大厂AI竞争：卷到什么程度了？

大厂在AI领域的布局分类

通用类基础大模型的构建

在AI的浪潮中，通用类基础大模型是各大厂竞争的重要领域。通用大模型如同大厦的基石，为众多的AI应用提供底层的技术支持。像百度的文心通用大模型、字节的豆包大模型、阿里的通义通用大模型、腾讯的混元大语言模型等，都是大厂在这一领域的成果。这些大模型的构建需要投入海量的资源，包括数据的收集与整理、算法的研发以及强大的算力支持。

例如，数据的收集需要从互联网的各个角落搜集海量的文本、图像等信息，然后进行清洗和标注，这一过程既耗时又费力。而算法的研发则需要顶尖的科学家团队不断探索和创新，以提高模型的准确性和效率。在算力方面，要处理如此庞大的数据量，就需要大量的计算资源，这也是为什么大模型非常烧钱的原因之一。

行业大模型的布局

除了通用大模型，行业大模型也是大厂关注的焦点。行业大模型是针对特定行业的需求而定制的大模型，它能够更好地满足行业内的专业需求。例如，百度、字节、阿里都布局了垂类的行业大模型，并且这些模型基本都和自身业务紧密结合。这有助于大厂在自己擅长的业务领域中，利用AI技术提升竞争力。

以电商行业为例，阿里的行业大模型可以对商品信息、用户购买行为等数据进行深度分析，从而为商家提供更精准的营销建议，提高用户的购物体验。对于医疗行业来说，行业大模型可以辅助医生进行疾病诊断，通过对大量医疗数据的学习，提供可能的疾病诊断结果和治疗方案。

原生AI应用的开发

基于通用类和行业大模型，原生AI应用是大厂将AI技术推向市场的直接方式。这些应用是用户能够直接接触和使用的产品，涵盖了各个领域，如搜索、文字处理、图像生成、视频制作等。

原生AI应用的开发不仅需要依赖大模型的技术支持，还需要深入了解用户需求。例如，在开发一款AI写作助手时，不仅要让模型具备良好的语言生成能力，还要考虑用户在不同场景下的写作需求，如学术写作、商务写作、创意写作等，并且要使应用的操作界面简洁易用，这样才能吸引用户使用。

五家大厂的代表性AI产品

百度：以文小言为代表的搜索与文字领域应用

百度在AI领域的探索一直处于国内前列。文小言作为其比较受关注的AI产品，集中在搜索和文字领域。文小言被定位为“新搜索”，这种新搜索模式与传统搜索有着很大的区别。传统搜索是在网页里检索关键词得到海量资料，而文小言则可以通过和用户聊天得到答案。

例如，当用户想要了解某一历史事件时，文小言不仅可以像传统搜索一样提供相关的网页链接，还能直接以简洁明了的语言回答事件的背景、经过和影响等内容。文小言还具备各种各样的智能体，如办公智能体，其中又细分为PPT制作、面试、简历、公文写作等对话工具。这使得用户在办公场景中，可以通过对话的方式完成各种任务，极大地提高了办公效率。

字节：功能多样的豆包App

字节推出的豆包App在众多AI应用中表现突出。它的功能覆盖范围非常广，涵盖了学习、办公、娱乐等多个场景。在学习方面，它有作文批改、工作总结写手等功能；在办公场景中，它可以帮助用户进行文件内容的创作和修改；在娱乐方面，有姓名打分、MBTI性格测试等趣味性内容。

而且豆包非常拟人化，打开APP便有虚拟人跟用户打招呼，同时支持一边文字输出，一边语音播放。这种用户体验使得豆包在众多AI应用中脱颖而出，吸引了大量的用户。据QuestMobile显示，截至7月，豆包在国内综合类AI应用月活规模中排第一。

阿里：整合多功能的通义

阿里的通义是一个整合了生成文字、图片、视频等众多功能的大而全的AI集合体。它的特点之一是对社会热点的跟进很及时。例如，当网络上出现一些热门话题或流行场景时，通义能够迅速推出相关的功能。像让机器人打球、小猫跳舞等网络上大火的场景，在通义里都能发现。

在一些重大事件发生时，通义也能快速响应。比如近期诺贝尔奖颁给AI相关领域得主的消息刚出，通义便上线了“一键制作你的专属诺贝尔肖像”功能。这体现了通义在内容生成方面的灵活性和及时性。

腾讯：主打提效的腾讯元宝

腾讯推出的腾讯元宝主打的是AI搜索、AI对话等场景。与其他一些娱乐性较强的AI应用不同，腾讯元宝更重视在学习、作业、创作等方面为用户提效。它可以帮助用户快速获取信息，并且在用户进行创作时提供灵感和思路。

例如，当学生在写论文时，可以通过腾讯元宝搜索相关的学术资料，并且它还能对论文的结构和内容提出一些建议。在创作方面，对于文案撰写者来说，腾讯元宝可以根据用户提供的主题，生成一些初步的内容框架，帮助用户更快地完成创作。

快手：文生视频领域的可灵AI

快手推出的比较有代表性的AI产品是主打视频生成的可灵AI。在文生视频领域，可灵AI属于佼佼者。它在文字理解力、生成秒数、视频清晰度等方面表现出色，甚至能达到商用水平。

对于视频制作从业者来说，可灵AI的功能非常实用。例如，一位从业者表示，在接企业宣传片、广告片时，有时需要对局部画面精准控制，部分内容还要按照指定轨迹运动，用可灵的运动笔刷就能实现。这体现了可灵AI在视频制作方面的高精度和灵活性。

各厂的AI策略分析

字节：多线布局与“人盯人防守”打法

字节在AI领域采用了多线布局的策略，推出的AI产品涉及助手、社交、图像、视频、教育等多个领域。这种多线布局就像是一场赛马比赛，字节在各个赛道上都投入资源，希望通过竞争找到最有潜力的产品。

字节的“人盯人防守”打法也很有特色。只要是市场上具有一定知名度的AI产品，字节都不会错过。例如，主打AI相机的星绘，就是对标阿里系的妙鸭相机而推出的。字节还在不断探索新场景，如今年10月推出了AI耳机OlaFriend，体现了字节在AI领域积极进取的态度。

阿里：投资与围绕自家生态做应用

阿里在AI领域的一大策略是投资。近两年，它投资了智谱AI、零一万物、百川智能、MiniMax和月之暗面五家最有潜力的AI大模型初创公司。通过投资，阿里可以在AI技术的前沿领域布局，获取更多的技术资源和创新思路。

阿里围绕自家生态做AI应用也是其重要策略。阿里的AI产品和电商绑定得比较紧密，例如推出了PicCopilot、堆友等AI产品图工具，都是为了辅助商家制作、提升电商营销效率。在今年的云栖大会上，蚂蚁集团推出的支小宝（支付宝AI助手）、蚂小财（金融理财）和AI健康管家（医疗健康）三款AI产品，也都和自身业务强相关。这有助于阿里在自己的生态体系内，利用AI技术提升各个业务板块的竞争力。

百度：全力押注AI，重点发力B端

百度全力押注AI，将AI视为重返互联网第一梯队的关键因素。百度在B端的投入力度很大，例如百度智能云业务在今年Q2营收51亿元，同比增长14%，财报还重点提到了文心大模型的日均调用量超6亿次，半年来增长10倍。

百度董事长兼CEO李彦宏多次强调AI应用的重要性，他认为没有AI应用，基础模型一文不值。这也体现了百度在发展AI时注重应用落地的理念。在最新的百度内部2024年第三季度总监会上，李彦宏表示会继续投入基础模型，并提及了搜索、数字人、智能体、大模型调用、萝卜快跑等业务，同时明确表示不会做Sora这类文生视频类应用，因为投入周期太长，10年、20年都可能拿不到业务收益。

腾讯：淡定等待时机

腾讯在大模型的推出速度上比其他大厂要晚，去年9月，其自研的混元大模型才正式上线。腾讯也投资了智谱AI、MiniMax、深言科技等好几家AI大模型公司。在AI产品端，腾讯主做各类数据库的B端应用，C端产品除腾讯元宝还算被大众熟知外，其他声量不大。

有从业者认为腾讯是在憋大招。因为目前AI还没有诞生新的应用场景，也没有产生一个超级大的应用主线，所以腾讯在等其他大厂寻找到更大的场景。一旦腾讯发现其他家找到了准确的AI产品方向，就可以快速操作，甚至将其超越。

快手：聚焦垂直应用

快手目前推出的AI应用产品较少，主要集中在垂直应用，比如文生图、文生视频、AI剪辑等音视频领域。这种聚焦垂直应用的策略有助于快手在自己擅长的音视频领域深入挖掘AI技术的潜力，为用户提供更专业、更优质的音视频相关的AI服务。

爆款AI应用产品的探索与挑战

大模型竞争的现状与转向

目前，国内基础大模型已经进入到相对稳定期。去年大厂卷大模型是因为认为大模型有上升空间，当时各家都是从0开始先搞基建，现在基建基本完成，其训练更多的是在调优。

大模型的构建非常烧钱，红杉资本的数据显示，在2023年，AI行业仅在英伟达芯片上的成本就达到了500亿美元，但整体产生的收益只有30亿美元。而且对于大模型训练要到何种程度，到底还要花多少钱做预训练，各大厂也拿不准。这使得此刻再卷大模型的性价比不高，目前大厂间在基础大模型上的技术也很难再拉开太大差距。

从大模型底层架构、硬件、人才三方面分析，五家大厂的基础架构一样，算力层面都在1万张卡左右，可能阿里会相对多一点。至于人员构成，这几家的核心AI科学家团队没有太大变动。目前大厂间的主要区别是各自积累的训练数据。因此，大厂在基础大模型上的策略开始转向等一等，但不会放弃，更多发力AI应用。

AI应用面临的问题

场景探索的瓶颈

AI应用在场景探索方面没有进一步突破，这可以从各类AI榜单中发现。目前AI产品的类型集中在搜索、角色扮演、聊天机器人上，没有太多新的使用场景。近两个月AI产品的月活靠前的还是豆包、文小言、Kimi这些老产品，很难看到新应用跑出来。

这可能是因为目前的AI技术在某些方面还存在局限性，例如在对复杂场景的理解和处理上还不够成熟。要突破场景探索的瓶颈，就需要在技术上进行创新，同时深入挖掘用户的潜在需求，例如在智能家居、智能交通等领域开发出更实用、更有创意的AI应用。

营销投入与用户活跃度的关系

AI产品的活跃度和营销投入关系很大。秦宇通过梳理AI榜单发现，虽然近两个月榜单前几名的AI产品没有太大变化，但月活用户会出现波动，“谁当月投的广告多了，产品的月活就会提高，抖音是最大的广告投放渠道。”也有AI公司工作人员曾对媒体表示，自家产品的获客人数和广告投放联系很大，AI产品的获客和用户留存，主要靠营销。

这说明在目前的AI应用市场中，产品的质量和功能虽然重要，但营销推广也起着至关重要的作用。要想让AI应用获得更多的用户和更高的活跃度，除了不断提升产品的品质外，还需要制定有效的营销策略，提高产品的知名度和用户的认可度。

相关问答

大厂为什么要做通用类基础大模型？

通用类基础大模型是众多AI应用的底层技术支持。大厂做通用大模型可以为自己在AI领域的发展奠定基础，掌握核心技术，以便后续开发各种不同类型的AI应用，并且在AI竞争中占据有利地位。

字节的“人盯人防守”打法有什么优势？

这种打法的优势在于字节不会错过市场上有知名度的AI产品类型。通过对标已有的成功产品推出类似产品，可以快速进入市场，利用自身的资源和技术优势进行竞争，同时多线布局也增加了找到爆款产品的机会。

阿里围绕自家生态做AI应用有什么好处？

阿里围绕自家生态做AI应用可以更好地整合资源。对于电商业务来说，可以提高商家的营销效率，提升用户购物体验等。在其他业务板块如金融理财、医疗健康等方面，也能利用AI技术增强自身业务的竞争力，实现业务的协同发展。

百度为什么重点发力B端？

百度认为AI是其重返互联网第一梯队的关键。B端业务有较大的市场潜力，例如百度智能云业务的增长以及文心大模型在B端的高调用量。B端客户对于AI技术的需求也能为百度带来稳定的收入来源，有助于推动AI技术的进一步发展。

腾讯在AI领域等待时机的依据是什么？

目前AI没有新的应用场景和超级大的应用主线。腾讯拥有众多应用场景，等待其他大厂探索出准确的AI产品方向后，可以凭借自身的资源和能力快速跟进并超越，避免在前期投入过多资源在不确定的方向上。

AI应用场景难以突破的原因是什么？

一方面，目前AI技术在对复杂场景的理解和处理上还不够成熟。另一方面，对用户潜在需求的挖掘还不够深入，难以发现新的应用场景，导致目前AI产品类型集中在少数几个领域，难以有新的突破。