧的成本还在水涨船高。有媒体报道称,AI创业公司月之暗面在B站的获客成本高达30元/人。

一边是技术进步的缓慢,另一边是对AI变现能力的焦虑,整个行业开始陷入迷茫。

AI产品通常由三部分构成:最底层的算力层、模型层和应用层。阿里云主要定位于AI时代的算力基础设施。用的人越多,基础设施的价值就越大。

因此,在今年的云栖大会,阿里云在展示AI与产业相融合的商业化前景的同时,也要为陷入迷茫的AI行业加油打气。

吴泳铭在会上透露,新增算力市场上,超过50%的新需求由AI驱动产生,AI算力需求已经占据主流地位,且这一趋势还会持续扩大。“过去一年,阿里云投资新建了大量的AI算力,但还是远远不能满足客户的旺盛需求。”

除了投入真金白银来提升AI基础设施建设,阿里云还把算力和模型的调用价格一降再降,减少AI创业者的负担。

在云栖大会上,阿里云CTO周靖人发布了性能接近GPT-4o的开源大模型Qwen 2.5,拥有0.5B到72B参数规模的多个版本,并再次宣布大幅降价。Qwen系列主力模型降价85%,百万tokens价格降低至0.3元。

周靖人表示,这些动作会进一步刺激开发者和各行各业客户使用大模型的需求。

过去一年,阿里云进行过数轮降价。整个大模型市场也经历了长时间的价格战。字节跳动旗下云服务平台火山引擎、阿里云、百度智能云和腾讯云,先后把大模型推理算力价格下降了90%以上。

但阿里云在19日的大会上也表示,大模型降价主要是通过技术优化实现的,并不是在打价格战。

在刚刚过去的Q2,阿里云智能集团实现营收265亿元,同比增速提升至5.7%,同时经调整的EBITA利润率达到8.8%,大幅超出市场预期。

在财报电话会上,一位分析师问了这样一个问题:阿里云核心的公共云产品利润率到底可以达到什么水平?阿里管理层没有正面回答这个问题,但表示公共云产品会进行更持续的长期投入,并维持一个健康的利润率。

作为对比,海外公共云厂商亚马逊的AWS、微软的Azure,利润率在30%左右。

这也许是下一个阶段阿里云与AI行业面对的共同挑战:在规模做大之后,如何赚钱?如何赚到更多的钱?

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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见AI就投的时代一去不返。

图片来源:界面图库

文 | 雪豹财经社 瀚星

ChatGPT引发的人工智能热潮被疯狂追捧一年多后,AI行业开始陷入迷茫。

距离OpenAI发布GPT-4已超过一年半,GPT-5还迟迟不见踪影,文生视频大模型Sora也没有全面开放。微软、英伟达的市值均较今年上半年的高点回落10%以上,资本市场开始对持续高投入所能产生的回报产生怀疑。

华尔街对冲基金Elliott Management提醒它的投资者,人工智能的许多应用可能永远不会具有成本效益,永远不会实际正常工作,它只会消耗太多能源,或者将被证明是不可信赖的。

在这样的背景下,阿里云仍然开了一场“AI浓度爆表”的云栖大会。

与去年云栖大会的相同之处在于,AI依旧是今年的主角,但配角悄然发生了变化:不再是理想、生态、技术,而是来自AI创业公司、新能源汽车、智能机器人等各行各业的从业者。他们穿梭在各个展厅,少了几分对技术的痴迷,多了一些对钱的焦虑。

与之相映射,在台上,阿里云分享着AI在实际场景中的应用,探讨商业化前景。

“过去22个月,AI发展的速度超过任何历史时期,但我们现在依然还处在AGI变革的早期阶段。”一向很少公开露面的阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭,在云栖大会上试图给行业送上一颗定心丸。

理想为现实让位

此次云栖大会设置了三个展馆,分别是1号“人工智能+”馆、2号“计算”馆,以及3号“前沿应用”馆。其中,前两个展馆均位于主会场旁边,而3号展馆需要在园区步行大约15分钟才能达到。

在台风“普拉桑”的影响下,9月19日云栖大会开幕当天,杭州一整天都在断断续续地下着大雨,这让参会者在各个场馆之间的通行极为不便。即便如此,距离最远的3号馆还是挤满了人。

“那些大模型展馆的东西都看腻了,想看看应用馆有什么新东西。”一位冒雨前来的参会者告诉雪豹财经社。

在形形色色的AI相关展会或论坛上,进门两块大屏已是标配,一个屏幕显示全球各个主要大模型的发布时间节点,另一个屏幕显示Scaling Law(尺度定律,指随着模型参数量、数据量的提升,性能也会不断提升)和如何迈向AGI(通用人工智能)。这次的云栖大会1号馆也不例外。

但对这些飘渺的理想和一连串大同小异的参数,AI从业者已经越来越不感冒。在此次云栖大会期间,雪豹财经社听到许多类似的观点:对千篇一律的AI技术和大模型感到审美疲劳。

越来越多的从业者、投资人开始关心,AI该如何赚钱。

在前沿应用馆里,人型机器人是人气最高的展台之一。一位现场工作人员告诉雪豹财经社,他被游客问到最多的问题,是未来的AI人型机器人有哪些商业化路径,什么时候可以实现商用甚至家用。

一位AI从业者告诉雪豹财经社,现在做AI产品,最关注的数据就是用户数和留存,“有人用,才有钱赚”。比起从零开发一款AI原生产品,选择已经拥有庞大用户基数的产品做AI创新,是ROI更高的选择。

在前沿应用展馆中参展的厂商也大多是这类品牌,包括特斯拉、小鹏汽车、高德地图、游戏公司米哈游,以及打着中国“游戏+AI”先行者旗号、展台上摆满脑白金礼盒的巨人网络。

在主会场的圆桌论坛上,月之暗面创始人杨植麟被主持人问到这样一个问题:最近很多投资人都在看DAU、留存率等指标,来决定是否投资一家公司,站在拥有AI技术背景的投资者角度,会看哪些指标来做投资决策?

杨植麟认为,DAU和留存率是重要的指标,此外还要参考产品本身是否有价值,以及产品所在的市场规模能否做大。

见AI就投的时代已经一去不返。

逛遍云栖大会的三个展馆,能明显感受到,这不是一场简单的AI秀场,而是一场AI与各行各业的融合大会。

吴泳铭在云栖大会的发言有个判断:“很多行业内人士可能一直在想,手机上有什么AI时代创新的超级App。但我们认为,AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上,AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界,来改变物理世界,这才是AI最大的想象力。”

AI不能是仅仅停留在数字世界的概念和理想,而应该成为物理世界看得见、摸得着的产品。

对于AI从业者和投资人来说,投入能获得相应的回报,是长期发展的必要条件。而对于基础设施供应商阿里云来说,只有越来越多的行业、公司和创业者投入AI,它才能有更广阔的发展空间。

这才是双赢的局面。

阿里云希望AI不再迷茫

进入2024年下半年,曾经热捧AI的资本市场开始重新审视AI的商业化能力。

8月初,全球AI巨头微软发布Q2财报,一度因云业务增长不及预期和AI相关支出持续攀升,股价大跌7%,市值一夜蒸发2000亿美元。

一个月后,AI算力“军火库”英伟达一个交易日暴跌9.5%,市值蒸发近3000亿美元,相当于3个OpenAI的估值。华尔街多家投行在研报中表达了对于AI投资回报率的担忧。

引发本轮AI热潮的明星公司OpenAI,也在频繁跳票。如果没有近期发布的o1模型,这家AI领头羊在过去一年多时间里并没有发布明显超越GPT-4的下一代大模型。

此外,AI的商业化进展缓慢。从AI软件应用到AI硬件,时至今日依旧没有跑出一款现象级产品,甚至AI产品在营销侧的成本还在水涨船高。有媒体报道称,AI创业公司月之暗面在B站的获客成本高达30元/人。

一边是技术进步的缓慢,另一边是对AI变现能力的焦虑,整个行业开始陷入迷茫。

AI产品通常由三部分构成:最底层的算力层、模型层和应用层。阿里云主要定位于AI时代的算力基础设施。用的人越多,基础设施的价值就越大。

因此,在今年的云栖大会,阿里云在展示AI与产业相融合的商业化前景的同时,也要为陷入迷茫的AI行业加油打气。

吴泳铭在会上透露,新增算力市场上,超过50%的新需求由AI驱动产生,AI算力需求已经占据主流地位,且这一趋势还会持续扩大。“过去一年,阿里云投资新建了大量的AI算力,但还是远远不能满足客户的旺盛需求。”

除了投入真金白银来提升AI基础设施建设,阿里云还把算力和模型的调用价格一降再降,减少AI创业者的负担。

在云栖大会上,阿里云CTO周靖人发布了性能接近GPT-4o的开源大模型Qwen 2.5,拥有0.5B到72B参数规模的多个版本,并再次宣布大幅降价。Qwen系列主力模型降价85%,百万tokens价格降低至0.3元。

周靖人表示,这些动作会进一步刺激开发者和各行各业客户使用大模型的需求。

过去一年,阿里云进行过数轮降价。整个大模型市场也经历了长时间的价格战。字节跳动旗下云服务平台火山引擎、阿里云、百度智能云和腾讯云,先后把大模型推理算力价格下降了90%以上。

但阿里云在19日的大会上也表示,大模型降价主要是通过技术优化实现的,并不是在打价格战。

在刚刚过去的Q2,阿里云智能集团实现营收265亿元,同比增速提升至5.7%,同时经调整的EBITA利润率达到8.8%,大幅超出市场预期。

在财报电话会上,一位分析师问了这样一个问题:阿里云核心的公共云产品利润率到底可以达到什么水平?阿里管理层没有正面回答这个问题,但表示公共云产品会进行更持续的长期投入,并维持一个健康的利润率。

作为对比,海外公共云厂商亚马逊的AWS、微软的Azure,利润率在30%左右。

这也许是下一个阶段阿里云与AI行业面对的共同挑战:在规模做大之后,如何赚钱?如何赚到更多的钱?

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。