摘要
乔.韦曼说：“所有的商业模式本质上都一样：你必须卖出一些东西。有一句话很经典‘如果你不付费，那你就是产品’。如果用了大量免费服务，这些免费服务总要面临一个‘清算时刻’”。 豆包即将新增付费订阅方案的消息引起了一次围绕AI大模型商业模式的广泛讨论。 大模型不仅是一项新的技术，也是一个新的产品。在大模型取得突破的4年后，市场仍在不断探索这个“产品”的商业边界和盈利模式。日益高昂的算力投入让这种探索更为急迫。 大模型到底应该怎么盈利？它和互联网经济有和不同？是否应该采用同样的“免费策略”来完成商业化？ 就此，经济观察报专访了美国未来产业研究院创始人乔.韦曼，他在2012年首次提出“云经济学”这一概念，还曾在AT&T、惠普和贝尔实验室等企业担任过高管。产业经历让乔.韦曼更关注AI的如何赋能产业、AI如何推进商业化以及传统企业的AI转型。 今年乔.韦曼发布了《颠覆性与有趣的科技：人工智能》报告。乔.韦曼提出了人工智能经济学的几个新范式，包括：AI时代，单位工作成本层面人力持续上升、机器成本不断下降；机器系统在能力、效率、可靠性等维度正超越人力；AI具备可规模化、低波动、零疲劳优势，且能通过持续学习自主优化。 乔.韦曼说，目前AI主要有几种商业模式，第一种是直接付费：按Token计费或订阅制付费，重要工作用前沿模型，简单任务用低成本模型；第二种是广告支持模式，即优先展示广告商赞助的结果；第三种是生态捆绑模式，比如谷歌愿意提供免费（以及付费）的AI服务以留住用户。 乔.韦曼说：“所有的商业模式本质上都一样：你必须卖出一些东西。有一句话很经典‘如果你不付费，那你就是产品’。如果用了大量免费服务，这些免费服务总要面临一个‘清算时刻’”。 ｜对话｜ 经济观察报：数据规模对大模型的性能很重要，但在商业领域，大模型的客户规模是否同样重要？ 乔.韦曼：这个问题很复杂，让我以自动驾驶举个例子。AI非常聪明，但AI无法预见每一种可能的场景，目前还不具备人类处理“边缘情况”的通用能力——也就是那99%正常高速驾驶之外的极端情况。比如一架飞机突然发生故障，迫降在你前方的高速公路上。“天哪！这种情况我该怎么办？