这几天，谷歌收购character.ai（以下简称c.ai）引发了很多讨论。
昨天，乌鸦君讲了谷歌的收购就为了买人，一个人就值1个亿。（一个人值1个亿！为了买这31位ai天才，谷歌花了5亿美元）
像这样的“卖人头”式的收购，在今年上半年还有两笔，分别是：微软收购inflection，亚马逊收购adept。
除了人都很值钱外，这三个结局类似的公司，还有三个共同点：
他们成立的足够早，融了很多钱，走的都是模型 应用双轮驱动的战略。
这和行业当时的发展阶段有很大关系。在ai行业早期，训练成本还没那么高，市面上也没有好用的开源模型，从头预训练是唯一可行的路。加上chatgpt的爆火，让大家看到了模型的巨大潜力。
越来越多人坚信，只有占据模型层和应用层的「全栈」公司，才有捕获最大价值的可能，也更容易拿到投资人的钱。
但一年之后，情况就发生了翻天覆地的变化。
动辄几十亿美元的训练成本让创业公司难以负担，而模型价格下降以及开源模型的更迭，不仅让大模型迅速贬值，也让大部分押注模型的创业公司都成了先烈。
正所谓成也萧何，败也萧何。模型层的全面洗牌，也是历史的必然。随着这些创业明星的退场，也给行业带来了一个启示：
初创公司模型、应用两手抓的战略，正在被证伪。
/ 01 / 模型 应用模式的先驱们
纵观c.ai、inflection、adept的发展，三家都有三个共性：成立的足够早，拿了很多钱，走得是模型 应用双轮驱动的策略。
先说成立时间，c.ai成立时间最早，成立于2021年，而adept和inflection的成立时间则都在2022年。
从融资情况看，这三家里inflection拿的钱最多，两轮融资加起来超过15亿美元。虽然c.ai和adept拿的钱没有inflection多，但也在上亿美元量级，其中c.ai累计融资超过1.9亿美元，adept 4轮融资加起来的钱接近5亿美元。
拿了这么多钱后，三家公司都选择了同一个发展策略：模型 产品双轮驱动。
c.ai、inflection、adept都以ai应用而为人熟知。c.ai自然不用最多说，作为ai伴侣数据跑得最好的产品，6月c.ai的访问量高居行业第四。
inflection最早也是做聊天产品起家。2023年5月，inflection 发布了ai聊天产品pi。与chatgpt相比，pi主打一个私人、走心。pi在x官方账号上的介绍是：pi，你的私人ai，有什么心事吗？我们来谈谈吧！
adept的产品定位则是ai助理。简单来说，adept希望构建一个全新的操作系统或平台，让人们使用电脑更加“傻瓜式”，只需一个指令，其余所有步骤和事情它都可以帮忙完成，而不是像chatgpt那样一来一回的问答。
在做ai应用的同时，他们还把大量的钱投到了模型上面。
虽然c.ai产品表现得很好，但创始人noam仍然将c.ai 定位为一家通用模型公司，要为每个人提供个性化的超级智能。所以，c.ai花了很多资源在训练下一代模型，提升模型质量。
卖身前，inflection也曾推出过三款模型，其中最先进的模型inflection ai-2.5甚至接近gpt-4的性能。
2022年9月，adept曾发布自研大模型action transformer（act-1）。2024年1月，adept 又发布了多模态大型语言模型fuyu-heavy，进一步提升了在文本和图像处理上的综合分析能力。
而这些花了很多钱的模型技术，也跟着核心团队被大厂收走了。随着核心团队和模型技术的离去，也宣告了这些明星公司的退场。
随着这些创业明星的退场，给行业带来了一个启示：
中小公司正在快速退出基础模型领域的竞争，创业公司模型 应用双轮驱动的策略正在被证伪。
/ 02 / 基础模型，正在加速贬值
虽然从现在看，创业公司自研大模型并不明智。但就当时来说，这个选择也没什么问题。
一来，他们成立得足够早，彼时没有像llama这样的开源模型可供选择，训练成本也没有夸张到现在的程度，从头预训练是唯一可行的路。
二来，随着chatgpt的爆火，openai开始全面进军应用层，不仅布局了插件生态，还做上了移动端应用，把不甘于只做api提供商的野心尽数展现。不仅对jasper等ai应用造成了不小冲击，也让大家看到了模型公司的巨大潜力。
从那时候起，大家都有一个判断：在大模型面前，ai应用的商业壁垒有限。只有占据模型层和应用层的「全栈」公司，才有捕获最大价值的可能。
除了上面被收购的三家公司外，很多应用公司也开始布局模型层，其中就包括了受到chatgpt冲击的ai写作公司jasper。
但是一年后，这些创业公司发现：模型 应用双轮驱动不是所有人都能玩的。
一方面，现在基础模型升级的成本越来越高。日前，the information爆出，openai今年的亏损可能达到40亿美元，不算15亿美元的员工成本，光花在训练上的成本就有30亿美元。这意味着，除了头部模型公司有大厂撑腰外，其他厂商完全跟不住。
根据此前计算，character.ai每月的推理成本在330万美元左右，一年在4000万美元。而去年全年，character.ai的全年收入也只有区区1520万美元。也就是说，ai应用挣的钱连推理成本都覆盖不了，更别提更高昂的训练成本。
另一方面，随着模型价格不断下降，以及开源模型越来越强，大模型正在迅速贬值。
7月，openai 突然上线新模型 gpt-4o mini，在性能全面碾压gpt-3.5 turbo的同时，价格还比gpt-3.5 turbo便宜了60%以上。不久前，谷歌又把gemini 1.5 flash定价降低至gpt-4o mini的一半。
在闭源模型越来越便宜的同时，开源模型的能力也在变强。7月，meta发布了开源模型llama 3.1 405b，这个模型在多项测试的表现都好于gpt-4o和claude 3.5 sonnet。
这意味着，ai应用的模型成本正在迅速下降。用benchmark合伙人eisenberg的话说，大模型将是历史上贬值最快的资产。他们之中，只有一两家公司会让投资人赚到钱，其他都会让投资人赔钱。
从目前看，动辄几十亿美元的训练成本、模型价格下降以及开源模型的快速发展，让这些押注模型的创业公司都成了先烈。
既然市场不需要这么多模型，那些模型搞技术的人才又开始回流大厂。从这个角度上说，卖人头式的收购，也是ai行业资源分布的一次“纠偏”。
此后，ai创业公司的路径变得更加清晰：尽快转向ai应用，好好打磨产品，探索更好的商业化路径。
现在国外的模型泡沫已经开始破了。而国内玩家们仍然高举着产模一体的大旗，理由也简单：想融资就必须这样做。
但国内的情况会不一样吗？且看时间分解吧。
文／林白
原文标题 : ai独角兽纷纷跑路，模型 应用这条路走不通了
