LLM产业格局与竞争结构深度解析

行业结构决定商业价值

ChatGPT 和 Claude.ai 这样的大语言模型（LLMs）炫彩夺目，很多人认为它们代表了未来。也许它们确实是——但这并不意味着制造它们会是有利可图的生意。

在 20 世纪 60 年代，航空公司代表了未来。这解释了为什么老电影里有那么多机场的精彩镜头。但事实证明，航空公司是一个无可奈何的糟糕生意。我乘坐过许多已破产的航空公司：英国君主航空、冰岛 WOW 航空、英国托马斯库克航空、Flybmi、Zoom。这些都是冠状病毒前的破产案——时代在变，但当航空公司永远都是坏主意。

有趣的是，其他业务即使看起来很愚蠢，利润也远高得多。销售碳酸饮料出人意料地是一门伟大的生意。也许是最好的。可口可乐的股本回报率几乎没有哪一年低于 30%。这似乎很不公平，因为当航空公司需要辛苦工作，制造可乐却相当容易。更令人恼火的是，可口可乐公司本身不制造可乐——这被外包给了"装瓶公司"。他们真的只是销售而已。

什么造就好生意？

如果你相信 LinkedIn，你会认为一家伟大的企业是通过效率、辛勤工作、创新或其他与企业人员的勤奋或聪慧程度相关的内在因素而建立的。但事实完全不是这样。

好企业的关键是行业结构。

航空公司——不利的行业结构

作为航空公司意味着处于一个几乎是独一无二的恐怖市场地位。首先，只有两家飞机制造商（空客和波音）。出于培训和员工效率的原因，你必须选择其中之一，这给飞机制造商极强的定价权。

购买机票的消费者极其善变，毫无忠诚度。他们会因为价格的微小差异就从一家"航空公司"转向另一家。更糟的是，还有许多其他航空公司都在经营相同的路线！

更糟糕的是，创办新航空公司出乎意料地容易。飞机保值率高，银行很乐意以此抵押贷款。有大量员工可供新进入者招聘。所以随意进入者会源源不断涌入你的市场，常常在破产前长期以低于成本的价格销售机票。更何况，航空旅行有许多替代品——从政府补贴的高铁到 Zoom 通话。

越来越高效的航空公司、更努力工作的航空公司或进行创新的航空公司也无法"捕获"他们成就的价值。一旦你的利润超过最低生存线，空客会发现你的费用被低估了，下一次维护合同续签时这个差额就会被吞掉。

碳酸饮料——非常有利的行业结构

但可口可乐公司就很不错了。

可乐就是水、着色剂、香料、咖啡因和甜味剂。这些都随处可得且非常便宜。而且，你甚至不用自己混合它们——装瓶公司会以几乎零成本为你做这事。

幸运的是，消费者对他们喝的东西非常挑剔。你主要竞争对手的非正式座右铭是"百事可乐行吗？"。讽刺的是，这两种饮料在味道和颜色上完全相同。可一部分消费者仍然会说不行！

新竞争者也很难进入这个市场。他们不能因为商标问题把新饮料叫"可乐"。他们必须起别的名字。而消费者通常会拒绝它，因为喝替代品被认为是某种奇怪的声明。

什么是行业结构？

经典上，一个公司的市场地位由五个基本要素（"力量"）决定：

供应商提高价格的权力

购买者降低公司价格的权力

直接竞争者的强度

新进入者的威胁

替代品的威胁

正是行业结构决定了一家企业是否有利可图。不是效率、不是辛苦工作、也不是创新。

如果没有多少力量反对你，你的生意会不错。如果所有力量都反对你，你会落在航空公司的处境。如果所有力量都对你有利：太好了，你就是可口可乐。

LLM 制造商的行业结构：OpenAI/Anthropic/Gemini 等

那么 LLM 制造商的市场地位如何？我恐怕是坏消息。

LLM 制造商有时暗示他们的供应商是亚马逊网络服务、谷歌云等云服务商。这还不算太坏，因为你可以货比三家，让他们竞争来削减模型训练的巨大成本。

但实际上，LLM 制造商只有一个真正的供应商：NVIDIA。NVIDIA 制造所有模型都在其上训练的芯片——不管云供应商是谁。这给了 NVIDIA 巨大、近乎绝对的定价权。NVIDIA 相对于 Anthropic 或 OpenAI 的强大程度是空客或波音做梦都想不到的。

购买者对 LLM token 价格有多少权力？目前看起来相当高。大多数 LLM 用户似乎愿意从 ChatGPT 转向 Claude。品牌忠诚度似乎没有建立起来。而将 AI 整合到业务中的公司开始通过抽象层来做这事，使他们能轻松切换模型。这让 LLMs 可互换——这对销售方不利。

直接竞争者有多强？同样，相当强。有许多 LLM 供应商，定价显然是竞争性的。最糟糕的是，Meta 基本上以零成本将他们的模型倾销到市场上。这让人想起 Internet Explorer——不是个好兆头。

而且新进入者似乎相当容易构建全新的模型。这就是为什么有那么多 LLM 制造商。制造 LLMs 的大多数技术都在公开发表的论文中。即使质量一般的模型，如果足够便宜，也能获得客户，这让新进入者有了立足点。

替代品的情况是混合的。与其让 ChatGPT 写文本，你可以付钱让人来做。人类不太可能产生幻觉，这对某些用例可能很重要（法律是最不太可能采用 LLMs 的领域）。但人类贵得多。总的趋势是，一旦特定应用被证实有效，元数据往往会取代人工智能。所以一旦你找到了可靠的用例，你就有被替代的风险。

LLM 制造商看起来更像 Netscape——它发明了图形网络浏览器，然后破产了——而不是谷歌，它在网络浏览器基础上构建了伟大的产品。

他们怎么筹到这么多钱？

如果 LLM 制造商似乎注定要过航空公司式的商业困境，他们怎么能筹到这么多钱？OpenAI 在不到两个月前以 1570 亿美元估值筹集了 66 亿美元。那可能是有史以来最大的风险投资轮次。

他们知道什么是我不知道的？这是个谜——但让我们考虑一下选项。

也许他们希望开发自己的芯片来降低对 NVIDIA 的依赖。66 亿美元不足以建造新晶圆厂，但可能足以设计新芯片，让他们迁离 NVIDIA。这将节省他们支付 GPU 时间的巨资。但是，NVIDIA 实际上是这一轮的投资者之一（尽管金额很小）——所以"开发 NVIDIA 竞争对手"不太可能出现在任何投资说明书上。

也许 OpenAI 希望建立强大的品牌，使客户不太可能轻易转向竞争对手。这不是不可能的，技术领域确实有品牌和锁定成功的例子——但鉴于 LLMs 本身通常都有文本界面，这似乎很难管理——意味着没有真正的 API——你只是发送文本，它回发文本。

他们能对新进入者做什么？也许。如果 66 亿美元投资让他们开发出模型的重大改进，这会大大提高所有人的成本，可能会逼迫一些小竞争对手退出市场。问题是金钱是最流动的商品（那正是金钱的意义），而 66 亿美元不算特别多。所以这一轮本身不足以阻止他人。我曾在银行工作，个人债券融资可以远超 66 亿美元。

值得说的是，即使融资巨大的企业有时也没有可行的业务。WeWork 最终融资超过 100 亿美元，估值 470 亿美元，然后才被认识到他们的业务根本不成立。在最近的财务重组中，WeWork 估值仅为 5.6 亿美元——意味着他们失去了投资的 95% 以上。

并非所有 AI 公司都注定失败

如果 LLM 制造商不会成为好生意，这对未来意味着什么？

首先，这并不意味着技术会很差。技术最终是否出色，大多与 OpenAI/Anthropic/Mistral/谁来开发无关。容器虚拟化技术相当先进，尽管 Docker 在其上几乎没有赚到什么。网络浏览器是极其先进的软件，尽管制造浏览器是这样的坏生意，大多数都不算作生意。而 CRMs 平庸透顶，尽管 Salesforce 非常成功。技术成功和商业成功大多数无关。

其次：不是所有 AI 业务都在构建模型。理想情况下，如果我运营 AI 业务，我会不惜一切代价避免构建模型。构建自己的模型看起来像无差别的苦力活。使用 Anthropic 构建的某些昂贵训练模型的一小部分可能成本效益很高，可能会让一些 5 年前不可行的商业想法成为现实。

留意不是软件公司的软件公司

软件公司是真正好的生意。你没有真正的供应商，你的软件往往是独特的（所以没有竞争者），替代品就是用户自己做工作。因此，软件公司往往有超高利润率。

问题是并非所有技术公司都是软件公司。如果你有像 NVIDIA 这样的强大单一供应商，你的企业经济学不会像 Microsoft Office，而会像泛美航空。

AI 安全运动是 LLMs 作为技术的超级宣传员。它（相当可疑地）暗示我们距离某种《攻壳机动队》式的 AI 危机午夜只有 10 分钟，这实际上是极其有效的产品营销。也许这就是为什么 OpenAI 和其他公司雇用那么多 AI 安全专家。

可口可乐公司主要是坐着收钱——但他们用一部分收入做研究。一点的一部分仍然是可观的。有趣的是，可乐的市场研究发现可乐作为性别隔离产品效果更好：零度可乐本质上是给男性的健怡可乐。

如果你想更多地了解行业结构和市场战略，迈克尔·波特是首先要读的。他在 2008 年重新发表了他著名的论文《塑造企业战略的五种力量》。这不是最终的结论，但如果你想深入了解，它应该是你读的第一部分。如果你喜欢，他还有更多作品。