撰稿 ｜ 伊風

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

2 月 21日，一份竹間智能內部信的截圖流出，信中提到“……自 2023 年起，業務需求大幅減少，給公司帶來了嚴重的現金流壓力和挑戰”，并在信中宣布部分崗位停工停產 6 個月之久。經過一系列的傳播發酵，竹間智能（全面）停工停產的消息甚囂塵上。

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第二天，22日上午，竹間智能通過微信公共號發布了官方聲明，以對流傳的誤讀進行澄清。聲明中強調目前公司運營正常，強調涉及停工停產的為“部分虧損業務”下的少量崗位，并表示對謠傳保留追究權力。

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根據竹間智能官網，該公司所提供的產品分為對話式 AI 平臺、解決方案平臺、知識工程平臺、機器學習平臺、自然語言處理平臺共5個大類。每一分類下還有多款細分的產品，例如對話式 AI 平臺下又包括 VCA 智能客服、多模態情感數字人、竹間精靈等多項業務。目前并未有消息透露具體面臨停工重組的業務線有哪些。

不過可以注意到，聲明中提到了竹間智能目前專注的方向，著意強調其新技術、新產品在 AIGC 領域的競爭力，體現了竹間智能“與時俱進”的信心。在 ChatGPT 熱潮爆發之前，竹間智能一直專注在 NLP 、深度學習以及多模態情感識別等技術上，并在相關領域的企業中做到了獨角獸的位置。

值得一提的是，在去年的 D+ 輪融資結束時，竹間智能就已宣布正式推出運用“類 ChatGPT 技術”的成熟生成式 AI（AIGC）產品，并即將開啟新一輪融資。

當然，生成式AI發展的節奏實在太快了，即便在 NLP 領域積累多年的竹間智能，似乎仍在努力在這條全新賽道上追趕。

1、“小冰之父”打造的明星公司

2014年微軟北京、蘇州及東京研發團隊率先在中國市場推出了“微軟小冰”。這位“十八歲的人工智能少女”與眾多互聯網頭部平臺進行合作，引發了人們對智能助手的廣泛關注。

作為前微軟（亞洲）互聯網工程院副院長，簡仁賢曾領導過微軟小冰的技術開發。小冰的成功讓他意識到人工智能的無限機遇，并希望能以“情感智能”為核心，打造“像人類那樣理解談話者情感、情緒與意圖的機器人”。

經過一年的封閉式開發，竹間智能啟動了商業化過程，并逐漸摸索出了以 To B 為主的商業模式。2018 年，竹間智能入選上海人工智能第一批創新產品名錄，可謂是最早入局 AI 的明星企業。

在 AI 進入大模型時代之后，竹間智能也一直在尋求突破。在 2023 年 7 月份，竹間智能還與中軟國際達成 AIGC 戰略合作，共創“ 99 萬實驗室”，為企業打造行業與場景大模型。不過，早在采訪中，簡仁賢就從竹間智能的業務出發，談到過公司進軍大語言模型技術所面臨的重重挑戰，包括算力訓練與推理的成本高、數據需求高、訓練要求門檻高，人才密度要求高，解決不了企業問題等。

這可能是理解竹間智能當前“停工”困境的一些線索。

2、大模型裹挾下，先發優勢還有嗎

竹間智能所面臨的問題并非個例。當大模型為代表的生成式AI技術真正獲得全民關注的時代到來，上一波聚焦在細分應用領域的 AI 公司們多少面臨著新一輪AI革命的沖擊，這種現象并不少見。

2015 年前后，一批以自然語言處理、語音識別技術為核心的創業公司涌現出來。許多以智能問答、個人語音助手為主要服務的公司，還未展露投教，便在融資一輪后匆匆地失去了消息。

即使是在當年就已經融資到 D 輪的小 i 機器人，在 2020 年度的營收一度下滑至 0.9 億元，面臨嚴重的增長瓶頸，在艱難轉型后終于在去年赴美完成 IPO 。成立于 2012 年的智能語音人工智能企業云知聲，也在 2020 年后出現了連續三年的凈虧損，其推出的山海大模型也被詬病研發投入遠低于行業平均水平。15 年融資到 B 輪的思必馳，甚至于 2007 便關注到了對話式人工智能，目前卻被科大訊飛等很多后來者反超。

為什么明明有著較深的NLP技術積累，卻并未使得這些企業獲得先發優勢？

一方面，這些企業的業務多以面向 B 端的智能客服服務為主，產品的盈利非常依賴頭部客戶，自身造血能力不穩定；另一方面，在探索新技術時，先來者可能很難及時調整技術路線，拋卻傳統的 NLP 技術，并可能在技術創新中受到更多所服務的客戶和場景的限制，難以大展拳腳。

3、破立兩難，老牌AI的歷史包袱

不止是 NLP 企業，以 CV 計算機視覺技術為主導的“ AI 四小龍”，也經歷了連年虧損。根據商湯科技 2023 年中期財報，營收增速終于扭負為正后，凈虧損額仍然達到 31.43 億，大量研發投入后的技術變現依然遙遠。而尚未完成 IPO 的曠視科技和依圖科技可能面臨著更為艱難的財務狀況。

為了跟上時代的步伐，大模型成為不得不去投入的事情。但入局就意味著需要燃燒更多經費，需要投入大量的人力和算力資源去賭一個不確定的未來。雖然 AIGC 領域的頭部玩家也遠未到達盈利階段，連 Altman 本尊也要在 X 上表示希望融資驚人的 8 萬億投入到 AI 芯片的開發當中。但是，老牌 AI 企業面臨的問題似乎更加嚴峻，如果不能甩開歷史的包袱完全擁抱新技術，也許在大模型時代水土不服的尷尬會一直如影隨行。

“下一個時代的巨頭往往不是上一個時代的領導者。”在技術領域，這不僅是一種對規律的推斷，也像一種詛咒。

參考鏈接：

1.https://www.tmtpost.com/6427979.html?rss=qcloud

2.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1612553014293724310&wfr=spider&for=pc

3.https://mp.weixin.qq.com/s/hxuD6ZWakM17w3GezjHN0A