文 | 烏鴉智能說

從2023年年初ChatGPT爆紅開始，美股七姐妹“Mag7”（包括蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜、英偉達、meta和特斯拉），就成了全世界表現最好的資產。

僅23年，Mag7的回報率就達到了107%，遠超MSCI美國指數的27%。

這些科技巨頭暴漲的原因也很簡單，就是AI。Mag7的每一家公司都對AI做了大量的布局，誰也不愿意在新一輪的科技洗牌中落后，重蹈當年微軟在移動互聯網早期的覆轍。

這事放在國內也一樣。面對突如其來的大模型，所有互聯網巨頭都打起了十二分精神。

但有趣的是，由于大廠的處境不同，面對AI浪潮下的行動也有差別很大。從目前看，大廠們的動作，大致可以分為進攻型和防守型兩類：

進攻型的大廠，對AI有明確的戰略需求，投入也更加激進。代表性公司就是阿里和字節。

對阿里而言，電商主業受到了沖擊，只能猛投大模型，在云計算業務上找補回來。字節雖然受AI沖擊不大，由于內容平臺入口的脆弱性，率先找到AI時代的新入口，成了一件緊迫的事。所以，字節在AI應用的探索上，是國內大廠里最積極的。

防守型的大廠，不追求模型和應用上的絕對領先，更多采取的是跟隨的策略。代表公司是騰訊和美團。

直到今年5月，騰訊才上線了類ChatGPT產品“騰訊元寶”，比其他大廠晚了整整半年之久。在各大AI應用榜上，也鮮有騰訊產品的身影。美團更是沒有公布自研大模型的任何信息。

從表面上看，大廠們各自找到了一條AI時代適合自己的發展道路。但更深層次的看，意義遠不止如此。

科技變遷從來都是一次行業座次洗牌的機會。從互聯網到移動互聯網，字節取代百度，成為BAT中的一員。而曾經穩如泰山的阿里，也面臨著拼多多的猛烈沖擊。

被認為意義堪比工業革命的AI，勢必會對現有移動互聯網的格局造成巨大沖擊。從這個角度看，每個企業當下的選擇，都將深刻影響其在下一個時代的位置。

進攻方：All in云計算的阿里

在所有大廠里，阿里對AI投入最為堅決。

原因也很簡單，主業電商受到了拼多多、抖音電商的沖擊。

2018 年，阿里在中國電商市場的份額還有近七成，目前已經下降到差不多四成。阿里中國零售GMV在8萬億量級，拼多多4萬億量級，京東3萬億量級，抖音電商2.6萬億。

在很長時間里，阿里在電商只能處于守勢。也就是說，確保電商的第一名位置不能丟，即使加大投入、放棄部分利潤也在所不惜。

在這種情況下，阿里尋求增長突破就只能靠云計算了。說白了，在電商上丟掉的增長，要從云計算業務上找補回來。在吳泳銘上臺后，不僅終止了云計算的拆分，更是宣布堅決加大對阿里云的持續戰略投入強度。

而AI的出現，就為阿里發力云計算提供了一個極好的抓手。

體現在投資上，阿里是大模型投資里最激進的大廠。截至目前，阿里已經投資了五家大模型獨角獸公司，分別是MiniMax、月之暗面、智譜AI、百川智能、零一萬物。

不僅出手多，阿里的下手還很重。

在月之暗面8億美元的融資中，阿里一家就投了7.9億美元。融資完成后，阿里成了月之暗面除創始團隊之外的最大機構股東。

據媒體報道，原本月之暗面的戰略投資方是小紅書、美團。但阿里直接將月之暗面估值提高50%，并且重倉持股40%，逼退了小紅書和美團。

在不久后的MiniMax融資里，阿里也再次扮演了領投的角色。

在對外大筆投資的同時，阿里也繼續追求做出國內第一的通用大模型。多位AI從業者評價，阿里通義千問自去年底以來進步明顯。

5月9日，阿里發布了通義千問 2.5。相較于之前版本，信模型在理解力、邏輯推理、指令執行和編程能力方面都有顯著提升。

6月，阿里突然宣布推出新的開源模型——Qwen2-72B。在新一輪的全球開源大模型評估中，阿里開源的Qwen2-72B力壓科技兼社交巨頭meta的Llama-3、法國著名大模型平臺Mistralai的Mixtral，榮登榜首。

為什么阿里這么看重AI？主要有兩個原因：

首先，阿里云希望抓住大模型機會做成 AI 算力基礎設施。

由于大模型公司訓練、推理過程中需要大量的云計算資源，意味著阿里投出去的錢，最后都能以云計算收入的方式回到阿里，這還不包括部分投資額度本身就用算力支付。一來一回，錢沒少，還能帶動阿里云收入的增長，怎么算都不虧。

其次，AI能直接為云計算帶來更多增量業務。這一點可以參考微軟。

微軟CEO薩提亞·納德拉在電話財報會中曾表示，超過1.8萬家公司正在使用微軟的Azure OpenAI服務，這里面有很多是Azure的新客戶。并且，Azure的收入增長，也有不少是來自微軟提供的GPT 4入口。

進攻方：拼命找入口的字節

與阿里All in大模型不同，字節則選擇了另一條完全不同的道路——全面打穿AI應用。

在大模型上，字節的動作整體節奏偏慢。整個2023年，字節并沒有對外官宣其內部自研的大模型。直到今年5月，字節跳動豆包大模型（原云雀大模型）才在火山引擎原動力大會上正式發布。與阿里、騰訊不同，字節也沒有參與過任何一家大模型的融資。

但在AI應用探索上，字節卻是所有大廠里走得最遠、投入也最激進的。去年4月，張一鳴就在公開信中提到：字節跳動無法錯過AGI。

去年11月，字節成立了新AI部門Flow。過去大半年，字節跳動推出的 AI 應用幾乎涵蓋了所有熱門賽道，豆包、剪映是最具代表性的兩款。

根據Will's GenAI產品數據 APP增長榜，抖音豆包和剪映Dreamina是6月國內下載量最多的AI應用產品，下載量分別高達1692.4萬和1154萬，其中前者環比增速超過100%。

在已經公布的產品中，字節已經覆蓋了聊天、社交、圖像/視頻、教育、音樂等領域，包括對標 GPTs的AI bot 開發平臺扣子，對標星野的貓箱，還有AI教育產品Gauthmath。

不僅開發應用多，字節在AI產品上營銷投入也不小。據AppGrowing統計，2024年4月-5月，豆包投放金額預計為1500萬元-1750萬元。到了6月上旬，豆包啟動新一輪大規模的廣告投放活動，投放金額翻至1.24億元。

除了AI應用探索外，字節在AI硬件上也沒少花心思。據知情人士透露，張一鳴對于AI硬件的探索保持高度關注。據《智能涌現》介紹，目前字節在AI硬件的探索上分為兩條線：

其中，一條線將放在帶有AI能力的可穿戴設備上，延續此前Oladance團隊在耳機上的經驗；而另一條線的重點則是研究手持類AI硬件設備。

之所以字節在AI應用、硬件上要做這么多動作，與其在AI時代的“入口焦慮”有很大關系。

現在的互聯網大廠，絕大部分都建立在剛需需求上，與現實世界有著很強的關聯性。比如，阿里、美團就建立在與商戶連接上，而騰訊則是社交關系的連接。

對騰訊、阿里這樣的大廠來說，憑借現實世界的資源沉淀，只要在AI技術上不掉隊，就能在形勢不對的時候，隨時跟上。比如，從互聯網到移動互聯網，阿里能通過手淘順利過渡，騰訊最終也順利找到了QQ的替代品微信。

但字節不同，其流量生態完全建立在內容基礎上。固然當下看上去很美好，但也更為脆弱。

從互聯網到移動互聯網的故事告訴我們，一旦主流平臺發生遷移，內容平臺往往是受到影響最大的，當初PC上的各大門戶網站、論壇，如今已經徹底被今日頭條、抖音等信息流平臺替代。

當初誰能想到，顛覆門戶網站的短視頻龍頭快手，最早只是一個一個GIF編輯工具。

更讓人擔憂的是，現在幾乎所有的AI視頻模型，對外講的都是下一個抖音的故事。其中的緣由張一鳴自然再清楚不過。在這種情況下，找到AI時代的新入口，自然成了字節最為緊迫的事情。

防守方：“佛系“的騰訊、美團

與阿里、字節猛攻AI不同，騰訊又完全是另一番動作了。至少在大模型這事上，騰訊“佛系”得很。

雖然騰訊的混元大模型早在去年9月就發布了，但直到今年5月底，才正式上線了類ChatGPT產品“騰訊元寶”。這個時間幾乎比其他大廠晚了整整半年之久。

作為一個To C的大廠，無論是AI產品訪問量Top20，還是下載量Top20上，你很難看到騰訊AI產品的身影。

雖然騰訊也投了不少大模型企業，只比阿里少了一家。但相比阿里動輒領投的強勢姿態，騰訊還是低調不少。用騰訊自己的說法，發展大模型的核心戰略是“產業實用”。簡單來說，就是強調產業場景覆蓋和應用落地。

一方面，騰訊落地了很多行業大模型，比如金融大模型、醫療大模型、教育大模型等等。另一方面，騰訊也更注重現有場景的AI落地。目前，混元大模型已經在600多個騰訊內部業務和場景中落地測試，涉及微信讀書、騰訊會議、騰訊文檔等多個產品。

騰訊這樣的動作與其對AI產業發展的判斷，有很大關系。在騰訊云副總裁、混元大模型負責人劉煜宏看來，現在大模型to C產品的滲透率不到1%，先發優勢就有點微不足道了。

馬化騰也持類似的看法。他曾打過這樣一個比方：在工業革命里，早一個月把電燈泡拿出來，在長的時間跨度上看是不那么重要的。

也就是說，騰訊對AI沒有字節和阿里那樣的執著，更愿意在方向清晰時再開始發力。

與騰訊有著同樣思路的還有美團。除了收購光年之外，美團在大模型上的布局很少被人注意。

美團在國內第二批通過備案的11家公司里，但其至今都沒有公布其大模型的名稱、定位及應用案例等。

外界為數不多能看到的動作是，美團投資了智譜AI及月之暗面兩家大模型公司。另外，去年11月，美團推出了首個AI交互產品“Wow”，試圖打造年輕人自己的AI朋友社區。

對于這種隱秘研發，有內部人士對《AI光年》透露：“美團要做的不只是大模型，還要與自身業務相結合，做的是大模型的垂類領域，方向太多，都還在摸索。”

總結

盡管所有人都認可AI是未來，但落地到具體動作上，不同的公司還是受到了其特有商業特征的影響，包括文化、戰略、組織架構、管理層的視野等要素。

盡管動作有著很大的差異，但幾乎所有人都有一個共識：AI行業的發展是一場馬拉松，應該放在“十年”尺度上來看機會，絕不是兩三年的短跑。

也就是說，現階段的座次和投入大小，并不能夠確保其最終能否勝出。AI 時代的押注，不僅需要對技術的預判，也得看硬件平臺的更迭。

簡而言之，生成式AI的競爭就像6月的天氣一樣變化莫測，一家公司由晴轉陰可能只需要很短的時間，反之亦然。

而現在，這場競爭才剛剛開始。