作为目前AI领域的“神级产品”，ChatGPT的诞生，即吹响了AI革命的号角，随后包括谷歌、微软、Meta在内的国外科技公司，以及百度、华为、阿里、商汤科技、360、科大讯飞等在内的国内大厂，纷纷在短时间内推出了自家大模型产品。

但这场空前繁荣能持续多久，始终是投资市场的一大关注点，尤其是近期网页版ChatGPT流量出现下跌，引发了一轮讨论热潮。虽然返校季到来， ChatGPT热度又开始回暖，但目前的流量仍远低于此前的峰值。

由此来看，头号产品似乎仍处于遇冷态势中。那么，这是否意味着新一轮AI泡沫已经出现，还是市场逐渐回归了理性？曾经高举高打的大模型，未来又将如何发展？

ChatGPT流量下降，“大模型风口已过去？”

近日，网站分析工具SimilarWeb的数据显示，网页版ChatGPT的月活数据已经连续第3个月呈现下滑趋势。其中，6月下降了9.7%，7月下降了9.6%。尽管8月数据有所回升，但环比用户数仍旧下降了3%。浏览量也从5月的19亿下滑至7月的15亿。

另据Choice数据，ChatGPT概念板块指数从今年2月初的1220点左右一路上涨至1818.68点（6月20日）。但6月下旬开始，ChatGPT概念板块指数快速回落，目前已降至1420点左右。而且，6月1日-9月13日，71只ChatGPT概念股中，有56只股价下滑。截至9月5日，共有25家ChatGPT概念股股东进行减持。

与此同时，CB Insights数据显示，今年第二季度，全球AI领域投资总额更是环比下降38%。

在此形势下，网络上关于“ChatGPT退热”“大模型熄火”“新一轮AI泡沫破灭”的讨论随之升高。

不可否认，网页版ChatGPT流量下滑，与大模型行业热度下降密不可分，但如果由此就认为“新一轮AI泡沫”已经来到，或还为时尚早。

实际上，ChatGPT流量下滑也是多方面因素导致的。

Similarweb就在分析时指出，ChatGPT流量在夏季呈现出明显下降的原因之一是学校放假。数据显示，在美国市场，ChatGPT 5月流量下降了10%，6月下降了 15%，7月又下降 4%，在这几个月中，18-24岁年龄段的用户比例从4月的接近30%下降到了7月的27%以下。而随着学生返校，ChatGPT的流量也出现了回升。

另外，ChatGPT自身的运营模式，或也会在一定程度上影响其流量。

据了解，OpenAI一直将ChatGPT背后的模型开放给其他企业，并在近期推出了ChatGPT企业版，希望更多企业能接入ChatGPT的API。尽管OpenAI的这些行为不是免费的，但用户转向其他接入GPT API的产品，必然会分走ChatGPT网页版的流量。

再次就是国内外不同竞品的出现。

ChatGPT自去年11月底推出以来，就引发了一轮科技竞赛，不仅互联网科技大厂纷纷推出大模型，大模型创业公司也如雨后春笋般涌现。国外方面就有Anthropic的Claude 2、谷歌的Bard、微软的Bing、Meta的Llama2等，国内方面则更是“百家争鸣”。

《2023AI大模型应用中美比较研究》报告提到，截至2023年5月底，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。另外一组来自赛迪的数据显示，截至2023年7月，我国累计已经有130个大模型问世。

而这些大模型产品，为了抢占更大的市场份额，也在“各显神通”。尤其是在8月31日，11家大模型正式通过备案后，陆续宣布开放用户服务。开放用户服务背后，是大模型“全民化”的到来，以及无限的“钱景”。

据悉， 9月1日，文心一言开放用户服务后，百度股价较发布前一日收盘价140.71美元上涨4%，一度最高上涨7.3%。

此前，商汤也在财报中提到，2023年上半年，生成式AI相关收入同比增长670.4%，对集团业务的贡献从2022年的10.4%迅速提升至20.3%。科大讯飞的半年报同样显示，自讯飞星火大模型发布并完成三次升级后，商品交易额迎来增长。以学习机产品为例，5月和6月，是讯飞星火升级至V1.5的时间段，大模型加持下的学习机GMV同比增长136%和217%。

如此来看，大模型赛道仍然受到市场重视，且对相关企业发展的加持作用日益显著。不过，从投资市场的发展规律来看，回归理性也将成为事实。正如观安信息创始人、首席专家张照龙所言：“虽然生成式AI的市场热度相较前段时间大幅降低，但这并不意味着它的价值和潜力减小。相反，我们可能正在迈入一个更成熟、更稳定的发展阶段，而不再是之前的疯狂投资和过度期望。”

那么，进入新阶段，大模型的未来又将走向何处？

走上转折点，大模型的未来如何发展？

纵观现阶段大模型赛道的发展，随着入局者的增多，逐渐呈现出To B和To C两条分岔路。

比如，凭借丰富的客户积累和对各行各业的深度洞察，腾讯、华为重点打造行业大模型，企业用户可以根据场景需要，个性化定制专属大模型，并可进行优化和升级；而百度、科大讯飞的大模型产品则更偏向C端，主要助力用户进行内容生成，工具属性突出。

不难看出，To B还是To C，取决于各家企业不同的战略倾向，To B企业把握到B端用户可能是这场技术变革的必要引擎，而To C企业则更加重视技术落地的归宿。这两种方向选择无关对错，而且许多公司已做出BC两端并重的选择，契合了当前的大模型发展现状。

但从事物发展规律来看，如今正在迈向成熟阶段的大模型，未来一定是奔赴更大规模的落地，可以说大模型的归宿是“普及化”。正如互联网时评人张书乐所言，“大模型必须走向全社会开放，才能完成大数据意义上学习资料的累积，达成深度学习”。当然，除了这层技术提升的考虑，大模型在C端的全面落地也意味着商业价值的更大诠释。

因此也可以理解，为何市场会对ChatGPT的流量下降存在担忧。不过，尽管C端是大模型发展的沃土，具有巨大的发展潜力，但考验到用户习惯，当前相关厂商主要以免费模式提供大模型服务，而这对于正在疯狂烧钱的企业而言，显然存在难以取得理想回报平衡成本压力的风险。

Alphabet董事长约翰·汉尼斯曾表示，与大语言模型这样的人工智能对话，其成本是传统搜索的10倍。再以ChatGPT为例。根据国盛证券报告，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，整体来看，其训练成本介于200-1400万美元（模型训练量有大小）。

另外，值得关注的是，桎梏当前大模型发展的还有芯片“卡脖子”问题，实现相关技术完全自研在当前阶段难以实现。

如何破解上述难题，实现大模型的持续发展？

可以看到，当前大模型赛道虽然入局者众多，但并未出现一个超级巨头把握全局。分开来看，C端大模型产品多样，但站在用户角度来看，可取代性仍较强；而在B端，碎片化特征显著。昆仑万维CEO方汉曾表示，大模型对行业数据的需求较高，但数据已经被分割在B端的不同碎片，很难有一家企业能够拿到全部行业的数据。

从另一个角度来看，这也意味着，谁都有成为“第一”的可能性。而结合当前赛道的困境，为了驱动大模型规模化发展，显然需要企业合力破局、实现协同发展。因为当前赛道存在的成本压力以及核心技术研发困难，一定程度也是缺乏统筹规划、开发协作不足导致的。

基于此，头部企业正在不断推进生态完善。比如，百度推出了大模型新生态政策，为伙伴提供资金、算力、技术、营销等全方位的强力支持；华为云则开放了行业大模型、软件解决方案、插件集成、数字化转型咨询、数据生态等全方位的生态合作路径，希望更多伙伴加入盘古大模型全域协同生态体系。

值得一提的是，大模型产品C端拓展的机遇还蕴含在庞大的移动App领域。目前，大模型产品仍然主要在网页浏览器落地，而不是移动端，这主要是由于开发App需要分散更多精力和资源，且相比网页端，移动端容错率也较低。但不可忽视，移动端有望释放更大的盈利价值。

QuestMobile今年年初公布的数据显示，经过三年蓄力，我国移动互联网用户规模突破12亿大关。从人群结构上看，标志性的关口也在持续出现：51岁以上用户占比已达26.4%，突破1/4关口；三线及以下城市用户占比达60.6%，突破六成关口。

因此，百度等企业也在陆续推出大模型产品移动App版本，并受到市场欢迎。根据百度发布的数据，文心一言开放首日，APP迅速登顶手机应用商店排行榜，开放下载19小时内用户突破100万，累计回答网友3342万个问题。随着移动端的研发和应用渐成趋势，大模型比拼的战场或将完成一轮转移。

总体而言，尽管现阶段大模型的发展出现了“降速”，但相关企业对其的研究并没有减少。

而随着各行业对于AI技术的需求不断增加，以及政府、企业和研究机构等各方主体加强合作，大模型作为人工智能的重要发展方向，也将有更广阔的应用前景。

作者：Bonnie

来源：松果财经