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本字幕由TME AI技术生成
用声音碰撞世界
生动活泼
那在今天节目开始之前
我先插播两条信息
那在ces 结束之后
我们在一月十一号会在硅谷组织一场关于guaau 的小规模闭门讨论
那之前我们上线了一期节目
也收到了很多大家的反馈
那我们这一次想更加深度的从一些一线的从业者角度一起来聊一聊在ai 搜索成为新的入口的情况下面
Guau 到底应该怎么做
值不值得做
哪一些方法有效
哪一些需要保持谨慎
我们也会邀请一些ai 平台以及搜索相关产品的方向的从业者
以及正在用ai 智能体做内容生产的一些从业者
所以如果你对这个话题感兴趣的话
可以通过报名表申请参与
具体的信息我们会放在收到里面
那另外也欢迎大家在微信视频号以及哔哩哔哩
B 站
然后关注我们的科技早知道
那最近我们也会上线一期特别的节目
是我和日坛公园以及咨询机构医普所一起解读他们刚刚发布的二零二五年播客行业报告
那如果你对播客行业内容商业化以及平台变化感兴趣的话
也欢迎在这两个平台搜索科技早知道的节目the the
Hello
大家好
欢迎来到我们今天的科技早知道
我是丁教
那今天应该是我们二零二五年年终总结的第一期
其实想跟大家聊一聊二零二五年全年整个行业都在关注的一个很重要的领域
那就是中国大模型出海
从二零二五年过年的时候
大家都知道发生了deep sik moment
在之后的一整个全年的中国模型
特别是开源大模型的出海其实不仅仅是在国内
在海外也都是备受关注
最近呢
我看到一个数据还挺值得在我们大深究的
就是operrouter 和andandessen 他们最近联合发布了一个报告
他们的中文名字叫做真实世世界一百万亿级别的token 调用数据
我会把英文的报告的名字放在我们生动里
如果大家感兴的话
可以去看那其中一个数据点
我觉得非常的有意思
就是从二零二四年
其实全年只有百分之一点二的模型调用使用的中国模型
二零二五年的这个数据变成了百分之三十
我觉得这个还挺值得让我们去深入探究一下的
那中国模型被调用了这么多
有没有模型公司已经在赚钱了
他们怎么赚的
那是不是真正的被应用在了海外的企业里面
是被哪一些行业在使用
所以呢
我前两天在硅谷的一次线下活动认识了forest
那他其实是大模型出海业线的这个从业者
所以今天也想请他来给我们把他今年整个一线的这个观察跟我们一起分析一下
Hello
Forest
你好啊
当然你好
谢谢邀请
观众朋友们大家好
The
对
那我们其实看一下这个数据吧
这个三十的这个数据对你来说意外吗
还是其实这个数据你会更保守一些
如果这个state ward 勘探报告是来自于open router 根据自己的流量做的分析的话
我觉得百分之三十这个数据会有一点点保守
可能会有一些低估啊
因为还有很多流量啊
没有从open road 走那那么open router 也没有去hosting 这个多模态的模型
那么还有一些企业通过influence patthon 去hosting 的也没有存在里边
那么infraspect 我一定使用大部分时候使用开源模型
所以我觉得数值偏保守啊
实际情况可能会比这个还多
嗯嗯嗯
Open router 它是一个白标平台
然后你不知道你用的是什么样的模型
然后你每次一上去
它就把最便宜的模型
然后它是一个api 调用平台
首先可以这么来定义它
然后它下面使用什么样的这个模型
其实是用户是不知道的
我不知道这块能不能帮我们在这个详细的解释一下
Opera ator 是一个比较卷价格的地方
比方说现在去看的话
Xai 在xii cold fast 产品调用量非常高
嗯
那是因为xai 在比较aggressively 在做marketing 或做推广
所以价格可能是非常的有竞争力
嗯
Operoffer 的用户大部分是个人开发者
以及对影视没有那么在意的一些用户
一些场景
同时其实还有一个流量叫做
叫做roboday
就是角色扮演类
在看院模型上的流量也非常高
可能占据了有一一小盘到一半的位置
然后open router 呢
它的提供上也非常多啊
后面如果你去看它的data provider
可能会有十几到二十多个
非常的
嗯
Diversisiy
Opopen router 主要是开源模型啊
因为有很多叫做infsh platform 的人去啊
把开源模型下载然后提供给open router
所以说它的价因为在模型上没有成本
它的成本直接来自于于gpu 的租赁
然后呢
在延迟上也没有很多的要求
所以说它可以放在尽可能便宜的地方
以另外一方面
Open routter 也可以提供一些闭源模型的流量的路由
那xci 的pold fast 这是主要的一部分
哎
如果你看它后面的这些提供模型的这些厂商
那他们现在会不会有一个大概的一个比例
在美国市场上开源模型其实比较少
之前主要是meta 的lama three 在拉马three 后面开源模型
美国市场的开源模型比较拉垮
然后也可以说其他的模型做的好的索塔的模型其实都没有开源
我觉得给大家说一下索塔
可能也不是很多人都理解这个词
就是state of the art 就最先进的模型
Oni 的模型啊
然后gerina 就是顶流的
或者说叫frontier 啊
Model 前沿模型啊
都可以叫做sota
那么因为美国市场缺乏开源模型的提供者
或者说啊
Lama three 比较拉胯
很没没有更新
美国市场几几乎没有啊
索塔的大语言模型就是参数量比较大的啊
美国市场上存在科研模型
那主要是参数量比较少一点
像很多其他厂商
微软呀
Google 呀
他们也都有开源的天码啊
费用什么什么
但是他们是参数量比较小
所以应用的场景会非常有限
嗯
这样子情一种情况导致说开源模型提供者绝大部分都是
嗯
用中国厂商占据
嗯嗯
明白
所以其实我们再回到这个oppper router
它上面的这个数据
其实大部分也不是大部分了
其实百分之三十是调用中国投可能
其实那剩下百分之七十就还是美国本国内的
或者是这个其他国家提供的
可以这么说
可以这么说
然后您刚刚讲到这个在opper order 上的这个使用的人
基本上是可能是个体开发者
个人开发者
个人开发者
然后他的你刚刚讲的是有一些coding
然后是有一些的是open 扮演
角色扮演
角色扮演 对
今今年看另外一个数据是可能百分之五十的使用
嗯
这个大模型呢
其实都是在国部配的这个应用的需求
这类应用可能比较偏
嗯 游戏类
或者说创意写作类
或者说个人幻想类
也就是说他对性能要求没有那么高
对延迟要求也没有那么高
对隐视要求也没有那么高
所以说
这些用户或这种这种个人开发者
他们其实不太需要用中国的大模型
其实可能很多各种小模型也就够了
嗯 差不多 嗯
然后我们抛开像open router 这样的路由的这种中间层提供商
我 我们不说
然后我们再说另外一种形式
就是这个influence partner
然后这块的市场其实您看到的是占有很大部分的用户的需求是嘛
就需要influence partner 的
它这两者到底的这个不一样的是什么东西
呃
Influence partner
比方说在美国市场上
以fireworks 为代表
还有很多像together ai 啊什么的
他们租用gpu 的算力
他们用hosting
几乎可以说是百分之百的用开源模型型为为闭源模型不会给他去hosting
但是有一种特殊的情况
就是闭源模型厂商将自己的专利
将自己的闭源模型以contaer 的方式打包
仅仅开放这个api service 给到这个
呃
Infence partner
但是这一部分算是比较少的一种case
打个比方说
像anthroropic 部署在aws 的beatterork 上面
这种方式是比较小
我们可以暂且忽略不计啊
啊
对于infence partner 大部分时候还是使用开源模型自己去sting sting 企业用户提供这个推理服务
那这是大部分的这个中国模型厂商也会选用的一个主流的方式来进入美国市场吗
应该说不是中国模型方选择的方式
而是说中国模型方他因为开源了这个模型被infence partner 去使用
换句话说
Influence partner 是受益的一种情况啊
他们会有一种想要贡献或者说想要帮助开源社区建设的一种心理或者态度
而模型方呢
并没有直接受益
哎
那如果我们要看这个就是推理合作伙伴和之前的那个路由它最大的差别是在哪里啊
路由的话呢
是你不知道这个数据去向哪里啊
你可能会选择最便宜的
随时会换用户
也没有品牌忠诚度
而这个influence partner 呢
它通常会是跟企业有一contract 的一个合约
嗯
企业指定要求的长时间在什么地方hosting 一个什么样的模型
换句话说
企业对于模型和数据的落地等等各方面都会有清晰的visibility
有自主可控掌握权
而它仅仅是因为我不想去啊
自己做数据中心
自己去跟gpu 啊
Classter 这些底层硬件资源打交道
我希望有人帮我做这样的事情
但是我清晰的知道我在用什么模型
我的模型的数据是在哪个地方去
数据可控啊
所以是这个可能更加像是企业级的这个打包成的服务
没错
然后他可能在服务就是lsa 这个service level agreement 上面其实有更多的这个要求
是因为要签合同
他一定会有一个法律上可追溯的主体去跟他签这个合同
相当于 呃
Infence partner 也他承担了一部分的法务上的责任
那可能他们最赚钱可能是这一部分的你如何承担风险
如何承担责任的这一块
没错
风险和收益成正比嘛
如果说infence partner 承担了一些风险
那他一定定会有相应的收益过来
嗯
我觉得我就我看到了整个像firework 今年其实它的增长很夸张
C 轮好像两百五的分面
应该讲非常多
然后呢
创始人我看好像也是一个华人背景的
一个原来从matter 出来的
是 没错
Meta packch 团队出生
嗯 看
今年就不仅仅是红杉
然后像是光速透露他们
然后包括其实还有自由amd
然后也有nbaa 呀
可
可以说是infance park 里面的顶流吧
嗯 对
那所以在什么样的企业您看到是就是会使用这个infrence partinfluence partner
它上面其实也都是什么样的模型都有对吧
然后也是有多模态
然后也coding
然后有各个各种的这个文字的大模型都有
对
其实我们并不知道这样企业背后的名字
很多时候他们倾向于不要被透露出来
但是如果说我们去看fie roops 的首页
也能看到一些example
比较典型的一个是perfexity
当免费用户
就是c 端用户没有去订阅perfexity 的这个pro 方案的时候
你可能没有办法去选择我要用哪一个model
你没法指定
你只能用一个默认的
默认这个时候拥有在很多时候会显示为auto 这个模型往往是用中国的开源的模型去hosting
有可能会经过一些facuure 啊什么的
但它一定会是被infrence partner 去hosting
那么所以客户就是甲方和infence partner 之间会有一个concerct 啊
Infence partner 去指定用什么模型去提供这样的一个在auto 模型的一些些挡障
明白明白
所以也可以看到就像superplaceity 啊
然后很多其他的大模型题目上面会有一个什么呃
中国模型的名字
然后后面一个括号
然后hosting us 这样的中间的一个一个数据流是怎么样流向的
然后是什么样提供的服务
能不能帮我们再具体的这个解释一下是对这个很好的问题
同样的
在propueity
如果你订阅pro
会看见你在模型的选择上会有一个下拉菜单
你可以看到啊
Sorta 的闭眼模型
有时候也能看到一项或两项这个中国的抗源模型
嗯 但是它会
呃
标注叫做hosting in us
嗯 啊
比方说我现在看到perplexity 的对这模型选择上会是现在目前是kimi k two thinking hosting in us
这个比较有意思
就是说这样的用力往往是企业用户
他对呃
数据的出境
呃
数据的安全和隐私都比较有concern
所以他会一定要求说数据要放在美国
那么由于kimi k two thinking 这样的模型
呃
参数量是one 确定
所以说个人或者组织想要去耗sting 它的成本非常高
打比方说可能需要啊
如果说是fp 八半半精度的话
需要十六个h 两百啊
纳圾
成本其实相当可观
所以个人或者小型组织或公司没有能力或者没有足够的成本去
去自己做influence
反而需要通过呃
类似于fireworks 这样的模型的啊
Infrence partner 去做这件事情
但是呢
大家又对
大家对开源模型是中国出厂
其实没有太多的concern
反而对于数据去哪里
存储在哪里有很强的顾虑
所以说啊
Influence partner 提恰好的提供了这样的
嗯
Coverage 啊
他会确定说数据放在美国不会促进使得这样变成推理服务变成在美国来使用
被美国的呃
企业用户使用
变成
变成可能
嗯嗯
那所以这些
呃
让它变成可能就是这种
呃
Influence partner 这个推理服务商的像是firework 这样子的公司
所以他们其实是把这个开源模型是host 到他们自己的这个服务器上
他们可能是跟像是core wave 这样子的公司在合作
是 对
然后他们capescscaler 跟o cloud 去租gpu
嗯
可能是在美国的数据中心
某个角度的数据中心都有可能
对
然后他们其实把中间的合规啊
数据hosting 完全都做好了啊
那 哎
那我想问的
那中国模型他们这一部分的钱是从哪里赚出来的呢
他们就是卖
卖token 吗
如果模型开源之后
其实模型方在开源模型上并没有赚到钱
中国模型能赚到钱的是主要是在
呃
闭源模型上啊
所以中国有很多闭源的多模态的模型啊
嗯
打一个比方
比较常见的是快手的屏
他在创意创作studio filming
Aadadvertisement
Social 这方面有比较高的市场market share
就是纯创意啊
广告啊
然后就creator
对对
所以它不触及任何的可能
在大模型本身的语言training 上面会有一些什么样可能比较这个敏感的信息是
那
那就是这方面是属于中国模型在多么time 模型方面并且意愿的赚到了钱的一个例子
嗯
他纯纯粹产品品海海了啊
他并不是一个其中的生态的一部分的一个提供商
纯产品出海啊
Marketing 出海
把头疼卖到了北面市场
嗯 对
跟之前我们聊的大语言模型的开源完全是on the opposite side 那个
嗯 明白明白
所以他们其实后在哪里
现在他们所面对的这些客户
他们也不太在意
因为这些都不是特别这个敏感的数据
对
那我们已知的情况是他们foresting 在新加坡
但是他没有进中国
对于啊
Infence 开的后作一边是这个大语言模型的influence
另外一边是doma 态的inference
这种公司呢
在城里边比较出名的就有像fo four 点ai 啊
他是专门做toomatime
叫做generative ai platform
那他去跟开源或开源或闭源的模型厂商合作的时候
他也会成为这个法律或者说风选了
他为因为他的客户完了之后呢
他会有要求
也会要求说这个模型可能不能进中国
但是也许可以出美国
有些时候这也要看他的跟他签约的每一个客户是一种什么样的情况
就比如说是客户
他们一般在签合约的时候
他们最care 的比如说是三个问题会是什么
嗯
最care 就是数据在哪里
数据去了哪里啊
他们会有一个要求
因为基于地缘政治
他们会要求specific 要求数据不能够进入中国大陆
在完了 嗯
至于数据去了东南亚
新加坡
欧洲 美国啊
有些人会有些客户会accacle
那有一些人会有更强烈的要求
就是说连出美国都不允许
也会有这种情况
嗯
Ctrl mment two 就是
嗯
数据输入和输出
数据不得用于再训练啊
Ok
那这次这个整个行业的
呃 标准吧
当然这是对于b 端而言
对于c 端是不存在的
免费用用户就不要跟我在隐视了
没有不被他什么提示
嗯 所以 Ok
我们现在讲弊端的话
嗯
是数据不能够用于再训练啊
Concern number three 是说数据可删除
有的会说在多长时间以内
有的会说数据所有数据都不允许
有的会说啊
多长时间以内像on deman 可以被删除这些条款也是可以customizable 啊
但是你会知道
这个 这
这些三个concern 都是比较common 的concern
嗯嗯
有这样子的一些顾虑的concern
嗯
占大部分嘛
大比例吗
它是占大部分
可以说是enterprise 这一边的大部分
或者说enterprise 客户都会有这样三个这样的要求
但据我所知
其实在美国它是没有有这样子的专门的法律法规的要求的
那其实就是这个企业内部的法务内控
他们其实是在做更多的一些保护的可能前瞻性的保护措施
嗯
这样的结果可能是地缘政治加义形态
再加上法务对于自己的business 保护的
呃 综合体
打比方说
在法律上
其实联邦政府并没有要求不可以用这些模型啊
联邦政府只有一个叫做eo 幺四幺幺七一的总统兵说超过一百个us person 的数据就算成是这个sensitive data
一百个美国人的一百个us person 以上美国人
对
那其实如果说你说你用了多少个
用了十个是不是就ok
其实联邦禁令只是在大规模数据促进上有有有卡算有规restriction
并没有说不可以用啊
中国科源模型
或者说并不可以用中国啊
美国境境以以的的这个粉性
所以这方面企业的要求其实是基于地缘政治以及其他方面的考虑下的一个综合结果
其他方面还有包括企业对自己的隐私
比方说基于企业的incoding 啊
他不想去用
或者说说natrolopicopen ni 会有一个很简单的逻辑就是我不想把我的数据直接发给open line 对吧
所以说他会有这样的顾虑
但如果他一定要用的话
一定会去
他会成为一个
嗯
弊端用户去直接跟模型提供商签一个specialized 的这term
那么data prodiction agreement
嗯
去说一切东西不能用于
嗯 训练 不
不得不说落地不得不长时间能够被删除
或者一定要删除或也是这种情况
所以刚刚讲到其实是在开源模型
然后是有这个infrence
那是由路由器
然后在碧源这块
邮箱是可林这样子出海的
完全根据产品放出来
当然这个大部分的这个客户的使用方向还是在广告啊
然后是在可能创意方向的这种多模态的这样的模型的应用
然后包括有一些coding 对吧
呃
这块其实是不太涉及一些这个敏感信息的
然后刚刚您讲到
其实很多厂商他们在今年不太愿意使用像是美国主流的open ni 或者是这个google 他们提供的模型的api 借用调用接口
主要是可能是觉得他们想自己去host
然后自己去不
不想要自己的数据
然后被这些公司去获得
然后是不是也是体现了可能今年germany 啊
还是这个open i
他们做了好多在应用层次的产品
这个也使得很多开发者不想觉得我哈
是不是早一步被这个open i 看到了我的数据被我的市场份额慢慢被蚕食了
呃
有这样的可能性
就是说
但
但也不是绝对哈
就是说一定会有企业再跟跟历史open i 或者杰米莱或者enropping 的前企业级的合同
那这样的合同里边通过api 调用
它就会有对
呃 数据落地
数据隐私方面的term 要求
模型方也一定会去去满足
但是不代表所有的应用场景都会是这种方式
基于cocost 的节省成本的顾虑
有一些企业
比方说更传统的一些的
它的任务可能也许不需要要用收藏保险才能达到
它可能用接近sata 的开源模型也能做到啊
那他可以去走啊
比方说这个呃
Infence pparton 的方式去把这件事情解决掉
那这种方式对于这样更保守的一些的企业来讲
完全数据碰啊
相当于类似于私有化部署的方式
他会非常放心
他在合规上就是法务会觉得非常有信心
没有问题
因为是私有化部署嘛
所以这也是一部分场景
嗯
美国客户他们会不会在意这个是中国的模型
他们有很多的法务上面的顾虑
但是从另外一个角度说
如果他们用了中国的开源模型
然后在就他们相信的数据能够存在美国的呃
推理合作伙伴的手中的时候
他们其实对什么模型他们其实没有太多的偏好
他只要是知道数据在哪里
成本可控
然后其实中国模型还是可以有一拼的
对 我同意 嗯
我觉得美国市场上对于这个模型是中国出的其实并没有那么强的介一
因为如果中国区的模型如果对于开源而言
它其实可以拿着这个东西去做后训练
它是可以看到这里边到底是一个什么样的场景
可以做蒸馏什么的
其实换句话说
一旦数据没有办法被传回中国
那它的顾虑就会可以被到
它可以在一个addrescontainer 一个的环境里边去containrun 在一conhosting 的中国模型
所以模型是中国出的并不是很大的顾虑
主要还是数据流向地去了哪历
嗯 明白明白
嗯
那我们来聊一聊赚钱这个部分
其实刚刚讲到大部分的中国开源的出海的模型
他们其实是不赚钱的
我钱都是基本上是停留在了中间层
就是像是这个open roller 啊
或者是这个firework 这一层
那为什么还那么多的中国的企业
中国的这个模型公司在卷模型
然后再出海
然后在不断的去做他的比如社区的这个预热呀
然后还争相恐后的去进入像是open wrtter 这样子的一些平台服务商
那他他们图什么
如果卖token 也不赚钱对不对
我可能国国token
美国token ken 的五分之一甚至十分之一的这个价格是
但是其实你反过来也不一定赚钱
即使是你量大
我曾经常常批评
就是说很多中国厂商在市场上比较短期的利益考虑
或者说kpi 是短期追尾啊
比较缺乏长期战略
但是在模型这件事情上
我感觉啊
中国厂商是比较老他们辛苦的
比方说很多厂商都坚持的去模型开源啊
模型开源的好处我们现在可以看到的是他建立了自己的reputation
建立了自己模型的这个brand image
我们已经可以看到说模型会有一些模型会转成闭源
有可能会赚钱商业化
另外一部分呢
是说模型的竞争仍然是在持续白热化
并且 嗯
推理服务是在持续做大的
所以持续的卷模型的能力仍然是有意义的
假设说如果模型的能力又足够好
而它的成本又足够低的时候
或许到那个时候
包括终端开发者甚至可以不必介意我们到底是在使用哪一个模型
因为可能大家都足够好
Good 嗯
然后成本有足够低啊
Denouaffordable
所以我觉得持续的有意义啊
以后也有可能挣到钱
因为这台开源模型也就两年嘛
对吧
开源模型能发展
所以说我觉得这才刚开始
嗯
所以对于这些出海的开源模型的厂商
他
他们其实还是在社区里面想要营造一种长期的信任的感觉
不管是我看很多人
包括什么像kimi 啊
然后最早其实包括deep sik 他们也都是在不管是在x 上面还是在ready 上面
其实是跟开发者社区互动还是蛮多的
然后做这种s me anything 啊这个回答问题都还是挺平的
所以其实也是有一些正向的反馈过来
然后像是有一些海海外知名名公的ceo 啊
Founder
他们都会说
哎
我觉得中国模型在这块还不错
不管是中国媒体还是美国媒体都是挺挺沸腾的
然后kimi k two 出来之后
然后就说 呃
我看彭博一篇文章就说
呃
难道deep sick moment 会变成常态吗
然后反过来可能国内媒体也是觉得我们这个扬眉吐气了
然后可能我们的模型其实已经进入主流了
但我觉得其实刚讲到这个进入主流
然后现在已经是进入生态
然后是否商业化
是否赚钱
其实是一个更加需要长期考量的事情
本来说deep sik 他其实完全没有在海外市场嘛
他其实是赚了一个
呃
赚了一个吆喝
赚了一个名声
然后后面其实下面的今年后面的一些时间
反而是有一些其他的模型的厂商他持续在做这个事情
然后据你的分析
他可能就是长期的会有一个
嗯 呃
到底是不是要转闭源呢
还是要这个
呃
是不是要加进自己的这个长线的品牌为这一步再铺路
我觉得有这个可能性
中国开源模型在不停的发paper 啊
以及开源
其实本身对于模型的开发演进也是有非常积极的正向的意义
比方说deep sic 的这个reasoning 啊
R one 在今年开源之后
并且发了paper
极大的促进了所有其他开源模型的追踪纽推理的进展
嗯
所以使得说我们看到今年大概三四月份以后
推理模型的使用的比例是逐渐发生
嗯
我觉得已经很明显的趋势
可以说以后一定所有模型都会是具有推理的这个capabity 啊
没有推理
简单的context 的generation
Text generation 的模型可来以后会用使用会越来越少
所以整个这个推理模型的开源化
其实也是从deep sik moment 然后就带起来了
然后后面就大家都是在卷开源模型的这个
呃 推理模型
开源的推理模型
然后整个美国的在开源这块儿完全是赶不上我们的
开源这一块是没有赶上
所以 呃
我记得比较清晰的一个时刻就是说
嗯 我
我是早期typlicity 的用户
Typicity 在用去年年底的时候在用o one 去做推理的这个搜索的时候
其实成本还比较高的
嗯 但是 嗯
Deep sic r one 的推出
并且模型的开源帮助他极大的进了一步
第一呢
是他想要去利用deep sic r one 的推阵领推理
嗯
但是又基于
呃
意识形态以及敏感问题的一些深色性吧
他自己当时用蒸馏的方法啊
把r one 蒸馏出了一个第
呃
Purpotake 给自己个叫做一七七六的一个具有推理能力的开源模型
然后hosing 在自己的这个上面
那个时刻对于我作为purposite 的用户
我是极大的感受到了就是推理这样能力带来的便利性和很强的思维链带来的很强的这个对你搜索结果的反应
所以在那个时刻我就注册了
就是订阅了appp i ity 说
那么在此以后呢
所有模型迅速跟上
不管开源还是闭源
在推理能力上
嗯
进一步增强
所以开源是有非常积极的正面意义以及学术价值
我不知道你有试探到比如说是有一些开源模型
他们在往转自己aphosting 或者转做自己转做中间层
然后转做产品的这方向去去试探的一些这个案例或者是是吗
我觉得有可能
这
这是两个层次的问题
其实一方面是这个涉及到regulation
嗯嗯
就涉及到如果要在美国境内去hosting 自己的模型的话
它涉及到一个ndt
嗯
去跟企业打交道啊
那其实这个burden 往往落在模型方这一边
它的burden 不是技术方面的
而是法务啊
人力
还有最后就是这个数据这一方面
就是数据算力这一方面
它需要考虑的是是自己建数据中心或许不太靠谱
那么就是自己去租赁这个算力对吧
完了之后呢
自己再去hosting
如果直接跟客户做
是跟这个b 端的用户签合同的话
自己一定要有一个entity
那所以这样的entity 是怎么去注册又会成为另外一个话题
所以我觉得在法务法规商务这一层面
就有很多问题他要去打勾
需要去决定的
完了之后才会落到产品化这一件事情上
产品化其实反而是比较简单的一件事情
因为就是模型去提供推理嘛
那现在已经别的已经或者通过路由帮我提供了推理
那其实产品这件事情反而是很简单的一件事情
所以更复杂是在法务法规
嗯
被这里是是否赚钱这件事情上
他会要有自己的一个财务模型去做做决定
做决策
可能是不是因为还是这个市场比较早期
所以可能很多大的中国的
嗯
厂商他们可能还是在观望中
然后先去试一试水
那如果说是能够跑通呢
其实现在看起来也就只有一个产品化的公司
就是可灵
在多模态这边
就是模型方在美国境内直接hosting 还没有发生
但是我相信很快就会发生
嗯
有一些可能已真正的发生
并且在多模态方面赚到了钱的
嗯
当然可怜是最大的马克西尔
但是后面他还排有第二和第三
其实也在进入这个市场
也正在这个market
也正在赚钱
或者在赚钱的路上
所以你刚刚讲的
其实还是自己在做hosting 这一块
然后慢慢的再再去做起来
自己去hosting
是啊
一个方向啊
只不过过每一可可能处于各自自己不同的阶段
可能目前还没有
也许将来会发生
所以这是在这个解决了客户的在数据hosting 上面所有问题
其实刚刚讲到了
没有什么太大的对模型上面的顾虑
嗯
在这个技术层面上面
其实大家也不是一直要追求这个索塔模型
然后能够够用就好了啊
其实在这块反而说不定中国是有优势
对 有
有这样的优势
可以是目前
嗯嗯
其实最后啊
还是得看企业的个体诉求
其实没有说是一个定论
它是一个非常复杂的这个考量的一个打分系统
是是 对
就是要看每一个具体的u case 是怎样
那通常企业的三大顾虑
只要能够去满足啊
这个可能都是有的
都是存在的
剩下的只是企业自己去决定啊
去做财务上的计算
那如果是从这个技术开发者
这个社区啊
或者品牌的建设这边
呃
现在你看到的这个从年初到是年底
中间大家是不是有很大的一个变化
然后对中国产品
对中国技术
对中国模型的这样子的一个转变
哦 那是肯定
就是在 嗯
各大厂商
嗯
Deep sik 也好
Queen 也好
Kimi
甚至包含
呃
Mimi max 做音频
最近也推出了一个编程模型啊
最近
最近几周的使用量也会有突然的增长
都是一个非常非常好的
对于不管是reputation 上来讲
还是brain building image 上面来讲
也是一个非常好的正向的积极的作用
嗯嗯
所以如果是有其他的更多的产品需要出海的话
可能这个社区是必不可少的一个层面
就一定要把社区做起来
没错 一定的
嗯嗯嗯
你有看到谁在这块儿做的更好一些吗
或者他们的
还是大家在不同的use case 方面的building 会不一样
比方说多模态
明显是在比方说studio hollywood style
嗯
创意工作类这一方面是engaging market
嗯
显然就是说可林的这个多模态模式没有去engaging 开源的编程对吧
因为就不是那一块嘛
嗯 可以
而其他的一些大语言模型里边
擅长编程类的模型在科技圈和和编程口这这一块有很好的口碑和兼顾
对
其实我们刚刚从一开头
然后我们大概聊了一下这个中国在开源模型是怎么样通过这个像是路由啊
像是influence 这种推理合作方然后进入美国市场的
然后也聊到了像是这种可能直接产品出海的
然后这个其实是占小部分
可能下一步这种开源模型他们如果想要进入主流市场
想要真正能够赚到钱
自己可能会怎么样去做
这三个角度吧
我不知道你觉得明年他可能会不会这个发生一些结构性的变化
就刚才讲的
有一些这种开源模型其实说不定他会自己去做hosting
然后自己真的可能在公司层面上比较有魄力
然后单独在美国做一个实体
然后去做hosting
去做合规
我不知道还有没有一些可能变数
你在看到的会不会有一些更多的像是啊
Fireworks 啊
或者是这种open router 这样子的平台
可能是由中国企业在做的
有没有看到有这样子的一些大家比较较有有有野心的这个公司在做垂直领域可能会出现一些
嗯
专门去hold 一些模型
打
打比方说有一种场景
就是说在医医和和个健康啊
还
还有financial 这方面
对于隐私和就是成本比较高
风险成本比较高
然后对于模型的幻觉要求也比较高
就是模型不能有太多的幻觉
可会出现一些新的模型和这个hosting
当然本这一周我也跟一个客户聊到了
就是我们通常会有一种steretype
是说开源
那就是什么东西都放给放出去了
开源就不会赚到钱啊
我们会有这样的stereotype
但是这个客户也给到我一个输入
就是说是不是可以考虑开源的licensing model
嗯
也就是说模型确实是开源
但是它的licensing 是一个要去收费的这样一种模是
就是你要你要用这个模型
你要配这个配licensing fee
嗯
那我的反应是说
哎
那一定会有bad actor bad player 不遵守这个licensing 去下载的模型
呃 自己去用
但是又没有给你钱对吧
那对方的反应是说
其实我们并不想收到某型方的法律律师性
我觉得licensing 这种其实在其他的这个技术sector 里面
它是验被验证过的
这样子一种商业模式我的好的
像对
像这data break
他们应该也做还蛮多这方面的
是所是
所以就是说西方的企业会比较去遵守啊
当然不排除一定会有几个别人可能去用了
但是没有遵守你的性对吧
嗯
但是licenoverall 西方市场上还是比较去遵守这样的licson 性的合约的
所以这样的盈利模式
同时开源也能够
我觉得说不能说赚不到钱
我觉得也有可能性
并且开源的一个好处是说
在很多特定的场景下
开源的闭源没法提供的是开源可以用于这个被
呃
Post 训练透训练
嗯
Fine clling 对吧
嗯
那在很多场景
比方说我们会说一个场景就是lots of for work 这样的场景下
用户有很多这样的需求
嗯嗯嗯
就是一些成人内容了相关的
对对对对对
那这方面是一个很强的需求
这方面对这种模型的需求是不管你是工作态也好
还是你是说它的大语言模型也好
它都没法提供的
因为它会被强啊
生产系
对对对
是一些边缘
边缘案例 嗯 对
然后我们之前提到这个role play
它为什么在开源模型上使用量达到接近百分之四五十
也跟这个hk 是有很长的关系
它天生的说我不要被simpership
我才能够attencing writing
我不能说是业缘案例
这这
这一部分的业务我边边赚钱是最多的
对对对对对对
所以我在想说
如果这个客户给了我一个很好的feedback
就是说
如果开源模型
呃
开源的同时
用这样的商业化的licensing 去授权
允
允许用户去做fine q 零
满足你们这样的所有的这些use case 啊
你也可以说你要给我找钱嘛
你才可以去合适的去理
其实是中国模型厂商没有想到的一件事情
因为大家still 太
不会认为太
那就赚不了钱
对
但是不同市场
大家的思维和出发点还是不太一样
对
但其实在美国这个licensing 它是它是可以的去可以去尝试的
还是是大家是愿意去遵守的
因为不遵守
第一口味不好
第二会接到律师信嘛
没有人愿意被
嗯
涉及到这样involve 这样的case 里面
所以中国科源模型可以考虑这样的方式去拓展市场
你的
好的好的
那我觉得今天节目也差不多了
我们其实是从各个角度也跟大家分析了现在中国模型出海的
不管是从开源的闭源的
然后从法务的角度
然后从这个到底从哪里切入可能会赚钱
然后所以赚钱的是什么样的公司
如果大家对中国模型出海还有其他的问题的话
我们可以在评论区里讨论
然后到时候也邀请force 过来看一看
跟大家这个互动一下哦
好的
那我们就到这儿
祝大家这个也是新年快乐
我们二零二六年可能c s 这个那一期单集再见了
好 谢谢大家
谢谢大家
谢谢forence
谢谢今天的科技早知道
就到这里了
听完之后
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那我们下期再见
下期再见
哦哦哦