大模型公司，贴着用户的脸打营销战

现如今，大模型产品的线上投流和线下投广已经变得非常常见，各种花式出圈手段层出不穷，营销规模可以用“卷”来形容。

在线下，地铁、写字楼、机场等白领人群密集区域，广告牌都纷纷换上了大模型公司的广告。

而在线上，不管你上学还是工作，最近这半年来，如果你打开B站或者小红书，从一键生成论文，到怎么和领导汇报，再到实时了解网络热梗，大模型公司试图告诉你，AI可以包揽从上学到上班的所有文案。

根据AppGrowing的统计，6月第一周，B站的AI广告投放量是去年同期的3到4倍，AI测评类up主广告收入不降反增。

B站CEO陈睿曾在演讲中提到，科技是B站最受欢迎的内容之一，其中AI是科技内容中增长最快的。过去一年，有2亿用户在B站上观看过科技类视频，科普类内容播放量增长接近200%。UP主全年共产出AI相关稿件超100万，AI相关内容消费人群中有6成为00后。

大规模投放背后，国产大模型公司的营销思路和策略是什么，而用户感受又如何？除了营销投放，国产大模型公司的出路在哪里？

国内大模型公司如何投放？

B站是Kimi投放的主战场。在B站，Kimi几乎关联了用户可能在B站搜索“AI”的所有词条，比如ChatGPT系列、AI系列、提效系列、助手系列、打工人系列等等。

Kimi的出圈显然也掀起了一股风潮，其他大模型厂商纷纷加入这场营销大战。具有同样投流思路的还有天工AI（国内首款融入大语言模型的搜索引擎），虽然有陷入同质化的弊端，但客观来说也着实冲淡了竞争对手的标签。

广告投流的效果相当直观。拿Kimi来说，根据“量子位智库”关于AI应用月报的统计显示，6月新增下载超300万，相比5月增长速度提升了50%。但这个增长速度，在所有大模型公司里仅排第二。第一名是字节旗下的豆包，6月新增近1700万，相较于5月，新增下载增长率100%。

这归功于字节的大手笔投放。

与Kimi的投流方式略有不同，豆包的营销主战场是同为字节旗下的抖音，其营销打法和传统互联网产品在抖音上的打法相似——首先，信息流广告，在短视频中推荐用户下载安装；其次，巨量星图合作推广，借助KOL合作打开知名度和影响力；最后，直播间讲解用法，引导用户下载。

豆包在抖音上的广告

据AppGrowing统计，6月上旬，豆包的投放金额高达1.24亿元，主要通过字节跳动旗下的穿山甲联盟进行。穿山甲的投放效果很好，但据大模型业内人士称，穿山甲是有壁垒的，不允许其他大模型公司投放。

所以，其他厂商只能另辟蹊径。比如Kimi，在抖音营销中，更侧重强调标签，“国产AI”、“清华大学团队研发”、“清华AI”、“清华AI人工智能”等都是Kimi投放软广的高频字样。

而当各家都开始用标签卷获客的时候，Kimi又着眼小红书。在小红书搜索“Kimi竟然”，可以获得如下内容：竟然可以自动写情绪化爆款标题、竟然是情感陪伴型AI、竟然可以自动检测并替换各种违禁词……这样的营销方式，其实更加细分了用途和用户画像，在技术暂时未能达到重大革新之前，深挖产品功能以弥补不足。

种种迹象表明，即便每家公司策略各有不同，但国产大模型公司都更重视C端和前期营销。而营销主要面向的人群为知识工作者的生产力提效场景，因为这些场景对大模型智力水平要求更高，与大模型公司探索通用人工智能（AGI）的使命更匹配。

今年5月，Deepseek率先降价，字节紧跟其后，发起了大模型行业的价格战。免费、降价更多是为了营销，是产品同质化的外溢。

国内大模型公司的降价手段与移动互联网企业有所不同。无论是网约车、电商还是外卖行业，所谓价格战往往通过巨额补贴来实现。而大模型的降价逻辑是通过技术手段的驱动，重构生产函数，提升研发效率，从而降低成本。

但是，移动互联网行业的价格战往往在行业竞争发展到中后期，在中腰部企业被淘汰后，只剩头部几家公司才开始进行。彼时技术相对成熟、市场明朗、竞争格局清晰。而大模型公司的竞争还在白热化阶段，产品研发和商业化进展都不甚明朗，急于投身价格战，风险不小。

面对营销轰炸，用户只关心好不好用

大模型行业内部人士指出，这些公司的营销战，属于不得已而为之，和移动互联网时代的商业逻辑并无不同：“之前移动互联网商业化已经探索出来一条更高效的路，我觉得这是中国的优势。”

而卷营销战有一部分原因也是因为技术还没有更大的突破，“目前这个阶段，除非你率先做出了更厉害的技术产品，否则如果不能让更多人知道你，其实你就掉队了。”

此外，有了更多用户，才知道用户的细分需求，有助于把模型做得更好。月之暗面创始人杨植麟曾在采访中表示：“今天用户帮我们发现了很多从没考虑过的场景。他拿这个筛选简历，这是我们设计产品时没想过的，但它天然work。用户的输入反过来让模型变得更好。”

来势汹汹的营销确实吸引了很多用户。小易就是看了Kimi的推广之后，发现它主打职场沟通，所以试着用它来对付中式职场中的“废话文学”。

“有些材料之前没写过，不知道怎么表达，用AI来出第一稿再精修很方便。我曾经遇到过一个很离谱的场景，我们项目乙方主要项目负责人离职，我要以公司总裁的名义给乙方CEO发函，要求重新派人和加强派驻我司人员力量。这种离我本职工作十万八千里的沟通函，用AI就很合适。”用口语表述输入进去，能够转化为清晰易懂的专业书面语言，阅读长文章做文献摘要也很清晰，国产AI在文本概括和文字生成方面表现十分优秀。

但处理起复杂数据，国产AI的能力就差点意思。网友@AIGCLINK 指出，“国产AI在编程问题的回答基本上都是一堆正确的废话，方案始终不给，”和国外大模型相比还有很大差距。

也有不少用户表示，最初确实被国产AI的营销吸引，“营销确实厉害，有几次都被营销吸引进去体验了，结果每次都失望。”主要原因是在生成内容的准确性差。以大语言模型为例，“胡说八道”的毛病一直没有克服。这种不可控的状态，很难让它在生产中真正落地，发挥很大作用，还需要时间打磨。

用户其实并不关心不关心模型、算法是不是自研，用户最直接的感知就是好不好用。

这其实也是国产大模型公司面临的一大问题，即推广获客率高，但用户留存差。获客有用的前提，是产品有价值，能留得住客户。但大模型在C端，给普通人提供的价值零散、随机且不稳定，很难盈利，商业模型仍进一步探索。

同时，无论从投流的平台还是面向的潜在用户，用户是同一批用户，蛋糕就这么大，而且各家的模型能力没有断层式差异，疯狂卷营销的路能走多远呢？

国外大模型公司为什么不卷营销？

OpenAI也在今年实行了降价策略，但纵观国外大模型生态，并没有营销战和价格战的趋势，各大厂商还是在卷能力。

国外大模型公司，一直比的是研发“硬创新”。就拿最近来说，OpenAI发布了GPT-4o；谷歌推出了Gemini 1.5 Pro 的更新，秀出了超强AI语音助手Astra，还有对标当今领先视频生成模型的Veo等等；微软发布了AI PC，更新了Copilot；苹果推出了首颗重点突出AI功能的M4芯片……

这也是从移动互联网时代一直就存在的趋势。“国外的大模型公司，产品力强，只要搞一些发布会和官方信息，自然有人去使用和扩散。”一位资深互联网从业者感慨道。

国外的AI市场相对更加成熟，用户本身的付费习惯强，因此生成式AI应用市场进展更快，而中国用户付费的习惯一直没有养成，应用研发生态也不成熟，成本限制了开发者们的热情，导致整个市场发展相对较为缓慢。

7月初起，我们能看到国内厂商开始投入对浏览器AI插件的应用和推广，此前，国外AI厂商就开始尝试推出各类AI插件。这一举措同样是为了争夺用户入口，积累更多用户数据，才能训练更强大的模型。

插件种类繁多，从基于本身产品大模型功能的浏览器衍生品插件，到基于已有模型的“套壳”（即不开发产品而只做产品整合）产品，再到只做垂类功能的翻译、语音转文字等功能性插件……目前各类插件眼花缭乱，虽然看起来更像是大模型公司害怕不赶趟的焦虑行为，但这也是AI厂商在寻找更多细分落地场景的体现。

一位国内大模型行业从业者表示，“国外厂商其实一直在引领国内，因为他们确实更成熟，中国的C端大模型公司，模型能力其实都差不多。比如AI搜索和AI情感陪伴，做得比较领先的还是国外的公司。但是关于应用方向，大家都在摸索阶段，现在的AI还在很初级的形态，全球都在拿着锤子找钉子。”

而他指出，中国的市场并不能完全模仿借鉴国外，因为中国的情况很特殊，也有自己的市场优势。“拿B端产品来说，很多AI大厂自己本身就有自己庞大的应用需求，除此之外，高速、水利、金融，这些都有很强的应用场景。”

比起国外厂商更注重产品和底层研发这些从0到1的能力，中国企业其实更擅长从1到10。中国移动互联网产业成熟，加上巨大市场规模带来的丰富应用场景，大模型落地，一定是从场景开始突破。其实国内大模型公司与其去卷营销、降价格，更应该尝试去从场景去找价值，这样的商业化探索更健康，也更持久。

先从营销战中走出来，落地到应用，才能探索更多可能。