大模型ToG市场攻坚，少数派的游戏

相比ToC和ToB市场上的赔本赚吆喝，尽管ToG市场不乏诸多弊端，但它无疑是最快见到回头钱的捷径。

地方国资，正在撑起国内大模型商业化的半边天。

OpenAI在2022年末甩出ChatGPT这个王炸，为全球人工智能领域立下一座灯塔。然而在2023年，国内针对大型语言模型发展的政策支持还相对不足，更多是从人工智能产业的整体发展或算力支撑方面进行引导。

直到网信办联合多部委发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，全国各地的针对性政策开始涌现，集中在今年爆发。各地政府的热情高涨，带动了地方国企支持下的央企国企，快速上马大模型相关项目并开放市场招标。

中标供应商的名单里，百度、科大讯飞、华为等熟悉的身影赫然在列，国内大模型六小龙之一的智谱AI在中标数量上也不遑多让。

AI大模型的技术突破和应用能力令人惊艳，但实际落地的商业化场景变现迟迟不如人意。百度、科大讯飞、智谱等大模型企业搭上ToG快车，能够直达终点还是曲线救国，仍需打上一个问号。

01.抢夺战分化

大模型ToG市场端出来的这块蛋糕，不可谓不大。

自2023年起，大模型采购需求激增，招投标市场热潮涌动。据公开的招投标市场数据显示，2023年全年共发起了190次大模型采购需求，采购规模达5.95亿元；而今年上半年已经产生了498次大模型相关招标项目，金额达到13.4亿元，超过去年的两倍。最近的8月份，大模型相关项目中标数量又创下新高达到127个，其中84个披露金额的项目规模达到3.9亿元。

今年7月，国新办举行了“推动高质量发展”系列主题新闻发布会，提出未来五年内中央企业预计安排大规模设备更新改造总投资超3万亿元，更新部署一批高技术、高效率、高可靠性的先进设备，加快推动数字化转型，推进人工智能等新技术与制造全过程全要素深度融合。

喷薄而出的项目需求，正好撞上国内大模型市场上的商业化困境。3万亿的盘子并不是针对大模型单一领域，但前瞻产业研究院院长徐文强曾公开表示，AI大模型应用场景会逐渐从当前的业务类场景向决策管理场景深入，预计到2028年国内AI大模型行业的市场规模将突破千亿元，五年行业复合增速将超过50%。

中央企业们虽然也在市场化的原则下经营，但在国资的托底下更有培育产业创造需求的积极性。已公开的招标项目中，不乏大量传统产业如能源、通信、金融、教育的数字化升级改造，中国移动、中国铁塔、南方电网、国家能源集团等央企都是登上采购方名单的常客。

不过在中标方一侧，大模型企业们的抢单态度出现分化。据自媒体“硅星人Pro”的不完全统计，上半年里智谱AI的中标量领跑，跟随其后的则是百度和科大讯飞。除了三甲之外，后续的华为、商汤、阿里、腾讯，中标量上都断崖式落后，与智谱AI齐名的其他大模型六小龙则不见身影。

从其他公开渠道的信息梳理来看，科大讯飞、智谱AI、百度同样是大模型ToG市场上当之无愧的“三国杀”主角。其中，科大讯飞在最近的7月和8月又分别中标项目112个和127个，且8月份单月中标金额突破了1.5个亿。

有行业分析人士对「科技新知」表示:“大厂做ToG有天然的优势，政务部门或者中央企业非常看重投标方的资质和履历，很多中小企业哪怕具备实施执行能力，最多也就是成为中标大厂的下一级分包供应商。”

百度和科大讯飞在其过往的主营业务领域，都积累下丰富且成熟的ToG经验，客户资源可以直接复用到大模型产品上。智谱AI则是创立之初就坚持ToB路线，投标项目覆盖类型更广，金额规模也从数万到数百万不等。

这场少数派的“三国杀”游戏中，最终的赢家又能有几位？

02.吃肉或喝汤

AI大模型的ToG生意，变的是交付的产品和服务，不变的是G端客户以及市场特色。

国内风投圈知名人士易飞凡曾撰文称，国内Top60的企业服务公司中，ToG占比接近70%，半数企业的毛利率低于50%，而美国同行的平均毛利率超过70%。

ToG市场上的需求方大多是政务部门或者大型央企，抛出的订单规模往往很大，但复杂的落地场景和严格的风控标准也会大幅抬高执行成本，最终留给中标企业的利润反而微薄。随着《政府采购法》《招标投标法》等法律规范的完善，采购价格体系日趋透明，多数订单的利润空间也逐渐稳定。

另外，G端客户出于对接交付的便利性，更青睐于能够提供一站式解决方案的集成商，再由集成商自己消化需求或者寻找其他供应商承包需求。

作为*层的中小供应商，虽然不得不通过集成商才能签单，但灵活的经营方式让它们的收入质量更高；集成商不仅要对上承受G端客户普遍较长的账期，又要对下监督保障供应商的交付标准，只能靠不断接单来扩大规模。当然，行业内也不少见集成商把压力传导到供应商头上的情况。

因此，像百度、华为等互联网大厂近年来经常成为ToG市场上的领头羊，主要原因就是大厂可以同时承担集成商和供应商的双重角色，能够保证一定程度的利润空间。同时，它们各自的业务布局多元，主营的ToC业务比较健康可持续，ToG业务即使挣不到钱也能成为打通GR关系的桥梁。

科大讯飞的路线则别具一格，多年坚持ToG与ToC“两条腿走路”。其联合创始人之一的胡郁曾如此阐释，他们是靠核心技术去为国家解决计划方面的问题，同时翻译机等产品又面向大众市场，这也是很多人看不懂科大讯飞的原因。

然而，百度与科大讯飞在大模型上的重金投入和ToG市场上的遥遥*，在财报数据上的贡献呈现不同的结果。

百度二季度营收339亿元，核心经营利润56亿元，同比增长23%，主要得益于云业务的加速增长，也算是与大模型业务的推进有关。科大讯飞发布的半年度财报显示，上半年实现营业收入93.25亿元，同比增长18.91%，但净利润出现4.01亿元亏损，属于自上市以来的首次半年度亏损，与大模型基础设施的投入不无关系。

之所以出现这样的结果，百度创始人李彦宏在最近的第三季度总监会上给出了答案。据“36氪”报道，李彦宏认为，ToB业务一定要标品化。标品化对应的就是项目制，项目制有很多需求，需要派很多驻场人员，要有很多的后台研发改造。

像Comate这样的标准化产品，虽然现在还卖不了多少钱，不够有竞争力，但李彦宏觉得没关系，这种产品的起点比较低也是可以包容的，因为只要持续的投入，把它的门槛提高，拉大跟竞品的差距，未来还是一个好的方向。

同时，要聚焦中腰部的客户。李彦宏指出，很多时候从特大客户身上赚不到什么钱，而特别长尾的也不好做，因为手上没什么钱。

大模型ToG“三国杀”中*的创业型选手智谱AI，则仍处于持续的融资输血阶段，就在刚刚过去的9月完成了最新的第11轮融资。ToG项目的频频出手，更像是其ToB路线的覆盖，而非寄希望于央企客户大单的回血。

当三位主角可能都不是抱着赢下比赛的目的而来，其他按兵不动的同行们的选择，也就容易理解了。

03.捷径与陷阱

国内ToB赛道的创业者们，对于ToG市场大多处于又爱又恨的纠结之中。有的公司能够抓住政务改革的机遇一朝登天，有的老板也困顿于充满不确定性的商务关系抓耳挠腮。

阿里前首席AI科学家贾扬清曾直言，目前大模型商业化落地过程中有两个纠结点:一是营收的流向和以往不太一样；二是大模型对比传统软件，可以创造营收的时间太短。

京东集团副总裁、京东城市总裁郑宇曾表示，政府可以看作是一个“超级B端客户”。大模型的ToG市场，本质上还要遵循ToB路线的规律，比如产品使用者与购买决策者的分离。

一位在ToG行业深耕多年的产品经理告诉「科技新知」，他们在规划设计产品思路时，首要关注的应该是政策文件的解读，要从中找到支撑领导业绩的内容，其次再考虑产品交付后实际要满足的需求。

此外，AI大模型等数字化方向的ToG项目采购，经常还会涉及传统工作流程的改造，一旦影响到组织架构和岗位的再调整，内部立项就需要不同条线领导之间的角力。

这与传统SaaS产品的盈利模式异曲同工。「科技新知」从一位SaaS创业者处了解到，他们曾经接到过的一个数字化项目可以大幅节省线下人力，已经顺利通过了前期的需求打磨和Demo开发，付出了心血却倒在了最后的立项审批上。

而与海外SaaS公司以中小型客户为主、产品标准化程度高不同，国内SaaS公司收入构成主要依赖大客户贡献，而大客户往往对产品中定制化的要求程度较高，等于变相增加了成本投入，直接拉低了整体毛利率水平。

抛开ToG项目这些独有的主观因素不谈，ToB市场上老生常谈的成本困境，也是大模型企业必须要面对的。除了政务和央企的项目制大单，AI大模型产品的多数B端客户采用API调用收费模式，需要客户持续使用才能保证现金流的收入。

在针对中小客户的市场上，大厂们已经毫不犹豫地发起了价格战。智谱AI作为创业公司阵营的代表，也在6月官宣下场，入门级产品GLM-3 Turbo模型的调用价格从5元／百万Tokens降至1元／百万Tokens，降幅高达80%。

相比ToC和ToB市场上的赔本赚吆喝，ToG市场纵然亦有诸多弊端，却也是大模型企业们最快见到回头钱的捷径。只是一时的美酒醇香，贪杯过多寻不回长期方向上的大道，到手的利润也要再吐回去补课才行。

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