对AI企业而言，这也是一次从高烧中冷静下来，重新回到商业起点的机会。
人工智能（AI）的烧钱大战，可能不得不踩下刹车了。据《科创板日报》援引外媒数据与分析，今年，美国人工智能研究公司OpenAI预估亏损50亿美元，全年运营总成本高达85亿美元，按此估算，其现金流极有可能在一年内耗尽。
这也意味着，在ChatGPT横空出世600多天之后，OpenAI这家全球可能是最烧钱的独角兽明星企业，未来必须继续募集更多资金才能持续运营下去。
巨额资金投入，却未能换回对等的实际收益，甚至拖累了公司财报表现，于是有人惊疑：OpenAI都快活不下去了，AI已然遭遇“梦醒时分”？
OpenAI目前仍是行业领先者
尽管可能面临巨大的资金缺口，但目前OpenAI依然是行业领先者。
就在6月份，OpenAI创始人山姆·奥特曼曾在内部向员工披露营收数据，按照2024年上半年的营收看，OpenAI的年营收预估可达到35亿美元左右。
其中，值得注意的一个数据是，2024年1月-3月，OpenAI通过直接出售大模型访问权限，就获得了10亿美元的收入。而以合作伙伴身份出售OpenAI大模型服务的微软，其相关产品直到6月份才达到了10亿美元的销售数字。
考虑到微软庞大的销售团队、产品的市场覆盖率和多年沉淀的品牌认知，几乎没有建立大规模销售团队的OpenAI，无疑已经开始向外界有意识地传递自己在商业化上的广阔前景。
因而，尽管现在从媒体的测算数字看，OpenAI或许面临潜在的现金流压力，但从其行业领头羊的位置及营收数字的增长趋势看，在资本市场上获得足够的资金支持应当问题不大。
多数AI企业仍未找到落地场景
但OpenAI面临的现金流质疑，同样也是今天AI行业的普遍性困惑，尤其对国内相关企业而言，更是一个警醒。
首先，在经历了两年的融资烧钱大战之后，多数大模型企业仍然没有解决持续盈利的问题。而未来，在如此重资金投入的局面下，钱该从何处来？
过去两年的大模型之战中，几乎所有类型的投资机构都入场了。数千万元一次的训练成本，加上行业里水涨船高的算力费用，使得行业出现了融资紧缺的短期情况。
与此同时，除OpenAI之外的多数AI企业，仍然没有形成稳定的商业模式和落地场景。更别说其中有哪些企业成功创造了技术与商业的护城河，行业普遍进入了“赔钱测试、哪里应用、向谁收费”的阶段。
这在客观上不仅使得相关企业的造血能力较弱，也加剧了资本市场的忧虑。因此，比起前两年的比技术、比参数、比融资，今年AI行业的主题转为了“比落地、比商业化”。
就在最近的一次行业会议上，某国产大模型企业的创始人就明确对外喊出，希望大家不要再卷模型了，而要卷应用，“没有应用的大模型一文不值”。这就提醒，在融资大战暂告一段落的局面下，AI的商业化落地，已经成了众人必须思考的一道难题。
AI发展需重新回到商业起点
当前，AI企业主要探索面向消费者和企业两种不同的商业路径。前者主要是面向普通消费者提供增值服务，一些有生产力提升需求的用户如果要调用大模型的高级能力，需要额外付费购买会员。
但从市场和用户反馈来看，大模型在今天的能力和产品形态，还无法满足用户的核心需求。包括文字、图像、视频生成等，尽管各个产品均展示了让人惊叹的样品，但距离满足普通用户日常使用的需求还很遥远。
而愿意为大模型付费的主要客户，仍然是企业级客户或有规模化生产需求的个体。例如，在企业所需要的智能客服、财务运营等领域，大模型仍然有一定的效率优势。
当下面临的“造血”难题，对AI企业而言，也是一次从高烧中冷静下来，重新回到商业起点的机会。
在疯狂融资、烧钱之外，AI企业或许更应该问的是：当前愿意付费的主要客户是谁？如何提供更高效精准的服务？是应该继续坚持像OpenAI一样重投入做通用大模型，还是迅速转入垂直赛道，在细分领域帮助客户解决现实问题？
这也是技术革命到商业应用中的必经之路。从PC互联网到移动互联网，几乎每一波创新技术的普及，都面临着在疯狂烧钱后要证明商业化能力的阶段。只是今天，同样的路径与同样的疑问，也摆在了AI企业面前。
□王晓凯（媒体人）
对AI企业而言，这也是一次从高烧中冷静下来，重新回到商业起点的机会。
人工智能（AI）的烧钱大战，可能不得不踩下刹车了。据《科创板日报》援引外媒数据与分析，今年，美国人工智能研究公司OpenAI预估亏损50亿美元，全年运营总成本高达85亿美元，按此估算，其现金流极有可能在一年内耗尽。
这也意味着，在ChatGPT横空出世600多天之后，OpenAI这家全球可能是最烧钱的独角兽明星企业，未来必须继续募集更多资金才能持续运营下去。
巨额资金投入，却未能换回对等的实际收益，甚至拖累了公司财报表现，于是有人惊疑：OpenAI都快活不下去了，AI已然遭遇“梦醒时分”？
OpenAI目前仍是行业领先者
尽管可能面临巨大的资金缺口，但目前OpenAI依然是行业领先者。
就在6月份，OpenAI创始人山姆·奥特曼曾在内部向员工披露营收数据，按照2024年上半年的营收看，OpenAI的年营收预估可达到35亿美元左右。
其中，值得注意的一个数据是，2024年1月-3月，OpenAI通过直接出售大模型访问权限，就获得了10亿美元的收入。而以合作伙伴身份出售OpenAI大模型服务的微软，其相关产品直到6月份才达到了10亿美元的销售数字。
考虑到微软庞大的销售团队、产品的市场覆盖率和多年沉淀的品牌认知，几乎没有建立大规模销售团队的OpenAI，无疑已经开始向外界有意识地传递自己在商业化上的广阔前景。
因而，尽管现在从媒体的测算数字看，OpenAI或许面临潜在的现金流压力，但从其行业领头羊的位置及营收数字的增长趋势看，在资本市场上获得足够的资金支持应当问题不大。
多数AI企业仍未找到落地场景
但OpenAI面临的现金流质疑，同样也是今天AI行业的普遍性困惑，尤其对国内相关企业而言，更是一个警醒。
首先，在经历了两年的融资烧钱大战之后，多数大模型企业仍然没有解决持续盈利的问题。而未来，在如此重资金投入的局面下，钱该从何处来？
过去两年的大模型之战中，几乎所有类型的投资机构都入场了。数千万元一次的训练成本，加上行业里水涨船高的算力费用，使得行业出现了融资紧缺的短期情况。
与此同时，除OpenAI之外的多数AI企业，仍然没有形成稳定的商业模式和落地场景。更别说其中有哪些企业成功创造了技术与商业的护城河，行业普遍进入了“赔钱测试、哪里应用、向谁收费”的阶段。
这在客观上不仅使得相关企业的造血能力较弱，也加剧了资本市场的忧虑。因此，比起前两年的比技术、比参数、比融资，今年AI行业的主题转为了“比落地、比商业化”。
就在最近的一次行业会议上，某国产大模型企业的创始人就明确对外喊出，希望大家不要再卷模型了，而要卷应用，“没有应用的大模型一文不值”。这就提醒，在融资大战暂告一段落的局面下，AI的商业化落地，已经成了众人必须思考的一道难题。
AI发展需重新回到商业起点
当前，AI企业主要探索面向消费者和企业两种不同的商业路径。前者主要是面向普通消费者提供增值服务，一些有生产力提升需求的用户如果要调用大模型的高级能力，需要额外付费购买会员。
但从市场和用户反馈来看，大模型在今天的能力和产品形态，还无法满足用户的核心需求。包括文字、图像、视频生成等，尽管各个产品均展示了让人惊叹的样品，但距离满足普通用户日常使用的需求还很遥远。
而愿意为大模型付费的主要客户，仍然是企业级客户或有规模化生产需求的个体。例如，在企业所需要的智能客服、财务运营等领域，大模型仍然有一定的效率优势。
当下面临的“造血”难题，对AI企业而言，也是一次从高烧中冷静下来，重新回到商业起点的机会。
在疯狂融资、烧钱之外，AI企业或许更应该问的是：当前愿意付费的主要客户是谁？如何提供更高效精准的服务？是应该继续坚持像OpenAI一样重投入做通用大模型，还是迅速转入垂直赛道，在细分领域帮助客户解决现实问题？
这也是技术革命到商业应用中的必经之路。从PC互联网到移动互联网，几乎每一波创新技术的普及，都面临着在疯狂烧钱后要证明商业化能力的阶段。只是今天，同样的路径与同样的疑问，也摆在了AI企业面前。
□王晓凯（媒体人）
龙年春节旅游“热辣滚烫” 21世纪经济报道 高江虹 正月初八，为期8天的春节假期正式结束。这个假期留给大家的感受是什么？“拥挤”“爆满”“价高”……种种熟悉的假期关键词又回来了，背后是整个龙年春节文旅 春节假期中国民航运输旅客创历史新高 中新社北京2月18日电 (记者 刘文文)记者18日从中国民航局获悉，2024年春节假期(2月10日―2月17日)民航市场平稳有序运行，全国民航累计运输旅客1799.2万人次，日均运输旅客224.9 39.5万人次！春节期间上海机场单日旅客吞吐量创下历年春运最高纪录 中新网2月18日电 据上海机场集团微信公众号消息，自2月6日春运出港高峰首日至2月17日(年初八)，上海浦东、虹桥机场共保障进出港旅客437.6万人次( 作者：秦天宝（武汉大学环境法研究所所长）2023年11月，中央全面深化改革委员会第三次会议审议通过了《关于全面推进美丽中国建设的意见》《关于加强生态环境分区管控的指导意见》等重要文件。习近平 新华社记者周楠、余春生、谢奔“路上快要结冰了，开车要注意安全。”2月21日中午，在省道S306茶垭段，寒风瑟瑟，湖南省桑植县竹叶坪乡政府工作人员李雅敏正和同事对过往车辆进行警示提醒。气象部门分析，受强 mRNA巨头莫德纳上季度净利暴跌85%，流感+新冠组合疫苗最快明年上市 新冠疫苗依然在影响mRNA巨头公司莫德纳的业绩，但该公司正在寻找其他增长点。 当地时间2月22日，美国疫苗公司莫德纳(Moderna，MRNA)公布2023年第 。本文链接：AI竞赛太烧钱，OpenAI都快活不下去了？http://www.sushuapos.com/show-5-23102-0.html
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