不过，相比于豆包和Kimi，其他类对话式大模型产品的投放金额并不多。App Growing的数据显示，智谱清言和星辉的投放规模仅在几百万。
算不过来的成本账
投放带来的结果显而易见。据Similarweb统计，年初至今AI五小龙（智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物、月之暗面）产品的总访问量，在6个月内暴涨了963%。
获客只是第一步，更重要的是留存和转化。一位国内对话类大模型产品的员工告诉Tech星球，他所负责的产品有超过85%的新增用户是靠投流获得。据他所知，业内的另外一款知名产品，付费获得用户的比例也超过70%。一些投资人因此开始质疑，如果没有广告投放，大模型产品自然增长的用户到底有多少。
一位负责直播投流的人员告诉Tech星球，直播带货的投流占比也有70%以上。但问题的关键是，直播带货的商业模式已经成熟，而大模型产品则不然。
Tech星球获得的一份数据显示，国内头部大模型产品次日留存为30%，这样的数据和消费品差不多，但关键是30日后的留存。
另一个值得关注的数据，QuestMobile数据显示，当前主流AIGC类APP的月人均使用天数基本低于5天（仅有星野达到7.7天），导致活跃率普遍低于15%（星野、文心一言、天工、豆包分别为25.7%、16.8%、15.2%、15.1%）。
活跃度低于15%对于大模型厂商来说，喜忧参半。这些大模型产品还未能像微信、抖音一样成为许多人生活的必需品。根据QuestMobile数据，2024年6月，在中国大语言模型应用中，豆包APP月活用户达到2750万，排名第一，这和日活动辄过亿的移动互联产品还有一个数量级的差距。
大模型厂商们希望更多的用户来训练“调教”产品，用户有限的使用次数显然无法让他们来实现这个目标，好处是，厂商成本也不太多。
不同于互联产品，可以通过规模效应拉低成本。大模型产品用户每调用一次就会增加显卡成本。一位在国内两家大厂都工作过的大模型研发人员告诉Tech星球，如果不对用户收费，100万用户需要的显卡，一个月百万量级。
“但大模型不止显卡成本，如果都算上，一年的成本有几个亿”，他补充道。一位在字节跳动做C端大模型产品的员工告诉Tech星球，C端产品付费率太低了，推广很难。但如果不收费，用的越多，亏的越多。
一位云服务厂商中层也证实了上述研发人员的观点。他告诉Tech星球，按照现在的用户量，加上算力，Kimi一年的成本可能就需要10亿美元了。
曾报道，月之暗面近期获得的10亿美元融资中，其中第一期交割的8亿美元融资中，阿里领投了7.9亿美元融资，其中有6亿美元是必须放在共管账号中，消耗阿里云相关服务的。这意味着，短期内Kimi的算力是充足的。
成本过高导致产品无法大规模商用，几乎是所有先进都面临的挑战，自动驾驶如此，大模型亦如此。
小模型成救命稻草？
疯狂投广告的背后，是厂商们极大的用户焦虑。因为没有用户，意味着故事没办法继续讲下去。几乎所有的创业公司都面临的挑战是，一旦投资人热情不再，企业的生存都面临极大的风险。对于大厂而言，意味着增长天花板有限。
现在来看，2022年年底，Open AI推出大模型后，从一开始的对话类产品，到后来的Agent、多模态、视频处理等，AI原生态应用看起来越多越多，也越成熟。
但在用户真正的体验中，他们能发挥的作用有限。猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛在8月30日表示，行业没有出现关键性App，并没有哪家真正哪家用了大模型后提效特别明显。哪怕对用户，一个月要交几十块钱才能用的那种闭源大模型也是智商税。
The Information根据内部财务数据和相关人士的分析预测，OpenAI今年的亏损可能高达50亿美元，尽管当前的年收入已经超过20亿美元，ChatGPT每周用户数已达到两亿，OpenAI仍不可避免地面临着巨大的资金压力。Open AI尚且如此，其他厂商的经营压力不言而喻。
今年，从业者们开始抛弃了对“越大越好”的执念。被认为是行业风向标的OpenAI发布了“ o1”以及更小更便宜的“mini”新一代大模型，不止Open AI，微软、英伟达、苹果等头部公司已经相继发布了最新的小型语言模型——Phi-3.5-mini-instruct和 Mistral- NeMo- Minitron8B、OpenELM。
相比于大模型，小模型需要的参数数量和计算复杂度更少，这意味着成本更低、速度更快、更好用，适配的设备更多，缺点是在复杂计算时明显不如大模型。
今年3月，百度发布了3个轻量模型，最小的一款每1000tokens输入成本为0.001元，而文心大模型4.0版每1000tokens（文本处理过程中的最小单位）输入成本为0.12元。
这让越来越多的大模型厂商看到了希望。360创始人周鸿祎曾表示，在企业内部够用的时候，小模型能把成本从原来的千万美金降到部署成本是千万元人民币甚至百万元人民币的级别。
更低的价格，让模型的商业化有了更多可行性。也只有价格的降低，才能让技术真正落地。
