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，其现金流非常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。
巨额资产金额的投入，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”？
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，尤其有必要注意一下的一个数据是，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，其相关这类的产品直到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，就没有建立大规模销售团队的OpenAI，无疑慢慢的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，在长期资金市场上获得足够的资金支持应当问题不大。
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。从风投机构、大公司战投及国家产业基金、创业者个人，可以说，市场上最容易拿到的融资，可能已被集体择过一遍了。
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，也加剧了长期资金市场的忧虑。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”。
例如，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，希望我们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”。另一家大模型企业高管则在会上透露，商业化最需要的技术也是该公司研发最优先级。
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，已经成了众人必须要思考的一道难题。
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的人提供增值服务，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，还不足以满足用户的核心主要需求。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，重新再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，在细致划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互联网到移动网络，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。
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