平臺爭相開放生態背後，大模型B端市場競爭白熱化

南方財經全媒體記者 吳立洋 北京、上海報道

6月25日，OpenAI對開發者發送郵件表示：“自7月9日起OpenAI將採取額外措施，阻止來自不在OpenAI支持的國家和地區列表中的API流量。如果希望繼續使用OpenAI的服務，必須在其支持的國家或地區內訪問。”

根據OpenAI在官網列出的名單，目前中國大陸並不在其API開放範圍內，這意味着一些接入OpenAI API進行二次開發的企業將被排除在訪問准入之外。

雖然由於此前OpenAI就並未開放大陸訪問，且其本身也並未在中國大陸進行備案，所以大部分B端企業大部分都並未採用其提供大模型服務。但本次OpenAI的提醒郵件再次強調了一個事實——美國對大模型生態的封鎖持續趨嚴，中國AI企業和研究機構亟待建立更完善的自主大模型生態。

科技部“新一代人工智能發展研究中心”於去年11月發佈的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國研發的大模型數量排名全球第二，目前10億參數規模以上的大模型已發佈79個。在供給猛增的同時，其應用落地和商業化也在快速成熟，大模型發展來到構建產業生態的十字路口。

近日，在釘釘2024生態大會上，其宣佈對所有大模型廠商開放，除了阿里通義大模型，MiniMax、月之暗面、智譜AI、獵戶星空、零一萬物、百川智能等六家大模型廠商也已與釘釘達成合作。

應用場景豐富、調用成本下降已成爲大模型應用側發展趨勢，在這樣的背景下，類似與釘釘一樣連接大模型供給和用戶需求的平臺逐步加大應用生態開放力度，既是其拓展潛在用戶的發展戰略，亦是面臨愈加激烈市場競爭的必然選擇。

生態構建推動商業落地

行業邏輯難以閉環，是探討大模型在B端應用時最常被提到的問題。

行業閉環需要需求與功能的對接，但“難閉環”的原因往往卻多種多樣：收益不直觀難以覆蓋成本、平臺端大模型接入壁壘、AI應用環節難以覆蓋全生產鏈條……

在目前已廣泛應用AI的行業中，協同辦公是較爲成熟且明確的落地場景，面對文檔改寫、會議總結、辦公助理等功能需求，協同軟件開發商有足夠驅動力將AI能力轉化爲直接的效率提升方法，構成產品銷售中的實用價值。

除直觀的產品能力提升外，由於大模型本身高度依賴用戶側數據和反饋進行訓練升級，涉及不同行業、需要大量信息交互和溝通的辦公場景，亦成爲大模型廠商們不容忽視的數據來源：以釘釘爲例，上線一年以來，釘釘上創建的AI助理總數已接近約50萬個，釘釘AI每天調用量超1000萬次。

自去年4月，釘釘率先在春季釘峰會上宣佈接入阿里通義大模型以來，同年6月，藍凌推出智能應用"藍博士"；11月，飛書發佈“飛書智能夥伴”接入大模型能力；今年4月，騰訊宣佈旗下企業微信等協同辦公產品全面接入混元大模型……

在行業爭相入局的同時，平臺與用戶間對大模型的商業模式也在進行着磨合與重構。在本次發佈會上，釘釘總裁葉軍談到了將釘釘大模型基於調用次數收費轉變爲定製化需求收費的原因。

他表示，目前在應用端的進展未及預期，仍需通過基礎產品和功能免費培養用戶心智；在供給端，大模型價格的持續下調爲基礎功能免費提供了成本空間。

由此，釘釘選擇只針對部分高成本核心AI功能與定製化需求進行收費，亦是其基於大模型B端生態變化採取的調整策略。

協同辦公生態競爭加劇

值得注意的是，雖然早在去年就開放了AI PaaS，但其同樣在協同辦公大模型生態中面臨來自各方的競爭與挑戰。

去年11月飛書發佈“飛書智能夥伴”時，就表示將支持百川智能、MiniMax等國內大模型；今年4月，金山辦公發佈WPS 365時同樣宣佈將集成MiniMax、智譜AI、文心一言、商湯等國內大模型的AI能力。

而此前由於與阿里雲的強綁定關係，釘釘自發布AI功能時就始終以通義爲底層大模型，這固然能夠爲釘釘帶來成本、研發方面的多重便利，但也一定程度上限制了其生態進一步豐富——對於基於特定大模型進行開發的應用商和定製化客戶，固守通義作爲底層大模型顯然無法幫助釘釘對其進行觸達。

面臨激烈的行業競爭，釘釘不得不考慮同步調整付費門檻與底層生態開放。

“目前對大模型需求明確且有付費意願的往往具有特定的需求，這些需求難以僅靠通義完成，另一方面釘釘需要通過基礎功能免費保持其在使用端的吸引力，爲生態開發商提供觸達用戶的想象空間。”一位參與釘釘發佈會的大模型生態合作商在與記者交流時表示。

不同於OpenAI等海外大模型在C端的訂閱制盈利模式，國內大模型行業普遍認爲C端依然將是免費爲王。而在B端，具有特定方向優勢的基礎大模型或行業小模型將獲得用戶青睞。在差異化凸顯，細分賽道冠軍涌現的行業生態中，一個足夠開放的平臺，或許才能在對開放商、對用戶的兩方面競爭中保持優勢。

本次發佈會中，葉軍也表示，釘釘將與大模型廠商一起，爲客戶定製相應的智能化解決方案，並提供模型訓練調優、AI解決方案打造、AI定製應用開發等服務，還可實現模型的私有化部署。

值得一提的是，不同於互聯網時代平臺陣營間壁壘分明的情況，當前AI領域頭部大模型和平臺間均保持着相對開放的合作關係，這一方面有利於國內產業生態的良性發展，也使得市場端剝離排他性競爭，成爲比拼產品和服務力的直接較量。哪些平臺與AI企業將在其中脫穎而出，值得關注和期待。