·大模型的发展仍在“摸着石头过河”，不论选择B端（面向企业）市场还是C端（面向消费者）市场，大模型公司都面临着相似的困境，还没有清晰且成立的商业模式。
8月，大模型创业公司再传融资消息，月之暗面与零一万物先后传出完成新一轮融资，其中月之暗面完成了超3亿美元的最新一轮融资，最新估值达到33亿美元。尽管资本再次表现出对AI独角兽公司的青睐，但在投资人眼里大模型的发展之路仍在“摸着石头过河”。
“大家都知道AI大模型好，但怎么在内部落地部署，才能最大限度发挥大模型的效用？”“不论大模型选择B端市场还是C端市场，目前都没有清晰可行的商业模式。”从事前沿科技、智能驾驶等领域投资十年的云启资本合伙人陈昱日前在澎湃科技（www.thepapaper.cn）采访时直言。
云启资本合伙人陈昱
在加入云启前，陈昱曾任Google（谷歌）工程师、国内上市公司CTO（首席技术官），陈昱早在2021年已入局大模型，当年他参与投资了大模型创业企业MiniMax，成为后者天使投资人，MiniMax也是眼下大模型明星创业企业之一。陈昱认为， “未来每个企业都会有自己的大模型应用，但目前没有很好的商业盈利模式。”
澎湃科技：最近我们在做一些大模型创业公司的调研，发现创业公司如何实现持续的发展存在非常多的不确定，一方面投入特别大，另一方面融资也不容易，你作为投资人怎么看这些问题？
陈昱：确实，今年大模型公司看起来都融到了钱，明星创业企业的估值达到了二三十亿美元，但科技公司所处的创投环境其实非常残酷，资本不可能无限制地支持不赚钱的公司，创业公司最终必须形成自己的商业模式，能产生规模化的收入。但现实情况是，大模型创业公司要想实现规模收入已经非常困难，更谈不上盈利。不论选择B端（面向企业）市场还是C端（面向消费者）市场，大模型公司都面临着相似的困境，还没有清晰且成立的商业模式。
B端市场其实是帮企业客户部署私有模型。当前，B端市场的利润空间正在急速萎缩，去年能卖到千万级别的大模型项目今年可能只能卖到100万元了。市场上有太多的开源大模型可以套壳，竞争非常激烈。B端业务涉及售前服务、合同签署、项目实施（如模型监督微调）以及售后维保等，这些都得耗费人力，原本卖到千万，大模型企业可能有毛利空间，但现在连毛利都没有了。
大模型企业训练基座模型消耗的算力成本通常是上亿级的，而当下大模型企业也没有办法通过B端业务的收入来分摊训练成本。
澎湃科技：就目前而言，对于甲方客户来说，现在部署私有大模型是不是也是一件性价比并不高的事？
陈昱：许多企业不愿错过AI浪潮，但在AI与自身业务结合上还没有找到明确的路径。甲方也一样，面临的最大的问题是知道要运用大模型，但不知道大模型如何在企业内部落地、部署，如何才能最大限度发挥大模型的效用，事实上这需要花大量时间和大模型公司沟通。
企业做大模型私有化部署时，数据或许会成为真正的障碍。什么样的数据适合微调、怎样做数据清洗，有用的数据怎么做好标注，这些都得花人力、物力。训练数据的选择和模型对齐会极大影响模型的使用效果，所以不存在一个大模型能适用所有的场景。
澎湃科技：B端市场不好做，那C端如何呢？
陈昱：大模型面向C端大众市场的产品应用大概可以分为两大类：一是情感陪伴类对话机器人，譬如MiniMax旗下的星野和大家熟知的C.ai；第二类就是生产力工具。这些产品其实各家大模型都在做，问题是只要大企业一天不收费，其他企业也很难收费，因为它本质上并没有用户粘性。对于现金流良好的大企业来说，最好的策略就是把竞争对手熬死，所以对于国内创业公司来说，要想通过面向C端的生产力工具来收费也会很困难。最终肯定会出现融钱融不到而被淘汰的企业。
澎湃科技：现在很多大模型公司纷纷发展海外业务，你怎么看这类现象？
陈昱：大模型到了一定估值以后，都得回答一个问题，即怎么实现规模化产生收入。海外市场更大，海外客户的付费意愿也相对国内会高一些。所以我目前重点关注的企业也都是有出海业务的企业。大模型出海，其盈利方式和在国内市场并没有太大变化，但会面临着与国外大模型产品的竞争，极具挑战。
澎湃科技：从去年到今年，大家对于大模型的关注点从技术到应用，但应用也没有迸发，原因是什么？
陈昱：从去年到今年，大模型的推理成本已大大降低，但之所以没出现很好的应用场景，还是受限于大模型本身的能力，如推理能力和幻觉问题。
现在大家整体的感觉就是，大模型很多地方都可以用，但又好像什么地方都用不了，这是因为大模型没有调教之前还涉及幻觉等问题。这也是我们投资难做的原因，虽然大家都在看AI应用方向，但问题在于大模型的底座能力进展缓慢。大模型能力没有突破之前，下层应用很难有实质性的改变。
所以当下大家不要有过高的期望，但对未来可以乐观，技术的迭代是非常快的。去年的大模型的水平如果说是初中三年级的水平的话，现在可能已经是高二的水平了。它也和人一样不断地学习、会进步。
今年大模型领域最大的变化是成本，成本下降了至少两个数量级。成本的下降一方面是市场倒逼的结果，另一方面也是得益于技术的提升，底层算法的创新确实一直存在，带来了成本的降低。
大家对科技的发展一定要有耐心，大模型公司的经验也就这一两年时间，现在大家的状态是相当于摸着石头过河。不过技术的发展趋势最终是科技民主化，让大家使用门槛变得更低，所以再等一等，我觉得未来每个企业都会有自己的大模型应用。今天企业部署它的私有模型可能要花千万级，但再过十年，它就不需要再花如此高昂的成本。我认为未来企业的私有化大模型部署可能会更加工具化、产品化。
随着技术成熟，会越来越标准化，成本越来越低，所有科技的发展都遵循了这么的一个发展路径，成本很高只是当下一个短期的一个阶段性现象。去年11月份我给我们LP（出资人）分享的时候还说，未来三年大模型的成本会降两个数量级，结果没想到半年后就已经实现了。其实这个世界变化得比我们所有人想象的都快。
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