摘要：AI大模型领域的竞争日益激烈，六小龙在大厂的夹缝中寻找生存之道。面对成本、技术和市场的多重挑战，这些初创公司如何在2025年实现突破？
AI大模型领域的发展如火如荼，但竞争也日益激烈。在这一赛道中，六小龙（零一万物、Minimax、Kimi、智谱、百川、海螺AI）正面临着来自大厂的夹缝生存挑战。这些初创公司如何在2025年实现突破，成为行业关注的焦点。
成本与技术的双重挑战
AI大模型的训练和运营需要巨额的资金和算力支持。红杉美国合伙人David Cahn曾在《AI的6000亿美元问题》文章中指出，AI公司在训练大模型投入和产生收入之间仍然存在6000亿的缺口。若想追赶下一代GPT模型，单个十万卡集群需要40亿美元的资本开支，这还不包括电源等其他投入。
对于大多数AI大模型创业公司来说，高昂的成本是难以承受之重。百度2023年净利润为203.15亿元，尚且难以参与下一代模型的竞争，更不用说那些还没有核心现金牛业务的初创公司了。因此，许多公司开始转向后训练（Post-training），通过在预训练模型的基础上进一步优化，以降低成本和提高效率。
后训练的兴起
后训练（Post-training）是指在预训练模型的基础上，通过进一步的训练来优化模型性能。这种方法不仅效果更好，而且成本更低。GPT 01的出现为后训练提供了新的思路，通过在后训练环节进行强化学习（RL），实现模型在推理和数学方面的能力提升。GPT 01在后训练算力方面的需求可能仅为预训练的1%-10%，推理算力是GPT 40的十倍。
对于AI大模型创业公司来说，后训练是出于算力限制和成本考虑的必然选择。2024年，国内芯片需求量下降，AI六小龙的采购量不大，更多依赖租赁。Morgan Stanley的数据显示，自2023年7月开始，AWS云上H100的租金成本从年初的8.5美元下降到了5美元以下，国内GPU芯片租赁情况也类似。租赁不仅便宜快捷，还能让创业公司投入更多资金在研发上。
寻找可变现的产品
AI大模型的商业化落地是生存的关键。目前，OpenAI的收入主要来源于会员订阅和API，但这两者在国内并不容易实现。会员订阅受限于国内的付费习惯，而API则主要适用于全球领先的技术引领者。对于国内的AI大模型公司来说，找到可变现的场景和产品是当务之急。
智谱是坚定走TOB路线的代表，从2024年年初开始，智谱就开始广招GR和BD，服务TOB客户非常积极。智谱的主要客户集中在金融、政务、运营商、高校等行业。截至2024年9月30日，智谱公开场合获得11个招投标中标，仅次于科大讯飞、中国电信、中国移动，排名第四。然而，TOB业务的落地并不容易，交付过程复杂，且客户对最终效果的期望较高。
在TOC领域，AI六小龙也在不断尝试各种新产品。Minimax的虚拟陪聊产品Talkie在海外市场的表现较为突出，2024年净销售额预计达到约7000万美元，主要收入模式为广告、订阅和内购。Kimi在B站、小红书等社交平台的投放也带来了一波新的增长流量，但新增用户注册量和留存率不及预期。
人才抢夺战
AI大模型的竞争，核心是人才竞争。目前国内AI大模型仍然落后国外至少半年，处于GPT 3.5的水平。人才密度、数据质量和模型架构是AI大模型领域的三大关键因素，其中人才密度最为重要。
字节跳动在人才策略上表现突出，频繁接触阿里P9、P10级别的人才，吸引了多位行业顶尖人才加入。字节不仅在流量和数据上有明显优势，还在资金上大力投入，缺的只是时间。相比之下，AI六小龙不仅缺时间，还缺资金、算力和流量。
2025年：让子弹再飞一会儿
2025年，AI大模型领域的竞争将更加激烈。六小龙在大厂的夹缝中求生存，需要在成本控制、技术创新和商业化落地方面找到平衡。后训练的兴起为这些公司提供了新的思路，但找到可变现的产品和吸引顶尖人才仍然是关键。2025年，让子弹再飞一会儿，看看谁能在激烈的竞争中脱颖而出。
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