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主筆 / 脫落酸
文章架構師 / 毛自聰
出品 / 巨頭財經
音樂人包小柏用AI技術讓去世女兒復活，為母親獻上生日歌；B站up主吳伍六通過AI跟過世奶奶嘮嗑；商湯科技年會上，被AI如影復活的湯老師，像往年一樣講了脫口秀。
疾速進化的生成式AI，催生了AI 復活這條過億賽道；乘著 AI 這股東風，以商湯為首的AI四小龍紛紛趕考多模態(tài)大模型。
4月，Meta上線SAM沒幾天，商湯便推出了“日日新”大模型；5月，云從科技“從容”大模型高調亮相；依圖緊隨其后，發(fā)布了針對特定行業(yè)的多模態(tài)大模型“天問”，最后的曠視科技則推出了InferLLM，一個用于部署和運行大型語言模型的工具。
看似，這些曾經的資本寵兒憑借數據和行業(yè)經驗，在多模態(tài)大模型領域擁有先發(fā)優(yōu)勢。但實際上，面對這一波沖擊，他們并沒有練就足夠脫穎而出的打法。
另外，在ChatGPT掀起變革之前，大多數AI企業(yè)已經陷入增長瓶頸期。尤其OpenAI投下Sora這枚重磅炸彈之后，AI圈再次掀起巨浪。
中國承受不起AI的落后，AI四小龍無疑將更加內卷，所有AI企業(yè)都需要重新思考自身價值，探索新的商業(yè)模式。
曾經的AI四小龍趕上了AI的風口，在計算機視覺CV領域各領風騷。
進入AI2.0時代，當大家逐漸意識到這個賽道不僅燒錢，回報周期還長時，故事就不好講了。
資本退潮退去，這四家公司無一例外，都在經歷從AI技術到應用、再到商業(yè)化的困境。
因人臉識別AI技術聲名鵲起的商湯科技，七年內融資12輪，市值一度高達3200億港元。
是高企的研發(fā)費用，商業(yè)化落地難題，導致了連年虧損的局面，據相關統(tǒng)計，經調整2018年-2023年中，商湯五年虧損凈額分別為1.5億元、11.6億元、7.1億元、14.2億元、47億元、23.9億元。
早期在AI領域不像消費互聯(lián)網容易發(fā)生連鎖反應，很多中國AI公司轉向給企業(yè)（B2B）定制服務，而且每個客戶的需求都不同，成本往往很高。
商湯上市后蒸發(fā)了超900億港元；同為四小龍的云從科技高開低走，2023年雖同比減虧但形勢依然嚴峻。
財報顯示，2020年-2022年，云從科技三年累計虧損高達23.14億元。到2023年，云從營業(yè)收入6.29億元，同比增長19.43%；虧損6.3億元，同比減虧約三成。
據公告，是以大模型為代表的人工智能技術，刺激了B 端客戶的數智化升級需求，帶動了業(yè)績增長。
盡管云從科技強調，不拘泥于短期財務指標的壓力，但商業(yè)化和盈利壓力始終成為掣肘；與之境地相同的，還有曠視科技與依圖科技。
前者三年前遞表科創(chuàng)板未果，現(xiàn)希望成為AIoT領域的基礎設施提供商，降低AI技術的門檻。后者置之死地而后生，如今選擇聚焦安防主業(yè)，追求更高質量的生存。
依圖科技借助大模型開啟數智安防新時代；曠視科技堅持算法定義硬件，進軍AIoT智能物聯(lián)網；
云從科技主打人機協(xié)同操作系統(tǒng)，講述智慧物聯(lián)網平臺的故事。商湯科技則圍繞“大裝置+大模型”頻頻發(fā)力；
這些CV公司，帶著“AI-native原生企業(yè)”光環(huán)，正努力度過轉型期的迷茫，而生成式AI和大模型成為了他們新的希望所在。
AI四小龍們都渴望重新站上AI新時代的浪尖。
以依圖為例，目前已經推出了針對特定行業(yè)的多模態(tài)大模型“天問”，它不僅支持海量視頻語義搜索，還能實現(xiàn)零樣本學習和快速啟動。
在城市公共安全領域，比如你想創(chuàng)建一個識別騎車不戴頭盔的算法，只需要輸入需求，就能立刻生成算法。
再比如，用簡單的語言交互，就能快速找到“堵塞消防通道的車”或者“積水的路面”的視頻等。
官方介紹，依圖早在2019年開始，就專注投入以Transformer為基礎的大模型技術。與依圖一樣，曠視也研究大模型超過四年。
曠視專門成立了一個名叫Foundation Model的小組，這個團隊專注于核心模型設計，而不是做工程化內容。
ChatGPT爆火后，曠視科技曾快速回應稱，將繼續(xù)深入大模型研發(fā)，并在應用方向上保持專注。
公司不會盲目追求熱點，而是會在“AI in Physical”戰(zhàn)略指引下走好AIoT軟硬一體化之路。
到去年7月，曠視科技都沒有推出大模型。不過他們發(fā)布了InferLLM工具，用于部署和運行大型語言模型。
相較曠視和依圖的長周期布局，商湯和云從推出大模型的時間更早，且聲量更猛。
去年4月發(fā)布“日日新”大模型體系后，商湯在不到一年時間里就更新升級了好幾波。
開頭提到的“如影”（SenseAvatar），早在去年7月，就進化到了2.0版本?，F(xiàn)在只需5分鐘真人視頻，就能創(chuàng)建出動作流暢、口型精準、支持多語種的數字人形象。
還有近期被提及最多的面向創(chuàng)作創(chuàng)意場景的文生圖秒畫大模型SenseMirage，也已經更新到了第四版本。
除此之外，時下全新升級的“日日新”大模型體系之下，還有推理和編程方面的表現(xiàn)甚至超過了GPT-4的SenseChat V4，以及用于辦公場景，幫助分析數據的SenseChat-DataAnalysis V4等工具都算是商湯手握的王牌。
值得一提的是，以上大模型都是基于商湯大裝置（SenseCore）這個AI基礎設施進行訓練和優(yōu)化。所謂的商湯大裝置是可理解為，一個AI開發(fā)平臺，它就像是AI的“電力站”，為各種AI應用提供所需的“電力”。
面對大模型之路如何走這個問題時，商湯給出的答案是，抓最前沿的技術趨勢，但為開發(fā)者設置最低的使用門檻，打通通向AGI的橋梁。
反觀云從研發(fā)的大模型更加注重B端行業(yè)垂直市場的應用，為特定行業(yè)提供定制化的解決方案。
去年5月云從推出“從容”大模型，今年2月1日，云從科技推出AI原生數據分析產品DataGPT。
理想狀態(tài)下，DataGPT基于云從自主研發(fā)的從容多模態(tài)大模型，能讓數據解析變得如同日常對話一樣簡單自然。
依托資本市場的原始積累，云從科技正加快大模型研發(fā)步伐。不過，高昂的開發(fā)和訓練成本，尤其是對高性能GPU顯卡的大量需求，還是讓公司面臨巨大的資金壓力。
盡管云從科技拋出了定向增資計劃，為“行業(yè)精靈”大模型研發(fā)項目，募集資金不超過36.35億元。
但上市未滿一年便進行如此大規(guī)模募資，不但引發(fā)了監(jiān)管機構疑慮，還在一定程度上打擊了資本信心。
大模型的出現(xiàn)絕對是新助力，但要說解救不了AI企業(yè)的困境恐怕不容易。
首先，大模型及AIGC技術本身就存在商業(yè)落地挑戰(zhàn)；其次面對企業(yè)的多樣化需求，AI企業(yè)提供的服務大同小異。
最后，與百度、阿里、華為等科技大廠相比，四小龍在自然語言模型技術和穩(wěn)定的盈利模式方面仍有巨大上升空間。
AI賽道需要強大的資本支撐，這考驗著企業(yè)的耐心和決心，我們無法預測C端產品大規(guī)模上市和應用的時間，但可以肯定的是，AGI（通用人工智能）將是未來的主流技術。
所謂AGI是指，能夠跨領域、跨模態(tài)學習，與人類和其他AI高效協(xié)作，感知和表達復雜情感，具備媲美甚至超越人類能力的智能體。
近期Sora的橫空出世，被視為AGI里程碑式的一個節(jié)點。
前幾月前，我們還在討論GPT-5都是一個初級的通用人工智能，凱文·凱利還說，現(xiàn)在是黑莓時刻，AI顛覆世界還很早。
如今按周鴻祎的預判，AGI實現(xiàn)將從10年縮短到1年，為什么？
簡單理解他的解釋，Sora證明了AI在理解和模擬真實世界方面的驚人進步。
附上他的原話：“OpenAI訓練這個模型應該會閱讀大量視頻，大模型加上Diffusion技術需要對這個世界進行進一步了解，學習樣本就會以視頻和攝像頭捕捉到的畫面為主。
一旦人工智能接上攝像頭，把所有的電影都看一遍，把YouTube上和TikTok的視頻都看一遍，對世界的理解將遠遠超過文字學習。
一幅圖勝過千言萬語，而視頻傳遞的信息量又遠遠超過一幅圖，這就離AGI真的就不遠了，不是10年20年的問題，可能一兩年很快就可以實現(xiàn)”。
ChatGPT證明了 AI 是未來方向，而SAM的突破則斷崖式縮短了AI企業(yè)推出大模型的時間。
面對互聯(lián)網巨頭和傳統(tǒng)軟硬件廠商在人才、研發(fā)、資金和客戶方面的全面競爭，AI四小龍的優(yōu)勢可能只剩下他們在實際應用和經驗上的積累。
尤其在AI企業(yè)間業(yè)務高度重疊、競爭同質化的背景下，不僅是四小龍，所有AI公司都需要迅速尋找新的突破口。
還是那句話，無論身處AI1.0時代，還是競逐AI2.0風口，隨著資本熱潮的消退，未來只有那些能夠找到并深耕差異化優(yōu)勢的公司，才能構建起競爭壁壘，逆轉虧損的困境。
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4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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