然而，基础大模型研发与AI应用究竟是否冲突？对此，云厂商和大模型创业公司的看法可能也并不相同。

从现实情况来看，首先，可以看到的是，在云厂商内部已经开始进行上层应用的布局，比如今年9月，百度智能云针对智能客服场景，新升级的百度客悦；再比如京东针对电商场景推出的AI数字人；以及华 为云针对提升程序员工作效率，推出的华 为云CodeArts盘古助手等等。

尽管这类应用可能会重新进入到SaaS战场，但从AI的视角来推进，其产品竞争力、产品收费模式、产品面向人群都或将有所不同。

其次，对于大模型创业公司而言，也同样开始关注商业化问题，并将重点放在AI应用上。比如近日零一万物也宣布了其toB商业计划，其中包括面向零售和电商场景的AI数字人。

再从中标项目的视角来看，结论则会更加清晰。在产业家之前盘点的中标项目可以得出结论，虽然到今年中标金额更大，也更规模化。然而，仔细看创业公司和云厂商中标的项目类别可以看出，云厂商拿到的订单已经开始偏向AI应用，比如智能客服和数字人等等。

而相比之下，对唯一能查到大规模中标的大模型创业公司智谱而言，拿到的订单如今更多则是聚焦在大模型预训练层面。

究其原因，云厂商所能提供的服务则更系统，也更“一站式”，无论是从大模型底层的云服务和AI Infra，还是模型训练服务，抑或是上层的应用，都较大模型创业公司更具优势。

然而，生态的建设需要时间，这并不代表大模型创业公司完全没有优势。基因不同，定位不同，自然也决定了其未来的发展路径。作为大模型创业公司，既可以成为云厂商生态里的一环，也可以自建生态，况且两者并不冲突。

此外，除了重新思考自身盈利模式，大模型创业公司还需要做的则是补充toB的服务能力。不同于云厂商过去对B端客户所积累的大量行业know-how，大模型创业公司在toB的探索则仍处于初期。

回看过去云计算时代，在竞争格局方面，如今的大模型时代与过去也有着相似之处。

在冯博看来，如今的大模型创业公司所面临的竞争是双面夹击的，其一是云厂商和传统互联网公司，如科大讯飞、商汤科技；其二则是行业数字化的IT厂商，他们虽然没有大模型，但是凭借着多年的行业know-how，则可以用开源模型训练来交付客户。

因此，可以看到，大模型公司面临的除了盈利困境，还有强大的竞争对手。

据纽约时报披露的OpenAI财务报告，目前，ChatGPT每月有1000万用户，支付20美元的订阅费，也就是说ChatGPT的订阅费可以达到每月2亿美元。OpenAI还表示将会在年底涨价2美金，并将订阅费在未来五年涨至44美元。而在这样的财务模型下，OpenAI表示预计2029年才能实现盈利。

而对于大模型究竟什么能盈利，目前国内的任何一家都未表过态。或者说，这不是一个当下能放到台面上的问题。