人工智能2024：模型端OpenAI走下神坛，应用端商业化渐清晰
人工智能2024：模型端OpenAI走下神坛，应用端商业化渐清晰
2024年，人工智能产业经历了快速发展的关键一年。从模型端的激烈竞争到应用端的商业化落地，AI技术正在以前所未有的速度重塑我们的生产生活方式。本文将回顾这一年中各大AI企业在模型开发和应用落地方面的进展，分析大厂之间的竞争格局变化，以及商业化路径的探索。
模型端：OpenAI走下神坛，各家大模型“百花齐放”
据多家媒体报道，当前几乎所有人工智能龙头企业在新模型开发上的投入与回报差距正在扩大。这主要是由于算力和可用数据的限制，使得大模型预训练的核心原理——Scaling Law（模型性能与计算量、参数量、数据量呈幂律关系）的实际效果受阻。
在Scaling Law失效被广泛讨论之前，OpenAI的新产品已经难以带来预期的惊喜。2024年中，OpenAI虽然保持了领先者的姿态，但其GPT系列的迭代速度和创新性已显疲态。
5月13日，OpenAI CTO Mira Murati在30分钟内发布了4项功能，其中最重要的GPT-4o作为原生多模态模型，能够统一处理输入输出，但并未带来革命性突破。
9月13日发布的o1版本虽然加入了深度思考和自我纠错功能，但在实际应用中成本高昂，以o3为例，完成每个任务需要花费17-20美元，远高于人工成本。
与此同时，其他AI企业的追赶速度加快：
Anthropic的Claude系列持续迭代，性能不断提升。
Meta推出Llama 3.2并发布量化版本，应用场景快速扩展。
谷歌的Gemini在母公司支持下快速发展，API使用量6个月内增长14倍。
在国内，以阿里、百度、字节跳动、腾讯为代表的大型科技公司也在快速迭代，如Kimi的o1版本在深度思考方面取得显著进步。
市场占有率的变化也反映了这一趋势。Menlo Ventures的调研数据显示，OpenAI在闭源模型中的市场份额从2023年的50%降至2024年的34%，主要被Anthropic和谷歌抢占。
最具标志性的事件是Sora的发布。OpenAI在2月发布的文生视频模型Sora虽然在demo阶段表现惊艳，但正式上线后效果平平，且定价高达200美元，导致用户流失。相比之下，谷歌的Veo2以及国内的Vidu、可灵等产品在价格和效果上更具竞争力。
应用端：Chatbot、AI陪伴、图片编辑霸榜，BC两端商业化渐清晰
随着大模型技术的成熟，应用端在2024年迎来快速发展。Sensor Tower数据显示，1-8月全球AI应用下载量同比增长26%至22亿次，内购收入激增51%至20亿美元，预计全年下载量将突破33亿次，收入达到33亿美元。
具体应用方面，Chatbot、图片编辑和AI陪伴类应用占据主导地位。其中，ChatGPT在收入榜、下载榜与活跃用户榜均居首位。以Character.AI和Talkie AI为代表的陪伴式AI产品用户黏性更高，日均使用时长超过1.5小时。
国内产品中，豆包表现亮眼，11月MAU已达59.98M，仅次于ChatGPT。
商业化方面，C端市场主要采用订阅制模式，价格区间在20-200美元不等。B端市场则普遍采用按Tokens/API接口调用次数收费的模式，中国云厂商间的价格战已拉开序幕。
未来，B端AI商业化的竞争将类似于云服务市场的竞争，价格战不可避免。但如何在提升模型能力和效果方面脱颖而出，才是AI厂商需要关注的核心问题。
本文原文来自澎湃新闻