大模型的风吹了半年，终于有了新方向。

在日前举办的世界人工智能大会上，国家人工智能标准化总体组宣布我国首个大模型标准化专题组组长单位名单。名单内容显示，我国大模型标准化专题组组长单位为上海人工智能创新中心。联合组长单位分别百度、阿里云智能集团、科大讯飞、360、华为云计算有限公司、中国移动通信有限公司研究院这六家企业。

高层对大模型的定调，这对推动大模型技术和标准化的实践结合、促进人工智能产业健康必然有着重要意义，而大模型“国家队”的组建，更是对于相关企业有着积极的推动作用。

不过值得注意的是，这份“国家队”名单中，少了一个熟悉的身影，那就是腾讯。早在2017年，腾讯就和阿里、百度、讯飞一起成为了科技部认定的首批国家人工智能创新开放平台，但是在这波大模型热潮中，腾讯却并没有和其他三家一起，继续名列“国家队”之中。

腾讯并非是大模型的局外人，早在去年6月，腾讯就发布了自家的大模型产品，去年10月，腾讯又宣布已完成完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。

不过需要说明的是，相较于其他厂商专注于通用大模型来说，腾讯混元大模型则主要聚焦于行业大模型。那么，行业大模型又是否能将腾讯混元大模型推向一个新高度呢？

1、腾讯为何掉队了？

不可否认的是，相较于其他厂商而言，腾讯做大模型的确有着许多优势。

首先，腾讯在AI技术上也积累了一定能力。比如说，早在2019年开始，腾讯就已开始布局AI大模型，并覆盖NLP、CV和多模态等多个领域。同时在基础软件领域，腾讯自研的云数据库TDSQL核心代码的自研率达到100%，性能打破世界纪录；并在人工智能和机器学习领域，设立人工智能和前沿科技两大实验室矩阵等等。

其次，大模型训练期间所需用到的算法、数据、算力、腾讯也有着很多优势。比如说，腾讯旗下拥有类似于国民现象级APP微信、腾讯音乐、《王者荣耀》等。而且腾讯云发展多年，其在算力上的积累也是其他厂商所无法匹敌的。

最后，家大业大的腾讯也无须像其他厂商那样因大模型前期训练阶段所产生的资金压力而感到焦虑。据悉，今年一季度，腾讯研发支出还继续保持高增长，达到151.81亿元。

但去年马化腾曾指出，腾讯内部很多业务该砍就砍掉，不要留恋，你这个（非核心业务）能做多大呢？做大又能怎么样？高层降本增效、聚焦主业战略指导下，虽带动了腾讯今年一季度腾讯在营收和利润上的共同增长。

但代价则是因今年上半年大模型尚处在行业发展早期、前期高额的研发投入以及未来发展前景的相对不明朗，这也让腾讯内部对大模型的重视程度明显不够。

比如说，今年2月份，有媒体报道腾讯曾推出万亿中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1，并在腾讯广告、搜索、对话等多个领域应用。但此后腾讯在大模型业务上却选择了“低调”，市面上也鲜有关于腾讯大模型的报道。

而在今年5月份时，包括科大讯飞、商汤科技等一众厂商纷纷推出自家大模型之时。马化腾在腾讯一季度财报会议上却指出，“这个（大模型）的确需要有很多的积累，我们也一样在埋头研发，但对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来在长的时间跨度上来看是不那么重要的。关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地，相信我们是有很多场景是可以落地的，目前（我们）还在做一些思考。”

马化腾此番言论也被外界看成是为了更好地稳定投资人的军心，因为腾讯在大模型上的“难产”，也让腾讯股价在今年5月份时持续下跌。

腾讯大模型之所以难产，其根源还是在于AI时代下，腾讯内部的无所适从。

作为国内起步相对较早的互联网企业之一，腾讯打造了QQ、微信等一个个现象级APP。并且这些APP的发展也有一个很大的特点：将成熟的APP推向市场，获取TOC端用户的持续增长。之后以用户数据和资源为抓手，反向TOB。

时至今日，C2B2C的方法论仍被腾讯所沿用。以视频号为例，扩大视频号TOC用户数量以及使用时间，吸引更多TOB端广告主投放，进而带动腾讯广告业务营收增长，这正是今年一季度腾讯对视频号如此重视的原因所在。

但AI时代，腾讯的这种方法论正遭遇瓦解。比如说，此前Chat GPT版本速度之快，在让外界感到震惊的同时，侧面也在说明现在市场根本没有足够的时间基于一个技术去做市场化的产品，当产品尚未打磨好时，技术就已经在不断迭代了。

另以腾讯智慧出行项目为例，在今年4月份腾讯智慧出行技术开放日，腾讯将自家各个业务线的产品都拎出来了一部分，覆盖腾讯云、微信、QQ、腾讯音乐、腾讯视频、腾讯地图等等。拼凑之间，腾讯智慧出行更像是一个强行捏合的矩阵。但反观百度、华为、文远智行、毫末智行等一众厂商或通过硬件，或通过智能座舱等方案来构建智慧出行解决方案。

作为国家级的大模型项目，后续既需企业内部高度重视，也需企业自身在应对AI时代有着足够的耐心和定力。但相较于华为、百度、科大讯飞等企业，腾讯在这些方面的表现也就稍显逊色，这也是腾讯大模型为何没有进入国家队的原因所在。

2、商业化落地是最大问题

需要说明的是，腾讯混元大模型专注TOB场景落地和服务，整体战略确实符合大模型后续发展趋势。从面向TOC端的通用大模型来看，商业化是一大难题。

对标Chat GPT来看，据Similar web数据，今年上半年Chat GPT全球用户访问量环比增长分别为131.6%、 62.5%，55.8%，12.6%，2.8%、-9.7%。也就是说，目前Chat GPT已经进入到用户负增长时代。出现这种情况的原因在于：用户对Chat GPT的新鲜感正逐渐降低。据摩根士丹利调查数据显示，在受访人中，有19%用过Chat GPT，但是只有4%的人表示对其还存在依赖使用。

但Chat GPT的这种情况绝非个案，而是后续TOC端通用大模型普遍面临的问题。或许在厂商对自家大模型的高调宣传，新鲜感能带动大模型用户数量的短期暴涨。但这种新鲜感往往来得快，去得也快。一个典型的案例就是今年淄博烧烤从全网爆火到逐渐冷清。显然，若想要让用户始终保持新鲜感，这给大模型厂商也带来了新的技术压力。

更为重要的是，面向TOC端的大模型也面临着变现难的问题。虽说美国当地时间7月18日，微软在全球合作伙伴年度大会上宣布，将推出全新的人工智能订阅服务。针对人工智能助手Microsoft 365 copilot，将向office 365 e3、e5、商业标准版和商业进阶版的订阅商户收取每人每月30美元的费用。

但由于微软办公软件对“打工人”来说本就是刚需，这也是微软大模型得以收费的基础所在。但反观其他厂商的大模型，其对TOC用户来说并非刚需，这也决定了即使他们想要走微软这种依靠订阅费收入来均摊大模型研发成本，但付费率到底能达到多少，也充满未知。

除此之外，TOC通用大模型后续也必然面临着一个更为现实的问题。即：如何在用户体验和商业化之间达到平衡。

比如说，大模型厂商想通过广告增加收入，但广告如何放置也极其考验各家大模型厂商内部的规划。又比如，用户对大模型提问后，需观看15S广告才能解锁对应内容，这虽能增加客户广告曝光次数，但很容易引发用户反感。

相较于TOC端而言，TOB端定制大模型不仅无需考虑上述问题，而且根据TOB客户需求完成大模型交付，变现方式也相对较快。但即使如此，腾讯混元大模型也难言轻松。

其一，腾讯想要做的大模型商店，目前Chat GPT也正在尝试。据The Information 报道，Open AI CEO 山姆-奥特曼在六月的一次内部会议中表示，正在计划创建一个大模型应用商店，作为大模型商用领域的一次新尝试。在Open AI的这个大模型商店中，允许客户自行上架相关大模型。但从目前情况来看，这些大模型的下载量偏低。

产生这一情况的原因在于，相较于TOC端以满足新鲜感需求为主，目前TOB端对大模型需求不足。在企业纷纷追求降本增效活下来的背景下，很难想象国内能有多少企业愿意花费重金用到大模型上。

毕竟不管是大模型厂商、还是市面上的多份研报，虽一直强调的是大模型能给企业带来多少实际价值，但这些价值仍处在PPT阶段。真正很少提及商业化落地场景，是本轮大模型竞争中的一大特点。基于大模型投入和回收ROI的难以评估，企业主对大模型也只能采取相对谨慎态度。

另外，周鸿祎曾指出公有大模型容易造成企业内部数据泄露。一方面，公有大模型不是本地部署，它与外部进行信息交流时必然存在数据泄露的风险；另一方面，公有大模型也无法实现组织内部权限的分级管理。那么站在企业的角度来看，企业也更愿意使用内部定制版大模型。

但如此一来，也就产生了两个非常现实的问题。一方面，为企业做大模型因不同企业需求不同，只能走定制化路线。但定制化也意味着交付周期长、占用大模型厂商时间、人力、财力成本高，大模型厂商很难形成规模效应。而在当前腾讯内部追求降本增效的当下，腾讯内部又是否愿意接受大模型所带来的长期亏损呢？

另一方面，为客户定制大模型的同时，必然要求大模型企业在客户所处行业的数据积累有着较高的广度和深度，不可出现张冠李戴的情况。尤其是类似于金融、医疗等行业，更是不可出现数据错误。但就是不知当前腾讯在这些行业的数据积累，是否已经完成了呢？

3、和其他厂商必有一战

除腾讯外，目前国内包括华为、阿里等一众厂商也在持续深耕行业大模型。据悉，华为盘古大模型对外喊出的口号为重塑千行百业。华为常务董事、华为云CEO张平安也指出：“盘古大模型是一个面向行业的大模型系列。要让每个行业、每个企业、每个人都拥有自己的专家助手，让工作更高效更轻松。”

阿里云智能集团CEO张勇也曾表示，目前阿里云已启动了“千问伙伴计划”，与行业伙伴携手共建创新生态，已经覆盖油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信等行业，未来将打造更多企业专属模型，推动各行各业更快更好地分享智能化红利。

显然随着后续围绕行业大模型竞争的加剧，大模型厂商也需加速技术自研进度，进而降低定制服务价格，以获取更多客户。但在拓展客户方面，腾讯混元大模型在某些客户上的拓展速度可能远远不及华为盘古大模型。

以政务市场为例，据IDC数据显示，2021年在政务云市场上华为云的市场份额高达25.8%。事实上，华为云之所以能在政务云市场上保持较高份额，其原因在于华为内部有专门的“组织部”。

为获得TOG端订单，华为云内部往往会成立小到数十人大到上百人的公司，他们的工作就是把客户上下架构、业务情况掌握得极其清晰，并且有成熟的打法指导。更为重要的是，华为内部也有专人负责对接不同的TOG端。长期跟踪下，又加之TOG端对云业务的需求更多的是以跑通系统即可，并且他们也更青睐于有着成熟经验的云厂商合作。

依托在TOG端的优势，华为盘古大模型在TOG端数据积累的深度自然远远高于腾讯混元大模型。同时随着后续TOG端对定制大模型需求增多，华为也能将此前积累的TOG端客户资源迅速转化，进而获得更多TOG端定制大模型订单。更重要的是，腾讯内部做惯了互联网生意，在寻找TOG合作时，又是否能够放低姿态，不厌其烦地去更改TOG端客户的需求呢？

不仅仅是政务市场，零售市场也存在着类似情况。缺乏电商基因一直是腾讯内部最大的问题，此前百度电商负责人李明远曾指出，百度和腾讯一样都不缺流量，可百度做电商命运和腾讯一样，全部是以失败而终结。因为电商绝非是简单的流量生意，它背后需要的是供应链、是品牌建设、是如何处理好买卖双方之间的关系。

那么仅靠腾讯云所专注的影音娱乐领域，又能否撑得起腾讯混元大模型的基本大盘呢？或许让腾讯焦虑的不仅仅只有大模型，此前马化腾在腾讯内部高层会议中也曾指出，目前C端市场红利已经基本结束，下一轮的财富风口将在B端，产业互联网将迎来兴盛的时代。那么未来十年，腾讯又要如何做好TOB端生意呢？