别看全球科技圈都在大模型上轰轰烈烈搞了这么久，做出来的热门产品居然还是赔钱的？！
就拿这里面最“得势”的微软来说，据华尔街日报爆料：
他们那用户量高达150万的AI编程工具GitHub Copilot，平均每个月在每个用户身上都要倒贴20美元，最高能达80美元。
换言之，微软自做出Copilot以来，光是一个月在它上面亏损就高达3000万美元，一年下来亏损直接过亿。
要知道，Copilot也不是能白嫖的，会员每月还得交10美元“使用费”呢。
不止微软“表面光鲜”，谷歌、亚马逊、Adobe、Zoom等巨头也面临同样的窘境。
除了给使用次数设限，他们还悄然提高会员价、或是“偷换”小模型……可谓想方设法地“找补”利润。
这究竟是怎么一回事儿？
ChatGPT们为啥“不赚钱”？
原因或许可以从成本和价值创造两个方面来找。
最直观的，应该就要数成本了。
一是大语言模型运行所需的硬件、维护等各种技术成本。
正如开头提到的，微软GitHub Copilot背后所需的运行总成本，甚至超过了平均每人每月10美元的会员费总价，而且还是两倍。
这还是有会员收费的大模型产品，没有收费的那还得再上一个量级。
据SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel统计，OpenAI光是运行ChatGPT，每日投入的成本就可能高达70万美元。
虽然说随着能源等成本的下降，未来大模型计算成本也会随之下降，但目前这一运行成本，依旧无法被会员价所填补。
另一个则是宣传推广所用的版权成本。
为了避免AI侵权带来的高额诉讼费用，不少公司已经开始“购买”名人形象和语音版权。
这两天Reddit上一则很火的消息爆料，Meta正在为AI Chatbot背后的明星名人画像付大钱。
明星们只需要配合Meta工作6小时，记录肖像等信息用于“和大众聊天”，最高就能获得500万美元的费用。
值得一提的是，类似的名人已经有28个，例如退役橄榄球球星Tom Brady被用于制作体育聊天Bot，而时尚模特Kendall Jenner被用于做成一个知心大姐姐的形象。
但如此高昂的成本，似乎没有给AI和使用AI的公司带来想象中的“吸金力”。
一方面，大语言模型给公司其他产品带来的“递增效应”没有想象中那么猛烈。
情况或许可以从微软前段时间的财报情况窥见一斑。
虽然说微软2023财年第四财季智能云部门的营收为239.93亿美元，相比上年同比增幅达到15%，但相比2022财年第四财季20%的增幅，增速变动并不大，反而还略有所下降。
虽然微软一直在强调“OpenAI使用了微软智能云服务”，但目前来看，这一举措带来的宣传效应并不明显。
另一方面，大语言模型自身的落地场景、应用价值也仍待挖掘。
红杉资本《Generative AI’s Act Two》中就提到，无论是首月用户留存率，还是目前用户的日常使用情况，相比其他的产品，大模型为代表的生成式AI使用情况都不容乐观。
相比普通产品最高85%的留存和日/月活，用户体验过生成式AI产品后还愿意继续用、或是每天打开的比率都非常低，只有56%和41%：
这也意味着不少用户还没挖掘到生成式AI产品有必要使用的价值。
而Nature在一项1600名科学家的调查中也发现，那些在研究中使用AI的科学家中，认为AI工具现在已是“必需品”的人只占4%……
不过，这种不赚钱的困境，好像主要还是集中在ChatGPT这样的大语言模型产品上。
同样以大模型为基底的不少AI绘画产品，目前已经赚上第一桶金了。
另一赛道上的AI绘画产品“火热”
就从最火的产品之一Midjourney来看，这家公司创造了非常夺目的成绩。
Midjourney通过Discord提供服务，用户数一路飙升到近1500万。
这样的它，在没有接受任何投资的情况且只有40名员工的情况下，就已成功实现2亿美元的年收入。
俨然为AIGC领域中的现象级产品，也代表着AI绘画产品落地的成功。
而剖开来看，Midjourney之所以能成功，离不开他们清晰且坚定的定位，一开始就走闭源+付费模式；也离不开AI绘画技术成熟、产品本身质量够硬，这点从火爆出圈的Midjourney v5版本就不难看出。
但要说最核心的成功因素，还是比起大模型，AI绘画的价值点简单又明确。
对于最终买单的用户来说，不管是每月选择10美元还是120美元的套餐，他们都可以将作品拿去进行商业使用——从文章配图到游戏原画，AI绘画的产品都有立刻的用武之地，一部分画师失业真不是说说而已。
不过，就像大模型一样，计算成本是其中一个占比非常大的制约因素。
已经成功盈利的Midjourney就将90%的收入都用于提高计算能力。
而AI绘画圈同样还算成功的Adobe Firefly，其实也是靠在算力成本控制上下了不少功夫。
他们提出了一个积分系统，免费账户每月25个生成积分，使用完以后可每月支付4.99美元再获得100积分。
一旦用户用完这些额度，Adobe就会减慢服务速度防止算力过度使用。
如CEO所说：
我们在努力地为用户提供巨大价值，但也要在成本方面保护自己。
也就是说，尽管AI绘画的落地比大模型成功一些，但眼下也有共同的问题。
只不过对于大模型产品公司来说，他们要面对的更多。
现在，在等待计算成本真正降下来之前、在用户真正大面积将兴趣转为“买单”操作之前，他们不得不采取各种花样百出的措施。
比如：
谷歌将一款AI助手的月会费从最开始的6美元提高到30美元；
微软计划在Bing搜索中换用更便宜的来自Meta的开源工具；
Zoom则在模型大小上做细化，根据任务难易灵活调用最合适的版本……
当然，在这之中，相比不少巨头们还在拼命挖掘大模型本身的落地价值，“卖水人”倒是已经赚得盆满钵满了。
这不，有网友调侃：
英伟达才是真正的赢家。
参考链接：[1]https://www.reddit.com/r/technology/comments/173o3yl/meta_is_paying_the_celebrity_faces_behind_its_ai/
[2]https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2023-Q4/press-release-webcast
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：丰色、萧箫