随着2024年的深入，人工智能领域的大模型发展呈现出一幅既繁荣又复杂的图景。从年初的Sora到最新的o3，不断有新的模型涌现，然而，这也引发了业界对于“内卷”现象的广泛讨论。
所谓“内卷”，指的是某一产业模式在达到某种成熟形态后，陷入了一种“高水平均衡陷阱”，即增长并未带来实质性的发展，反而导致停滞和潜在危机的出现。在今年的大模型市场中，这一现象尤为明显。一方面，模型的训练算力已从万卡级别跃升至十万卡级别，但智商的提升却未能与之匹配。另一方面，尽管模型数量众多，但缺乏真正具有颠覆性的应用，即所谓的“杀手级应用”。模型厂商之间的价格战更是加剧了市场的竞争态势。
这种内卷化的趋势，无疑给大模型行业带来了前所未有的挑战。公众和投资者的热情逐渐冷却，对于AI发展的期待不再如去年那般狂热。OpenAI的发布会虽然持续了12天，但多数内容只是对已有技术和产品的增强，缺乏足够的亮点。甚至有人开始质疑，AI的发展是否已经走到了尽头。这种质疑的声音，无疑给整个行业蒙上了一层阴影。
与此同时，产品同质化的问题也日益突出。无论是开源模型还是闭源模型，性能表现逐渐趋同，使得市场竞争变得更加激烈。而同一厂商内部的模型家族，也面临着加速淘汰的命运。旧模型被新模型取代，用户更倾向于选择性价比更高的新产品。这种趋势，无疑增加了模型厂商的经济负担。
在商业层面，大模型的内卷化也给变现之路带来了诸多挑战。云+API模式虽然是大模型的主要变现方式之一，但降价换量的策略并未取得预期的效果。B端客户更看重模型的质量和可靠性，而非单纯的价格。因此，那些具备较强模型能力的云厂商，在竞争中占据了优势。
订阅制模式也面临着用户粘性低、忠诚度不高的问题。由于大模型的更新换代速度极快，用户更愿意观望新模型的出现，而不愿意与某一平台长期绑定。这导致模型厂商为了吸引新用户，不得不持续进行拉新营销活动，获客成本居高不下。而长期续费率的不高，更是给商业变现带来了极大的挑战。
面对内卷化的困境，大模型行业开始寻找向外发展的出路。2025年，将是大模型商业基础设施日趋完善的一年。通过提高模型的开放度和兼容性、提供更细致的开发工具以及从开发到商业化的“端到端”支持，大模型应用者和开发者将能够更方便地取用这些模型。
腾讯混元大模型的免费资源包就是一个典型的例子。它支持多个模型的共享和灵活切换，满足了用户对多元多模的需求。而OpenAI为Sora打造的专业工具，也吸引了大量用户。在国内，字节跳动和百度等公司的开发工具也已经逐渐成熟，为用户提供了更多的选择。
然而，尽管有这些积极的尝试，大模型市场仍然面临着饱和和同质化竞争的问题。要取得商业成功，大模型不仅需要技术上的突破，更需要满足用户和开发者的实际需求。因此，完善的商业基础设施对于大模型的发展至关重要。
在未来，随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，大模型有望摆脱内卷化的困境，迎来更加广阔的发展前景。但在此之前，所有模型厂商都需要认真思考一个问题：如果大模型是水和电，那么用户和开发者拧开开关时，他们究竟能得到什么？
