Đến giữa năm 2024, AI sẽ đi về đâu?

Ngành công nghiệp mô hình lớn đã chuyển trọng tâm sang giá trị kinh doanh thực tế thay vì chỉ theo đuổi vị thế dẫn đầu về công nghệ và quy mô tham số. Hãy cùng đọc bài viết để tìm hiểu xem có chuyện gì đang xảy ra nhé.

Doanh nhân AI Chen Ran đã phát hiện ra một số "hiện tượng kỳ lạ" trong ngành.

Nhiều khách hàng nói với ông rằng họ bối rối. Một mặt, các mô hình lớn được cập nhật quá nhanh và rất khó để xác định mô hình nào hữu ích. Đồng thời, tôi không biết làm thế nào để tích hợp các mô hình lớn vào doanh nghiệp. Ngoài ra, tôi không biết liệu tập dữ liệu của tôi có thể được tinh chỉnh thành một mô hình lớn hữu ích hay không.

Kết quả cuối cùng là mọi người sẵn sàng đầu tư vào các mô hình lớn nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Ngay cả khi họ đã quyết định, họ vẫn không muốn đưa ra nhiều ngân sách.

Điều này dẫn đến việc các công ty sản xuất mẫu lớn bắt đầu tăng giá và tham gia vào cuộc chiến giá cả. “Cuối cùng, chúng ta đang đốt tiền, giá vẫn thấp và không ai sử dụng”.

Chen Ran là người sáng lập và giám đốc điều hành của công ty cộng đồng và hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo OpenCSG. Ông cho rằng việc lưu thông nội bộ kém hiệu quả trong ngành sản xuất mô hình lớn là một sự lãng phí. Năm ngoái, nhiều công ty đã vội vã xây dựng những mô hình lớn nhưng cuối cùng lại không tránh khỏi việc rơi vào cái bẫy mà ofo đã mắc phải.

Điều này buộc nhà lãnh đạo ngành và người sáng lập Zero One Everything là Lee Kai-Fu phải nói rằng: "Nếu thị trường Trung Quốc quá cạnh tranh, và mọi người thà mất tất cả còn hơn để bạn thắng, thì chúng ta sẽ tiến ra thị trường nước ngoài".

Lý Hữu Phong, người đã tham gia phát triển công nghệ nhiều năm và bắt đầu khởi nghiệp trong lĩnh vực AI từ rất sớm, cũng cảm thấy bối rối trước hiện tượng ngày nay. “Trước đây, khi chúng tôi thảo luận về một dự án, chúng tôi sẽ tập trung vào giá trị của nó. Nhưng khi nói đến các mô hình AI lớn, mọi người hiếm khi thảo luận về giá trị, mà là về khả năng lãnh đạo.”

Những danh sách dài dằng dặc, nhiều bảng xếp hạng khác nhau và chiến dịch tiếp thị tự đề cao khiến ngành công nghiệp này có vẻ nóng vội và ồn ào. Cuối cùng, các nhà sản xuất đã chi rất nhiều tiền nhưng sản phẩm vẫn không được tung ra thị trường và công nghệ thực tế cũng không thực sự tiên tiến.

Vào cuối tháng 5, công ty người mẫu lớn Xianyuan Technology trực thuộc Đại học Thanh Hoa đã tiết lộ rằng họ đã thay đổi lãnh đạo, với người sáng lập Zhou Bowen chuẩn bị rời công ty. Sau khi tin tức được đưa ra, một số doanh nhân cho biết: Tập trung vào thuật toán có thể là một bước đi chệch hướng.

Con đường khởi nghiệp mô hình lớn ở Trung Quốc rất hẹp và có thể là con đường không thể quay đầu đối với một số đội.

Giờ đây, năm 2024 đã trôi qua một nửa và hơn một năm đã trôi qua kể từ “Cuộc chiến 100 mẫu”. Ngành công nghiệp này đã phát triển đến đâu? Tập nào sẽ được phát hành tiếp theo?

1. Kiểm tra công nghệ: Quá nhiều người đạt điểm cao, quá ít người có thể làm được bài

Ngành công nghiệp xe cỡ lớn trong nước năm nay rõ ràng "im ắng" hơn năm ngoái. Năm ngoái, mọi người đều tham gia và hàng trăm mô hình lớn đã ra đời. Năm nay, ngoại trừ một số công ty công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp hàng đầu, hầu hết các công ty khác đều im lặng.

Bởi vì mọi người đều đã phát hiện ra rằng dù bạn có hét lớn thế nào thì cũng vô ích nếu nó không rơi xuống đất.

Ở Trung Quốc không ít người mẫu lớn, nhưng lại quá nhiều, đặc biệt là những người khoe khoang.

"Các nhà sản xuất luôn quảng bá những gì mà các mẫu xe lớn có thể làm được, nhưng họ không nói những gì mà chúng không thể làm được. Khách hàng có chút hiểu lầm và nghĩ rằng các mẫu xe lớn có thể làm được mọi thứ. Họ muốn lật đổ và làm lại công việc kinh doanh ban đầu, điều này là không thực tế." Trần Nhiên nói với "Định Kiều".

Nhìn lại sự phát triển của ngành công nghiệp mô hình lớn trong năm qua, chúng ta sẽ thấy rằng cuộc chiến đầu tiên không phải là cuộc chiến giá cả, hay thậm chí là cuộc chiến công nghệ, mà là cuộc chiến tiếp thị.

Tiếp thị là về việc thu hút sự chú ý. Việc tổ chức họp báo, thao túng biểu đồ, đặt quảng cáo và thậm chí thông đồng với đối thủ cạnh tranh có thể thu hút nhiều sự chú ý hơn và khiến mọi người "cảm thấy" rằng họ đang dẫn trước. Còn về việc nó có dễ sử dụng và sức mạnh kỹ thuật thực tế của nó hay không, chúng ta có thể đánh giá sau.

Lý Hữu Phong nói với Dingjiao rằng tất cả các mô hình lớn tự phát triển ở Trung Quốc về cơ bản đều được sửa đổi dựa trên kiến ​​trúc nguồn mở và không có tính độc đáo hay tự phát triển thực sự. Điều này có nghĩa là khoảng cách công nghệ giữa các công ty lớn không quá lớn.

Đây là lý do tại sao một công ty khởi nghiệp có thể ra mắt một mô hình lớn mới từ con số 0 chỉ trong vòng hai hoặc ba tháng. Ví dụ điển hình nhất là năm ngoái Zero One Everything của Kai-Fu Lee đã phát hành loạt mô hình “Yi”, bị cáo buộc sử dụng kiến ​​trúc LLaMA và chỉ đổi tên hai tenxơ.

Trần Nhiên cho rằng mô hình lớn trong nước vẫn chưa hình thành được hệ sinh thái khởi nghiệp hoàn chỉnh. Mọi người vội vã tung ra một vài mô hình, nhưng chẳng chứng minh được điều gì. Ông lấy những ngày đầu của ngành công nghiệp ô tô thông minh làm ví dụ: mọi người đều muốn chế tạo ô tô, bao gồm cả những người sản xuất lốp xe, động cơ và thậm chí cả cần gạt nước kính chắn gió, nhưng những loại pin cơ bản nhất, bộ điều khiển điện tử, thậm chí cả bánh xe và ghế ngồi đều chưa sẵn sàng.

Xét về góc độ chuyên môn thuần túy, cho đến nay, chưa có đội bóng trong nước nào ở vị trí dẫn đầu tuyệt đối.

Có ba yếu tố chính của mô hình AI lớn: thuật toán, dữ liệu và sức mạnh tính toán. Các nhà sản xuất trong nước đã và đang nghiên cứu các thuật toán trong quá khứ. Khi họ phát hành một mô hình, về cơ bản họ đang phát hành một bộ thuật toán và hệ thống. Mọi người đều đang cạnh tranh để xem thuật toán của ai tiên tiến hơn, tham số mô hình của ai lớn hơn và hiệu quả suy luận của ai cao hơn. Nhưng hiện nay, ngày càng nhiều học viên phát hiện ra rằng thuật toán thực sự không có rào cản nào. Trần Nhiên thậm chí còn thẳng thắn nói rằng "những người mẫu lớn không có giá trị".

"Tôi cho rằng các mô hình cấp doanh nghiệp lớn là vô nghĩa. Các mô hình cấp doanh nghiệp nguồn mở là đủ vì điều quan trọng nhất là dữ liệu", ông nói.

Dữ liệu là nguồn tài nguyên khan hiếm hơn thuật toán. Các thuật toán có thể được lặp lại bằng cách sửa đổi các mô hình nguồn mở và sử dụng chiến thuật sóng người, và sức mạnh tính toán có thể đạt được bằng cách chi tiền để mua thẻ, nhưng dữ liệu chất lượng cao không có kênh để bán và không nhất thiết có thể mua được bằng tiền.

Việc đào tạo mô hình cũng tương tự như đào tạo học sinh và dữ liệu tương đương với tài liệu giảng dạy hoặc nguồn tài nguyên giáo dục. Quá trình này được gọi là đào tạo trước. Trẻ em ở vùng núi xa xôi và trẻ em ở các thành phố hạng nhất có nguồn lực giáo dục và quy trình đào tạo khác nhau ngay từ khi còn nhỏ, và khả năng trúng tuyển vào các trường đại học trọng điểm trong kỳ thi tuyển sinh đại học chắc chắn cũng khác nhau. Theo một nghĩa nào đó, việc có dữ liệu chất lượng cao đã là một nửa thành công trong quá trình đào tạo trước.

Trong năm qua, tiêu chuẩn của ngành để đánh giá chất lượng của một mô hình lớn là thông qua đánh giá, tương đương với một kỳ thi. Vì đây là kỳ thi nên có thể gian lận hoặc bạn có thể đạt điểm cao bằng cách luyện tập các câu hỏi. Điều này dẫn đến việc nhiều mô hình lớn là sản phẩm của “giáo dục chú trọng thi cử” - các thông số lớn, điểm số cao, hiệu suất mạnh nhưng khả năng thực tế lại ít.

Li Youfeng tin rằng thuật toán có những hạn chế lớn và vô nghĩa nếu chúng tách biệt khỏi các tình huống ứng dụng cụ thể. “Ví dụ, nếu một mô hình có tham số lớn và sức mạnh tính toán mạnh, nó có thể hoạt động tốt trong việc giải các bài toán, nhưng điều này không có nghĩa là nó có thể tạo ra giá trị trong kinh doanh thực tế.”

Từ đầu năm nay, xu hướng cạnh tranh thông số của các mẫu xe lớn đã được cải thiện, các loại "danh sách hoang dã" hỗn tạp cũng đã bị hạn chế, cho thấy công chúng không dễ bị lừa. Câu hỏi đặt ra là, nếu chúng ta không so sánh các thông số thì chúng ta có thể so sánh những gì khác?

2. Giá khối lượng: Đầu C không dám chấp nhận, đầu B không đủ khả năng chi trả

Cách trực tiếp nhất để một mô hình hoặc dự án chứng minh giá trị của nó là kiếm tiền từ thị trường. Kể từ năm nay, ngày càng nhiều doanh nhân và nhà đầu tư AI bắt đầu thảo luận về các mô hình kinh doanh.

Có hai loại hình thương mại hóa chính trong ngành công nghiệp mô hình lớn - To C và To B, cụ thể là tính phí người dùng cá nhân và tính phí doanh nghiệp (bao gồm cả chính phủ và nhà phát triển). Năm ngoái, ngành công nghiệp đã đạt được sự đồng thuận rằng việc tính phí đến điểm C là khó khăn, vì vậy chúng ta nên bắt đầu từ điểm B trước.

Các doanh nghiệp B là khách hàng lớn nhất của các mô hình lớn. Một nhân viên của một công ty tích hợp hệ thống từng nói với Dingjiao rằng họ đã tiếp cận nền tảng mô hình lớn Qianfan của Baidu từ rất sớm và có mong muốn mạnh mẽ áp dụng các mô hình lớn. Tuy nhiên, họ không sử dụng nó vì mô hình này hiệu quả, mà đơn giản là vì họ sợ bị AI tụt hậu. Nhưng một khi mô hình bắt đầu sạc, họ sẽ phải suy nghĩ lại.

Điều này thể hiện quan điểm của nhiều công ty: nếu bạn có thể nhận được miễn phí thì hãy nhận miễn phí, nhưng nếu bạn trả tiền thì bạn phải thấy được kết quả. Theo lời của Trần Nhiên, "Nếu bạn muốn khách hàng chi tiền, bạn phải cho họ thấy lợi ích sẽ được nhân lên. Bạn sẽ không muốn chi tiền cho đến khi bạn nhìn thấy lợi ích".

Li Youfeng tin rằng các công ty thực sự sử dụng mô hình lớn sẽ tập trung vào dữ liệu kinh doanh thay vì các chỉ số thuật toán. “Ví dụ, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp chuột và các chỉ số quan trọng khác đã được cải thiện theo một số phần trăm. Nếu những điều này không thể đạt được, ngay cả khi thuật toán có 1 nghìn tỷ tham số và giá thấp tới 0,1 cent, khách hàng sẽ không mua nó.”

Trong làn sóng chiến tranh giá cả vào tháng 5, giá gọi API mô hình lớn đã giảm hơn 90%. Lấy ByteDance, Alibaba và Baidu làm ví dụ, giá cho mỗi triệu đầu vào suy luận mã thông báo đã giảm xuống còn 80 xu, 50 xu và miễn phí.

Tuy nhiên, thị trường lại coi đây là một hành vi tiếp thị, với một chút tính chất thanh lý.

Jia Yangqing, nhà sáng lập Lepton AI và cựu phó chủ tịch Alibaba, cho biết: "Không phải vì API đắt mà không ai sử dụng chúng. Mà là vì trước tiên các công ty phải tìm ra cách sử dụng chúng để tạo ra giá trị kinh doanh. Nếu không, dù chúng có rẻ đến đâu thì cũng là lãng phí".

Li Zhifei, nhà sáng lập Mobvoi, thẳng thắn nói: "Việc giảm giá API xuống gần bằng 0 cho thấy hai mô hình kinh doanh tính phí người tiêu dùng và tính phí doanh nghiệp của OpenAI là không bền vững trong môi trường cạnh tranh của Trung Quốc".

Baidu tập trung vào cả phân khúc C và phân khúc B. Trong số đó, Wenxin Yiyan 4.0 dành cho đầu C là phiên bản trả phí, với mức phí đăng ký hàng tháng là 49,9 nhân dân tệ. Baidu chưa công bố dữ liệu về tỷ lệ thanh toán của Wenxin Yiyan. Theo dữ liệu từ bảng xếp hạng sản phẩm AI, lượt truy cập phiên bản web của Kimi, một ngôi sao đang lên có tên Dark Side of the Moon, đã vượt qua Wenxin Yiyan vào tháng 4. Kimi không chọn cách "giải trừ vũ khí" bằng cách thu phí thành viên mà thay vào đó, ông đã đưa ra một chức năng phần thưởng rất thay thế, không bắt buộc và có thể giành được quyền sử dụng ưu tiên khi năng lực tính toán không đủ vào giờ cao điểm.

Đây vẫn là mẫu xe hàng đầu trong phân khúc xe cỡ lớn C, điều này cho thấy việc sạc xe khó khăn như thế nào. Vấn đề cốt lõi là các sản phẩm mẫu quy mô lớn hiện nay không đủ tốt để sử dụng và cũng không quá cần thiết nên mọi người cần có lý do để trả tiền.

Công ty khởi nghiệp AI Yuhe đã nhận được khoản đầu tư từ Qiji Chuangtan. Các sản phẩm ban đầu của hãng đều hướng đến phân khúc C để giải quyết nhiều nhu cầu thực tế khác nhau. Nhà sáng lập Chi Guangyao chia sẻ với "Dingjiao" rằng một trong những sản phẩm chính của công ty, CopyAsk, có thể được sử dụng miễn phí hoặc trả phí để mở khóa thêm nhiều tính năng, nhưng hơn 99% người dùng đang tận dụng hạn ngạch miễn phí và số tiền thu được chỉ đủ để hỗ trợ công ty.

Đầu năm nay, Yuhe đã chuyển mình và bắt đầu phát triển các sản phẩm Agent cho mặt B. Nó đã giành được hai đơn đặt hàng. "Khách hàng sẵn sàng trả tiền và thật tuyệt khi kiếm được tiền ngay bây giờ." Tuy nhiên, sẽ mất một thời gian để khám phá để vận hành hoàn toàn một doanh nghiệp B-side theo chiều dọc nhất định.

Chỉ có một số ít công ty nắm bắt được nhu cầu thị trường, mở ra các kịch bản kinh doanh và là những công ty đầu tiên kiếm được lợi nhuận.

Trần Nhiên muốn xây dựng một hệ sinh thái. OpenCSG của anh xây dựng một cộng đồng trực tuyến và bán phần mềm CSGHub và Starship ngoại tuyến. Khách hàng của họ chủ yếu là các doanh nghiệp B-side và các nhà phát triển D-side. Công ty đã khám phá hai mô hình kiếm tiền: hoa hồng ứng dụng và đăng ký người dùng. Trong tương lai, nó cũng có thể bổ sung thêm mô hình hoa hồng năng lực tính toán. Ông nói với Dingjiao rằng công ty dự kiến ​​doanh thu hàng chục triệu và lợi nhuận vài triệu trong năm nay.

3. Ứng dụng khối lượng: Chưa xuất hiện ứng dụng bom tấn, khó triển khai sản phẩm, dự án

Khi mô hình lớn phát triển đến ngày nay, những người thực hành đang cố gắng tìm cách kiếm tiền trong khi chờ đợi sự xuất hiện của các ứng dụng phổ biến. Trước đây chúng ta đã chứng kiến ​​sự phổ biến của các ứng dụng như MiaoYa Camera, Kimi và Suno, nhưng chúng không thể được gọi là sản phẩm bom tấn. Chỉ có sự xuất hiện của một sản phẩm đình đám mới có thể chứng minh rằng AI không phải chỉ là lời nói suông.

Khi các nhà sản xuất mô hình lớn bắt đầu cuộc chiến giá API, một số người không đồng tình, một số chế giễu, và một số lại cực kỳ phấn khích.

Là một nhà phát triển ứng dụng độc lập, Chi Guangyao tin rằng việc giảm giá API là một lợi ích rất lớn. Trước khi giảm giá API, anh phải chi khoảng 200 nhân dân tệ mỗi tháng cho việc gỡ lỗi mô hình. Hiện tại, anh ấy sử dụng model DeepSeek-V2 sau khi giảm giá và chỉ tốn 1,11 nhân dân tệ trong hơn nửa tháng.

Anh đã phát triển một số ứng dụng vào năm ngoái, nhưng do chi phí suy luận cao do các cuộc gọi tần suất cao và người dùng không muốn trả tiền nên các sản phẩm vẫn chưa được ra mắt. Bây giờ anh ấy rất mong chờ để chạy những ứng dụng này. "Nếu tôi có đơn hàng B-side mà tôi không thể từ chối, tôi sẽ chuyển thẳng sang sản phẩm C-side." Đồng thời, những lệnh B-side không thể xử lý trước đây vì mọi người không đủ khả năng chi trả phí gọi API thì giờ đây có thể được xử lý.

Ông tin rằng trong vài tháng tới, sẽ có một cuộc khám phá lớn về các kịch bản ứng dụng cho các mô hình lớn, điều này có khả năng dẫn đến sự gia tăng đáng kể các kịch bản ứng dụng. Một số tình huống ứng dụng tần suất cao, yêu cầu logic thấp và không nhạy cảm với độ trễ trước đây đòi hỏi phải đánh giá thủ công hoặc dựa trên kỹ thuật có thể được thay thế bằng API mô hình lớn miễn phí.

Việc triển khai một mô hình lớn phải bắt đầu bằng một bước đột phá trong kịch bản. Bất kể giá API mô hình lớn có giảm hay không, việc tìm ra các kịch bản sẽ trở thành sự đồng thuận trong nửa cuối năm.

Lý Hữu Phong tin rằng trong nửa cuối năm, ngày càng có nhiều ứng dụng được lan truyền rộng rãi và chúng sẽ tìm ra những kịch bản phù hợp, trang trải chi phí theo quy mô dựa trên sản lượng lớn. “Mọi người nên cố gắng tìm kiếm giá trị, không phải giá cả.”

Trong số các ứng dụng AI hiện tại, có hai hạng mục đã chứng minh được giá trị của chúng và nhận được phản hồi tốt.

Một là nâng cao hiệu quả. Kimi giúp nhân viên tại nơi làm việc tìm kiếm thông tin và sắp xếp tài liệu. Zaowu Cloud sử dụng AI để thiết kế sản phẩm và tài liệu tiếp thị cho các thương hiệu. Nhà sáng lập Qiu Yiwu chia sẻ với "Dingjiao" rằng họ đã sử dụng AI để lập kế hoạch thiết kế cho 2.000 cốc cà phê cho một thương hiệu cà phê. Không tính chi phí đầu tư cho mô hình, chi phí năng lực tính toán chỉ là 10 nhân dân tệ.

Thể loại còn lại là giải trí, chẳng hạn như phần mềm sáng tác bài hát AI như Suno, và công nghệ đồng hành và nhập vai AI mà nhiều công ty khởi nghiệp đang phát triển.

Người ta thường tin rằng Agent AI sẽ là trọng tâm của ngành trong nửa cuối năm và các học viên trong và ngoài nước đều đang hướng tới hướng này.

Khi khám phá sâu hơn về ngành này, Li Youfeng phát hiện ra rằng điều thực sự khó khăn về AI là sản phẩm và kỹ thuật (ám chỉ một loạt các công nghệ và phương pháp để xây dựng, phát triển và triển khai các mô hình học máy quy mô lớn). “Liên tục đưa các mô hình lớn vào sản phẩm, kỹ thuật, kinh doanh và công nghiệp là cách duy nhất để các công ty khởi nghiệp Trung Quốc phát triển.”

Một khi vấn đề kỹ thuật được giải quyết, mô hình không còn quan trọng nữa. Khi sử dụng sản phẩm, người dùng không quan tâm đến model nào được sử dụng ở lớp dưới cùng hoặc tỷ lệ nào của sản phẩm là do tự phát triển. Hiệu quả tốt hơn bất cứ thứ gì khác.

Tình hình hiện nay là khi sử dụng các mô hình lớn trong các ứng dụng cụ thể thì hiệu quả không thể đảm bảo 100%. Lấy mô hình ngôn ngữ lớn làm ví dụ, vấn đề "nói nhảm" vẫn chưa được khắc phục. "Tình trạng không thể kiểm soát này khiến nó khó có thể đóng vai trò lớn trong sản xuất và vẫn cần thời gian để hoàn thiện. Đối với hầu hết khách hàng B-side, làm thế nào để theo kịp sự phát triển và tiến hóa của cộng đồng và hệ sinh thái mô hình lớn là điều họ nên tập trung vào." Trần Nhiên nói.

Ông tin rằng trước đây ngành công nghiệp này quá lạc quan về những người mẫu lớn và luôn có những tưởng tượng không thực tế như "đào tạo một người mẫu lớn để thay đổi thế giới". Trên thực tế, các mô hình lớn vẫn chưa thực sự hình thành năng suất. Hiện vẫn đang trong quá trình chuyển đổi giữa AI 1.0 và AI 2.0. “Vấn đề là làm thế nào để trao quyền cho hệ thống hiện có thông qua AI, thay vì phủ nhận hoàn toàn nó.”

Trong quá trình vươn lên, một số công ty chắc chắn sẽ bị tụt hạng và đào thải, đặc biệt là những công ty chưa có khả năng tạo ra doanh thu. Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm của Đại học Stanford cho biết trong một báo cáo rằng đầu tư toàn cầu vào trí tuệ nhân tạo đã giảm trong năm thứ hai liên tiếp vào năm 2023.

Tại Trung Quốc, các gã khổng lồ công nghệ đại diện là Alibaba và Baidu vẫn tiếp tục đầu tư. Ví dụ, Alibaba đã chi 800 triệu đô la Mỹ để đầu tư vào công ty mẹ của Kimi, Dark Side of the Moon, nắm giữ 36% cổ phần. Có tin đồn trên thị trường rằng Tencent cũng đang đàm phán để làm theo.

Tuy nhiên, chúng ta ngày càng khó đánh giá được mức độ đóng góp của các công ty lớn này cũng như vai trò của họ trong việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo và triển khai sản phẩm ban đầu. Một mặt, các công ty lớn tự xây dựng các mô hình lớn, mặt khác, họ đầu tư vào hầu hết các công ty khởi nghiệp nổi tiếng trên thị trường, sử dụng vốn chủ sở hữu để ràng buộc các đối thủ cạnh tranh. Ngay cả làn sóng giảm giá API được các nhà phát triển ca ngợi này cũng không phải do các công ty lớn khởi xướng, mà do một công ty cổ phần tư nhân khổng lồ tên là Huanfang Quantitative và một công ty khởi nghiệp là Zhipu AI dẫn đầu, tiếp theo là các công ty lớn tiếp theo, vốn đầy tính thụ động và mang đậm chất tiếp thị.

Trong nửa cuối năm, ngành này vẫn sẽ rất cạnh tranh. Xét cho cùng, các mẫu xe lớn trong nước đã được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh ngay từ đầu. Có thể chúng ta có thể đưa ra một vài ứng dụng chiến thắng và ứng dụng thành công sẽ không còn xa nữa.

Tác giả: Liming

Tài khoản công khai WeChat: Dingjiao (ID: dingjiaoone)