大模型引發(fā)全球市場狂歡之后，實打實的業(yè)績貢獻首次體現(xiàn)在相關上市公司財報中。從所披露的創(chuàng)收情況來看，大模型有望成為AI（人工智能）“奇點”，已是不少公司投入產出周期最短、商業(yè)化變現(xiàn)最快的技術創(chuàng)新之一。

　　多家上市公司半年報披露的大模型相關創(chuàng)收，既有軟件增值類收入，也有應用賦能類收入，還包括與主業(yè)相關的服務類收入。

　　這至少說明三個問題：其一，不少技術性、平臺類公司的大模型已經實現(xiàn)商業(yè)化反哺；其二，商業(yè)化變現(xiàn)仍處初期，創(chuàng)收規(guī)模并不大，仍需挑戰(zhàn)更高增量；其三，百度、阿里等大廠并未單獨披露大模型收入，而是依然融合在智能云等業(yè)務板塊，但從這些業(yè)務板塊增速來看，大模型也成為牽引業(yè)務板塊發(fā)展的動力之一。

　　商業(yè)化的另一端，是這些大模型公司的成本側。多數(shù)公司半年報沒有單列大模型的研發(fā)投入。不過，無論從三六零上半年研發(fā)費用同比提升近4%來看，還是從籌劃18億元定增以加碼行業(yè)大模型研發(fā)及AIGC應用產業(yè)化項目來看，這是一個非�！盁�錢”的賽道。

　　對于稚嫩的商業(yè)化創(chuàng)新幼苗，國家政策“春風”呵護大模型百花齊放。盡管如此，行業(yè)的發(fā)展壯大仍然面臨兩大問題。

　　一方面，中短期來看，如何進一步將大模型從“選擇題”變成“應用題”，是行業(yè)必須直面的課題。

　　AI大模型產業(yè)鏈條較長，算力支持、算法研發(fā)、模型訓練皆有涉及，以“AI+X”為代表的應用層外延最廣。但目前應用層依然在用或不用之間徘徊，因此有的業(yè)內人士將大模型與此前的石墨烯產業(yè)類比，認為是“食品中的蔥花”。

　　從上市公司半年報所披露的數(shù)據(jù)來看，大模型創(chuàng)收體量依然很小，應用側與技術側之間的良性互動還有極大空間。大模型等生成式人工智能產品，需要更快、更進一步的落地應用，在實踐中發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。

　　另一方面，從中長期來看，有必要提前關注和預判“百模大戰(zhàn)”的模式創(chuàng)新與戰(zhàn)況終局，這不僅關乎商業(yè)模式，也關乎大模型企業(yè)命運。

　　從半年報所披露的成本側來看，大模型訓練難度高、成本高；對算力規(guī)模和性能要求也高；加上大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、挖掘、建設、篩選、清洗本身也是一項巨大的工程，從底層做起的成功率已經越來越低。

　　大模型產業(yè)鏈上的公司如何在產業(yè)演進趨勢中找準自己的位置，很大程度上決定著自己的未來。