入不敷出的大型制造商，能否相信“周鸿祎方法论”？

The 据Information报道，OpenAI站在大型金字塔的顶端，今年正面临50亿美元的损失，现金流可能无法持续一年。

尽管ChatGPT一次又一次地让技术界大吃一惊，但是费用太高了。OpenAI的年收入估计在35亿-45亿美元之间，运营成本为85亿美元。

不难理解问题出在哪里。一种主流观点认为，虽然付费订阅已经为OpenAI提供了19亿美元的年收入，但ChatGPT仍然不是一个“杀手级应用”，而这家公司的问题恰恰是无法做出杀手级应用。

同样由于这个原因，OpenAI现在专注于搜索，将大模型能力和搜索引擎结合起来，推出SearchGPT，希望能找到真正的杀手级应用。

与此同时，中国并没有停止对AI杀手级应用的追求和探索，而是“心照不宣”地专注于搜索。刚刚结束的ISC.AI 周鸿祎在2024年上宣布，到2024年7月，360AI搜索已成为国内流量最大的AI应用。资料显示，7月份360AI搜索的客户总浏览量超过了国内一批热门AI应用。

但是周鸿祎盯上的不仅仅是AI搜索。

周鸿祎除了同时布局AI浏览器、AI儿童手表等跨软硬件的单点产品外，最受期待的恐怕是集结了包括360智能大脑在内的360智能大脑。还有大厂——百度、火山引擎、腾讯、阿里巴巴、华为；五虎-智谱AI、月之暗面、MiniMax、百川智能，零一万物；16家国内主流大模型厂商，如垂头-商汤科技、科大讯飞、美好未来、幻方量化、面壁智能等。，共同打造了11个指标击败GPT-4o的混合模型。

基于这种强大的混合大型模型，360发布了16个大型C端产品——AI助手，可以随意调度。

由于混合大模型结合了各种国产大模型的优势，展现了强大的综合能力，在12个单项评估中，有11个超越了被称为“全能”的GPT-4o，因此在业内也被称为360的“复仇者联盟”。

01

“复仇者联盟”，挑战性的反派是商业化

事实上，对于国产模型来说，真正的“敌人”根本不是GPT-4o，而是商业化。

事实上，在模型行业，早已普遍出现了商业化上的“失意”、商品增加瓶颈的两大困境。

根据QuestMobile的数据，截至今年6月，中国只有两个大型应用程序生活在1000万以上，即豆包和文心，只有8个用户超过100万。

众所周知，互联网世界“超级应用”的用户数量以1亿为单位。因此，通过对比大模型的R&D投资和广告营销，我们也可以宣布，基础模型应用不太可能直接成为“国家应用”。

ChatGPT在全球市场拥有2亿个月的生活，占生成式AI流量的60%，马太效应下的年收入只有35亿-45亿。而且其它明星球员的商业化状况也不容乐观，比如Claude背后的企业Anthropic，年投资27亿美元，收入只有OpenAI的十分之一左右。

在中国市场，在过去的几年里，国内大模型领域不断跟随OpenAI的步伐。随着资本的重视，参数越来越高，商业化问题带来的“断粮”风险远比硅谷严重。

所以，无论国内外市场，在商业化的视野下，业界都没有看到“iPhone时刻”。处理商业化问题，刻不容缓。

对于这一点，做了AI搜索，做了AI助手的周鸿祎沉淀了一套关于AI应用的“周鸿祎方法论"。在他看来，2024年，做AI大模型最重要的两点：

首先，找出明星场景。

其次，承认一种模式并不一定能够解决所有的问题，因此需要多种模式共同工作。

基于这一思路，360没有卷“自研大模型”，AI助手也没有像微软那样，与一个大模型紧密相连。周鸿祎的产品思路是，在技术和应用探索方面取得了一定的成就和成就，能够做出杀手级应用角色，从而实现AI普惠化。

所以，周鸿祎方法论的底层逻辑，能否帮助国内大型厂商走出这两个困境？

事实上，周鸿祎并不是唯一持相似观点的人，李彦宏也曾在今年的WAIC会议上发表过“疑问”。：「为何每个人都不认真做AI原生应用，而要关注大型模型的进展？」

事实上，国内100种模式的对抗已经造成了社会资源的“巨大浪费”。起初，每一家科技公司和AI公司都在与GPT竞争，展示自己的肌肉。然而，2024年，由于形成了头部大模型格局，正如周鸿祎方法论所说，是时候多关注明星场景和“超级应用”了。

事实上，大模型商业化难度大，用增陷入瓶颈期，主要有三个原因：

第一，百模对决造成资源浪费的原因似乎是“能力同质化严重”。其实大模型厂商找不到情景长板，客户也不知道每个大模型适合什么样的需求。比如和GPT相比，大部分人都知道Claude在长文写作等场景上更好。但是国内大部分大模型都没有找到自己的位置，导致留存率低，付费意愿差。

第二，大模型是一种能力，不代表产品本身。如今，“聊天机器人”的主流感知形式产品实力指标低、便捷性差，只能满足少数“先锋”的效率需求，没有商业空间定位优质付费人群。

三是缺乏超级应用。这里的“非常”不仅仅是客户的规模，还有调用能力和混合架构技术。 1>2的效果。事实上，许多应用程序已经访问了许多大型模型，但在客户根据需要调用大型模型能力的过程中，效果并不好。这是因为简单的访问不能识别客户的真实意图。

至少从混合大模型的实际应用效果来看，相对的AI助手通过新的技术框架解决了大模型的痛点，让“复仇者联盟”真正实现了1。 智能合作1>2。

02

AI应用那么多，为什么第一个跑出来的还是搜索？

业界的主流观点是，与新的超级应用相比，目前使用的AI化改造可以创造更大、更快的商业价值。这个问题也是周鸿祎和360现在要做的事情。

AI应用是一个新的“起点”，但搜索、安全管家和浏览器是360多年积累的核心产品。放眼国内外，搜索引擎一直是与大模型能力关系最密切的使用场景。在任何技术时代，搜索引擎，一种可以进入千家万户的产品形式，都呈现出充满商业潜力的后劲。

找到合适的明星场景并不足以找到AIGC流量可以爆发的场景。据QuestMobile统计，在过去的一年里，超过40%的AIGC应用程序出现了流量后退现象，一些高流量应用程序的卸载率已经达到了70%以上。缩短生命周期也使“超级应用程序”的赛点恢复了对关键能力的探索：

与以往一些娱乐产品相比，实现AI搜索的关键能力不仅仅是大模型。搜索作为一个受众广泛的高流量场景，需要更强的产品实力。AI搜索必须做到足够简单，速度足够快，准确率高，推理成本低，才能赢得大众的青睐。

换句话说，技术方面的提升创新在正式进入定价收费时代之前肯定是必要的，但是在用户方面，降低成本可能比市场教育更重要。360AI搜索之所以让AI应用商业化“看到希望”，也是因为实践和促进了推理成本低廉的趋势。

在全球范围内，低成本的AI应用已经成为搜索领域乃至整个流量入口领域的最大变量。谁能做好AI搜索，谁就有望动摇沉默多年的传统搜索引擎市场。

正因为如此，坐拥“搜索” 刚需场景、安全管家等明星场景的浏览器周鸿祎，一出手就召集了16家大模型领域的主流大模型厂商，组建了“复仇者联盟”。

所以，360这一波AI产品的成就，并不只是依靠“AI教父”的个人影响。

大型厂商需要明星场景，客户数量远远大于“AI爱好者”的超级生态。360将覆盖10亿 对这些公司来说，顾客的商品入口和场景都是开放的，对于大型模型来说，确实是不可多得的优质用户和数据库。

与国际主流MoEE相比，360AI助手的技术水平更高（Mixture-of-Experts）混合专家架构，更高效的CoE（Collaboration-of-Experts）专家协同架构。通过意图识别模型，这种技术结构可以更好地了解客户的实际需求；通过任务分解路由模型，可以更多地协调各大模型和小模型。通过类似的多种技术优化，整个结构更加智能高效。

周鸿祎认为，AI在中国的发展前景，取决于两个指标：能否进入百行千业，家家户户。

而且CoE架构及其应用商品AI助手的目的，就是集各种优点于一体，让大模型“落入普通百姓家中”。

03

月亮之上，还有什么？“六便士”？

诚然，目前大模型的市场渗透率还是太低了。除了合作，很多大模型公司没有太大的商业化空间。更残酷的是，如果只争取生成能力，每个大模型厂商的商业想象力其实都没有那么清晰，完全不足以平衡高投入。

幸运的是，市场已经逐渐变得理性。2024年，仍在后发制人自研卷参数的大模型玩家越来越少，越来越多的人脚踏实地地做应用，做AI改造，试图启动AI应用收费。

360的出路是另一种勇于结合的精神:先聚集起来，打败“敌人”，把蛋糕做大做好，这样大家才能得到更香的蛋糕。

这其实是互联网时代以来的行业共识，也是所有大型厂商面对投资者讲述的故事。虽然，即使有AI助手这样的“六边形战士”，也很难在一两年内实现大模型应用和产品大规模商业化。

有了月亮，那么除了AI搜索，还有什么可以预见的“六便士”呢？

ISC也是如此.在AI2024上，周鸿祎对360AI办公产品进行了升级和发布，并在商品服务中包装了200 项目AI权益，并推出了“穿透行业底价”的每日6毛钱支付会员服务。

可以看出，国产AI的宏大叙事正在慢慢降落，小而深的切口来了：定价策略的普惠创新尝试，就是一个属于AI公司的“六便士”。

预付费商业化探索获得了超出预期的收益。在360AI办公大会员推出的第一个月，他们获得了近10万付费用户。由此可见，这些高频刚需的场景，如办公、营销等，并没有落后。相反，广大AI公司应该回归初衷，用付费效率产品为普通人省钱减负，而不是增加开支。

当然，做好200多个AI功能也需要花费巨大的资源，但周鸿祎可以选择进一步开放生态，向更多的中小企业开放360AI办公室。像360AI选择一样，用户和开发者可以通过实用的AI工具服务连接，让每个人都能找到分一杯羹的“六便士”，进一步促进中国AI应用的创新生态。

如今，“技术派”在大模型领域的规模定律（Scaling laws）暴力游戏模式已经到了瓶颈期；“应用派”以应用为导向，至少不再是处理商业化问题的空白支票。而且所谓“周鸿祎方法论”，就是应用派的代表性方法论。与“个人英雄主义”相比，他们更“实用”，更相信分工合作和生态的力量。

即使是最简单的翻译任务之一，“周鸿祎方法论”的思路也能体现出如何通过大模型的相互配合来接近或超越人工精度:第一次用文心做翻译，用通义千问做翻译原稿和文字对比，然后把对比交给百川大模型进行润色，最后重写。

从商业化的角度来看，同样的任务和需求，效果越接近或超过劳动力，就越能依靠成本优势产生更大的盈利空间。

漫威宇宙拥有无数迷人的超英IP，但其中最成功的作品仍然是《复仇者联盟》。“八仙过海，各展所长”的精神，可以独立携手，一直是技术变革中最需要的“名人效应”。AI浪潮也是如此。

如今，周鸿祎和360已经率先嗅到了AI浪潮中混合、整合和开放背后的价值和机遇。如果这种模式能够成功探索，也将是对大型商业化漫长道路上的后来者的极大鼓励。

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