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补贴烧不出忠诚度,Kimi的商业化困局

大厂在内容生态上的深耕,成为Kimi们难以企及的优势。                                      @科技新知 原创 作者丨茯神 编辑丨蕨影 国内互联…

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大厂在内容生态上的深耕,成为Kimi们难以企及的优势。                                     

@科技新知 原创

作者丨茯神 编辑丨蕨影

国内互联网行业许久不见的烧钱大战,终于在AI大模型应用的厮杀中复现。

回首此前十数年,每一个被互联网颠覆又重做一遍的行业,都伴随着一场轰轰烈烈的烧钱大战。从团购到外卖,从电商到旅游,从网约车到共享经济,科技巨头与风险资本们的撒钱游戏从未停下过脚步。

直到最后一场社区团购领域里的战役结束,在宏观经济周期的影响下,互联网大厂们终于按捺住热血开始低头精耕细作,少有的几朵浪花如元宇宙、Web3,均未形成大的气候。

如今这种不计成本的跑马圈地运动,在AI大模型应用的投流大战中得以重生。从今年上半年开始,国内“大模型五虎”(智谱AI、月之暗面、百川智能、MiniMax、零一万物),以及字节、腾讯等大厂旗下的AIGC应用产品,在各个流量平台上的获客之争进入白热化阶段。

一位跟随ChatGPT的横空出世踏入大模型赛道的创业者,对科技新知表示:“去年同行遇到大多还在讨论产品,如何追上国外的技术水平,今年再见面都最头疼用户增长这一块儿了。”

《2024年中国移动互联网半年报告》中的数据显示,截至今年6月,国内AIGC类APP的月活跃用户规模达6170万,同比增长653%。海量用户涌入的背后,自然是水涨船高的获客成本。

头部大模型应用如月之暗面的Kimi、字节跳动的豆包,正逐渐把这场划时代的技术革命之战变成比拼腰包的金钱游戏。2023年初就有业内投资人透露,Kimi的平均获客成本要12-13元/人,每日的获客成本至少要花去20万元。而这一数据到了今年,有媒体报道Kimi在B站平台上进行投流,每获得一名注册用户起码要支付30元的费用。

互联网行业难得几年的宁静被打破,新一轮的烧钱大战正酣,月之暗面这些创业新贵,又该如何与字节跳动等老巨头相争?

01.用户争夺战

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任何一种全新的商业模式,都需要前期几乎没有回报的投入,进行市场培育。互联网企业的前期投入能够达到“烧钱”的规模,仰赖的是背后资本源源不断地助力,而被后者看重的则是互联网行业“赢者通吃”这一传统生意难以比拟的特色。

美团打赢“千团大战”垄断了商家资源进而坐稳了外卖一哥,滴滴利用资本手段收编了一众对手如快的、Uber,让网约车再无第二个龙头,但用户们在烧钱大战中享受到的外卖红包、打车补贴,战后也一去不返。

传统互联网模式烧钱换来的是用户和市场地位,又或是下一轮即将到账的融资款项。驱动AI大模型应用们烧钱投流的,就不只是用户增长这一个逻辑了。

Kimi节节攀升的用户访问量,不仅让月之暗面能够在各路资方面前挺直腰杆,还为底层大模型的训练带来源源不断的新鲜数据。

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图源/AI产品榜

当算法通过内部团队的优化迭代完成升级,算力依靠资本添柴突破束缚,仅剩的大模型三要素之一的高质量数据,目前只能通过外部渠道获取。业内曾提出采用AI生成数据进行训练的方式,但顶级学术期刊《自然》杂志发表的一项牛津大学提交的研究认为,如果放任大模型用自动生成的数据训练自己,AI可能会自我退化,在短短几代内将原始内容迭代成无法挽回的胡言乱语。

或许是出于对精准数据的需求,Kimi才选择以在校学生、年轻白领为主要用户群体的B站,作为投流获客的首要阵地。据B站官方数据显示,每个月有超过8000万的用户在B站观看AI相关的内容,过去一年,AI内容的日均播放量同比增长超80%,AI相关UP主日活增长超过60%。

Kimi在B站上的垄断式投流,让智谱、MiniMax、昆仑万维等竞争对手一时跟不起单位成本,呈现出一家刷屏的态势。有B站上经常接取平台商单的UP主表示,“除了拼多多,还没见过这么财大气粗的客户。”

高额融资与高价投流,也成为月之暗面打造出的一个正向飞轮。据第三方平台AI产品榜aicpb.com 的7月统计数据显示,Kimi的月访问量已经达到了2456万,断层式领先第二名的百度文心一言。而在8月最新一轮的融资过后,月之暗面的投后估值达到了33亿美元(210亿元)的规模,强势领跑国内的大模型创业赛道。

投流不只是用户层面的推广,更是训练数据的采购,但这庞大的支出却不能被新用户的付费率所覆盖。据Zpeidia统计的数据显示,Kimi智能助手在7月的访问量有2405万次,独立访问只有399万次,这意味着7月人均打开APP只有6次。而新用户们哪怕只是少数几次的免费使用,也要耗费后台的算力成本。

同样是烧钱,美团、滴滴可以在用户消费习惯养成后取消补贴,而月之暗面们目前的投流,甚至不能留下足够多的粘性用户,这个亏本买卖显然无法长久经营。

02.ToB补ToC窟窿

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大模型应用的ToC之路并不好走,盈利模式基本上以订阅费为主。

比如走在全球领先位置的ChatGPT母公司OpenAI,拥有来自世界范围内的770万订阅用户,C端收入达到了19亿美元的规模,但相比内部财务数据所公布的全年85亿美元运营成本,只能说是杯水车薪。

月之暗面曾上线过“给Kimi加油”的付费功能,用户可以购买金额从5.2元到399元不等的礼物进行打赏,同时获得高峰期时段的优先使用时长。这种测试性质的付费意愿试探,更像是用户调研,而非深思熟虑的盈利模式。

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图源/艾媒网

ToC的窟窿能不能用ToB来补?行业里一直存在着较大的分歧。零一万物的创始人李开复曾公开表示过,“零一万物坚决做ToC业务,不做赔钱的ToB业务。”而智谱AI的CEO张鹏又多次发声认为,与C端市场相比,B端市场的付费意愿更为强烈。

李开复的担忧不无道理,目前大模型的ToB业务虽然盈利模式比较清晰,客户付费意愿也有,但行业已经陷入由实力雄厚的大厂发起的价格战当中。

据《财经》杂志报道,阿里云、百度智能云等多位负责人曾透露,今年5月以前,国内大模型推理算力毛利率高于60%,和国际同行基本一致,但在5月接连降价后,毛利率则跌至负数。

毫不犹豫加入大模型价格战的阿里、百度、字节、腾讯,背后都有自家云业务的利润回收作为对冲。就像OpenAI虽然持续亏损,却让大股东微软由于云服务器的租赁需求爆发而业绩大涨。据新浪科技报道,月之暗面此前获得的一笔10亿美元风投中,第一期交割的8亿美元包括了阿里领投的7.9亿美元,其中又有6亿美元按协议要求必须放在共管账号中,用途就是消耗阿里云的相关服务。

然而,布局ToB纵然是饮鸩止渴,也是大模型创业公司不得不迈出的一步。智谱AI践行了CEO的理念,以ToB为主的同时不放弃ToC的探索,MiniMax则是在B和C双端都有布局,靠着Kimi在C端名声大噪的月之暗面,在今年8月发布了企业级API。

这相似的一幕在隔壁的自动驾驶赛道也曾上演。与月之暗面们烧钱投流买数据的逻辑类似,自动驾驶公司也需要快速把软件方案上车铺量,通过收集运行在真实路况上的数据来提高智驾水平。

同时拥有整车产品和智驾方案的车企,可以依靠硬件收入填补软件上的投入;而那些只有软件产品的自动驾驶公司,只能选择ToB的模式为车企作嫁衣,能收取到服务费用最好,实在不行也要以合作的形式先获得上车权。

中小初创企业面对业内大厂时的艰难,放到哪条赛道都是不可抗拒的现实。

03.大厂生态阴影

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还在那个互联网行业烧钱大战的年代,创业者们面对风投的路演时,被问得最多的就是“BAT抄你怎么办”?这个不太好回答的问题放到时下的大模型赛道同样难解。

月之暗面是在公司成立一周年之际,宣布Kimi的长文本能力从20万字突破到200万字。根据数据公司Similarweb的分析,领先同行的长文本能力给彼时Kimi网页版的日活用户数峰值,在短期内拉到了34.6万,周活数据也环比增长了45%。

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明牌一旦打出,就不可避免地被市场上的对手学会。不到一个月的时间里,阿里旗下的大模型产品通义千问,以及360AI浏览器先后宣布将支持1000万、500万字的长文本功能。随后,百度也宣布文心一言进行版本升级,开放长文本能力,文字范围会在200万至500万字。

卷长文本被大厂学去后,投流战上豆包则是与Kimi旗鼓相当的对手。有业内人士透露,抖音上有一段时间几乎是“封杀”了所有其他大模型应用产品的广告,全力为豆包保驾护航。而豆包在完成了抖音用户的心智洗礼后,也开始向Kimi的腹地B站反攻,购买了B站搜索关键词“Kimi”的广告位。二者之间的神仙打架,把智谱等选手只能逼到知乎、微博等其他社区平台上去。

面对大厂的财大气粗,被资本众星拱月的月之暗面尚有一战之力,但涉及大模型产品体验的信息渠道来源,字节、腾讯们深耕多年的内容生态则会成为创业公司可望而不可即的优势。

比如向不同的大模型应用产品提出一个同样的问题,文心一言答案内容的参考资料就多来自于百度旗下的百家号等渠道,腾讯的元宝在推出之时就声明主要聚焦微信公众号上的信息渠道,豆包也早已与字节旗下的头条号深度绑定,只有Kimi、智谱清言等创业公司的产品,答案更多是取材于官方公开信息和第三方媒体的渠道。

不同产品的信息来源渠道,直接影响到生成内容对于提问者的需求匹配度。OpenAI在国外已经不惜花重金购买热门社区平台的数据渠道,这样一笔支出成本迟早也会落在月之暗面们的头上。

资本的聚集有利于加速技术的突破、行业的发展是正向的共识,但企业作为烧钱的具体操盘手,有义务更有责任把钱花在更有长期回报价值的地方。一时回答不出“BAT抄你怎么办”问题不大,一直回答不出就只能进入到“怎样被BAT收购”这下一个阶段了。

       原文标题 : 补贴烧不出忠诚度,Kimi的商业化困局

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作者: 主编Tom

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