文：向善財(cái)經(jīng)
最近，百度美股跌得有點(diǎn)慘。
從9月底的130美元，硬是跌到了110美元附近，要知道就在7月底，百度股價(jià)還一度超過了150美元。
不到三個(gè)月，這股價(jià)就像坐上了過山車。今年百度世界大會(huì)一開，股價(jià)還是噌噌往下掉，大會(huì)上Robin演講越是賣力，可二級市場似乎越是不買賬。科大訊飛也是如此，人工智能大會(huì)一邊開，二級市場股價(jià)一邊往下掉。
開會(huì)似乎就像是大模型的“魔咒”， 一開會(huì)股價(jià)就跌，PR上始終是利好，但二級市場卻是一直在利空。似乎喊得越起勁兒，市場信心反倒是越弱。
國內(nèi)的大模型，可能是PR做得太好了，畢竟每一次發(fā)布會(huì)永遠(yuǎn)都是對標(biāo)ChatGPT4，宣傳上各家的能力不斷在提升，但實(shí)際應(yīng)用中翻車的情況也不少。比如這幾日沸沸揚(yáng)揚(yáng)的訊飛學(xué)習(xí)機(jī)風(fēng)波。
那么，如今的大模型為什么不受待見了？國產(chǎn)大模型還能不能逆勢翻盤？不妨來深入研究一番。
大模型為啥不香了？
二級市場股價(jià)下跌這事兒很復(fù)雜，但背后的邏輯也有相似性。
大模型賽道的幾個(gè)代表，百度、訊飛、昆侖萬維，甚至是后來者360，這些玩家技術(shù)積累不同、業(yè)務(wù)模型不同，但二級市場定價(jià)下滑其實(shí)都有相似的邏輯。
總結(jié)起來就是，下滑是結(jié)果，導(dǎo)火索是股東減持，但根本原因可能還是在于業(yè)務(wù)。
最近幾天，多家機(jī)構(gòu)下調(diào)了百度的目標(biāo)價(jià)，并且下調(diào)了未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)績預(yù)測。港股方面，大和下調(diào)了百度目標(biāo)價(jià)到163港元。美股方面，花旗下調(diào)了百度第三季度收入預(yù)測，以及下調(diào)目標(biāo)價(jià)格到178美元。
此外，摩根大通、杰富瑞均調(diào)低了百度的目標(biāo)價(jià)。
要知道，百度不久前才發(fā)布了最新版的文心一言，并且發(fā)布會(huì)上，Robin充滿自信的表示，在部分能力上，新版的文心一言已經(jīng)超過了GPT4。
機(jī)構(gòu)調(diào)低預(yù)期的原因可能在于兩點(diǎn)，一是像報(bào)告里說的，對第三季度的業(yè)績不看好，二是對于新版的文心一言的競爭力，可能并沒有太多的信心。
與第三方機(jī)構(gòu)評估呼應(yīng)上的，是過去一段時(shí)間發(fā)生的減持。
有雪球社區(qū)的博主注意到，國慶期間，百度在美股發(fā)布的公告顯示，百度股東馬東敏賣出了39萬股，對應(yīng)的總金額為5239萬美元。值得注意的是，今年7、8、9月，也有幾筆減持發(fā)生。
根據(jù)美國證券交易委員會(huì)SEC的公告，此前百度曾經(jīng)計(jì)劃出售其所持的攜程集團(tuán)股票，出售的股票市值約為1.586億美元。這幾筆減持是否與此有關(guān)，還需進(jìn)一步驗(yàn)證。對此，目前并未見到百度官方對外作出解釋。
不過即便是如此，減持的哪怕是攜程，也可能會(huì)給外界造成誤解。
畢竟時(shí)間節(jié)點(diǎn)特殊，Robin在世界大會(huì)上意氣風(fēng)發(fā)信心十足地推銷自家大模型，背后馬東敏卻在減持套現(xiàn)？留給市場的印象總歸是不太好的。
平心而論，至少在這件事兒上，robin不耍花招，股票該賣還賣，大模型該發(fā)布還得發(fā)布，倒不像是老周，還得先搞個(gè)“花式減持”，引來全網(wǎng)對大佬們離婚的關(guān)注。
老實(shí)講，減持這事兒其實(shí)沒什么奇怪的，畢竟大家都在減持。
8月14日，劉慶峰減持39956100股，持股比例從7.27%降為5.54%，此前劉慶峰也多次減持，2021年曾款籌集資金23.5億元認(rèn)購公司股份，外界分析，如今減持是為了償還當(dāng)時(shí)欠下的債務(wù)。
同樣減持的還有昆侖萬維。今年7月，周亞輝前妻李瓊減持昆侖萬維套現(xiàn)了13億元，減持后，李瓊女士持股從11.06%降至8.06%。
市場擔(dān)心減持，其實(shí)擔(dān)心還是在股價(jià)高位套現(xiàn)離場，如果公司仍然足夠的成長性，倒也無妨?？蓡栴}在于，老業(yè)務(wù)成長性不夠，押注大模型，還沒有到能夠開香檳的時(shí)候。二級市場表現(xiàn)自然很是尷尬。
還是拿百度來說。
現(xiàn)金流業(yè)務(wù)還是移動(dòng)生態(tài)，基本面還是信息流廣告，但整個(gè)廣告行業(yè)的大盤都是在向短視頻平臺(tái)傾斜，增長最快的是字節(jié)，去年字節(jié)整體收入逼近了1000億美元，由此可見蛋糕其實(shí)已經(jīng)被吃下去了。
剩下的蛋糕，視頻號會(huì)吃走一部分，小紅書會(huì)分走一些，然后就是各大電商平臺(tái)，淘寶京東美團(tuán)，百度自身的信息流業(yè)務(wù)成長性其實(shí)并不多了。
天眼查APP信息顯示，百度2021年回港上市，回港上市之后，股價(jià)也幾經(jīng)波折。
的確，大模型的確能拉高AI業(yè)務(wù)的想象力，但從百度股價(jià)的變化來看，2022年11月份觸底之后，大模型釋放紅利，再到2023年利好已經(jīng)是出盡了。
市場冷靜之后，人們回過頭一看，在大模型上百度那是公關(guān)沒輸過，實(shí)戰(zhàn)沒贏過。Chat GPT是用戶自發(fā)火起來的，而文心大模型是PR帶起來的。就好像前幾年的智能汽車行業(yè)做PR，只要定語下的夠多，個(gè)個(gè)都是第一名。
前段時(shí)間舉行的百度世界大會(huì)上，百度表示最新的文心一言已經(jīng)在部分能力上超過了GPT4，當(dāng)然這話是可信的，只不過GPT4版本已經(jīng)是過去了?，F(xiàn)實(shí)中的客觀差距仍然在，至于文心一言能不能支棱起來，看了發(fā)布會(huì)之后大家心里都有數(shù)。
此外，二級市場躊躇不前，可能也是在糾結(jié)大模型做出來能不能變現(xiàn)的問題。畢竟資本市場看重營收利潤。技術(shù)的故事講得再好，不如實(shí)打?qū)嵉默F(xiàn)金進(jìn)賬來得有安全感。畢竟這么多年，做AI大模型燒的錢也不少了，能不能掙到錢，始終是核心問題。
產(chǎn)品化、商業(yè)化是轉(zhuǎn)折點(diǎn)
對于大模型，市場最失望的其實(shí)還是沒能有一個(gè)現(xiàn)象級的產(chǎn)品出現(xiàn)。
回過頭看當(dāng)年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的爆發(fā)，其實(shí)靠的就是一兩個(gè)核心的現(xiàn)象級的產(chǎn)品去引爆，這個(gè)產(chǎn)品是微信、是支付寶，因?yàn)橛辛诉@倆應(yīng)用，整個(gè)流量商業(yè)的邏輯才能跑通。
所以，這波大模型市場不看好，一個(gè)很關(guān)鍵的原因是并沒有這樣一個(gè)產(chǎn)品出現(xiàn)。
要知道，應(yīng)用意義上的“產(chǎn)品化”是要解決實(shí)際問題的。大模型強(qiáng)化一波語音交互應(yīng)用，能不能做出真正意義上的超級應(yīng)用？
這個(gè)問題還需要進(jìn)一步回答，否則，再大的歡呼，也只是半場開香檳。比如說，某家大看起來很強(qiáng)的大模型，但你真正用它去解決問題的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)并沒有什么實(shí)際意義，自然就沒有持續(xù)的爆發(fā)增長。
產(chǎn)品化的第一步，是生成內(nèi)容的可信。
在體驗(yàn)過各家發(fā)布的大模型產(chǎn)品后，有這么一種強(qiáng)烈的感覺，雖然叫不同的名字，但大家的產(chǎn)品并沒有太大差異，能夠完成的任務(wù)類型都差不多。主要的差異其實(shí)是內(nèi)容。
對于某些垂直領(lǐng)域的提問，大模型給出的答案無論是從專業(yè)度上還是從時(shí)效性上都似乎不能滿足人們的需要。這可能是因?yàn)椋瑹o論是文一言，或是星火大模型，大家對垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練其實(shí)還不夠。
OpenAI、Google 及其支持的 Anthropic 也都有類似的問題，生成式 AI 模型越準(zhǔn)確可信，就必須有足夠的數(shù)據(jù)量做支撐，數(shù)據(jù)的量起來了，首先要解決的內(nèi)容的潛在的法律問題和合規(guī)問題。
比如，教育領(lǐng)域的產(chǎn)品，對內(nèi)容的審核其實(shí)就更重要。2021年，新華社“新華視點(diǎn)”曾經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)易有道詞典筆頻頻出現(xiàn)過拼寫、音標(biāo)、翻譯等內(nèi)容的錯(cuò)誤。
當(dāng)然，隨著時(shí)間的推移以及數(shù)據(jù)量的增加，錯(cuò)誤的內(nèi)容比例會(huì)逐漸降低，準(zhǔn)確率也會(huì)進(jìn)一步提高，但對于某些帶有傾向性、誤導(dǎo)性的內(nèi)容，如何處理？
這也是解決可信問題的關(guān)鍵。
產(chǎn)品化的第二步是找到應(yīng)用場景。
一個(gè)行業(yè)有沒有對大模型的需求，跟大模型能不能真正滿足真正的需要完成產(chǎn)品化，其實(shí)損兩回事。比如，一些ToC的產(chǎn)品，技術(shù)上看似能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，但實(shí)際的產(chǎn)品應(yīng)用效果并不理想。
比如，圖片生成，目前已經(jīng)做到了根據(jù)提示詞去從0到1的正常圖片，但是，用戶想把一張2K分辨率的圖片清晰度生成為4K還是很難。
技術(shù)上并不復(fù)雜，但大模型卻給不出結(jié)果。這就像是以前的AI語音助手，你說它能用吧，也確實(shí)能用，但也談不上好用。蘋果SIri發(fā)布了這么多年，iPhoen用戶真實(shí)使用的頻率有多高？
找不到正確的，恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用場景，就很難真正去完成好產(chǎn)品化。
這也是當(dāng)前國內(nèi)的大模型落地面臨的核心問題之一。因?yàn)楫a(chǎn)品化本身的意義在于滿足用戶的功能性需求，如果大多數(shù)用戶還是處于嘗鮮的狀態(tài)，用來解決實(shí)際問題的用戶不多，不能形成規(guī)模，那么大談特談應(yīng)用場景，本質(zhì)上沒有任何意義。
由此來看，產(chǎn)品化的關(guān)鍵在于能夠精準(zhǔn)定義用戶需求。這可能恰恰是搞技術(shù)的“大模型玩家”所不擅長的。
最后，商業(yè)化其實(shí)是產(chǎn)品化的自然結(jié)果。
硅谷教父彼得·蒂爾曾說“我對一切主題熱點(diǎn)投資都抱有懷疑態(tài)度，一般來說這樣的投資毫無區(qū)分度。大家很喜歡把一大堆完全不同的東西放進(jìn)一個(gè)熱點(diǎn)中，標(biāo)簽是，云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能，醫(yī)療SaaS等等，但是實(shí)際上是底層卻完全沒有區(qū)分度的公司。”
什么是有區(qū)分度的公司？放到大模型的賽道中，其實(shí)就是有技術(shù)能力，能精準(zhǔn)定義用戶需求，擅長細(xì)膩挖掘場景的公司。
可惜的是，這樣的公司少之又少。
大模型領(lǐng)域何時(shí)才有這樣的公司？這可能也是投資者們心中所問。
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