基础大模型研发和AI应用，到底是不是水火不容？这个问题，云厂商和创业公司给出的答案恐怕不太一样。

从现实动作来看，云厂商已经在悄悄布局上层应用。今年9月，百度智能云针对智能客服场景，推出了升级版的“百度客悦”；京东那边，则拿出了面向电商场景的AI数字人；华&为云也没闲着，发布了CodeArts盘古助手，专门提升程序员的开发效率。

这些应用看似又要杀回SaaS的老战场，但换个角度想——这次是从AI的视角出发，产品竞争力、收费模式、目标人群，都已经和过去完全不同了。

另一边，大模型创业公司也开始把目光投向商业化，重点就是AI应用。比如零一万物最近就公布了toB商业计划，其中也包括面向零售和电商场景的AI数字人。

再把视角拉到中标项目上，结论会更直观。从产业家之前的盘点来看，今年中标金额更大、也更规模化。但仔细对比云厂商和创业公司拿到的项目类别，会发现一个有意思的分化：云厂商的订单已经开始偏向AI应用，比如智能客服、数字人这类；而唯一能查到大规模中标的创业公司智谱，拿到的订单还主要集中在大模型预训练层面。

原因并不复杂：云厂商能提供更系统、更“一站式”的服务——从底层云服务和AI Infra，到模型训练，再到上层应用，链条完整。这一点上，创业公司确实难以匹敌。

不过，生态建设需要时间，这不代表创业公司完全没有机会。基因不同，定位不同，未来的路自然也不同。创业公司既可以成为云厂商生态里的一环，也可以自建生态——两者本就不冲突。

除了重新思考盈利模式，创业公司还需要补上toB服务能力这一课。云厂商在B端摸爬滚打多年，积累了大量的行业know-how，而创业公司在这方面的探索，还处于起步阶段。

回看云计算时代的历史，今天的大模型竞争格局，和当年有诸多相似之处。冯博认为，大模型创业公司正面临“双面夹击”：一边是云厂商和传统互联网公司（比如科大讯飞、商汤科技），另一边是行业数字化的IT厂商——他们没有大模型，但凭借深厚的行业经验，可以用开源模型训练来交付客户。

所以，创业公司面前不光是盈利的困境，还有强大的竞争对手。

据纽约时报披露的OpenAI财务报告，ChatGPT目前每月有1000万用户，每人支付20美元订阅费，光这一项每月就能带来2亿美元收入。OpenAI还计划年底涨价2美元，并在未来五年内将订阅费涨到44美元。即便如此，按现有财务模型推算，OpenAI预计要到2029年才能实现盈利。

至于国内的大模型公司，哪家能盈利、什么时候能盈利，至今没人给出明确表态。或者说，这个问题目前还不太适合摆到台面上来讨论。