大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

一年前,我们三易生活曾有过一篇关于ChatGPT叫好不叫座的内容,其实真正用过的这款划时代AI聊天机器人的用户数量,要远比大家想象的少。在一年时间过去后,AI未来可期已然成为了共识,但AI产品是否还是“语言上的巨人,行动上的矮子”呢?遗憾的是,公众似乎对于AI的兴趣似乎并没有发生本质的改观。

日前根据牛津大学和路透社研究所公布的相关数据显示,在对六个国家约12000人的调查中,大量受访者表示他们从未使用过AI工具,其中20%至30%的受访者甚至从未听说过这些工具。


大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

以现阶段最为知名的ChatGPT为例,约有50%的网民听说过它,但受访者却不会频繁使用,例如在日本就只有1%的人会每天使用ChatGPT,法国和英国为2%、美国则上升到7%,许多声称使用过生成式AI的人更是仅用过一两次。更让人意外的是,即便已经过去两年,再加上全球媒体连篇累牍的报道,还是有相当一部分人对于当下的AI产品闻所未闻。其中在日本就有19%的网民没听说过ChatGPT等工具,而在英国这一数字则升至30%。

所以AI工具目前的境况,就是一边是业界广泛探讨AI可能对于人类社会产生的冲击,另一边则是普罗大众对于其不太感冒。其实当下的AI大模型与几年前的区块链颇有些异曲同工,尽管圈内人聊得很火、觉得未来已来,可圈外人却往往是一脸懵、并认为圈内人不是炒作概念就是炒作焦虑。

事实上,牛津大学和路透社研究所此次调查所揭示的现象,恰恰就可以回答为什么国内大模型厂商会选择在618前夕打起这次价格战。

大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

虽然国内大模型这一次价格战最直接的原因,是大模型在进化上遇到了瓶颈,边际收益正在持续走低。因此在性能无法拉开差距的情况下,用价格挤压竞争对手的生存空间不失为一个有效的策略。再结合百度高层在刚刚举行的2024百度移动生态万象大会上的发言,就可以一窥此次国产大模型价格战的根源。

在这次活动中百度智能云事业群总裁沈抖表示,“其实我们决定免费的原因特别朴素,就是希望⼤家别再天天拉表格、⽐价格了,把精⼒放在卷场景、卷应⽤上。在这么低的成本下去⼤胆创新,快速验证、快速跑通、快速复制”。此外,百度集团资深副总裁何俊杰也表达了同样的理念,他认为大模型不应该只向内卷算力、卷参数,更应该向外卷场景、卷问题,才能充分释放潜力和价值。

大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

大模型的降价,就是为了开发者在尝试借助AI大模型的能力来解决具体问题时,能够有更多容错空间。百度方面就希望通过主力模型免费的方式,让更多开发者尝试和体验大模型的价值,从而带来AI原生应用的爆发。而AI应用的井喷,就可以帮助大众解决更多的实际问题,从而吸引更多人来使用,大模型能调用的应用越多、获得的竞争优势就会越大,也越有机会成为超级平台。

那么问题就来了,为什么大模型厂商不自己来做应用呢?这个问题的答案,其实是大模型厂商有力未逮,并且为了保证安全性和可靠性,他们能为自己AI应用设计的使用场景必然都是最成熟的。以腾讯方面刚刚发布的AI助手“腾讯元宝”为例,它的功能也不过是AI搜索、AI总结、AI写作、口语陪练、翻译,与一年前百度发布的初版文心一言几乎没啥区别。

大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

如今的情况,是大模型厂商在打造出大模型之后,都去做类ChatGPT产品了,而大众真正需要的却是AI Agent(AI智能体)。ChatGPT这类聊天机器人其实是由“大脑和嘴”构成,它能理解用户的输入、并据此给出回答,但其本身并不具备执行能力。用Redis之父antirez的话来说,就是现阶段的大模型是“博学的傻瓜”,几乎所有大模型的状态都是相似的,看似无所不知,实际却样样稀松,即没有根据具体情况进行调整的能力,也没有主动补全最后一块拼图的能力。

不同于聊天机器人,AI Agent则是具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统,“有手有脚”就是它的特点。通过与外部工具和功能的交互,AI Agent可以在没有人为干预的情况下完成多步骤的工作流程。因此“让机器替我干活”,实际上指的是AI Agent、而非ChatGPT。

可遗憾的是,现阶段的AI Agent只属于“看起来很美”,在实际应用中还面临着巨大的问题,诸如输出不精确、性能差强人意、成本较高、无法获得用户信任等。

大模型价格战的根源,或是大众对AI还没太大兴趣

比如微软的AutoGen,就是一个靠多个LLM智能体通过聊天来解决任务的AI Agent,但在实测中用户经常会发现这样一个尴尬的现实,那就是AutoGen确实能做到把三个小时的工作浓缩到一小时完成,但为了让AutoGen运行起来,用户则需要花费比三个小时更多的时间去进行调试。而且由于AI Agent涉及的步骤更多,所以幻觉现象更是极为突出,例如AutoGen就经常会出现结果和目标南辕北辙的情况。

因此虽然AI Agent看似是AGI的曙光,但到目前为止大多数厂商的技术路上都是“AI+RPA(record-and-replay)”,离可商业化落地还有很远。既然一步到位的AI Agent暂时指望不上,大模型厂商就只能寄希望于第三方开发者来做不同的AI应用,以实现单点突破。而现阶段这些大模型厂商就是在试图效仿当年的谷歌和苹果,希望第三开发者能主动贡献力量、繁荣自家的生态。

所以大众对AI越是不感兴趣,大模型就越是要降价才行。

【本文图片来自网络】

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