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圖片來源：圖蟲

界面新聞記者 | 于浩

隨著多家大模型產品宣布通過備案正式向公眾開放，大模型生態的競爭也變得愈發激烈。無論是底層大模型能力增強，還是垂直領域大模型還是相關應用生態的落地都有了更多想象空間。 

摩根大通在此前發布的AIGC研報中也指出，中國生成式AI發展處于早期階段，即將迎來大規模消費者應用。摩根大通亞洲TMT行業研究聯席主管姚橙在接受界面新聞專訪時表示，由于AI可落地的場景眾多，因此無論是巨頭企業還是初創公司都會有其生存空間，只是所需面對的風險大小或有所不同。 

算力、算法與數據是大模型研發過程中的重要要素。大模型訓練熱潮使得算力需求上升而硬件設備產能有限，使得算力的供求關系發生了變化。大模型時代下，智能算力已經成為至關重要的稀缺資源。

姚橙認為，隨著底層大模型市場的整合，部分廠商可能會被邊緣化，來自訓練端的算力需求會減少，但是在AIGC產品開始落地后，來自終端的調用需求會隨之上漲。從長線來看，市場上對芯片的需求還是會持續走高。

而回歸廠商之間的競爭，大模型的理論框架、OpenAI的工程方向大多處于公開狀態，在姚橙看來，算力及算法方面的挑戰可以約等于時間、資金方面的投入，現階段更為重要的競爭要素在于數據。 

相較于全球范圍內可用的英文數據，中文數據在廣度與深度上都存在著一定的差距。這就意味著，如果大模型廠商具備適合的落地場景、在某些具體的場景上具有獨家數據訪問權限，那么對應大模型產品就可以在落地過程中獲取新的數據反哺模型，實現正向迭代。 

在訪談過程中，是否具備落地場景這一點被姚橙多次強調?！皩τ诖蠊?，尤其是大型互聯網公司，他們往往都有AI可以落地的場景，那么在對外輸出產品之前就可以先在自身場景上先做優化，”姚橙說，“一方面加強主營業務，另一方面也可以產生正向利潤，以戰養戰?！?/span>

事實上，如阿里巴巴、百度等參與者也已經開始將自身大模型產品融入原有業務體系內，阿里巴巴新CEO吳泳銘更是打出了“讓阿里巴巴各業務的用戶場景都變成AI技術最佳的應用場”的口號。

至于行業內的初創公司，姚橙認為在大模型應用層同樣存在著生存空間。在他看來，AI可能落地的場景很多，初創公司在某個垂類做創新、做定制化也會有回報的機會，只是所面臨的不確定性與風險會比大公司更大一些。

類比SaaS行業的發展，由于人力成本相對較低，中國企業在節約成本與創收兩者之間會更加側重于創收，因此姚橙也建議AIGC產品在To B端落地時，首先要找到合適的落地場景，其次在落地時可將重點放在創收方面。

在此前發布的研報中，摩根大通將中國生成式AI價值鏈分為4個層級，依次為硬件基礎設施（代工廠、人工智能芯片、云等）、通用LLM（大型語言模型）、垂直領域LLM、LLM應用。從終端用戶規模的角度來看，摩根大通預計，沿價值鏈向上，潛在市場以及未來財務前景可預見性下降，而單用戶變現可能增加。從投資角度來看，垂直領域LLM層級較通用LLM風險更高，可提供的回報也更高。 

但需注意的是，AIGC產品的商業化路徑與互聯網產品并不完全一致?；ヂ摼W產品前期變現往往做得很輕，直到用戶產生黏性后再開啟付費，但這一邏輯似乎并不完全適用于AIGC類產品。

姚橙告訴界面新聞，上述互聯網產品服務客戶的邊際成本很低，如游戲產品新增用戶后可能只需支付電費及帶寬服務費，但大語言模型所生產的內容都需要實時計算、支付算力成本，因此整個行業的商業化進程可能會快于互聯網產品。

到此，關于“大模型產品競爭加劇，摩根大通稱將迎來生成式AI消費者應用的第一波浪潮,大模型產品競爭加劇，摩根大通稱將迎來生成式AI消費者應用的第一波浪潮”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑，另外大家動手實踐也很重要，對大家加深理解和學習很有幫助。如果想要學習更多的相關知識，歡迎關注群英網絡，小編每天都會給大家分享實用的文章!

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