AI 大模型 B 端突围：商业化加速与挑战并存的新赛道

        随着人工智能技术的迅猛演进，大模型已成为全球科技竞争的新焦点，更是未来产业升级的核心赛道。依托庞大的参数量与超强的计算能力，大模型在自然语言处理、图像识别、智能推荐等诸多领域展现出不可估量的应用价值。

 

        在 AI 大模型的商业化进程中，“面向企业（To B）还是面向消费者（To C）” 始终是行业绕不开的战略选择。从当前市场格局来看，尽管 C 端（消费者市场）潜力巨大，但大模型在 B 端（企业服务市场）的商业化探索已率先取得突破性进展，曙光渐显。

 

        百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖曾指出，AI 应用正率先在 B 端迎来爆发期，由企业级大模型工程平台与异构算力平台构成的新型 AI 基础设施，将逐步替代传统云计算，为大模型在企业生产力场景的规模化落地提供核心支撑。

       相较于 C 端市场庞大的用户基数，B 端市场在大模型应用上展现出更明确的商业价值，多家初创企业的商业化模式已得到市场验证。

例如，2024 年前三季度，北京智谱华章科技有限公司在 B 端与 G 端（政府及事业单位市场）的大模型中标数量与金额稳居国内行业前三；北京中科闻歌科技股份有限公司则凭借在金融、政务、媒体等垂直领域的深耕，构建起完整且清晰的商业闭环。

 

        北京零一万物科技有限公司创始人李开复在接受《证券日报》采访时表示，公司专注于打造有盈利空间、非单纯售卖模型或项目制的 B 端业务。“从创立之初，我们就聚焦国内 B 端市场，探索数字人在零售、餐饮等场景的落地，目前已能提供全链条解决方案。”

 

        可见，B 端市场的商业化路径已逐步清晰。企业愿意为大模型产品付费，核心原因在于其能直接提升业务效率、压缩成本并增强市场竞争力。中科闻歌董事长王磊向《证券日报》透露，在企业决策场景中，依托多智能体协同技术，结合工作流、数据流与决策流，AI 大模型可助力企业在复杂商业环境中实现智能决策，为长期战略布局提供支撑。

 

        此外，B 端商业模式的开发难度相对低于 C 端。在企业付费意愿更强的背景下，大模型初创企业更倾向于加大 B 端投入，以构建可持续的盈利模式。

        业内共识认为，算力、算法、数据是支撑大模型发展的三大核心支柱。近年来，得益于计算能力的跃升、大规模数据集的可获取性以及算法的持续优化，AI 大模型在 B 端市场步入爆发增长阶段。

 

        然而，大模型领域也面临亟待突破的瓶颈。当前，高质量数据资源日益稀缺，大语言模型规模持续扩张，参数规模已突破万亿级别，单次训练所需的资金、人力投入以及稳定性能源供应成本也愈发高昂。

 

        在大模型的商业闭环中，相较于算法与算力，数据对垂直行业落地效果的影响更为直接。高质量数据是训练与优化大模型的根基，缺乏足够的高质量数据，大模型便无法习得精准、丰富的知识，进而难以生成贴合实际、富有创造力的结果。这种匮乏不仅制约了大模型的训练效果与应用性能，还推高了企业的运营成本与时间成本。以自动驾驶领域为例，企业为获取高质量的路况与天气数据，需投入大量人力物力进行数据采集、标注与清洗。

 

        猎豹移动董事长兼 CEO 傅盛在接受《证券日报》采访时坦言，在 “百模大战” 中，算力与算法领域已难形成差异化竞争，而经过标注的数据才是决定大模型基础能力的核心要素，当下行业的关键在于如何筛选出高质量数据，并与应用场景深度融合。

 

        Epoch AI Research 研究团队预测，到 2026 年，现有可用于 AI 模型训练的高质量语言数据将消耗殆尽。信息技术分析机构 Gartner 的报告也指出，到 2030 年，合成数据将成为 AI 模型的主要训练数据来源，而在此之前，高质量数据短缺将是长期存在的行业难题。

 

        为应对这一挑战，企业与科研机构正积极探索解决方案。在数据集成方面，蚂蚁集团旗下蚂蚁数科推出的 AI 数据合成与生产平台 AIGD，可通过大规模合成互联网覆盖的高质量垂直语料数据，为科技厂商的 AI 模型训练提供支持。在数据清洗与标注领域，北京猎户星空科技联合北京聚云科技研发的 AI 数据宝 AirDS，能为 B 端企业提供大模型数据收集、清洗、标注、提示词工程及评估等全流程服务；中科闻歌的数据工程则通过整合开源数据与企业内部数据，构建数据资产管理体系，并借助一站式清洗工具将原始数据转化为高质量数据，保障 AI 训练数据供给。

 

        “尽管面临高质量数据短缺的挑战，但大模型 B 端市场的发展前景依然广阔。” 艾媒咨询 CEO 张毅向《证券日报》表示，“企业与科研机构需持续加强合作与创新，共同推动高质量数据的开发与应用，为 AI 技术的进一步突破奠定坚实基础。”

        在资本市场，AI 大模型仍是当下热点，国内投融资活动保持热度，但与早期的投资热潮相比，当前投资人的态度更趋理性。

 

        中商产业研究院数据显示，2023 年 1 月至 10 月，国内 AIGC（人工智能生成内容）行业累计发生投融资事件 122 起，涉及金额 178.62 亿元；2024 年同期，该行业投融资事件为 101 起，同比下降 17.21%，但涉及金额达 309.8 亿元，同比增长 73.44%。

 

        “经过两年的发展，投资策略已从‘大面积布局’转向‘在关键细分领域与核心标的上集中资源投入’。” 未可知人工智能研究院院长杜雨向《证券日报》分析，AIGC 的技术与产品迭代速度超出许多投资人预期，面对不同方向的项目，投资人需更谨慎地研判市场变化趋势。

 

        在投资整体趋于理性的背景下，投资门槛不断提高，领域划分也更趋精细。投资人更看重能持续推动技术进步、构建独特技术体系的企业；对大模型企业的商业化路径与盈利能力也提出更高要求 —— 需明确产品或服务的市场定位，制定可行的商业化策略，并展现稳定的盈利潜力。

 

        丁投研创始人陈达表示：“当投资进入精细化阶段，投资人会更加关注技术是否具备创新性壁垒、应用场景是否契合市场需求，以及是否拥有清晰的商业化路径与行业垂直化应用前景。”

 

        与此同时，随着大模型技术在金融、医疗、教育等细分领域的应用不断深化，投资人更青睐两类企业：一类是能将大模型技术与边缘计算结合，提供高效、低延迟服务的企业；另一类是在多模态领域具备技术积累与创新能力的企业。

 

        具体到投资赛道，招商银行研究院发布的研报指出，鉴于大模型对算力需求的激增，全球互联网巨头纷纷加大对 AIGC 基础设施的投资，其中 GPU 系统、HBM 存储及高性能网络基础设施在 AIGC 计算中发挥关键作用，已成为硬件基础设施投资的核心赛道。

 

        杜雨认为，移动互联网革命曾推动智能硬件的蓬勃发展，当时的智能硬件主要实现 “联网” 功能，尚未达到真正的 “智能化”；而当前的 AI 技术有望赋予硬件真正的智能，因此穿戴式 AI 设备、具身智能机器人等方向近期已吸引大量投资人关注。