文章来源：AI鲸选社

作者：到底哥

图片来源：由无界AI生成

就在OpenAI的Sora爆火，Google的Gemini发布之际，国内大模型企业开始倒在了商业化黎明前。

2月21日，知名AI创业公司竹间智能突然宣布因业务需求减少，给公司带来了严重的现金流压力和挑战，停工停产6个月。

竹间智能这家AI公司有一些来头，是由前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤在2015年创办，号称通过文字、图像及语音的人机交互技术与竹间自主研发的“多模态情感识别模型”。

鲸哥在2023年上海世界人工智能大会上还参观交流了这家公司展台，当时展台人来人往，好不热闹。没想到6个月后，这家公司进入“休克”状态。

竹间智能的高光时刻

在上海的漕河泾，不少人工智能创新企业坐落在这里。字节跳动、商汤科技、星环科技、竹间智能等知名AI企业在这里聚集。竹间智能是这其中发展不错的企业。

从融资历程来看，几乎每年都有过亿轮融资，总计1亿美金+4亿人民币的融资总额，让这家企业光融资就超过10亿元。

竹间智能开发了一系列NLP技术平台，如Bot Factory、Knowledge Factory、Emoti Coach等。基于这些技术平台，竹间智能还推出了一系列产品，受到了来自银行、证券、保险、制造、消费等行业的七八百家客户的使用。

很早意识到大模型时代即将来临，于是在2023年，竹间智能发布了以AI大语言模型为驱动的1+4产品战略。

竹间智能1+4产品体系

这套体系其实是帮国内的大模型，搭建落地商业化的最后一公里。在EmotiBrain大模型上，可以选择华为盘古、ChatGLM、MOSS、MiniMax、LlaMA2、百川等通用基础模型，利用微调技术训练自己专有的模型。

因为竹间智能的NLP技术，可以帮助企业更好的训练资料知识，再通过它的AIGC产品：KKBot、AI Coach、Knowledge Factory和Magic Writer，应用于营销、客服、销售培训、知识管理和文案写作等场景。

等于说，在帮企业应用大模型的过程中，他可以选择更好的大模型训练企业专属大模型，因为融入了企业自有知识，它的几个AIGC应用也会有更好的效果。

所以从起宣传口径可以看到，竹间智能打造"模型工厂"，可以帮90%企业一年部署上AIGC。

突然倒在商业化黎明前

从其近一两年的公开资料显示，这家企业的合作方还是不少。

2023年3月，竹间智能公司宣布与中科曙光和智谱AI公司建立战略合作关系，以进一步推动人工智能技术的应用和商业化。

同时，竹间智能还是华为云的深度合作伙伴，参与了华为盘古大模型的核心部分。竹间智能COO形容其是华为云的绝佳AI产业落地合作伙伴。

上游是华为和智谱这类大公司，下游客户则有民生银行、广汽集团、中国银联等在内的300多家大型企业，生态伙伴数量超过50家，累计触达数亿终端用户。

在大模型时代，竹间智能CEO简仁贤强调企业并不需要参数过大 的模型，“我们的通用大模型和模型工厂部署到客户端，结合客户的数据和行业know-how，再进行参数调整，便能微调训练出一个7B-65B的大模型。”

从这里看客户和思路似乎也没有大问题。但实际上，这家公司问题可能出在历史根源上，作为NLP起家的AI企业， CEO简仁贤强调“NLP大模型双引擎”。业内人士分析，ChatGPT大潮来袭之际，竹间智能还不肯放弃NLP，或许让公司业务遇到了问题。

所以竹间智能在内部公开信提到，正在对业务方向进行调整，在此期间将优先保障对现有客户的服务，加强在新技术和新产品的探索。并针对亏损的业务线，我们将进行优化，部分部门和岗位将从即日起停工，并进行重组。

大模型和AIGC也不是万能药

企业应用大模型还处于观望阶段，动辄200-300万元的私有化大模型费用，并不是每家企业都能随时出手。竹间智能的模式更便宜，也需要等企业的认知和决策到位。

但在12月前的最后一轮D+轮融资后，显然竹间智能没能等到大模型和AIGCC的商业化浪潮袭来之前，突然宣布停工停产。

竹间智能尚保留员工的回来的机会：

自2024年2月20日起停工停产6个月，停工停产时间:2024年2月20日10时-2024年8月19日19时。在此期间，我们将持续关注市场动态，积极寻求业务发展的机会，并确保对每位团队成员的关怀。公司会随时与您保持沟通，及时传达返岗或其他相关安排的信息。
停工放假期间的工资标准
依据《上海市人力资源和社会保障局关于印发<上海市企业工资支付办法>》第十二条规定，从停工放假第一天起算到满一个月止为一个工资支付周期内，按照约定支付员工的工资。
放假满一个月视为超过一个工资支付周期，公司根据规定支付上海市最低工资标准。

从当下阶段看，国内目前仅有百度、阿里和heygen（出海数字人公司）等大模型AIGC企业，保持了月入上百万美元的营收标准。

更多大模型和AIGC企业，还难以找到商业化效果出众的市场场景，从而导致自己赚声量不赚钱。