在人工智能的大模型領域，一場關于市場份額的激烈競爭正在上演。本文深入探討了中國大模型市場中的To B格局，特別是云服務巨頭與AI創(chuàng)業(yè)公司之間的競爭態(tài)勢。

11月29日，智譜Agent OpenDay會后，現(xiàn)場有記者問了CEO張鵬一個問題：“To B進展如何？”

“還行吧”，至此張鵬沒有再多說一句。

今年一年，這家明星AI公司深度參與到大模型的廝殺當中，其同臺競爭對手是百度、阿里、騰訊和字節(jié)。智譜和其他AI創(chuàng)業(yè)公司的命運如出一轍，入圍即“安慰獎”，多數(shù)情況下以“重在參與”而告終。

反巨頭圍剿戰(zhàn)役打得相當艱難。

截至12月3日，以“大模型”為關鍵詞在中國招投標公共服務平臺上檢索，大模型中標數(shù)量約有200條。另據(jù)光子星球不完全統(tǒng)計，上述四大云廠商中標數(shù)量達98個，占總訂單量近50%；僅大模型和AI相關訂單金額，四家總計拿走了11.12億元，分食了大部分國企、政企市場。

AI公司似乎陷入了自證的陷阱，需要靠發(fā)布會和上新不斷制造聲量，來吸引B端客戶。但這都抵不過云大廠的先天優(yōu)勢：算力訂單價格在市場屬于碾壓性存在；純大模型功能叫不上價，與云、數(shù)據(jù)庫和SaaS一同打包進解決方案，既能攤平云基建成本，還能增加談判砝碼；客戶抱有路徑依賴性，基于使用習慣，直接給某合作過的云廠商發(fā)了offer。

更為嚴峻的現(xiàn)實正在上演。在To B市場，云廠商也帶頭打起了價格戰(zhàn)，加量不加價，一度出現(xiàn)以不到入圍友商一半的價格拿下訂單的情況。此外，AI創(chuàng)業(yè)公司的先發(fā)優(yōu)勢也逐漸在褪去，競對間服務同質(zhì)化，與大廠比差距不甚明顯或被超越。

至此，2024年大模型To B市場大局已定：云大廠吃肉，AI公司喝湯。

一、被寫進財報的AI收入

從去年開始，各云大廠陸續(xù)將AI和大模型提升至戰(zhàn)略層面。

各家的思路不盡相同，阿里云踐行了MaaS概念，核心是以大模型和AI產(chǎn)品來帶動云收入。目前，阿里云相關收入由五部分構成，分別為阿里生態(tài)內(nèi)部業(yè)務調(diào)用通義千問所產(chǎn)生的收入，阿里系產(chǎn)品如釘釘和其客戶采買、消耗云產(chǎn)生的收入，阿里所投資AI公司及其客戶所產(chǎn)生的收入，開發(fā)者調(diào)用大模型token收入以及To B市場訂單收入等。

阿里云是目前把攤子攤得最大的廠商，具備最完整的云服務形式，開源和閉源同時在經(jīng)受市場考驗。在上述幾部分收入模塊的拉動下，阿里云實現(xiàn)了營收和利潤雙增，從2024年Q1到Q3，其收入從255.95億元增長到296.1億元；經(jīng)調(diào)整利潤從14.32億元增長到26.61億元，較去年同比增長了89%。遺憾的是，阿里云尚未達到同比雙位數(shù)增長目標。

百度在AI和大模型上是激進的一派，從發(fā)布大模型到AI化改造都走在了前列。百度在IaaS、PaaS層的積累不如阿里深厚，意識到搞基建不是出路，便把重心放在了大模型和AI應用上。百度云的收入主要由三部分構成，開發(fā)者調(diào)用文心模型所產(chǎn)生的token收入，授權API接口產(chǎn)生的收入和To B市場訂單收入等。

由于無法在基建層產(chǎn)生規(guī)模效益，導致百度在開拓B端業(yè)務時顯得尤為積極。有多位創(chuàng)業(yè)者向光子星球表示，百度市場部會主動接觸他們，并促成與其他創(chuàng)業(yè)公司的合作，以便盡快拿下訂單，拉動文心模型的token調(diào)用量。

趕上這波大模型熱潮，百度云的增長是最明顯的。2024年Q3財報顯示，AI收入占比提升至超11%。增長主要由互聯(lián)網(wǎng)、教育、金融等行業(yè)對模型訓練和推理的高需求帶動。其中，來自腰部企業(yè)客戶的增量收入環(huán)比增長170%。

不過隨著市場上不斷涌現(xiàn)出同類產(chǎn)品，百度的不可替代性被削減了，盡管大模型和AI收入依然在上漲，增速卻明顯放緩了。百度云Q3環(huán)比增速從14%降至11%，生成式AI云收入環(huán)比增速從95%驟降至17%。

騰訊偏向保守，傾向于行業(yè)形勢趨向明朗時再進入，大模型、AI助手、AI生圖和AI視頻皆是如此。比起阿里、百度鉆研怎么去拿下新的客戶，騰訊云思考的是怎么用AI滿足現(xiàn)有的業(yè)務需求。所以，把AI融進生態(tài)里，成為了騰訊的必答題。

騰訊云的AI收入散落在各個業(yè)務當中，猶如投入的石子，擴散的漣漪是漸進式的，很難在短時間內(nèi)計入進收入當中。

騰訊在2024年Q3財報中透露，營銷服務板塊增長受到了視頻號、小程序、微信搜一搜廣告及AI技術的拉動。目前騰訊云服務中，AI相關收入占比在10%左右，AI業(yè)務預計在明年將產(chǎn)生可觀的自由現(xiàn)金流。

二、云大廠吃肉

在尚未發(fā)展充分的中國大模型市場，充滿了不確定性?？蛻羰仟q疑的，適配大模型和AI功能的基礎是不完備的，開發(fā)者“打一槍換一個地方”?，F(xiàn)階段，在中國大環(huán)境中，對大模型產(chǎn)生真實、持續(xù)而穩(wěn)定的需求來自政企。各廠商口中說是To B，本質(zhì)上是To G。

對云廠商而言，G端市場的渠道、經(jīng)驗和客戶是現(xiàn)成的。不過是按照上個階段的流程再來一遍，主角從SaaS、云換成了大模型、Agent。于是，拿單子成為了今年云大廠瘋狂上分的方式。

依據(jù)中國政府采購網(wǎng)、中國招標投標公共服務平臺、采招網(wǎng)等公開數(shù)據(jù)，光子星球追蹤了今年截至2024年12月3日以來百度云、阿里云、騰訊云和火山云大模型相關中標情況。特別說明，僅統(tǒng)計由大模型和生成式AI產(chǎn)生的相關訂單，大模型應用服務通常指大模型應用平臺、工具、軟件等，大模型部署訓練通常指模型訓練、推理、調(diào)優(yōu)等。統(tǒng)計結果可能有遺漏，未公開中標金額不計入統(tǒng)計范疇。

百度云中標34個，數(shù)量和所涉及行業(yè)居于四家之首。其中，金融行業(yè)中標數(shù)量最多，其次是通信、電力、教育科研、環(huán)境和公共設施管理等。百度云共計拿下4.46億元的單子，大頭是算力（2.16億元）和大模型應用服務（1.7億元），分別占總金額的49%和38%。或許是在AI搜索領域打出了心智，只有百度云拿到了訂單，不過客單價不太高，單筆不超過兩百萬元。

（光子星球制圖）

阿里云中標18個，金融、教育科研和政務是其主要領域。盡管在數(shù)量上不及百度，但阿里云憑借3.96億元的智算訂單，共計中標4.26億元，從中標總金額上差不多追平了百度云。除了算力外，大模型訓練部署1296萬元，大模型應用服務769萬元。

梳理下來，阿里云強勢領域其實還是云的老業(yè)務上，比如云的擴容、公有云、數(shù)據(jù)庫、中間件、硬件等采買上。新業(yè)務，如數(shù)字人、智能客服、AI編程占比較低，并且阿里云在大模型訓練部署方面優(yōu)勢并不突出，通義千問大模型的采購源來自于阿里參與出資創(chuàng)辦的科研機構“之江實驗室”。

（光子星球制圖）

騰訊云共計中標24個，金額總計1.8億元，集中在傳媒和通信領域。通過梳理訂單，光子星球發(fā)現(xiàn)，政企對騰訊云及混元系列產(chǎn)品的認知最為清晰，包含數(shù)字人、多模態(tài)、大模型幾個關鍵詞，這可能與騰訊混元打“MoE標簽”和走開源路線有關。這使得其在大模型訓練部署方面的中標金額占比達到72%，深圳市寶安區(qū)政府就直接采用了騰訊云和混元大模型，還有廣電和新聞媒體提出精調(diào)垂直模型和升級平臺的訴求。

（光子星球制圖）

火山云一共中標22個，但總金額只有6159萬元?；鹕皆苹灸帽榱酥悄荏w細分領域的訂單，由于智能體的復雜性和客制化難度并不算高，其客單價會受研發(fā)量規(guī)模上下浮動。

五個智能體訂單中，最低48萬，最高420萬元成交，客單價較低?；鹕皆浦袠饲闆r反映了其市場推廣策略，從結果看，扣子正在加速從C端轉(zhuǎn)向B端，承擔連接大模型和To B業(yè)務的功能。此外，豆包模型的音視頻方面的單項能力也受到了關注。

（光子星球制圖）

大部分情況下，四家云廠商都在同臺競技，所以呈現(xiàn)的中標行業(yè)和金額分布比較相似?，F(xiàn)階段，除了算力大單，很難說哪個廠商有壓倒性的優(yōu)勢。大家普遍遇到的問題是僧多肉少，把算力一項剔除，會發(fā)現(xiàn)大模型和AI相關的客單價十分低。

刨除算力后，百度云平均客單價約為742萬，阿里云約200萬，騰訊云約750萬，火山云約280萬。背后可能還要涉及分配利潤問題，按大廠一貫做法，一個訂單會拆成N個部分，分包給不同的公司。

三、AI廠商喝肉湯

在很多中標訂單中，采購公告都寫著“單一采購來源”，多數(shù)情況下最終成功競標的都是云廠商。這意味著從一開始，很多AI廠商就輸在了資格賽上。

背后折射的是云廠商在該賽道長期的資源壟斷，也是云本身的特性，為了追求安全性、連續(xù)性和穩(wěn)定性，降低遷移和開發(fā)成本，很多國企選擇在已經(jīng)使用該廠商云的基礎上繼續(xù)使用大模型和AI產(chǎn)品服務。

To B或To G最終是解決問題，以項目為單位的標的，其需求是復合型的。B端客戶可能既需要硬件、云的服務，也需要大模型推理訓練和Agent應用開發(fā)服務，要的是一整套軟硬一體的客制化解決方案。

比如在某一教育數(shù)字化的訂單中，采購清單就包含了云的擴容、定制化的大模型調(diào)用服務、文檔工具、辦公軟件和數(shù)據(jù)分析等需求。對新切入行業(yè)的創(chuàng)業(yè)公司來說，其本身產(chǎn)品服務根本無法滿足上面的訂單需求，一部分市場被自動排除在外。

AI廠商與云大廠同臺競技機會誕生在其突出的單項能力上，例如一個標的中被拆分為文生圖、圖生圖、文生音樂、文生視頻等多個組成部分時，采購方就會比較創(chuàng)業(yè)公司和大廠的相同功能效果。智譜在綜合性的單子上表現(xiàn)不佳，但仍在大廠圍攻下，拿到了一部分多模態(tài)、大模型訓練調(diào)優(yōu)、大模型預訓練和AI視頻的單子。

這無形中在引導AI廠商走向“補全”的道路，目前，一線的AI創(chuàng)業(yè)公司幾乎都涉及了大模型訓練、推理、AI搜索、AI生圖、AI視頻等幾個主流方向。彼此間越來越同質(zhì)化的同時，大廠與之差距也越來越小，他們有的大廠也有，而且是更標準化和穩(wěn)定的服務輸出。今年，云大廠拿下了大模型和AI市場近一半的單子，智譜勉強喝到了湯，其余也只是聞聞肉腥，而往后會更困難。

To G交付周期長，回款慢，僅憑這兩點就足夠耗死一批掙扎在生死線上的AI公司。于大廠，大模型訂單是錦上添花；于創(chuàng)業(yè)公司，是收入來源，兩者性質(zhì)不可同日而語。財力雄厚的云大廠耗得起，也打得起價格戰(zhàn)。

大模型和AI相關客單價叫不上去，這些云大廠要付一定責任。在同期的候選人競爭中，他們通過壓低價格來拿到訂單。在今年一次“國產(chǎn)化智能輔助編程服務項目”爭奪中，科大訊飛報價98萬，同花順報價56萬，阿里云上來對半砍把價格殺到了35萬元成交價。

創(chuàng)業(yè)公司迎戰(zhàn)只有兩個選擇，要么離場，要么叫價更低。在另一場關于AI編程研發(fā)采購中，百度云出價66萬，騰訊云33萬，一家軟件創(chuàng)業(yè)公司開出了28萬的低價，最終拿到了訂單。

于是，大模型To B市場的惡性循環(huán)也就此開始了。強者愈強，留在AI公司手中的牌就要見底了。