今年2月初，集度CEO夏一平宣布，集度汽车机器人将融合百度文心一言的全面能力。
仅半年过去，大模型的风便以燎原之势席卷到一众车企身上。据不完全统计，当前蔚来、小鹏、理想、长城、吉利、奇瑞等等，都已经申请了GPT的相关商标，就连主打一个养生造车的创维汽车，6月份也是紧跟时事打出了GPT这张牌。
其实大模型并不新鲜，但ChatGPT的“蝴蝶效应”之下，全民上模将会是打开新造车智能化下半场的钥匙，还是又一个AI进程里“狼来了”的故事？
一：一级市场更多还是在观望，大模型的火主要体现在二级市场层面，但概念价值塑造期正在衰退，技术底色逐渐成为主角。
三：对于大模型，当前技术企业与主机厂的关系有些像自动驾驶，融合博弈的边界模糊， 厘清“落地”和“价值落地”的差别，将是大模型上车过程里造就壁垒的关键。
从PC到移动互联网，从内燃机到新能源时代，这其中的转变是二十一世纪初的人类高光，也正是基于这一场场科技变革，成就了无数投资界传奇。
不难发现，每每在一波大的变革褪去后，AI的浪就会重新打上沙滩来弥补这间歇性的沉寂。从智能音箱到VR，再到区块链、元宇宙，AI落地这场“狼来了”的故事一遍又一遍讲，越来越离谱，却又让人越来越欲罢不能。
毕竟当市面儿上没东西炒的时候，总要有人拿出来点东西给大家炒，一个无人知道何时能成为必然的必然，其实就是AI的魅力所在。
随着大模型的风卷到汽车行业也已经有了一段时间，刘文进一步向谈擎说AI分享了自己的观察，“身边确实沸沸扬扬，但一级市场对这一波还是非常谨慎的。国内的自动驾驶也好，或者所谓爆红的大模型也好，AI创业公司今天想拿融资其实并不轻松。”
“尤其是经过前些年的几波寒冬下来，回报前景客观有，但越来越多投资人已经明白，AI一是投入大风险极高，前沿项目的进程远比曾经预想要慢得多，二是新概念又往往来得太快，调研学习的综合门槛也非常高。”
不过为何AI大模型的火势依旧能够在极短的时间内于于车企之间迅速蔓延？从资本角度出发，刘文认为这里面离不开两个核心点的支撑，一边是社交媒体，一边是二级市场，“我个人看到的（大模型）火反而是体现在这两个地方。”
如其所言，就像从马斯克的“推特治司”到年初ChatGPT爆红，今天对于资本市场而言，社交媒体的力量已然不容小觑。
近日反转到手抽筋的“室温超导”事件，其实就是一个社媒牵着二级市场走的优质案例。
比如A股相关概念板块里，甚至都不涉及“室温超导”相关业务，也从未开展相关研发和投入的法尔胜，直接在这一波里斩获6天4板，整个超导概念板块也是在短短数天时间里搭上了一架看起来相当潦草的过山车。
这背后自然不乏抱有短线投机思维的投资者，不过对于AI大模型所处的软科技赛道而言，还存在着一层本质上的不同，即硬科技往往是革命式的，开局就是有或无，但AI所在的软赛道，往往是一场始于概念，终于落地的马拉松。
虽然不至于像室温超导这样非0即1，但在谈擎说AI看来，大模型分三个阶段来讲的话，一是概念价值塑造期，紧接着便是研发秀肌肉，最终回归到应用落地角逐。
随着半年过去，大模型概念在二级市场的火势也已经逐渐弱了下来，所以车企想要继续依靠概念抬升估值的可操作空间已经不多。在概念塑造期过后，战略布局和深入研发将是新的要务。
这里的核心在于，当前一方面，市面上相关业务的业绩整体都很难恭维，另一方面，大模型概念相关股票当前普遍已经到了较高估值，单靠概念塑造，已经很难继续定格这片浪花。
所以总得来说，从AI大模型到近日的室温超导，可以看到二级市场对一次新技术革新浪潮的需求有多么迫切。不过概念终归会随时间掣肘，就像资本永不眠，但也不会死磕一家店蹦迪，后期必然还是要由最终的价值落地来支撑。
今天对于车企来说，大模型的浪潮过去后，究竟能在沙滩上留下什么？将是新阶段迫切要去寻觅的答案。
在谈擎说AI看来，大模型对于主机厂的价值可从三个方向出发：资本端，产品端以及生产端，后两者分别对应产品力升维以及制造端降本增效的价值。
资本端面前文已经详细阐述，本段我们不妨着重来看资本价值评估时需要依附的产品和生产端。
先聊最重要的产品，在谈擎说AI看来，车企纷纷把大模型“逼”上车，除了风口上的资本之外，还有一个很大的驱动因素就是大模型在价值落地后，能够给到行业的估值重塑机遇。
具体来看，新能源时代主机厂的盈利模式可以用两个点来分开说，一是硬盈利，二是软盈利。
硬盈利就是基于制造业底色，看整车销量，看单车利润。新能源汽车其实已经在走一条平稳缓线，虽不存在暴跌，但即使是特斯拉、比亚迪等等，增长也都已捉襟见肘。
这背后的本质其实就是从内燃机到三电的这条“硬盈利”增长曲线，已经没有弹性了。
基于此，我们也就很好理解为何主机厂们今天扎堆开始捣鼓大模型，因为这是一个焕新软盈利的机会。
软盈利这件事行业嗷嗷了不少年，比方说早期类比手机等消费电子而诞生的车内软件付费思路，或者智能辅助驾驶订阅，甚至车企基于数据价值变现的UBI车险，可谓五花八门，但真正把软盈利这条线漂漂亮亮给拉出来的，实在是凤毛麟角。
为什么会如此？说白了就是软产品力一直以来都不足以撼动市场，就像今天的智能座舱，虽然已经重塑了传统汽车，但相较于手机等消费电子，能给到消费者的增量体验仍旧很有限，反哺了硬产品力，却很难给盈利模型提供增量。
智驾产品同样如此，主要问题还在于需求，技术能到L4自然会发生质变，但在这之前，即便是特斯拉，今天FSD相较于卖车的吸金能力也完全不可同日而语。
因此在谈擎说AI看来，如果基于大模型，未来车端产品能够真正突破“值得”这个付费订阅阈值，那么主机厂估值逻辑便会相应出现重塑，这也是继能源转型后汽车股下一次大洗牌的决胜关键所在。
对于智能座舱而言，当前主流车企发力点都是类似ChatGPT的语音交互领域，除此之外，还可以扩展到更多其他场景的智能交互，从而2C升维产品力。
对智驾而言，则是有望从传统的分模块式处理，逐步演进到能够更加泛化的大模型处理。
比方说当前华为、毫末智行等已经在尝试应用的数据标注，理论上可以在云端环节降本增效，再或者通过虚拟场景深度挖掘长尾数据，逐步克服长尾这个终极瓶颈。
生产端来看的话，理论上也可以基于AI大模型来优化造车这一环节，就像是特斯拉一体化压铸这样的造车工艺革新。这虽然看似相较智舱智驾有些无足轻重，但就像大模型给到智驾自动数据标注的可能性，其降本增效潜力同样不容小觑。
听起来似乎不错，不妨看当前国内车企的主流大模型产品，虽然大部分还处于研发阶段，但有一个现象很难忽视，那就是一窝蜂式的大模型上车，产品还没出来就已经同质化严重，基本都是ChatGPT的影子。
就像集度背后的文心大模型，理想基于大模型算法自研的Mind GPT，再或者吉利AI大模型的功能释放里，最核心的其实也是语音等交互场景，这也就给到了行业短期未来又将是一场同质化厮杀的隐忧。
还有一个值得注意的数据，网络分析公司Similarweb统计的数据显示，2023年前5个月，ChatGPT全球访问量环比增幅分别为131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%，增长幅度明显下降，6月ChatGPT的访问量环比下滑9.7%，为其推出以来首次。
老大哥ChatGPT都开始不香了，那么追随者们的前赴后继，又还能释放多少能量？所以在谈擎说AI看来，泡沫风头过后如何真正实现大模型的“价值落地”，才将是车企们这一战的决胜关键。
接下来，我们不妨主要聊聊“落地”这个问题，相较于无壁垒的“补丁式”争抢上车，如何借着AI大模型真正让智能的价值在车内得到重塑？似乎是一个更加值得深究的问题。
还是继续看行业现状，前文提到，当前车企大模型正处在一个研发秀肌肉阶段，这也就促成了一个大家都多少有点自说自话的画风。
比如吉利“乱花渐欲迷人眼”式的攻伐，今年4月份的2023阿里云峰会上，吉利汽车表示，将与阿里云在大模型相关场景展开技术合作的探索和共创，先是一表上进姿态。
到了7月末，淦家阅在内部经营工作大会上透露，吉利将于下半年发布“行业首个全栈自研的全场景AI大模型”，相关技术将于吉利银河L6上搭载应用，再表技术自信。
8月2号，百度Apollo则又宣布，亿咖通科技这位吉利“亲儿子”，已经成为其首批文心大模型智舱应用的探索伙伴，部分功能未来有望在领克、smart等量产车型上率先落地，五湖四海皆兄弟。
从吉利一脚探索共创，一脚全栈自研的反复横跳里，我们可以将其解读为和谐共创，但似乎也能理解其为哪都想掺一脚的浮躁。
再或者百度的AI产品，此前Apollo在落地进程里屡屡折戟，虽说今天借着大模型的风，文心一言伙伴生态看似蓬勃了起来，但基于文心一言的伙伴属性，谈擎说AI认为，其似乎也存在后期落地难稳健的隐忧。
具体来看，除了吉利这位反复横跳的伙伴之外，近期文心大模型同样也成为了长城汽车的探索合作伙伴，不过这份合作颇值得深入观瞧一番。
一方面，文心大模型无疑要赋能长城的智舱，但比方说硬件层面，长城自研了V3.5高算力座舱平台，软件层面则主要是和嘉峪智能、仙林智能共创。长城可谓是国内少有的智舱技术全栈软硬件自研车企。
天眼查APP股东信息显示，嘉峪智能、仙林智能两家企业都是根正苗红的长城亲儿子，尤其是仙林智能，同样是在深耕AI语音交互领域。
不难发现，百度从Apollo到文心一言，很难说其伙伴生态都是不在乎“身体灵魂论”的主儿。所以跟一个个自研派搞共创时，百度AI的落地是吃肥肉还是喝汤？似乎得打上一个问号。
另一方面，合作往往有递进价值，新能源时代不乏多面手技术企业，就像Mobileye早年间的一些智驾方案合作，自家芯片也就顺手安排了。
百度智驾智舱虽说都有，但和长城这样的自研派合作，后期在智驾层面的机会似乎很渺茫，毕竟大模型同样如火如荼的毫末这位亲儿子，百度想撼动其地位显然很难。
整体来看，今天车企和技术企业之间的关系，相较于一个纯粹的共创乌托邦，更像是一起攒局打麻将。表面其乐融融，但其实各说各的，主机厂强调自研，技术企业强调伙伴生态，既要五湖四海皆兄弟，又要忌惮灵魂捂不在自己手里。
近两年，传统主机厂全栈自研难跑通，技术企业落地诉求高涨，但即便在这一背景下步步走向共创，今天还是会存在诸如主机厂“逼”供应商白盒交付之类的博弈问题。
这显然不利于行业发展，就比如白盒问题，往往会导致技术企业低位妥协，主机厂们也很难在白盒要求下，让供应商诚心实意拿出优势技术。
我们不妨以此类比后期大模型在行业里的落地一战，未来要如何避免这种类似的“内耗式”博弈？
就像华为入局“造车”，早年看起来更稳妥的供应商模式难跑通，反而近期控制欲爆表的智选车模式越来越吃香。说白了就是智选车模式并非苍白的落地，而是基于全家桶式智能方案，在落地时给到目标受众行业内的稀缺价值。
所以基于AI大模型，比方说智能座舱，如果未来各家都是追着ChatGPT走，那么再新颖的技术落到一个同质化严重的市场里，也都会像今天的智驾供应商们一样，价值被无限稀释。
所以谈擎说AI认为，给大模型上车构建落地的价值锚点，要么得有技术稀缺性，要么就去发掘场景稀缺性。技术稀缺性难得，但不妨聊聊场景稀缺性。
比方说今天新能源汽车黑科技层出不穷，但很多在使用环节反而沦为鸡肋，这里的问题一定程度上就是在技术筑底的同时，忽略了场景的适配价值。
车机做得性能再强，对于大部分人来说刚需还是导航+音乐两大件，车企们纷纷搭载的语音交互价值究竟在哪？似乎更多地也是一个人有我也得有的执念罢了，所谓壁垒，也就是在这样的同质化追随下层层湮灭，走向内卷。
也因此，相较于技术军备竞赛，基于大模型赋能交互的优势契机，未来更进一步专注于车内场景发掘，衍生出高适配度的场景化产品，不失为一条思路。
就像TransFormer诞生自谷歌，BERT重在钻研更加严谨合理的语言理解，主打一个技术流，却给侧重模拟类人感的ChatGPT做了嫁衣。
结果就是相较于严谨但又缺点人味儿的BERT，你可以听ChatGPT不负责任又一本正经地讲“林黛玉倒把垂杨柳”，但又何妨呢？