原文來源：矽基研究室
圖片來源：由無界AI生成
伴隨AI大模型的火熱，中國科技大廠們正掀起一場「跑步AI化」的風暴。從頂層策略到業務線重構，AI無疑已成為大廠押注未來的新故事。
從「妙鴨」的橫空出世開始，阿里巴巴已吹響了用AI全面升級產品的號角，「矽基研究室」觀察到，阿里多個業務線已接入或升級基於大模型的生成式AI應用與工具，包括「淘寶問問」、數位人視訊生成工具Live Portait、最新AI驅動下的「未來精靈」、夸克掃描王等。
另一邊的騰訊則從優勢的泛娛樂陣地出發，在「AIGC+社交」與「AIGC+音樂」下重註，百度則是較早宣布所有業務基於AI進行重構的大廠，內部強調「AI原生」理念。
總結來看，大廠們的主要策略無外乎分為兩類：一類是舊市場與舊業務的升級與重構，這之中主要動作有三：利用AI夯實入口價值、AI接入產品全家桶以及將自身雲端業務與AI結合，用AI更好地「賣雲」。
另一類則是新市場與新場景的創造，有兩條主線。明線是，大廠們透過內部賽馬，在頭部場景（如AI繪畫、數位人、社交與辦公室）和長尾場景上進行AI原生應用的探索，暗線則是與微軟、亞馬遜等海外科技公司一樣，透過押注潛在的AI明星獨角獸，拓展自身能力邊界。
一位網路傳媒領域分析師先前曾向「矽基研究室」分析，無論是to B或to C，大模式應用層發展的速度都比想像中更快。 「中國科技公司最擅長的場景與應用，行動互聯網時代已是存量博弈，都是修修補補，大模型生態下，巨頭林立，目前出一個爆款的應用還是很難。」根據上述分析師預測，業界景氣上行期將在2024年。
儘管轉折點還未到來，但這並不影響大廠們新的競爭。時間的快慢、產品路徑的分野與AI生態的差異或許都決定它們在後續競爭中的站位。
搶佔優勢領域，產品路徑的「合」與「分」
大模型狂飆大半年以來，從模型端到應用端，一個共識是，最初由chatGPT所帶來的大模型熱潮已逐漸走過了令人熱血沸騰的驚喜期，隨著大批AI原生應用進入擴散期與大模型流入主流開發者中，如紅杉資本在其報告中所定義的“生成式AI正在經歷一個從技術驅動向客戶驅動轉變的過程。”
對中國的科技大廠而言，在冷靜期中，從搶技術到搶客戶的轉變，體現種種具體的動作。
在上文我們已提到，大廠們其中一類的策略就是對舊市場與舊業務的升級與重構，但從產品路徑而言，也有微妙的異同。
相同點在於，大廠們都在利用AI夯實業務入口價值，不同點在於入口價值實現的路徑差異。
阿里、騰訊與位元組的動作主要是針對現有優勢業務的「修補」。例如，在騰訊的優勢陣地社交與泛娛樂領域，騰訊音樂曾推出AI社交產品“未伴”與機器人輔助創作功能，並同步測試“AI一起聽”和AI伴侶“小琴”等。
阿里則率先在電商與生產力場景利用AI重塑業務。如淘寶目前在內測的AI原生應用「淘寶問」，本質上是透過AI提升用戶搜尋行為的效率，實現AI導購的功能。而在學習辦公場景，先前釘釘的AI PaaS化與夸克的AI化，也反映出阿里多條業務線正在全面接入AI能力。
位元組跳動也低調地推出了兩款“AI神器”——提供AI工具的小悟空（前身是悟空搜索）和AI對話產品“豆包”，又一口氣在Github上發布兩個AI視頻項目，一個是多模態動畫生成的MagicAvatar，另一位則是專注於文字導向的影片編輯MagicEdit。
百度則野心更大，與OpenAI與微軟的想法類似，透過插件建構生態，打造超級流量入口。
前不久百度發布了文心一言插件生態平台「靈境矩陣」，百度集團資深副總裁、百度移動生態事業群組(MEG)總經理何俊傑將大模型與插件的關係定義為「大腦與手腳」 ：“如果大模型是一顆智能大腦，那麼插件就是大模型的手和腳，有了插件，大模型不僅能回答通識問題，還能精通專業問題，既是通才、也是專才。”
不難看出，無論是基於原有的業務利用AI夯實入口價值，還是透過大模型插件打造超級流量入口，大廠們在原有龐大的用戶基數下，整合大模型能力，降低AI的使用門檻，為後續的規模化應用做準備。
另一個相似點是，將AI連接到前端業務的「產品全家桶」。例如，百度在前端產品上，包括百度搜尋、百度文庫、百度輸入法與文心一言APP都進行了升級，阿里也實現了AI對旗下出行、娛樂、生活、辦公、搜尋等業務線產品的賦能。
同時，大廠們也將自身雲端業務與AI結合，用AI更好地「賣雲」。網路雲從早期舉力做「整合商」到如今各司其職「被整合」的路線變化，自身優勢科技產品與角色定位日益清晰。而隨著大模型的落地，雲廠商以MaaS（模型即服務）的模式既能一站式地實現產品的標準化，更好地落地行業，又能對外輸出AI能力與AI算力，提升利潤健康表現。
根據「矽基研究室」的不完全統計，今年8月至今，阿里雲、騰訊雲在政務、金融等領域收穫多個大單，展現出強勢姿態。其中，阿里雲拿下了8月市場上最大的項目－浙江省大數據發展管理局政務雲資源租賃-雲端服務項目，該項目金額達到了2.68億元。而在10月，阿里雲中標京能國際9億AI算力大單。
一位百度智能雲人士先前在接受《財經十一人》採訪時也提到，百度追求銷售標準產品，希望更聰明地做整合。因此，更多從產業、場景實際需求出發，幫部分客戶提供必要的整合服務。
可以肯定的是，大廠跑步AI化，從具體實現路徑來看並沒有明顯的差異，原因在於AI對當下的業務重構是並非一個靜態的過程，而是需要一定的周期。
AI應用的深度與廣度，背後依賴大廠內部算力等資源的調配、業務的優先順序等，這之中，不乏一些不確定的因素。一個典型例子就是近期宣布離職創業的百度副總裁、小度原CEO景鯝。作為百度AI生態落地的重要之一，關鍵人物「小度之父」的離職也為這家獨角獸未來的走向增添了更多的不確定性。
爭奪AI原生火種，大廠開啟「賽馬遊戲」
在更快、更好地全面整合AI能力外，「AI 原生」概念的興起下，大廠們也順勢開啟了新一輪的賽馬遊戲。
而所謂的「AI 原生」應用，實際指的是，完全依賴大模型能力的應用。創新工場董事長李開復以行動互聯網時代最成功的產品微信舉例，在他看來，微信之所以能夠在行動互聯網時代勝出，原因在於放棄了PC時代強調的兼容性，百分百押注新平台，專注行動互聯網的特質。也就是說，沒有行動互聯網，就沒有微信存在的機會。
回到當下AI大模型的時代，儘管大廠們對AI原生應用的探索尚處早期，目前來看，主要分為內部賽馬和外部結盟兩類途徑。
一是，內部賽馬，跑得好的擁有較多的資源傾斜。百度就在內部確定了「賽馬機制」，內部所有的大模型相關應用，都會進行內部賽馬，跑得好，才可以得到資源傾斜。
阿里湧現的AI 原生應用也呈現相同的特質。先前出圈的「妙鴨」就是由阿里大文娛背後的創業團隊打造，淘寶專區上線的「真能造」AI家居設計產品，背後是淘寶極有家技術團隊。
「賽馬機制」在網路大廠間並不鮮見。一位網路產品經理告訴「矽基研究室」，一方面，內部賽馬能夠打造樣本，鼓勵創新，只有一個產品跑出來了，才會有更多的產品出現。另一方面，則是發現潛在的人才。 “許多從賽馬機制中勝出的團隊都會被看見，進而得到更多的資源。”
二是，外部結盟，押注潛在的明星獨角獸。
OpenAI和微軟、亞馬遜投資Anthropic的案例已經印證了科技巨頭與新創公司可以透過早期的聯盟獲取更大的競爭優勢。而梳理國內目前湧現的明星AI新創企業，背後也是大廠的合縱連橫。
例如近期完成B-4輪融資的AI大模型創企智譜AI，背後站著騰訊戰投和阿里雲戰投。此前，智譜AI的B-2輪則由美團戰投獨家投資。另一位明星創企MiniMax，在新一輪的2.5億美元融資中，騰訊便以4000萬美元參投。
先前能吸引騰訊、阿里雙王齊聚的明星公司，一個是滴滴，另一個則是小紅書。如今，二者都已成為業界的龐然大物。而這一次，大廠間的共同出手也從戰略層宣告了大模型時代，科技大廠與明星創企結盟的重要性。
跑步AI化，科技大廠要闖三道關
在這場AI原生風暴下，儘管大廠們都展現出「all in AI」或「all in大模型」的決心，但客觀來說，想要贏下這場遊戲，成為最後的勝利者，擺眼前還有三道看得見的關卡。
首先，是產品層上使用者價值的迷思。網路時代的傳奇產品經理俞軍曾提出一個關於使用者價值的公式：使用者價值=新體驗-舊體驗-替換成本。
上述公式下，提升使用者價值的方式主要有三種：讓新體驗最大化，讓舊體驗最小化與降低替換成本。
讓新體驗最大化依賴對使用者需求的準確洞察與開放的心態（無論是做長尾需求的碎片化整合還是聚焦泛娛樂與社交等頭部領域）。而讓舊體驗最小化實則需要打破舊的產品設計形態，例如在互動介面上，百度創辦人李彥宏就曾強調的「每個AI原生應用的互動不能超過兩級選單」。而替換成本則是從舊應用到新應用的替換需求與遷移成本，這依賴於使用者行為的教育。
而從當下的AI應用層來看，呈現明顯的同質化傾向。如何去創新體驗，需要大廠思考與創新出新的生成式介面、編輯體驗，利用複雜的代理系統等技術進一步提高用戶滿意度與留存率。
其次，對AI 原生的重新思考。如上文李開復對AI 原生的理解，目前大廠們的應用層再造很多只是打著AI 原生的旗號。如何進一步基於大語言模型的理解、生成、推理、記憶等能力，真正形成突破性的AI原生應用，這背後依賴更強大的模型開發堆疊與更獨特的產品藍圖。
最後，則是一個老生常談的話題，大廠需要重新思考自身的角色定位與能力邊界。無論是內部賽馬，還是外部聯盟，本質上還是「既要、又要”，這在早期發展中無可厚非。但大洋彼岸微軟與OpenAI的「同床異夢」的複雜關係已然印證了，在科技歷史的進程中，沒有永遠的朋友。
可以肯定的是，在大模型時代裡，未來一段時間內，大廠結盟與異夢的故事將再次上演。但區別於行動互聯網時代，此輪競爭迭代的速度更快，競爭也更殘酷。如何盡可能地利用不確定性，抓住先發優勢，降低AI使用門檻，實現規模化的擴張，這是留給大廠們的新課題。
參考資料：
1、Founder Park：《國內頂流模型層與中間層，怎麼看大模型落地應用？ 》
2、紅杉資本：《Generative AI’s Act Two》
3.國泰君安證券研究：《微軟AI應用發展史（深度）》
4、俞軍：《俞軍產品方法論》
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