Kimi与豆包竞逐AI搜索入口，开启轻量化新战场

Kimi、豆包冲刺AI搜索入口，掀起轻量化竞赛

价格战再起，OpenAI迎接挑战

OpenAI推出了GPT-4o mini，这一版本显著降低了成本，每100万Token的输入和输出费用分别为15美分和60美分。相较之下，国内大模型厂商已经将体验成本压低到了几乎免费的水平。

在经历了“百模大战”之后，越来越多的企业意识到，大模型只是一个工具，只有将其应用到实际业务中，才能实现商业化。因此，今年以来，许多大模型企业开始专注于实际应用，特别是轻量化领域。例如，字节跳动旗下的AI助手豆包和大模型独角兽Kimi相继推出了浏览器插件版本。数据显示，截至7月15日，豆包和Kimi的下载量分别突破了9万次和2万次。

开源与社区驱动

为了进一步降低成本和提升模型质量，未来的AI发展或许需要更多的开源协作与社区驱动。通过开源共享数据和算法，各企业能够共同提升大模型的性能，同时降低研发成本。这不仅有助于商业化进程，还能加速AI技术的普及和应用。

“百模大战”后的AI生态

在AI大模型出现后，各大企业纷纷投入其中，但最终能生存下来的大模型企业预计只有3-5家。商业化变现成为这些企业无法回避的问题。随着大众对大模型的认知不断加深，市场开始更加关注实际应用效果和商业价值，而不是模型的规模和数量。

业内人士认为，大模型企业将探索两条主要路径来实现商业化。第一，打造高质量的通用大模型，既可以作为开放平台，也可以成为“超级应用”。第二，从通用大模型转型为应用公司，通过优化算法、模型和数据，提供更好的应用产品，并在垂直领域找到自己的市场。

行业专用模型的崛起

随着AI应用的深入，行业专用模型将成为新的增长点。这些模型针对特定行业和应用场景进行优化，能够提供更精确的服务。例如，医疗、金融、教育等领域的专用模型，将显著提高行业效率和服务质量，推动大模型的商业化进程。

浏览器插件成为轻量化解决方案

豆包和Kimi选择从浏览器插件入手，无疑是一种聪明的策略。浏览器插件开发相对简单，可以快速获得市场和用户反馈。豆包的插件功能丰富，能够自动整理搜索结果、总结视频内容并提取亮点，甚至支持从文字生成图像。Kimi则主打轻量级搜索，提供划线提问和摘要总结功能，帮助用户迅速理解文章内容。

李彦宏在2024世界人工智能大会上表示，插件是一种特殊的AI原生应用，门槛低且易于上手，是AI应用创新的最佳载体。通过插件切入市场，可以降低试错成本，快速聚集客户，进而讨论变现的机会。

跨平台插件的未来

未来的AI插件不仅局限于浏览器，还将扩展到更多的跨平台应用，如智能家居设备、移动终端等。这将极大地拓宽AI应用的场景，提升用户体验。跨平台插件能够提供无缝的智能服务，增强用户的黏性和依赖性，从而加速商业化进程。

商业化依然是“硬骨头”

在大模型“商业化”过程中，ToB和ToC路径各有优劣。B端市场已有一定需求和应用场景，但竞争激烈，利润空间被压缩。C端市场则有更大的想象空间，但需要极具吸引力的爆款应用来引领市场。

目前，大模型企业在商业化方面仅迈出了一小步。B端企业将AI技术集成到传统产品中，提供定制服务，而C端则主要依靠付费订阅模式。尽管OpenAI的营收迅速增长，但由于高昂的模型构建和运行成本，仍处于亏损状态。国内大模型企业也面临着变现的挑战。

豆包和Kimi通过插件进入市场，试图在激烈的竞争中找到自己的立足点。但最终能否成功，还需看它们能否持续为用户和开发者提供价值和创新。无论是互联网大厂按部就班地前进，还是独角兽和创业公司带来惊喜，我们都拭目以待。

AI与区块链的结合

在未来，AI与区块链技术的结合将为大模型商业化开辟新的路径。通过区块链技术，可以实现数据的去中心化管理和可信共享，保护用户隐私的同时提高数据质量。这不仅能提升模型训练效果，还能建立新的商业模式，如数据交易市场，为大模型企业带来更多收入来源。

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