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前沿拓展:


我們既希望出現(xiàn)**的OpenAI,也要認識到,OpenAI狂堆參數(shù)的“暴力美學”,對絕大多數(shù)AI公司來說是個美麗的陷阱。

在國內(nèi),李笛見到過不少公司跟著OpenAI訓練千億、兩千億參數(shù)的模型,大多落得模型、錢財兩空的下場。

“初創(chuàng)公司搭大模型的成功率是非常低的?!崩畹褜?6氪說,“燒錢是一方面,你還得有工程上的綜合能力,搜索、自然語言處理、模型優(yōu)化……小公司突破起來太難了?!?/p>

他給出的警示是:OpenAI的模式并不適合所有公司。一方面,大模型對不少業(yè)務(wù)場景沒有必要;另一方面,還是成本的問題,“如果一個35億參數(shù)的大模型的運行成本和以前的檢索模型差不多,它才能落地,否則賠**了?!?/p>

一名雙幣基金的投資人用兩個疑問,拒絕了一個立了“1年做出大模型”軍令狀的項目:

“你們做大模型的必要性在哪?”

“有什么明確的商業(yè)模式嗎?”

“人工智能的出圈,會讓我們在心態(tài)上對走在無人區(qū)的公司更包容?!币幻顿Y人告訴36氪,“但評判項目價值的邏輯沒有變,商業(yè)模式依然至關(guān)重要?!?/p>

“要**摳,在提高模型質(zhì)量和降低成本兩個方向同時摳?!崩畹研【幘C合來說如何“落地”。

對于小公司而言,摳成本需要一些巧勁。比如做AI翻譯業(yè)務(wù)時沒錢買高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù),袁行遠想到了求助擁有豐富雙語語料的字幕組和翻譯社。

買不起GPU怎么辦?那就租。袁行遠算了筆賬,按照2000萬**幣的利潤來算,在研發(fā)上投入1000萬,在機器上投入500萬,是公司能力的上限。這也意味著,按照顯卡每張3-5萬元的價格,fine-tune過程需要的100張GPU,公司有能力掏錢買。但從零訓練所需的1000張卡,彩云科技租借了云服務(wù),把成本壓到了幾百萬。

剛創(chuàng)業(yè)時,袁行遠手中只有一臺服務(wù)器、一張GPU和北京6月的降雨數(shù)據(jù)。沒有辦法做到“千卡/月”,算法工程師就要特別小心,“就怕模型跑到一半掛了沒保存,一切前功盡棄,浪費了算力資源”。

大模型的效果是驚艷的,但李笛認為,通過將其拆解為更小、更輕量的步驟訓練,依然能達到殊途同歸的效果。

創(chuàng)業(yè)公司在探索天花板的同時,還要活下去。

即便是最初**為“非營利性組織”的OpenAI,在高昂的入場費面前,也得與商業(yè)結(jié)合。2019年,微軟宣布注資10億美元,并取得了將OpenAI部分技術(shù)商業(yè)化的權(quán)利——兩年后,10億美元鋪就的成果有目共睹,人工智能橫空出世。

去年開始,聆心智能開始面對普通人,做了類似于人工智能的AI對話。但黃民烈意識到,在現(xiàn)階段的算法能力下,面向用戶收費還為時尚早。其一款AI對話產(chǎn)品最后因為效果不達預期,推遲了一個月發(fā)布。

“做大模型研究是需要持續(xù)資金支持的長跑?!痹邳S民烈看來,資金儲備是留住人才和維持研發(fā)的基礎(chǔ)。2月,聆心智能剛完成了Pre-A輪融資的交割。而在風口中,黃民烈決定再多和投資機構(gòu)聊聊。

并不是所有AI公司都要當OpenAI,要搞人工智能。正如移動互聯(lián)網(wǎng)并非只是蘋果手機和安卓系統(tǒng)的機會,還會長出諸如字節(jié)、美團、滴滴等一些極有價值的公司,只是需要一些時間。

明勢資本合伙人夏令認為,未來在相關(guān)競爭中形成爭奪關(guān)鍵點的,是“誰能拿到更多場景里,user in the loop(用戶在環(huán))的、高質(zhì)量反饋的私有數(shù)據(jù),并以更高效率迭代”。

好消息是,熱潮來臨之時,創(chuàng)業(yè)公司的資金壓力也許會得到紓解。

“我們的黎明終于要來了。”2022年底第一時間試用人工智能后,這是虎博科技CEO陳燁的第一反應(yīng)。

在那之前,虎博科技已經(jīng)在NLP(自然語言處理)領(lǐng)域苦熬數(shù)年,也推出過類人工智能的C端金融搜索業(yè)務(wù),但當時技術(shù)還未成熟,商業(yè)化前景有限,不得不將其收縮。最難的時候,團隊連水電煤支出都要一分分地計算。

而最近一段時間,陳燁拉著技術(shù)同事一起熬夜寫代碼,研究人工智能的模型、路徑,并準備購入百萬級別的機器用于研發(fā)。

AI上一次引發(fā)熱潮要回溯到2016年——谷歌旗下的AI機器人AlphaGo在“人機大戰(zhàn)”中,第一次擊敗人類職業(yè)圍棋冠軍李世石。那之后,AI行業(yè)經(jīng)歷了從極速繁榮到資本退潮,行業(yè)走入數(shù)年的低谷期。走進新時代,成了所有人的熱望。

“技術(shù)圈的創(chuàng)業(yè),就好像推導數(shù)學公式,你在還沒有推導出來之前,談別的是浪費時間,”一位AI技術(shù)專家對36氪表示,“如果人工智能真的起來了,**這幫做業(yè)務(wù)型創(chuàng)新(如外賣、電商)的成功者們,如果沒有跟上這波創(chuàng)新浪潮,都會被浪潮推走,成為上一代的人?!?/p>

也有人試圖保持冷靜。華創(chuàng)資本投資人張金告訴36氪,縱觀**三類AI創(chuàng)業(yè)公司——基礎(chǔ)層(即大模型側(cè))、中間工具層、下游應(yīng)用層——融資進度跟美國是幾十倍甚至百倍的差距。比如應(yīng)用側(cè)一些公司,在美國都已經(jīng)10億美金了,商業(yè)化能力也很強,但國內(nèi)公司普遍只有數(shù)億**幣的估值。

無論如何,沒有人想留在過去。在36氪多次約訪后,一位經(jīng)歷過上一次AI周期的投資人最終選擇拒絕:“最近忙著觀察、討論,確實沒空回顧從前?!倍?6氪所在的一個討論群中,有人一進來就迅速將自己的昵稱改成:“確保AI創(chuàng)新發(fā)生在本群”。

(36氪作者竇軒、李安琪對本文亦有貢獻)

拓展知識:

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