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网店装修 进退两难的AI“百模大战”:A股首批玩家业绩“全军覆没”,后勤资金补给加速撤离,2%生存赛中没有最优解只有生死抉择

发布日期:2024-07-22 19:13    点击次数:170

网店装修 进退两难的AI“百模大战”:A股首批玩家业绩“全军覆没”,后勤资金补给加速撤离,2%生存赛中没有最优解只有生死抉择

财联社7月23日讯(编辑俞琪)由ChatGPT带起飞的AI大模型无疑是上半年最火热的赛道。在GPT-4发布后,互联网巨头、科技公司等纷纷加入这场大模型混战。仅在国内市场,过去几个月间大模型就已密集“涌现”。华西证券刘泽晶在6月5日研报中指出,腾讯、百度、阿里、华为、科大讯飞、三六零、昆仑万维、澜舟科技等公司的AI大模型在上半年发布,浪潮信息的“源1.0”大模型于21年9月发布,云从科技“行业精灵”大模型处于研发阶段。

然而,热闹异常的市场背后也有着残酷现实,ChatGPT用户增速放缓、大模型应用不及预期、多家公司陷入业绩和股价颓势等,市场开始不断有声音认为大模型或许已经涨到头了。

▌A股一众玩家业绩暴雷、股价暴跌龙头突遇减持利空后又遭北向净卖出上亿元

虽然近期各公司围绕AI大模型的消息依旧不断,浪潮信息透露,源2.0将会在文生图、Chat、多模态、工具链等方面进行升级提升;云从科技宣布推出云从行人基础大模型,该模型使用了超过20亿的数据;广联达称,公司构建了建筑行业领域的语言大模型和图像生成大模型。但是,更多的信号似乎预示着整个赛道正在转冷。

从多家A股上市公司业绩公告来看,上半年科大讯飞、浪潮信息、三六零业绩均让市场大跌眼镜。其中,浪潮信息上半年实现归母净利润2.86亿元至3.82亿元,同比下降60%-70%。据计算,Q2净利环比下降22%-64%。科大讯飞上半年净利润预降71%-80%。而相较于前两家业绩明显下滑,三六零则是直接预计上半年净亏损2.3亿元。据计算,Q1和Q2分别预亏1.86亿元和4400万元。

此外,因部分公司未披露半年报预告,若从一季度业绩看,Wind数据显示,一季度,整个AI板块的上市公司中,有近半数公司归母净利润同比下降。云从科技一季度净亏损1.42亿元,昆仑万维净利润同比下滑43%,广联达单季净利润环比下滑64%。能够看出,上半年在AI大模型上动作频频的A股玩家虽然各个都说的很好,但在业绩方面基本上“全军覆没”。

对于业绩颓势,有业内分析认为,AI大模型基本上都是“烧钱”的,持续不断的投入却很难盈利,无论是上游卖服务器“铲子”的浪潮信息,还是中游卖算法和软件的科大讯飞,都已证明了这一点。浪潮信息在公告中称,受上半年全球GPU及相关专用芯片供应紧张等因素的影响。公司日前还公告,董事长王恩东辞职。

不过,不论具体原因何种,外包美工有市场分析表示,部分公司业绩不及预期似乎是对AI此前爆炒逻辑的证伪,对AI产业链整体而言雪上加霜。从二级市场的反应来看,截至目前,万得ChatGPT指数年内最大回撤将近20%。此前暴涨的牛股一个个也黯然失色。昆仑万维的年内累计最大跌幅接近50%,三六零、浪潮信息年内最大回撤均在四成左右,科大讯飞年内累计最大跌幅超20%。

▌大战下半场:仅有2%能胜出通用大模型or行业大模型的生死抉择

根据第三方网站SimilarWeb监测数据显示,今年6月,ChatGPT网站与移动客户端的全球流量(PV)环比下降9.7%,美国地区的流量环比下降10.3%。有资本市场人士认为,这轮“百模大战”,国内AI大模型最终胜出的不超过2%,这意味着,剩下98%的国内大模型都会消失在竞争中。

目前来看,业内普遍认为AI大模型的难点或是需要克服的焦点即是商业化问题。据媒体报道指出,现在问世的更多是通用大模型,包括百度、华为、阿里、昆仑万维、科大讯飞、云从科技、联汇科技旗下大模型,这类大模型具备强大的自然语言理解、语言生成和语音识别等能力,在聊天、娱乐等通识属性场景表现较好,但这些场景却存在难以实现大规模商业化的难题。

如此困境下,产业大模型(垂直大模型)成为另一种选择。据悉,其因直接面向垂直领域,所以相对容易落点,除了上述科技大厂外,同花顺、孩子王、江苏银行、中国电信、我爱我家等各个行业的企业也在尝试。

不过,36氪公众号文章指出,垂直大模型在建设难度上实际远高于通用大模型。在产业大模型的训练中,最难获取的是产业数据,这类数据直接影响着产业大模型的技术迭代速度、模型精准度等,然而出于数据安全等考虑,很少有企业愿意将私有数据公开。但这些产业数据往往直接或间接影响着产业大模型的技术迭代速度、模型精准度和业务专业度。

此外,整体来看,有行业分析人士还指出了另一重隐忧,未来底层大模型大量开源有较大可能,或1-2个头部厂商赢者通吃。如此一来,国内大模型的价值与投入将不成正比,一些AI创业者,尤其是应用层公司,将会被陷入左右互搏的困局,即不做直接错过,做了但可能被替代。



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