本文《日日新大模型”亮相奥运会,商汤科技AI应用成色几何?》的核心观点是:过去AI行业的商业化挑战,以及应用场景的缺乏,并不会因为大模型时代的来临,而所有改变,是行业普遍存在的问题。而且,2B模式难以实现产品标准化及营收规模化,缺少市场想象空间,也是行业普遍问题。而商汤科技是该赛道的代表性企业之一。具体来说,商汤的商业化路径,确实左右两难:
1、2B模式的挑战:商汤科技当前主要面向B端市场提供服务,但由于竞争压力及市场上通用人脸识别、语音识别、指纹识别的电子签名等技术已被大厂瓜分,商汤科技也是参与者。但是需求相对长尾的2B业务,难以像SaaS平台一样推广标准化、通用化的产品。因此,为客户定制化产品成为主流,这种方式很难推动技术创新,甚至只是换种方式重复造轮子,类似于传统的软件外包服务,想象空间必然有限。
2、2C面临的竞争:在C端市场,商汤也有意向拓展,但由于缺乏与算力匹配的基础数据和历史积累,且面临百度、阿里和科大讯飞等AI企业的竞争。商汤虽然在2B市场也占据一定市场份额,但能否盈利以及实现规模化,仍需观察,目前尚未盈利,却是不争的事实。
商汤多年来的亏损,虽然不能完全说明上述两点,但显然也反映了其当前面临的挑战和困境。此外,从行业的发展趋势来看:大模型技术如同智能手机的操作系统,是“基础设施”,而丰富多彩的应用才是“上层建筑”。也就是说:商汤科技是“卖技术”,还是“卖产品”,是两种不同的选择,但是注定都不会太轻松。
正如百度CEO李彦宏曾如此预测:AI原生应用才是大模型的未来。李彦宏的观点,或许有言外之意和商业目的,那就是:没有实力卷大模型的中小型企业,就不要来和百度卷技术了。尽管在商言商,但是事实证明,百度用这种思路,并将其移动生态产品全部用AI重构了一遍。从而让AI大模型找到了丰富多样的应用场景与用武之地,并拿到结果。
以商汤科技的技术实力,显然也不甘于止步如此。因此也开发了一些适合不同场景的AI产品,如数字人产品如影、奥运比赛【AI解说员】等产品,但是前者市场反响平平,后者才首次应用,反馈尚未可知。因此,商汤科技未来该作何选择,才能真正实现正向循环,实现营收规模化?或许唯有扬长避短、顺应时代趋势,才能站在时代潮头。
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