在岁末年初之际，国内AI大模型领域呈现出一派热闹非凡的景象。多家大厂相继发布新产品，仿佛在向年终KPI发起最后的冲刺。
智谱，作为大模型六小虎中的一员，近期刚刚完成了新一轮高达30亿的融资，为市场注入了新的活力。紧接着，字节跳动推出了豆包视觉理解模型，而快手也不甘落后，正式上线了可灵1.6版本。这一切似乎都在预示着，AI领域正迎来新的高潮。
如果说2023年是AI大模型的元年，那么2024年则可以被视为AI的应用之年。这一年，深度推理成为主流，AI Agent成为新的风口，多模态模型层出不穷，AI产品的迭代速度之快，令人目不暇接。然而，从AI领域的爆发至今，其实还不足两年的时间，这种发展速度不禁让人感叹“AI一年，人间十年”。
然而，尽管AI领域发展迅猛，但至今仍未迎来真正的爆发时刻。曾经，算力被视为AI领域发展的核心要素，各大厂商纷纷投入巨资建设算力基础设施。然而，随着行业的快速迭代，仅靠算力和参数规模的提升已经难以真正超越同行。再加上大模型的训练和运营需要大量的算力和资金投入，这对现阶段还难以走通商业模式的大模型厂商来说，无疑是一大挑战。
以字节跳动为例，据媒体报道，仅在2024年，字节在AI上的投入就达到了惊人的800亿元，几乎相当于BAT三家资本开支的总和。而到了2025年，这一数字更是将攀升至1600亿元，其中约900亿人民币将用于AI算力的采购。然而，即便是如此巨大的投入，也未能让AI领域迎来真正的爆发。
事实上，从长远角度来看，算力并不能构成真正的护城河。它更多地体现为硬件层面的核心竞争力，而真正的技术壁垒则难以形成。谷歌在内部讨论如何应对ChatGPT时就曾指出，开源AI模型的发展之迅速，使其很难形成强技术壁垒。即使是谷歌全力投入，也可能赢不了这场AI竞赛。这种观点无疑给整个行业泼了一盆冷水。
在国内，各大厂商的AI模型虽然各有千秋，但核心功能普遍同质化严重。一个新功能的推出，很快就会被其他厂商赶上。这种现状使得AI领域难以形成真正的差异化竞争。
然而，随着下半年AI领域的关键词从“模型层”落到“应用层”，情况似乎开始有所转机。华尔街明星基金经理Cathie Wood曾表示，基础设施建设完成后，市场的关注点就会转向软件和应用。如今，国内各大厂商也开始在应用场景上寻找突破口。
然而，尽管各大厂商在应用场景上进行了诸多尝试，但同质化的问题依然存在。不同AI应用在聊天、文生图、图生视频等方面的使用体验差异并不明显。用户很难在第一时间判断出哪个产品才是最好的。
以豆包和Kimi为例，两者在视觉理解能力上都有所突破，但差异并不显著。这种同质化的问题使得AI领域难以形成真正的杀手级应用。而杀手级应用的出现，无疑是决定各家胜负的关键。
在商业化方面，AI领域也面临着巨大的压力。随着大量资金涌入AI领域，投资者对AI项目的回报要求越来越高。然而，目前AI领域尚未形成可落地的商业模式。各大厂商都在积极探索新的商业模式，但进展缓慢。
尽管如此，各大厂商并未放弃在AI领域的投入。他们深知，AI领域的发展前景广阔，只要能够找到真正的突破口，就有可能迎来真正的爆发。因此，他们仍在不断尝试新的应用场景和商业模式，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。
在这个过程中，一些厂商开始尝试将AI技术与其他领域进行融合，以打造更具竞争力的产品。例如，快手就联手国内知名影视工作者，与AIGC创作者合作，用可灵生成电影短片。这种跨领域的合作无疑为AI领域的发展提供了新的思路。
然而，AI领域的发展仍然任重而道远。尽管各大厂商都在积极探索新的应用场景和商业模式，但真正的爆发点尚未到来。在这个过程中，需要更多的创新和尝试，以及更加坚定的信心和决心。
尽管如此，我们仍然有理由相信，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI领域终将迎来真正的爆发时刻。在这个过程中，我们需要保持耐心和信心，等待那个属于AI时代的到来。
