大模型的to B圍城
“你們帶技術(shù)攏共一百來(lái)號(hào)人的工資有八九千萬(wàn),加上水電福利上億,但你們一年只給我賺四五千萬(wàn),你說(shuō)我還有沒(méi)有必要養(yǎng)你們?”
聽(tīng)到大老板半開(kāi)玩笑的打趣后,作為網(wǎng)易to B商業(yè)化的一員,張智 (化名) 不得不重新審視自己的處境,趁早謀求退路。他瞄準(zhǔn)了時(shí)下難得一個(gè)需要全身心入局的賽道——大模型。
To B方向的大模型銷售圈子很小,張智很快在圈內(nèi)好友的內(nèi)推下得到了數(shù)份offer以及帶HC的面試機(jī)會(huì)。
然而他四處奔波后的結(jié)果卻不盡如人意,要么是希望在傳統(tǒng)銷售技能與關(guān)系的基礎(chǔ)上還有一定技術(shù)背景,能自行輸出完整的售前技術(shù)方案;要么是騙方案,所謂帶HC的面試不過(guò)是獲取商業(yè)化思路的套路,面試也變成“兩個(gè)人相互表演”。
前者意在卷銷售人效,自不必多言;后者雖是醉翁之意,但還是道出了模型服務(wù)商現(xiàn)階段的主要任務(wù)是在B端謀求AIGC的變現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)。
大廠相互比拼大客戶的標(biāo)桿效應(yīng),而創(chuàng)業(yè)獨(dú)角獸們也開(kāi)始將重心向to B方向轉(zhuǎn)移:智譜AI即使是90萬(wàn)的政企方向項(xiàng)目制訂單也不放過(guò),Kimi母公司月之暗面也官宣Kimi企業(yè)級(jí)API正式發(fā)布。
當(dāng)大模型從C端故事走向B端落地,這仿佛是上一輪AI熱潮的又一次輪回。關(guān)鍵是,伴隨著企業(yè)級(jí)API陷入價(jià)格戰(zhàn)旋渦,相對(duì)更能帶來(lái)現(xiàn)金流的僅余項(xiàng)目制訂單。 而項(xiàng)目制的結(jié)構(gòu)性矛盾并未因大模型的加入而改變,反而有了愈演愈烈的趨勢(shì)。
不幸的是,現(xiàn)階段的模型服務(wù)商,還真就靠著“期貨”一般的項(xiàng)目制訂單,艱難求生。
中廠“鬼故事”
即使市值多次殺入中概股前五,年?duì)I收突破千億,網(wǎng)易內(nèi)部還是習(xí)慣自稱為中廠。
這并不完全是自謙,而是其“強(qiáng)枝弱干”的業(yè)務(wù)特點(diǎn),導(dǎo)致網(wǎng)易在探索新業(yè)務(wù)的時(shí)候往往限于組織能力與習(xí)慣,難以一次調(diào)集足量資源以全功。以其大模型商業(yè)化部門為例,有足足六成產(chǎn)研需要配合游戲業(yè)務(wù),余下配合商業(yè)化的產(chǎn)研資源可想而知。
而今,該部門似乎僅留下了兩三位負(fù)責(zé)拍板的領(lǐng)導(dǎo),在組織上被徹底邊緣化,這一過(guò)程總計(jì)不過(guò)一年多的時(shí)間。我們?cè)噲D自不同角度還原這個(gè)“小富即安”的中廠,追逐大模型風(fēng)口的故事。
2023年初,ChatGPT紅遍大江南北,開(kāi)啟了新一輪科技增長(zhǎng)敘事。彼時(shí),源自各大互聯(lián)網(wǎng)大廠臺(tái)前幕后的聲音幾乎都是要抓住這輪機(jī)會(huì)。且不論能否開(kāi)辟新的增長(zhǎng)曲線,僅復(fù)用過(guò)去科技商業(yè)化的成果,便足以動(dòng)人。
一直以游戲業(yè)務(wù)扛鼎,極少“不務(wù)正業(yè)”的網(wǎng)易也是如此。不過(guò), 網(wǎng)易AI需要復(fù)用的并非技術(shù)產(chǎn)研,而是商業(yè)化能力。
一位知情人士告訴光子星球,去年,網(wǎng)易to B團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索大模型的商業(yè)化?!熬W(wǎng)易內(nèi)部大多數(shù)人都是產(chǎn)研出身,能做C端產(chǎn)品,但在to B商業(yè)化方面整體不算成熟”,他說(shuō)。
在發(fā)展路徑上,網(wǎng)易與其他模型服務(wù)商截然相反。友商是模型底座先行,在具備不錯(cuò)通識(shí)能力后再拓展場(chǎng)景外延。反觀網(wǎng)易則是直接將內(nèi)部使用的專家模型簡(jiǎn)單封裝,雖然內(nèi)部職能的復(fù)用是大廠做to B的底層邏輯,但網(wǎng)易身處的游戲賽道與其他產(chǎn)業(yè)存在一定割裂,場(chǎng)景跨越便是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。
值得一提的是,網(wǎng)易的AI工作室伏羲下屬于網(wǎng)易雷火。早在組織架構(gòu)上,其便昭示了網(wǎng)易將游戲作為AI的首個(gè)落地“試驗(yàn)田”的定位。
以去年上半年網(wǎng)易發(fā)布的文生圖模型丹青為例,其作為快速封裝便直接上馬商業(yè)化的產(chǎn)品,便未能在市場(chǎng)上收獲較好反饋。
具體來(lái)看,網(wǎng)易曾與某快消品牌有過(guò)一次文生圖模型API調(diào)用的合作,據(jù)悉,該應(yīng)用在投放期間的調(diào)用量不過(guò)堪堪過(guò)萬(wàn),從UV、PV的口徑看也不甚樂(lè)觀。遑論自今年中旬起,基礎(chǔ)大模型的API調(diào)用早已被打成白菜價(jià),to B商業(yè)化的營(yíng)收最終還只能落到定制化項(xiàng)目上。
這背后的根源便在于 場(chǎng)景的割裂 ,本身大模型的生成結(jié)果便存在不可控性,場(chǎng)景問(wèn)題進(jìn)一步加劇了這一點(diǎn)。
而今在游戲領(lǐng)域,我們能看到諸如《逆水寒》智能NPC、捏臉以及《永劫無(wú)間》AI隊(duì)友之類的成果,有道與云音樂(lè)也分別推出了基于業(yè)務(wù)屬性的C端AIGC產(chǎn)品,但這些能力卻沒(méi)法快速平移到其他企業(yè)上。
生于業(yè)務(wù)卻又困于業(yè)務(wù),真實(shí)的網(wǎng)易AIGC似乎一直活在其他明星業(yè)務(wù)的陰影之下,講不出動(dòng)聽(tīng)的故事,外界也難以對(duì)其有所感知。
產(chǎn)品與解決方案間的鴻溝
為一項(xiàng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)的商業(yè)化,網(wǎng)易零零總總給到部門一年半的時(shí)間,在業(yè)內(nèi)已經(jīng)算比較有耐心和定力了。若不是主業(yè)面臨一些營(yíng)收壓力,以及游戲業(yè)務(wù)內(nèi)生的營(yíng)銷與資源置換需求,或許留給團(tuán)隊(duì)的可操作空間還會(huì)更大。
比如,團(tuán)隊(duì)內(nèi)有BD提出過(guò)一些細(xì)分行業(yè)的銷售線索,項(xiàng)目規(guī)模也自數(shù)百萬(wàn)到數(shù)千萬(wàn)不等,但大多項(xiàng)目最終都沒(méi)能入老板的眼,原因在于與游戲行業(yè)“調(diào)性不符”或是“無(wú)法在營(yíng)銷層面做資源置換”。
不過(guò),就像當(dāng)下市場(chǎng)上充斥著數(shù)十萬(wàn)到百萬(wàn)級(jí)的“低價(jià)”訂單一般,就算放開(kāi)對(duì)客戶的篩選,在產(chǎn)品交付的底層邏輯下依舊不能帶來(lái)多高的流水以及利潤(rùn)。
因?yàn)橹萍s網(wǎng)易甚至是絕大多數(shù)模型服務(wù)商的問(wèn)題從來(lái)不是做不出產(chǎn)品,而是 難以自技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品思維切換為運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)的解決方案思維 。短板亦不在產(chǎn)品本身,而是支撐整個(gè)長(zhǎng)交付周期的服務(wù)、運(yùn)營(yíng)等人力資源要素。
所謂解決方案,在實(shí)際成交場(chǎng)景中絕不僅是針對(duì)單一場(chǎng)景與問(wèn)題而組成的產(chǎn)品矩陣,而是針對(duì)客戶需求組裝的不同產(chǎn)品與服務(wù),如此才構(gòu)成解決方案所代表的“完整交付物”。事實(shí)上,恰是“持續(xù)交付”的服務(wù)敘事,讓SaaS走出一錘子買賣的泥潭,持續(xù)為to B企業(yè)構(gòu)建現(xiàn)金流。
一位大模型銷售也和我們透露了自己的心聲:“大部分客戶無(wú)論是我自己的資源還是生態(tài)資源,最起碼希望能給他們一個(gè)還可以的交代,不至于讓他們?cè)伊俗约旱娘埻搿5芏嗄P头?wù)商交付的沒(méi)售后服務(wù)的產(chǎn)品,會(huì)把甲方的飯碗給砸掉的?!?/p>
從另一個(gè)角度說(shuō),這也是今年這輪Agent落地潮中,阿里通義、字節(jié)豆包、智譜AI等規(guī)模不等的模型服務(wù)商均積極拓展生態(tài)內(nèi)合作伙伴的內(nèi)生原因。生態(tài)伙伴是自技術(shù)到落地之間的中間件,走完最后一公里的同時(shí)也攬下了以后續(xù)服務(wù)為代表的苦活累活。
說(shuō)白了, 拿著錘子找釘子的活兒,大廠不愿干,中廠干不了,只能丟給創(chuàng)業(yè)公司。
需要指出的是,有人幫忙找釘子也未必是件好事。伴隨著生態(tài)伙伴的加入構(gòu)成的分潤(rùn),于成本側(cè)而言,相比此前友好不了多少,不過(guò)是能在熵減的角度上保持組織的精簡(jiǎn);另一方面,長(zhǎng)文本、多模態(tài)、RAG等不同方向的技術(shù)迭代與產(chǎn)品化周期下必然滯后的產(chǎn)品對(duì)沖,正在不斷透支各行各業(yè)對(duì)AI的預(yù)期。
某教育集團(tuán)便在接洽一家模型服務(wù)商的時(shí)候,提出了將集團(tuán)LOGO放到生成圖片固定位置的需求。而服務(wù)商團(tuán)隊(duì)不停prompt也prompt不出來(lái),會(huì)議室也逐漸陷入了尷尬。
“AI的水平起碼能達(dá)到設(shè)計(jì)的60%,但你們的連20%都做不到”,在其預(yù)想中,鬧得滿城風(fēng)雨的AI應(yīng)該是一個(gè)能夠把僅僅5人的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)完全替代的產(chǎn)品,但真實(shí)情況是連降本都做不到。
大模型to B,仍是傳統(tǒng)to B
GPT5遙遙無(wú)期,Sora也還沒(méi)走出“期貨”階段。模型服務(wù)商大干快上讓大模型商業(yè)化的主要矛盾已不再是技術(shù),而是來(lái)自甲方。尤其是在作為AI在企業(yè)側(cè)落地的“最短路徑”的SaaS,近年來(lái)水分被擰干的情況下。
甚至可以說(shuō),大模型應(yīng)用在本質(zhì)上與傳統(tǒng)to B服務(wù)并沒(méi)有什么區(qū)別: 沒(méi)有額外溢價(jià),沒(méi)有賽道的差異化,甚至在黑箱的不確定性下,交付周期以及成本側(cè)的壓力還會(huì)相較以往更強(qiáng)。
以某家醫(yī)藥SaaS企業(yè)為例,其藥店管理系統(tǒng)單店費(fèi)用原是3000元/年,在引入調(diào)用API能力后,為了快速打破付費(fèi)墻,反倒是將單店價(jià)格下調(diào)至300元/年。
至于交付周期,在相對(duì)偏向體量較大的項(xiàng)目制訂單僧多粥少的情況下,頭部客戶一如傳統(tǒng)to B時(shí)一般表現(xiàn)。
“CTO、CIO們先找阿里、騰訊、華為等大廠白嫖一遍解決方案的匯報(bào),走一輪下來(lái)就差不多兩個(gè)月。走完了還得內(nèi)部推給老板,等兩個(gè)星期內(nèi)部立項(xiàng),一般第一期項(xiàng)目也就有個(gè)三五百萬(wàn)?!?/p>
張智吐槽道,足足小半年的時(shí)間的BD成本以及定制化產(chǎn)研決定了這個(gè)項(xiàng)目必然虧錢,但為了大客戶的標(biāo)桿效應(yīng),虧錢也得干。甚至有的大客戶因特殊原因,并不能出現(xiàn)在服務(wù)商的客戶墻之上,比如網(wǎng)易便曾經(jīng)以嚴(yán)選商城的架構(gòu),做過(guò)茅臺(tái)的電商App,這個(gè)項(xiàng)目迄今極少為人知。
如果以Agent整合的形式,跳脫出簡(jiǎn)單SaaS服務(wù)窠臼并嘗試自生產(chǎn)關(guān)系的角度觸達(dá)企業(yè)側(cè),在人效比與ROI上對(duì)成交更友好。只是這同樣會(huì)碰上傳統(tǒng)to B在迭代生產(chǎn)工具時(shí)碰上的問(wèn)題—— 內(nèi)部組織阻力。
以大模型在政企側(cè)較多落地的標(biāo)書(shū)寫作場(chǎng)景為例,這部分文生文能輕松覆蓋的需求將真切影響到組織內(nèi)的利益分配。
一位知情人士告訴光子星球,此前阿里云便接觸過(guò)一家設(shè)計(jì)院客戶,直至內(nèi)部立項(xiàng)前的展示、需求打磨、前期開(kāi)發(fā)等流程都異常順利,卻卡在內(nèi)部立項(xiàng)的流程中走不動(dòng)。“這關(guān)系到招投標(biāo)關(guān)鍵部門的飯碗,IT部門根本推不動(dòng),招標(biāo)會(huì)上被懟得半死?!?/p>
此外,如果按傳統(tǒng)to B的視角審視模型服務(wù),不難發(fā)現(xiàn)生態(tài)伙伴的重要性被不同模型服務(wù)商強(qiáng)調(diào),除了基于人力與組織上的考慮,或許更多的還是服務(wù)商正在丟掉自己的定價(jià)能力。與API調(diào)用價(jià)格一般,競(jìng)低影響著大模型商業(yè)化的未來(lái),邏輯的自洽還需要更多的探索。
至于模型層的初創(chuàng)公司,在市場(chǎng)持續(xù)降溫的情況下,再掏不出足夠亮眼的成果,或許只剩被大廠并購(gòu)一途了。