大模型拿单江湖

寂静回声

11月29日，智谱Agent OpenDay会后，现场有记者问了CEO张鹏一个问题：“To B进展如何？”

“还行吧”，至此张鹏没有再多说一句。

今年一年，这家明星AI公司深度参与到大模型的厮杀当中，其同台竞争对手是百度、阿里、腾讯和字节。智谱和其他AI创业公司的命运如出一辙，入围即“安慰奖”，多数情况下以“重在参与”而告终。

反巨头围剿战役打得相当艰难。截至12月3日，以“大模型”为关键词在中国招投标公共服务平台上检索，大模型中标数量约有200条。另据光子星球不完全统计，上述四大云厂商中标数量达98个，占总订单量近50%；仅大模型和AI相关订单金额，四家总计拿走了11.12亿元，分食了大部分国企、政企市场。
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AI公司似乎陷入了自证的陷阱，需要靠发布会和上新不断制造声量，来吸引B端客户。但这都抵不过云大厂的先天优势：算力订单价格在市场属于碾压性存在；纯大模型功能叫不上价，与云、数据库和SaaS一同打包进解决方案，既能摊平云基建成本，还能增加谈判砝码；客户抱有路径依赖性，基于使用习惯，直接给某合作过的云厂商发了offer。

更为严峻的现实正在上演。在To B市场，云厂商也带头打起了价格战，加量不加价，一度出现以不到入围友商一半的价格拿下订单的情况。此外，AI创业公司的先发优势也逐渐在褪去，竞对间服务同质化，与大厂比差距不甚明显或被超越。

至此，2024年大模型To B市场大局已定：云大厂吃肉，AI公司喝汤。
在尚未发展充分的中国大模型市场，充满了不确定性。客户是犹疑的，适配大模型和AI功能的基础是不完备的，开发者“打一枪换一个地方”。现阶段，在中国大环境中，对大模型产生真实、持续而稳定的需求来自政企。各厂商口中说是To B，本质上是To G。

对云厂商而言，G端市场的渠道、经验和客户是现成的。不过是按照上个阶段的流程再来一遍，主角从SaaS、云换成了大模型、Agent。于是，拿单子成为了今年云大厂疯狂上分的方式。

依据中国政府采购网、中国招标投标公共服务平台、采招网等公开数据，光子星球追踪了今年截至2024年12月3日以来百度云、阿里云、腾讯云和火山云大模型相关中标情况。特别说明，仅统计由大模型和生成式AI产生的相关订单，大模型应用服务通常指大模型应用平台、工具、软件等，大模型部署训练通常指模型训练、推理、调优等。统计结果可能有遗漏，未公开中标金额不计入统计范畴。

百度云中标34个，数量和所涉及行业居于四家之首。其中，金融行业中标数量最多，其次是通信、电力、教育科研、环境和公共设施管理等。百度云共计拿下4.46亿元的单子，大头是算力（2.16亿元）和大模型应用服务（1.7亿元），分别占总金额的49%和38%。或许是在AI搜索领域打出了心智，只有百度云拿到了订单，不过客单价不太高，单笔不超过两百万元。
阿里云中标18个，金融、教育科研和政务是其主要领域。尽管在数量上不及百度，但阿里云凭借3.96亿元的智算订单，共计中标4.26亿元，从中标总金额上差不多追平了百度云。除了算力外，大模型训练部署1296万元，大模型应用服务769万元。

梳理下来，阿里云强势领域其实还是云的老业务上，比如云的扩容、公有云、数据库、中间件、硬件等采买上。新业务，如数字人、智能客服、AI编程占比较低，并且阿里云在大模型训练部署方面优势并不突出，通义千问大模型的采购源来自于阿里参与出资创办的科研机构“之江实验室”。
腾讯云共计中标24个，金额总计1.8亿元，集中在传媒和通信领域。通过梳理订单，光子星球发现，政企对腾讯云及混元系列产品的认知最为清晰，包含数字人、多模态、大模型几个关键词，这可能与腾讯混元打“MoE标签”和走开源路线有关。这使得其在大模型训练部署方面的中标金额占比达到72%，深圳市宝安区政府就直接采用了腾讯云和混元大模型，还有广电和新闻媒体提出精调垂直模型和升级平台的诉求。
火山云一共中标22个，但总金额只有6159万元。火山云基本拿遍了智能体细分领域的订单，由于智能体的复杂性和客制化难度并不算高，其客单价会受研发量规模上下浮动。

五个智能体订单中，*48万，最高420万元成交，客单价较低。火山云中标情况反映了其市场推广策略，从结果看，扣子正在加速从C端转向B端，承担连接大模型和To B业务的功能。此外，豆包模型的音视频方面的单项能力也受到了关注。
大部分情况下，四家云厂商都在同台竞技，所以呈现的中标行业和金额分布比较相似。现阶段，除了算力大单，很难说哪个厂商有压倒性的优势。大家普遍遇到的问题是僧多肉少，把算力一项剔除，会发现大模型和AI相关的客单价十分低。

刨除算力后，百度云平均客单价约为742万，阿里云约200万，腾讯云约750万，火山云约280万。背后可能还要涉及分配利润问题，按大厂一贯做法，一个订单会拆成N个部分，分包给不同的公司。
在很多中标订单中，采购公告都写着“单一采购来源”，多数情况下最终成功竞标的都是云厂商。这意味着从一开始，很多AI厂商就输在了资格赛上。

背后折射的是云厂商在该赛道长期的资源垄断，也是云本身的特性，为了追求安全性、连续性和稳定性，降低迁移和开发成本，很多国企选择在已经使用该厂商云的基础上继续使用大模型和AI产品服务。

To B或To G最终是解决问题，以项目为单位的标的，其需求是复合型的。B端客户可能既需要硬件、云的服务，也需要大模型推理训练和Agent应用开发服务，要的是一整套软硬一体的客制化解决方案。

比如在某一教育数字化的订单中，采购清单就包含了云的扩容、定制化的大模型调用服务、文档工具、办公软件和数据分析等需求。对新切入行业的创业公司来说，其本身产品服务根本无法满足上面的订单需求，一部分市场被自动排除在外。

AI厂商与云大厂同台竞技机会诞生在其突出的单项能力上，例如一个标的中被拆分为文生图、图生图、文生音乐、文生视频等多个组成部分时，采购方就会比较创业公司和大厂的相同功能效果。智谱在综合性的单子上表现不佳，但仍在大厂围攻下，拿到了一部分多模态、大模型训练调优、大模型预训练和AI视频的单子。

这无形中在引导AI厂商走向“补全”的道路，目前，一线的AI创业公司几乎都涉及了大模型训练、推理、AI搜索、AI生图、AI视频等几个主流方向。彼此间越来越同质化的同时，大厂与之差距也越来越小，他们有的大厂也有，而且是更标准化和稳定的服务输出。今年，云大厂拿下了大模型和AI市场近一半的单子，智谱勉强喝到了汤，其余也只是闻闻肉腥，而往后会更困难。

To G交付周期长，回款慢，仅凭这两点就足够耗死一批挣扎在生死线上的AI公司。于大厂，大模型订单是锦上添花；于创业公司，是收入来源，两者性质不可同日而语。财力雄厚的云大厂耗得起，也打得起价格战。

大模型和AI相关客单价叫不上去，这些云大厂要付一定责任。在同期的候选人竞争中，他们通过压低价格来拿到订单。在今年一次“国产化智能辅助编程服务项目”争夺中，科大讯飞报价98万，同花顺报价56万，阿里云上来对半砍把价格杀到了35万元成交价。

创业公司迎战只有两个选择，要么离场，要么叫价更低。在另一场关于AI编程研发采购中，百度云出价66万，腾讯云33万，一家软件创业公司开出了28万的低价，最终拿到了订单。

于是，大模型To B市场的恶性循环也就此开始了。强者愈强，留在AI公司手中的牌就要见底了。