在全球关注的AI热潮中， OpenAI 的 ChatGPT 一夜成名，月之暗面的融资亮眼，miniMax 的估值逼近两位数亿美元……无论是否认同“AI是新工业革命的核心驱动力”，AI 已经在普通用户与各类企业之间掀起巨浪。
这场竞赛并非只关乎初创公司，巨头们同样不愿错过这颗璀璨的潜力之星。
百度、阿里、字节跳动、腾讯等巨头纷纷表态，CEO 们将AI列入核心战略，并表达要“全力以赴”的决心；但在这场追赶中，长期处于领先地位的公司却不一定总是领先，甚至在某些方面落后于表现活跃的创业公司。字节跳动的梁汝波也在年会反思，对机会的敏感度似乎不及新兴企业。
2024 年，BBAT 都把关注点转向电商领域。相较于当前最硬核的AI创新，这一方向显得稍显“复古”。
为何把目光锁定购物车，巨头们在这条路上为何会被“卡住”？
独角兽追赶，巨头却步
当一个可能颠覆行业的机会出现，拥有雄厚资本和技术实力的巨头往往先行占据优势。
但这一次，从积极性到投入度再到在赛道中的位置，BBAT 反而被创业公司反超。
据 SupeRCLUE 的中文大模型基准测评显示，截至 2 月 27 日，在中文大模型前五名中，百度文心一言与阿里通义千问分别位居第一、第三，其余多为创业公司所研制的大模型。国内 Top 21 大模型数量中，创业公司数量亦多于大厂。
国内大模型得分前五中，初创公司占三席
图源：SupeRCLUE
当前，国内的五大独角兽之一，月之暗面、百川智能、智谱AI、miniMax、零一万物等，平均成立不足两年，其中多在一岁上下。即便如此，在大模型领域，这些年轻公司已能与大型企业抗衡甚至超越。
月之暗面的模型可以处理高达 200 万字的长文本输入，远超 ChatGPT 的能力水平。
它们在 AI 赛道上跑得更快、目标也更明确与激进。
月之暗面的创始人表示，团队的大模型很快将达到 GPT-4 水平，且有望成为中国大模型领域中最快达到这一水平的企业。智谱AI 也在积极攻克 Sora 领域，试图在大厂尚未发声前抢占先机。
当创业公司忙于争夺底层算力时，资金与人才储备更充足的大厂却把关注点放在电商和价格竞争上。
百度多次强调大模型的前景，将其称为“Game Changer”，然而 2024 年他却把电商写入 OKR，这在过去三年中尚属首次。
淘天近期主打低价电商的淘特归淘，被视为淘宝进入全方位低价时代的信号。抖音也将价格竞争设为 2024 年的最高优先级任务。
马化腾在年会上表示，在 BAT 中腾讯是少数可能出现“新芽”的公司，视频号的电商直播将承担这一重任，需全力推动。
在通往 AI 之星的征程中，老牌互联网巨头似乎被卡在了“复古购物车”的轨迹上。
ROI：是否锁定 AI 的“智子”？
在科幻作品《三体》中，三体人的智子锁死了人类的科学发展，而BBAT所面临的“智子”则体现为对 ROI 的严格要求与庞大且臃肿的组织架构。
大型企业为确保投入产出，在涉足新领域前必须评估确定性。相较于突破性创新，基于已验证模式的迭代显然更具确定性。因此，巨头在 AI 时代继续大举进入电商，背后是对确定性的坚持。
这种对确定性的固有追求，使得他们在与 ChatGPT、SoRa 等创新的接触中略显错失。
2015 年，谷歌旗下 AlphaGo 连胜世界冠军，引爆全球 AI 市场；同年末，OpenAI 成立。2014–2016 年，BBAT 相继建立 AI 实验室，力图将技术转化为落地应用。公开数据表明，2013–2018 年前后，中国 AI 领域的融资规模占全球比重达到60% 以上。
在实验室阶段，科学家的评价标准偏向科研成果，但在大型企业，科学家也需兑现商业化 KPI。
字节 AI Lab 的一个显著特点，是力求让每一个算法落地。2017 年马云就提出，“超过 90% 的研究成果不能只停留在实验室，必须进入市场，否则实验室无法走得长远。”
当“AI 落地难”成为共识，科学家与大厂的蜜月期也结束。自 2019 年起，国内 AI 行业融资与投融资数量明显下滑，知名的 AI 四小龙等公司也在亏损中持续挣扎。
一夜之间，炙手可热的 AI 进入寒夜。
此后，许多大厂的核心科学家纷纷离开，选择回到学术圈或开启独立创业。公开资料显示，2019–2021 年间，至少有十余位从大厂离职的科学家进入创业或学术新阶段。
此外，大厂的复杂组织结构也妨碍了对硬核技术创新的推动。百川智能创始人曾言，内部信息差导致对自家 AI 产品的误解；字节大模型的进展低于预期也与组织问题有关。
创新，永远无法被计划
BBAT 喜欢沿着已验证的成功路径前进，倾向于在已知成本、收益可算的领域寻找第二与第三增长曲线。
2019 年的 AI 寒冬后，大厂转向更具确定性的社区团购领域，试图用数据与流量优势攻占“菜市场”，并回归低价竞争的老路。
但创新终究难以被计划。
在“几捆白菜、几斤水果的流量”与菜农、团长的激烈博弈中，大厂也在一定程度上错失了科技创新的星辰大海。
2021 年，OpenAI 已研究出 ChatGPT 3.0；2023 年 3 月，OpenAI 推出 ChatGPT 4.0，全球再次为 AI 所震惊——这是一度被大厂忽视的领域重新点亮的星光。
马化腾在去年的腾讯年会上多次谈及“老树开新芽”，但在科技创新的道路上，更可能的是培育出前所未有的新生事物。
学界与业界的专家们也给出判断：“大厂往往不愿冒险”，OpenAI 的崛起也并非中国大厂未曾预见的结果。
创新本身带有风险，因为科技树的每一次分枝都可能只是另一条岔路。但真正的创新往往只有在无数试错与闯入死胡同后的灵感闪现时才会出现。
换言之，科技的突破难以以数字化和商业化计划来完整预测。爆发来临时，没人能准确预判其能量、形态与应用方向。
投资 OpenAI 的比尔·盖茨曾言，人们往往高估短期影响、低估长期变化与影响。
OpenAI 与为 AI 提供底层基础设施的英伟达，初期的方向亦多与游戏相关，最初并非直接与生成式 AI 绑定。
OpenAI 早期聚焦游戏领域的突破，首次崭露头角的是打造出能击败 Dota2 世界冠军的 AI 战队；而英伟达最初只是为了提升 PC 游戏画质，曾一度濒临破产。但二十年后，GPU 成为训练大模型、提供底层算力的核心基础设施，推动英伟达市值大幅增长。
从昔日的“游戏显卡”到如今的 AI 基础设施，巨头们在电商、移动社交与支付、物流、新能源车等领域多次实现弯道超车。如今，他们会错过这波生产力革命的机会吗？
