月之暗面API調用的價格
多家上市公司（部分）公布調用月之暗面API---頭圖: 電影華爾街之狼
本土AI圈陷入路線紛爭已久。
分歧的根源在於：是依靠消費者賺錢，或是從企業客戶處拿訂單（To Cor To B）。
細看OpenAI的蛛絲馬跡，似乎能從中找出答案。但也有本土AI公司認為，在中國「復刻OpenAI」是不可能的。
6月13日，據外媒The Information報道，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼告訴員工，在過去六個月左右的時間裏，OpenAI的年化收入增長了一倍多，達到34億美元。這一數字在2023年底為16億美元。
在外界看來，OpenAI一年賺34億美元並不意外，大家比較關心的是它靠什麽賺錢？是ChatGPT Plus已經打通了AI To C之門，還是仍在走3年前的ToB老路？
流量監測平臺SimilarWeb和Sensor Tower的數據顯示，2024年5月，ChatGPT的桌面和移動端訪問占比分別為64.81%和35.19%，其在iOS端營收1700萬美元，Android端為400萬美元。
由此推算，假設桌面和移動端用戶的付費比率相同，那麽5月ChatGPT Plus訂閱的總收入可能在6000萬美元左右，整個ChatGPT Plus會員費年化收益逾7.2億美元，在34億美元總收入中，只占1/5。OpenAI賺錢的大頭很可能來自API，而為API付費的多數是B端的企業客戶。
7.2億美元會員費的推測，在數量級上與ChatGPT曝出過的200萬付費用戶數比較接近。虎嗅就此猜測向一些AI大模型業內人士征詢了看法，多數人對「OpenAI在To B上的收入遠大於To C」這一判斷表示認可。
對於時刻觀察OpenAI，甚至亦步亦趨，試圖仿效它的國內公司而言，OpenAI的變現模式，值得參考嗎？AI大模型在B端的商業模式已經先於C端跑通了嗎？
其實國內的To Bvs. To C路線之爭，在AI圈已經發酵了一年有余。站隊To C一派的大佬中就有創新工場的創始人李開復。
「我覺得在中國To C短期更有機會，國外兩者（To B和To C）都有機會。」6月14日，在北京智源人工智能研究院主辦的2024北京智源大會上，李開復明確表達了對於AI 大模型在To C更快找到場景的看好。
站在李開復這一邊的還有國內AI大模型「五虎」中的幾位創始人（智譜AI、百川智能、零一萬物、月之暗面、Minimax）。比如，月之暗面CEO楊植麟和百川智能創始人王小川，兩人都曾多次公開表示只看好To C業務。
而與之形成鮮明對比的是阿裏雲、百度智能雲、騰訊雲等關註AI大模型的雲廠商。自AI大模型的爆發給雲廠商提供了「新賣點」，在原本的IaaS、PaaS、SaaS三層中間，又加上了一層MaaS（Model as a Service，模型即服務）。百度智能雲和阿裏雲，在發布自家大模型後各自推出了相關的To B業務平臺千帆和百煉。
騰訊雲更是在混元大模型尚未發布時，就開始高喊「大模型落地，產業先行」的口號。騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群CEO湯道生在北大光華管理學院的某次活動上，曾提出「人工智能對世界的改變，一定是通過與產業融合實現的，大模型只是起點，未來應用落地的產業變革才是更大的圖景。」
從AI大模型目前的能力來看，To C市場的增長潛力很可能遠超ToB市場，但當下的市場尤其是商業化方面，To B還是比To C更有盼頭。
到底哪條道路更適合AI大模型公司，To B or not To B，在今天仍然是個問題。
* AI新貴有些「傲嬌」？
月之暗面是最看好AI大模型To C的國內AI公司，創始人兼CEO楊植麟曾多次在公開場合表示，只看好To C，因為公司的目標是AGI，而AGI在To C的前景遠超To B。（虎嗅註：AGI，Artificial General Intelligence通用人工智能）
AGI的論調也給楊植麟招來了一些爭議，很多人認為他的想法太過「理想主義」。
2月5日月之暗面在其官微宣布Moonshot AI開放平臺啟動公測。開發者可以登錄開放平臺創建自己的API Key，將Kimi智能助手背後的同款Moonshot模型能力（包括長文本處理能力和卓越的指令遵循能力等）接入到自己的產品中。Moonshot AI開放平臺的API還與OpenAI兼容，開發者可以 「平滑遷移」。
月之暗面似乎尤其重視非企業的API調用，也就是對貼近C端用戶的開發者傾註大量心血。
其在開放API接口的公告中提到了7個開發者案例，其中只有一個「幫你做企業法律問題盡調的案牘 AutoDocs」。虎嗅接觸到的幾位調用過Moonshot AI平臺API的個人開發者均表示，與月之暗面接觸感受很好，還得到了「慷慨」的算力支持。
值得註意的是，圈內共識：在實際的API調用中，企業的使用頻率和規模肯定是遠遠超過個人開發者的。
一方面企業具有明確的商業需求，應用場景多樣化，如客服、營銷、銷售和數據分析等，且通常涉及大規模用戶和數據處理，導致API調用頻率極高。此外，企業的資金和技術資源也更充足，能夠在多個業務部門和廣泛的用戶群體中頻繁使用API。相較之下，開發者主要在創新、實驗和個人項目中使用API，規模較小且調用頻率較低。
也就是說，從目前圈內的閉環邏輯看，To B是走通商業化的關鍵，但月之暗面卻反其道行之。隨之而來的問題是，To C能撐起楊植麟的AGI之夢嗎？
模型計費單位價格moonshot-v1-8k1M tokens¥12.00moonshot-v1-32k1M tokens¥24.00moonshot-v1-128k1M tokens¥60.00
實際上，月之暗面在To B端的吸引力並不弱。
月之暗面開放API接口後一個月，多家上市公司都宣布已與月之暗面展開接觸或正在積極測試，其中包括：盛天網絡、華策影視、萬興科技、掌閱科技等。
公司名稱與Kimi合作的動作華策影視與月之暗面進行模型接入層面的深度合作，公司內部ToB的系統接入Kimi。掌閱科技公司已接入月之暗面旗下的AI對話助手Kimi。中廣天擇公司與Kimi智能助手的關聯主要體現在公司為AI大模型提供數據支持和交易平臺方面。金山辦公準備接入Kimi。華宇軟件公司發布華字法律人工智能平臺，未來或將借助Kimi大模型實現產品升級。新致軟件公司基於Kimi去提供知識庫應用，企業知識庫本身就是長文本。
不過這些合作中，似乎都是客戶「一廂情願」。月之暗面沒有像傳統To B公司那樣，通過官方渠道大肆宣傳這些合作，而是對這些「蹭熱度」的公司保持高冷。
甚至在面對一些「不請自來」的B端客戶時，月之暗面表現得有些「傲嬌」。
一位有意在企業內部系統中落地AI大模型的行業客戶，近期對虎嗅講述了他們與月之暗面及另一家國內AI公司接觸的經歷。
2024年3月初，這家企業負責數字化轉型工作的領導提出要在業務中試點落地AI產品，當時看好兩家公司AI公司，一家是獲得了很多國央企大單的Z公司，另一家就是靠Kimi掙得了好口碑的月之暗面。
這家應用企業在與Z公司和月之暗面分別進行過一輪接觸後發現，Z公司初次接觸後，就一直積極主動聯系，並開展了後續的多輪項目討論，還安排了技術團隊的專場分享。如今2個月左右的時間，Z公司的模型在這個行業客戶的業務中已經落地了。
然而與Kimi的溝通過程就沒有這麽順暢了。「我們和Kimi（月之暗面）也聯系了，當時和Kimi的一位同事對接過一次。但他表示Kimi主要是做C端的，不做B端。」這家企業客戶的大模型負責人認為，月之暗面似乎對垂直領域的B端客戶興趣不大，所以在接觸一次後就沒什麽聯系了。
另一位客戶也有相似經歷。
5月底，另一位要在公司內部落地AI SaaS產品的潛在客戶與Kimi接觸之後，表示「感受不好，他們對B端業務明顯興趣不大，溝通過程中只是機械地問答」，這位潛在客戶對月之暗面的聯系人評價不高，甚至感覺「他們有些傲慢」。
在溝通過程中，虎嗅分別向這兩位潛在客戶確認了他們與月之暗面聯系的並非同一人。雖然兩位潛在To B客戶並沒在與月之暗面的接觸中獲得足夠的信息，也沒有達成合作。不過在與虎嗅的溝通過程中，這兩位也表達了理解，「畢竟，楊植麟一直在說自己不做To B，只做To C。」
* 不To B其實是To不起B？
事實上，OpenAI的To B邏輯與傳統的企業服務有很大差別。API調用通常是開放了接口就撒手不管了，做的怎麽樣全看企業自己。目前，國內AI大模型公司多數都已經開展了這樣的業務模式，然而中國企業客戶對AI的需求不是你開放個API接口就完事兒，還需要AI公司「扶上馬，送一程」。
在To B業務方面，「月之暗面」們並非不想學OpenAI，更多的可能是「學不起」。
首先，也是最重要的，當下的資本喜歡To C。眾所周知，AI大模型是燒錢遊戲，要想在這場遊戲中玩得長久，首先就要有資本的支持。
To C市場潛在用戶數量龐大，資本市場對To C項目的未來預期也更高。中國快速成長的互聯網產業就是最好的例子，基於互聯網公司的To C市場成功的公司通常能夠獲得更高的估值和更多的投資機會。以月之暗面為例，在短時間內獲得10億美元的融資並估值30億美元，也正是因為其To C戰略符合資本市場對高增長、高回報的預期。
互聯網公司、AI大模型公司為什麽融資快、估值高？因為他們的市場潛力大，增長空間大。
「互聯網產業的增長率動不動就是幾倍、甚至幾十倍，投資人自然就看不上那些增長率穩定在20%的To B業務了。」某關註AI To B業務的投資人告訴虎嗅，AI在ToC行業明顯更符合消費互聯網的增長規律，自然也更受資本青睞。
與此同時，對很多公司而言To B市場很難做起來。To C或是開發者的API調用，都是標準化的產品和服務，一次開發大量復用。然而To B市場中很多客戶，尤其是中國客戶對定製化服務要求高，需求分散，難以形成標準化產品，產品和服務的開發周期長。AI公司雖然拿了不少融資，但初創團隊人員規模普遍有限，很難分散精力針對大量不同場景開發產品。
另一個挑戰是，公司業務推不動。To B業務在落地過程中還要面對很多傳統數字化轉型障礙，比如數據基礎差，數據質量參差不齊，數據治理能力不足，存在大量數據孤島；企業內部轉型動力弱，從CEO到部門主管，再到業務執行難以達成共識；業務轉型過程中潛藏著安全、合規等諸多風險等。這些都是初創企業或行業技術沈澱不足的公司在轉型過程中難以切實推動的阻力。
以及，政企客戶很難拿下。雖然To B市場技術需求旺盛，但能否成單還要參考客戶關系和服務能力，這方面在多數國內AI初創公司中，都很難形成核心優勢。
相比之下，C端業務不僅好做，還更容易形成壁壘。
To B市場的壁壘幾乎只來自於技術，不僅自身的技術要好，還需要縱深行業，對客戶的技術也要懂行。而To C市場中，基礎產品的成功就能夠迅速積累用戶口碑，形成品牌效應。然後再依托產品和品牌，打開更多細分領域。
「在To C方面，我不相信技術可以永久領先，事實上技術帶來的領先窗口非常短暫」，李開復認為，一旦巨頭看到你驗證了PMF，他們會有很多方法超越你。最終勝出的ToC應用不只是需要有技術優勢，還需要在時間窗口內打造持續優勢，比如品牌優勢，比如社交鏈、用戶數據，讓用戶不能離開你這個平臺。
不過，在中國的To B市場上，AI大模型的頭部公司其實已經在賺錢了。
百度於5月16日發布的2024年第一季度財報中提到，本季度智能雲業務營收47億元，生成式AI貢獻比例為6.9%，也就是百度智能雲的AI ToB業務單個季度營收達到了3.24億元。
百度智能雲事業群總裁沈抖表示，收入加速增長主要因素有二：一是生成式AI和基礎模型直接產生的增量收入；二是它們為百度的傳統雲業務所帶來的新機遇。
百度的AI大模型賺錢，更多是因為有智能雲業務作基礎，而白手起家的AI初創公司要賺錢，就沒這麽容易了。
目前AI大模型五虎裏，宣傳To B業務最高調的莫過於智譜AI。2024年初智譜AI曾公布，目前已有2000+生態合作夥伴、1000+大模型規模化應用，並與200+企業開展了深度共創。然而用戶多不代表營收高，2023年智譜AI的整體簽單額剛剛過億，尚不及百度單季度營收的一半。
智譜AI公布的最新數據顯示，目前智譜AI MaaS開放平臺已有30萬企業客戶和開發者，日均調用量為400億Tokens，過去6個月API每日消費量增長了50倍以上。
API調用量快速上漲，但API價格卻在大幅下滑。這也導致了用戶量擴張，對智譜AI的收入貢獻可能並沒有那麽大。
智譜AI的API調用價格
按照智譜AI最新公布的V3級客戶API調用價格，400億Tokens的日均調用量，一年下來最高收費8.76億元，最低卻僅為87.6萬元。
「現在有許多大模型公司在競標時越競越低，到最後做一單賠一單。」李開復認為，AI 1.0時代曾見過這個現象，在如今的AI 2.0時代又重現了，一些國內公司在AI落地過程中只願支付很低的價格，AI公司也只能給出折中的方案，所以達到驚艷效果的寥寥無幾。
李開復並沒有指明AI 2.0時代做一單賠一單的大模型公司到底是誰，但他口中的1.0時代公司，卻似乎「橫掃」了整個行業。不過，創新工場在AI 1.0時代也成功孵化了一家AI To B公司創新奇智，目前這家公司已經在港股上市。
無獨有偶，堅持AGI和To C的楊植麟，在AI 1.0時代也是一個ToB的技術人，他的上個創業公司循環智能就是一家重度To B公司，核心業務圍繞企業的客服、對話系統等場景。
如今AI 2.0時代的楊植麟，在新公司背景下，已經不太看好AI 1.0時代的老模式了。
---[出品:虎嗅科技組*作者:齊健*編輯:苗正卿/來源: 虎嗅]
