付费订阅或许是一切AI助手的归宿,继OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini,以及Anthropic的Cluade之后,Meta的AI助手Meta AI也准备提供付费订阅服务了。在日前举行的Meta年度股东大会上,扎克伯格除了确认Meta AI已实现10亿月活跃用户的成绩之余,还宣称“随着Meta AI不断改进,未来也将有机会推出付费推荐或额外算力使用的订阅服务。”
扎克伯格的这一说法也与此前在今年2月海外媒体的相关报道互相印证,当时有消息称,Meta方面计划在第二季度测试类似ChatGPT Plus的付费订阅服务。从某种意义上来说,当下Meta AI要赚钱几乎是必然的事情,毕竟拥有10亿月活用户就意味着Meta夯实用户基础的策略已经有了结果,也已经到了变现的节点。
对于大多数互联网厂商来说,10亿月活可以称得上是“稳稳的幸福”,因为这就意味着这家互联网公司已经拥有了被称为“巨头”的资格。然而对于AI厂商来说,10亿月活绝对可以说是“痛并快乐”,因为如此多用户带来的成本将会是一笔天文数字。而AI产品与互联网产品最大的一点不同,就在于前者消耗的成本是后者的数十倍。
摩根士丹利的分析师此前在2023年时就曾估测,谷歌在2022年共计提供了3.3万亿次搜索服务,每一次搜索的成本仅0.2美分。与此相比,谷歌搜索业务部门在2022年的收入为1624.5亿美元,即每次查询的平均收入为1.61美分。考虑到谷歌服务业务部门在2022年的营业利润率为34.15%,如果分配每一次查询的营业费用,则每次搜索的成本为1.06美分,但会产生1.61美分的收入。
这一组数据就意味着在2023年时,每一个LLM(大语言模型)支持的AI搜索查询必须低于0.5美分,而当年ChatGPT的一次回复会产生至少2美分的成本。虽然在2024年夏季,全球市场都进行了一轮AI大模型的价格战,但即便到了今天,大模型输出内容的成本也相当之高。
以至于OpenAI CEO Sam Altman曾透露,仅仅为了处理用户日常的寒暄和礼貌性交流,就需要花费“数千万美元”。更为致命的是,如今资本市场对于AI的怀疑情绪正在升高,AI泡沫论变得越来越有市场,全球对于AI的投资也在持续下降。用Gartner分析师的话来说,“数十亿美元的投资数量已经放缓,而且几乎已经结束,热钱涌向了新方向——AI应用。”
投资者对于基础模型的热情不再,就导致了AI厂商不再能用投资人的钱支付AI大模型昂贵的使用成本。既然投资人不买单、用户自然就得买单,这一点不仅适配于OpenAI这种创业公司,对于Meta这样的巨头来说也是如此,毕竟后者向AI基础设施投资数百亿美元的决策,此前就已经被股东多次诟病。
至于说为什么投资人对AI感到疲倦了?答案其实很简单,因为AI大模型的性能进步速度在放缓,如今AGI(通用人工智能)看起来还遥遥无期。经常关注AI行业相关消息的朋友应该已经发现,在过去半年以来,AI大模型的基础能力进步速度好像比去年下降了许多,除了在工程领域有划时代突破的DeepSeek,类似Llama 3、GPT-4o、Qwen 2.5这样能让人眼前一亮的产品似乎消失了。
这也就代表着现阶段AI大模型的性能进步已经来到了“平台期”,此前依靠更大规模、更多数据的的Scaling laws(尺度定律),可能已经触碰到天花板。通过增加计算量、模型参数和数据集大小来提升单个AI大模型的智能水平变得不再有经济性,此前Meta LIama 4的翻车以及xAI的Gork3提升不大,就都证明了这一点。
回到Meta身上,由于LIama 4遭遇滑铁卢,该公司在AI领域也遇到了一个棘手的情况。过去几年,Meta在AI领域的策略与OpenAI、谷歌截然不同,他们被认为是研究导向,更关注与学界、而非业界的联系。虽然Meta这一另辟蹊径的做法确实收获了成功,Llama在开源模型领域的一骑绝尘也使得他们率先赢得了一大批AI开发者的青睐,再通过开发者将影响力逐步渗透到普通用户中。
这也是为什么用户端的AI体验云山雾绕,可大众却从不质疑Meta的AI能力。然而遗憾的是LIama 4翻车了,再加上DeepSeek、Qwen等国产开源模型的异军突起,使得Meta失去了开源模型执牛耳者的地位。
要知道AI大模型的市场竞争相当残酷,只有成为某个领域的第一名才会被用户普遍使用,第二名往后通常就只能赢得排行榜带来的虚名,而无法将名声转化为实际的利益。简而言之,当下Meta在AI领域的状态,几乎就属于虚名和实利一样都没保住。
所以在这次年度股东大会之前,Meta对生成式人工智能团队进行战略性重组,原统一管理的AI团队被拆分为AI基础研究院和产品应用部,分别聚焦AGI基础研究与消费级产品。而扎克伯格口中“未来也将有机会推出付费推荐或额外算力使用的订阅服务”,其实是对Meta AI战略转向的追认,也就是说用户“白嫖”Meta AI的好日子很快就要结束了。