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創(chuàng )業(yè)者逐鹿大模型的那些“光年之外”

出處:北京商報 作者: 楊月涵 網(wǎng)編:武杉 2023-06-29

“勇于踏上這條路的人我都鼓掌,上路的都是勇士。”

今年4月,圍繞著(zhù)入局AI領(lǐng)域創(chuàng )業(yè)的話(huà)題,美團聯(lián)合創(chuàng )始人王慧文曾說(shuō)過(guò)這樣一句話(huà)。那時(shí)候距離他高調張貼“AI英雄榜”,宣布設立光年之外不過(guò)兩個(gè)月。

這次對話(huà)讓外界看到了互聯(lián)網(wǎng)老將出山的一腔熱血,也看到了科技圈久違的劃時(shí)代潛力的爆發(fā)。但令人意外的是,這次對話(huà)結束的兩個(gè)月后,王慧文病倒了,連同光年之外也一并陷入了何去何從的猜測。

緊接著(zhù),圍繞著(zhù)“中國創(chuàng )業(yè)者到底該不該逐鹿大模型”的話(huà)題,獵豹移動(dòng)CEO傅盛與金沙江創(chuàng )投董事總經(jīng)理朱嘯虎“激辯”朋友圈,成為業(yè)內又一焦點(diǎn)話(huà)題。

人工智能紅透科技圈的半年里,這兩件事像是一個(gè)關(guān)鍵的轉折點(diǎn),提示人們思考,看似熱鬧的人工智能創(chuàng )業(yè)浪潮的另一面,是否也有資金、技術(shù)、競爭方面的現實(shí)壓力,而這些很可能才是狂熱濾鏡下真實(shí)的“光年之外”。

模型層vs應用層 誰(shuí)是王者

“硅谷一半的創(chuàng )業(yè)企業(yè)都圍繞ChatGPT開(kāi)始了,我們的投資人還能這么無(wú)知者無(wú)畏”。6月26日晚間,傅盛在朋友圈轉發(fā)了一篇名為《朱嘯虎:ChatGPT對創(chuàng )業(yè)公司很不友好》的文章,并附上了這樣一句評論。

這是這場(chǎng)爭論的開(kāi)始,也足以成為中國大模型創(chuàng )業(yè)階段性思考的開(kāi)端。無(wú)界AI聯(lián)合創(chuàng )始人馬千里對北京商報記者分析稱(chēng),這場(chǎng)爭論的核心其實(shí)就是模型層和應用層哪個(gè)更有創(chuàng )業(yè)機會(huì )的問(wèn)題。

朱嘯虎認為,模型層創(chuàng )造99%的價(jià)值,應用層只是在模型層之上做了一個(gè)“界面”整合,創(chuàng )造價(jià)值不多,所以創(chuàng )業(yè)機會(huì )不大。傅盛則認為,底層模型雖然有價(jià)值,但是不能簡(jiǎn)單地依靠底層模型就把問(wèn)題或需求都解決掉,還需要應用層,因此應用層創(chuàng )業(yè)還有機會(huì )。

過(guò)去這段時(shí)間,大模型的創(chuàng )業(yè)潮一度被冠以“百模大戰”的稱(chēng)號,入局者既包括王慧文、原搜狗公司創(chuàng )始人王小川等互聯(lián)網(wǎng)老將,也包括百度、阿里、騰訊、華為等大廠(chǎng),以及商湯科技、昆侖萬(wàn)維等明星企業(yè)。

“天價(jià)”的投入要求確實(shí)抬高了大模型本身的創(chuàng )業(yè)門(mén)檻。馬千里預計,模型層和應用層機會(huì )孰大很快會(huì )見(jiàn)分曉。

從競爭激烈程度上來(lái)看,馬千里認為,模型層要激烈得多,未來(lái)模型層可能會(huì )出現“贏(yíng)者通吃”的局面,每個(gè)領(lǐng)域,不管是語(yǔ)言類(lèi)模型還是文生圖類(lèi)模型,可能會(huì )形成寡頭競爭的格局。應用層相對應的可能會(huì )出現“百花齊放”的局面,即只要能夠解決某一領(lǐng)域的特定問(wèn)題,就會(huì )產(chǎn)生持續價(jià)值,甚至底層模型的競爭會(huì )讓上層應用受益,因為每個(gè)底層模型,都在千方百計地搭建一個(gè)繁榮的應用生態(tài),可能會(huì )有一些鼓勵手段激勵到應用層。

“有意思的是,在爭論的最后兩人似乎達成了一個(gè)共識,即模型層創(chuàng )業(yè)機會(huì )是‘BAT’級別的機會(huì ),而應用層創(chuàng )業(yè)機會(huì )則是零散的、小一些的機會(huì )。”馬千里總結稱(chēng)。正如朱嘯虎在朋友圈里追補的一條解釋?zhuān)翰灰孕磐ㄓ么竽P?,對大部分?chuàng )業(yè)者來(lái)說(shuō),場(chǎng)景優(yōu)先,數據為王。

大模型創(chuàng )業(yè) 說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難

創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)兼CEO李開(kāi)復曾把AI大模型形容為“中國不容錯過(guò)的歷史機遇”。傅盛和朱嘯虎的觀(guān)點(diǎn)交鋒,一定程度上折射出了這種前所未有的歷史機遇下,創(chuàng )業(yè)者和投資者兩種不同角色的狀態(tài)和反應。

但傅盛的激情澎湃和王慧文的因病離崗,像是大模型創(chuàng )業(yè)的一體兩面:一面是機遇面前的無(wú)限熱忱,一面是聚光燈外不足為外人道的現實(shí)壓力。

錢(qián)是最主要的壓力來(lái)源,對于號稱(chēng)“吞金獸”的大模型創(chuàng )業(yè)更是如此。曾有業(yè)內人士總結,在國內沒(méi)有10億美元的啟動(dòng)資金,是無(wú)法參與這場(chǎng)大模型創(chuàng )業(yè)競賽的。馬千里也提到,不管是做模型層還是應用層,AIGC創(chuàng )業(yè)對資金、算力、人才等核心要素的要求都是特別高的。

第二大壓力可能在于“卷”,尤其是應用層面。一位主攻海外市場(chǎng)人工智能技術(shù)教育場(chǎng)景落地的企業(yè)創(chuàng )始人對北京商報記者直言,“國內做AI的太多了,卷的不行”。此外,他也強調,資金和技術(shù)都是問(wèn)題,以及沒(méi)有商業(yè)模式。

技術(shù)迭代過(guò)快的焦慮也容易引起共鳴。馬千里稱(chēng),AI的發(fā)展速度太快了,層出不窮的應用層和模型層一直在進(jìn)步,而且是全球競爭,“可能華盛頓一所大學(xué)當天早上的研究成果就能在當天晚上影響全球”。

北京社科院副研究員王鵬對北京商報記者分析稱(chēng),AI創(chuàng )業(yè)者的壓力主要來(lái)源于三個(gè)層面。第一是技術(shù)本身,包括選擇的技術(shù)路線(xiàn)和賽道是否有可持續性,是否更有競爭力,效果是否更好。第二是資源,進(jìn)行大模型訓練,需要數據、算力和人才,這些都需要資金長(cháng)期的支持。第三是產(chǎn)業(yè)化應用,即便是有了資金,有了成型的團隊,未來(lái)是否能夠形成產(chǎn)業(yè)化應用,市場(chǎng)能否買(mǎi)單,是否能為投資人、投資機構以及股東負責,都是完全不同的事情。

“AI創(chuàng )業(yè)最核心的問(wèn)題就是說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。”香頌資本執行董事沈萌總結稱(chēng)。對于A(yíng)I領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè),沈萌還舉了一個(gè)英偉達的例子,“這就像是幸存者偏差,我們最終看到的只有幸存者,就認為我們應該模仿幸存者,但問(wèn)題是幸存者可能經(jīng)歷了很多我們未曾看到的激烈競爭。如果我們只對標幸存者,很有可能會(huì )失敗”。

創(chuàng )業(yè)與投資 熱潮與泡沫

大模型創(chuàng )業(yè)進(jìn)入下半場(chǎng)的同時(shí),投資人的態(tài)度可能也同樣迎來(lái)了轉折點(diǎn)。一級市場(chǎng)曾被勾畫(huà)出過(guò)一個(gè)瘋狂的調研故事,每周甚至每天接觸到的AI項目驟然增多。

沈萌認為,過(guò)去這段時(shí)間,AI領(lǐng)域的投資熱,更多是因為看到了ChatGPT給AI帶來(lái)的變化,再加上英偉達股價(jià)不斷攀升,整個(gè)國際層面的資金可能都在關(guān)注AI,并不是中國的投資者有這種偏好,相反這是一種全球性的趨勢,“在這樣的情況下,大模型、GPU等就成了最容易抓眼球的投資標的”。

在接受北京商報記者采訪(fǎng)時(shí),一家投資機構的合伙人也提到,投資市場(chǎng)確實(shí)比較熱,有些基金出手多,但也有些基金處于看得多投得少的狀態(tài),可能與基金的定位或者從業(yè)人員的背景有關(guān)。

但正如AI創(chuàng )業(yè)是否已經(jīng)激起泡沫一般,投資領(lǐng)域也始終繞不過(guò)這一話(huà)題。于是近期,投資人態(tài)度轉為審慎的消息開(kāi)始逐漸見(jiàn)諸報端。

天使投資人、資深人工智能專(zhuān)家郭濤也分析稱(chēng),隨著(zhù)熱潮的逐漸褪去,投資機構已意識到AI賽道面臨投資金額大、回報周期長(cháng)、成功率較低、行業(yè)競爭激烈、監管日益趨嚴等問(wèn)題,初創(chuàng )企業(yè)難以與擁有技術(shù)、數據和生態(tài)等優(yōu)勢的巨頭競爭,投資態(tài)度逐步趨于謹慎。

“現在是AI投資一個(gè)很重要的分水嶺。”沈萌判斷,AI投資可以分為三個(gè)層次,第一層是基礎關(guān)鍵,類(lèi)似于GPU、大模型等;第二層是應用AI技術(shù)改造自己的核心業(yè)務(wù)、核心產(chǎn)品;第三層就是判斷AI是否會(huì )形成增量業(yè)績(jì),既不影響自己的基礎業(yè)務(wù),又能產(chǎn)生額外的營(yíng)收。

在他看來(lái),最具有投資價(jià)值的項目,是在現有模型的技術(shù)基礎上,用私域數據訓練出的模型。這些私域數據是差異化的最重要體現,能夠用獨一無(wú)二的參數打造獨具特色的模型。而且私域數據的積累主要靠的也不是大量的投入,而是時(shí)間,不會(huì )冒很大風(fēng)險。

北京商報記者 楊月涵

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