Founder Park 03月04日
DeepSeek R1之后,基础模型要如何做商业化?
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本文探讨了GenAI行业从业者对基础模型商业化可能性的思考。文章分析了向应用、MaaS、基础设施和服务方向发展的不同商业模式,并探讨了各种模式的优劣势。OpenAI的ChatGPT代表了应用方向,Anthropic则选择了MaaS。开源模式如Llama、Mistral和Deepseek各有策略,而咨询公司和Palantir则通过服务创收。文章强调,在GenAI发展的早期,最佳商业化策略应以加速模型能力演进、构建丰富技术生态和扩大用户规模为目标。

🚀 应用方向:构建面向大众的通用界面,解决简单任务,模型到用户价值路径短,但用户粘性差,依赖推理成本降低。OpenAI的ChatGPT是典型代表。

☁️ MaaS方向:通过API收费,回报上限高,开发者转换成本高。基础模型易被商品化,面临价格战和同质化竞争。Anthropic预计大部分收入来自API。

🔑 基础设施方向:开源并通过商用license收费,类似于数据库领域的策略。不同开源模型的license类型差异大,宽松程度不同,影响商业化模式。

🤝 服务方向:将模型与toB服务结合,通过增值服务创收。咨询公司和Palantir已获得显著收入,但人力服务缺乏scalability。

🎯 最佳策略:在资源限制下,选择能加速模型能力演进、构建丰富技术生态、让更多用户使用的商业化策略。混合策略(应用+MaaS+开源)也是可选方案。

Clouded Whisper 2025-03-03 18:31 北京

颠覆性的技术面前,站在浪潮的最前沿才是最佳策略。

编辑注:本文来自读者投稿,作者是GenAI行业的从业者,从自己的角度对基础模型的商业化可能性进行了探讨。

如果你也有对于AI创业的观点和探讨,欢迎投稿,邮箱:founderpark@geekpark.net


01 

向应用方向做,

收产品订阅费 

如果选择应用方向,那么,这个商业化路径意味着你将:

代表厂商:OpenAI,预计未来大部分收入由ChatGPT贡献,API收入占比很低,OpenAI或许会成为一家产品公司。


02 

向MaaS方向做,

通过API收费

如果选择MaaS(model as a service)方向,那么,这个商业化路径意味着你将:

代表厂商:Anthropic,预计2027年近60%的收入由API贡献。


03 

向基础设施方向做,

开源并通过商用license收费

对于开源模型,其实有一个今天并不显著的商业化选项——推出商用license,向部署开源模型并商用的第三方收license fee,这种策略在数据库领域有广泛应用。

今天各开源模型的license类型其实差异很大:

考虑开源模型license对商用的限制条款,宽松程度上MIT ≈ Apache 2.0 > Meta Llama > Mistral,虽然目前字节火山、腾讯混元、百度、阿里各家纷纷接入Deepseek,市场火热,但实际上Deepseek由于使用MIT license,本身无法从这些“合作”中赚钱。如果未来Deepseek发布更高级模型的时候效仿Meta或Mistral收紧license商用条款,完全有可能在其生态中创造新的revenue stream。不过Deepseek是否会这么做,就涉及到那个哲学问题了:

致力于保护雨林的环保组织是否要适当伐木,有钱维持运营才能更好的保护雨林?

致力于实现AGI的reseach lab是否要适当商业化,有钱招人买卡才能加速靠近AGI?


04 

向服务方向做,

将模型与toB服务结合

此外,或许也还有一条小路——增值服务创收。这条路目前是真挣钱,但我依然不认为服务创收会是领先基础模型公司的主要商业模式,因为人力服务永远没有scalability,这条商业化路径属于基础模型之上的服务商,或者叫行业解决方案提供商。

代表厂商:

05 

最佳策略

在GenAI发展的早期,商业化结果显然不应是基础模型公司的top priority,但商业化同时又是获取资金、人才、开发者、市场认知度这些关键竞争要素的必选之路。

对于今天基础模型公司的商业化策略选择,可能唯一的判断标准是:在资源的限制下,什么商业化策略能让模型能力演进更快、构建更丰富的技术生态、让更多用户使用,就是最佳的商业化策略。

颠覆性的技术面前,站在浪潮的最前沿才是最佳策略。





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