随着AI技术的不断进步，大模型的应用前景广阔，但企业在获客、留存和技术发展上面临诸多挑战。本文将分析这些问题，并探索如何突破困境，创造AIGC的杀手级应用。

一、获客成本

无论是传统互联网还是AIGC获取新客户的成本都很高。

而获客成本是评价企业是否长期可持续增长的关键指标之一。需要注意的是，获客成本不仅仅是广告开支，还包括营销和销售人员的人工成本，创意、内容产出方面的额外成本等以及一些其他运营成本等，所有这些因素都应该算进获客成本里。

笔者统计了古早互联网到移动互联网2021年各大互联网企业的获客成本：

一个明显的趋势是，各大互联网企业的获客成本都在不断攀升。互联网行业所面临的增量空间也逐步收窄，无论对于互联网巨头还是中小企业，新增流量都已然成为了稀缺资源。

获客成本贵，谁能留住用户，谁赢！

二、字节跳动自身获客运营成本

时下说字节跳动为流量之王应该没有争议，但是字节跳动抖音自身的获客成本极其昂贵，且新用户增长放缓。

2020年3月25日 字节跳动通过传统渠道的获客成本已经高达60元，获客成本已经高于同期的微博，继续扩张需要支付更高昂的获客成本和推广费。

如今花旗、高盛和摩根大通是字节跳动寻求95亿美元贷款融资的协调银行，贷款期限三年，最多可延长至五年。

这些资金也将用作营运资金。

字节跳动APP全球月活超过25亿，但是依然再缺流量的状态。

对字节跳动来说靠娱乐内容圈进来的用户，能够每个环节将流量变现才能赢！

三、国产AI大模型产品30日留趋0

国产大语言模型产品用户30日留存几乎为零。

这样的用户留存不仅让人发问中国AIGC大模型会不会是昙花一现？30日后，国产AI大模型用户流失严重，从字节的豆包，到百度的文心一言（现在改名文小言），用户下载之后的30日内，使用率就都低于1%。

为何大语言模型几乎没2C的用户，再怎么猛推就不行？

因为真正生产力场景，大家还是首选国外ChatGPT和Claude的。

因为国产AI大模型先天营养不良之外，投资枯竭也是中国AI落后的原因之一。

从整体AI融资频次看，2024年，欧洲的AI初创公司进行了超过1700轮融资，其中超1亿美元的融资高达14笔，仅次于美国。今年上半年，中国Al领域的融资总共只有265起。大模型炙手可热，但AI训练是需要海量资金和素材的。

我有个网友是开餐厅的，从2019年在老静安一条弄堂深处做餐饮，第一年亏损过几百万，第二年继续亏损，直到2023年餐厅才开始盈利，一开始亏损但坚持高规格，就是按照米其林黑珍珠的标准做饭，最后到如今算是亏损出来了，可能大语言模型产品需要像这家餐厅一样需要资本坚持到太阳升起的那一刻。

但是这家餐厅在不停的迭代菜品、升级服务体验和淘汰不合格的工作人员，不知道国产大语言模型有没有这么迭代产品。

大语言模型产品一方面花费巨额营销成本引流、另外一方面技术产品运营又在流失所有用户。一根火柴两头烧，很快会烧疼肉！运营、产品、技术再不破局国产大语言模型将迎来破产潮！

四、技术差距真有这么大？

技术差距缩短到半年，集体进化到Turbo水平

2023年大模型领域，争吵的最大话题，是国产大模型到底距离OpenAI，还有多远的差距。

百度创始人李彦宏说只差两个月，王小川说怎么可能，如今这一答案基本明了。

ChatGPT-4 Turbo是在2023年11月7日的OpenAI开发者大会上发布，让当时的大模型界振聋发聩。但距离GPT上次更新已遥遥8个月，国产大模型在这期间分秒必争，如今基本宣布自己已经达到或超过ChatGPT-4 Turbo，也即意味着差距至少在半年之久。

但也有个别领域差异化领先，OpenAI宣布封禁国内地区的API调用的第二天，全球著名开源平台huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官Clem在社交平台宣布，阿里最新开源的Qwen2-72B指令微调版本，成为开源模型排行榜第一名。智谱开源了其第四代的GLM模型—GLM-4-9B。GLM-4-9B开源模型综合能力相比 ChatGLM3-6B 提升 40% ，中文学科能力提升 50%，最高支持达 1 百万 tokens 长文本，支持 26 种语言。

技术上有锚点，可以学习对方的长处，去从开源LLM中借鉴预训练的架构，层、和工程配置。

但是将技术制成产品确实差距比较明显。微软小冰做TTS（文本转语音）历史时间没有10年也有8年了，这个技术本身貌似很成熟，但是等到2017年Transformers架构出来之后微软小冰的TTS再也不香了。

一个技术上看似差别不大，从技术产品架构到制成产品上，其给用户的体验结果会差别非常大。

五、大语言模型面临的生死边界

1. 降价

“比行业同类产品便宜90%”“两款产品免费”“全线降价”——近2个月，字节、百度、阿里云、智谱AI等国内大模型领军企业纷纷宣布调降生成式人工智能大模型（以下简称“大模型”）产品和服务使用价格，不少大模型产品价格降幅达50%以上，有的产品价格降幅甚至超过90%。

阿里云宣布通义千问GPT—4级主力模型Qwen—Turbo、Qwen—Plus等9款主力AI大模型全面降价。其中，Qwen—Long API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，最高直降97%。估算，降价后1元钱大约可以买到200万字符，相当于5本《新华字典》的文字量。

字节跳动旗下火山引擎推出的豆包大模型以“更强模型，更低价格，更易落地”为服务特色，降价后豆包大模型最强版本的主力模型推理输入定价只有0.0008元/千tokens。

降价就是内卷，且不算技高一筹的竞争，勉强适合大厂，不适合大语言模型创业公司也不适合六小龙。

2. 2B还是2C

这是大语言模型产品团队是否有智慧的问题。

2B是考验产品稳定性，运营的推广力，针对大语言模型LLM的功能是否能够赋能B端企业用户的需求，是否能够在LLM技术上持续的引领技术潮流。

2B的大语言模型产品需要团队相对稳定，技术相对领先、运维能力卓越、有持续的亏钱能力也很关键。

2C就是产品技术运营体系流畅，技术的新颖性吸引用户，产品流畅度激发用户分享，产品粘性运营留住用户。

2B适合血战、2C适合有创意的产品，前者适合大厂资本储备雄厚，后者适合小厂创新能力卓越！

六、没有应用，大语言模型一切归0

2B是将大语言模型的API接口吐给B端企业，这类企业很多是2C、2B都有在做，假如大语言模型的应用没有创意，那么后面的企业不会再接接口对接。

开源和闭源，没有王牌应用无论开源还是闭源都会死翘翘。谷歌的Android之所以开源非常成功，是因为移动手机上Ios闭源能够做非常成功的应用，谷歌顺水推舟将这一个项目开源给无需验证结果是否有用的企业用户。

大语言模型无论闭源还是开源都没有见证过Killer APP的价值点在哪。

大语言模型是否没有应用价值？我认为大语言模型有非常高的应用价值，只是目前的大语言模型公式没有做出杀手级应用而已。

七、什么样的大语言模型应用应该算好应用？

1. 用户数和商业模式

今日头条在2012年8月上线后，运营90天就获得了1000万用户。不到半年，在加入字节跳动全面负责商业化的张利东的操盘下，以国美北太平庄店的一条促销广告，跑通了个性化推荐的信息流广告模式。

到2016年，字节跳动的广告收入飙升到80亿左右。

抖音的赚钱速度与规模，比今日头条更快。2019年，字节跳动整体收入在1200－1400亿元量级，其中广告收入占比超85％，抖音贡献了约一半。

AIGC的杀手级应用会比字节跳动的用户增长更快，商业模式更棒，因为AIGC的数据更精准，AIGC的效率也就更高。

2. 国内和跨境

AIGC具有天然的全球属性，AIGC对自然语言的理解能力能够通过各种跨语种的考验，所以杀手级应用的出现不会局限于某一个地域，一出生就会全球化。

3. 产品技术谁更重要

笔者本人是读软件工程专业的，特别了解很多同学的作风，每个工程师都觉得自己很牛，有的工程师还不好意思承认自己的弱点，例如有的工程师认为做市场就是丢人，自己工程能力这么牛，不愿意去了解市场。导致工程师闭门造车。

这里借用乔布斯的一句名言：“光有技术是不够的。技术只有与人文相结合，才会带来让我们心灵歌唱的结果。”

AIGC上半场是算法工程人员引领团队做数据清洗、做数据集、做预训练，做调优，做基础模型。当这些做完一轮之后。AIGC的下半场是要挖掘AIGC的应用场景，塑造AIGC的案例，打造AIGC的工具，然后总结出AIGC的方法。

所以AIGC接下来需要AI产品带领AIGC团队像上半场AIGC算法工程带领团队一样突破！

AIGC的杀手级应用不再局限于手机、不再局限于智能家居、不再局限于智能汽车，AIGC的杀手级应用是可以贯穿手机、机器人、汽车和万物互联！AIGC杀手级应用将在2026年前展现于市场！！！