前沿拓展:
我们既希望出现**的OpenAI,也要认识到,OpenAI狂堆参数的“暴力美学”,对绝大多数AI公司来说是个美丽的陷阱。
在国内,李笛见到过不少公司跟着OpenAI训练千亿、两千亿参数的模型,大多落得模型、钱财两空的下场。
“初创公司搭大模型的成功率是非常低的。”李笛对36氪说,“烧钱是一方面,你还得有工程上的综合能力,搜索、自然语言处理、模型优化……小公司突破起来太难了。”
他给出的警示是:OpenAI的模式并不适合所有公司。一方面,大模型对不少业务场景没有必要;另一方面,还是成本的问题,“如果一个35亿参数的大模型的运行成本和以前的检索模型差不多,它才能落地,否则赔**了。”
一名双币基金的投资人用两个疑问,拒绝了一个立了“1年做出大模型”军令状的项目:
“你们做大模型的必要性在哪?”
“有什么明确的商业模式吗?”
“人工智能的出圈,会让我们在心态上对走在无人区的公司更包容。”一名投资人告诉36氪,“但评判项目价值的逻辑没有变,商业模式依然至关重要。”
“要**抠,在提高模型质量和降低成本两个方向同时抠。”李笛小编综合来说如何“落地”。
对于小公司而言,抠成本需要一些巧劲。比如做AI翻译业务时没钱买高质量的标注数据,袁行远想到了求助拥有丰富双语语料的字幕组和翻译社。
买不起GPU怎么办?那就租。袁行远算了笔账,按照2000万**币的利润来算,在研发上投入1000万,在机器上投入500万,是公司能力的上限。这也意味着,按照显卡每张3-5万元的价格,fine-tune过程需要的100张GPU,公司有能力掏钱买。但从零训练所需的1000张卡,彩云科技租借了云服务,把成本压到了几百万。
刚创业时,袁行远手中只有一台服务器、一张GPU和北京6月的降雨数据。没有办法做到“千卡/月”,算法工程师就要特别小心,“就怕模型跑到一半挂了没保存,一切前功尽弃,浪费了算力资源”。
大模型的效果是惊艳的,但李笛认为,通过将其拆解为更小、更轻量的步骤训练,依然能达到殊途同归的效果。
创业公司在探索天花板的同时,还要活下去。
即便是最初**为“非营利性组织”的OpenAI,在高昂的入场费面前,也得与商业结合。2019年,微软宣布注资10亿美元,并取得了将OpenAI部分技术商业化的权利——两年后,10亿美元铺就的成果有目共睹,人工智能横空出世。
去年开始,聆心智能开始面对普通人,做了类似于人工智能的AI对话。但黄民烈意识到,在现阶段的算法能力下,面向用户收费还为时尚早。其一款AI对话产品最后因为效果不达预期,推迟了一个月发布。
“做大模型研究是需要持续资金支持的长跑。”在黄民烈看来,资金储备是留住人才和维持研发的基础。2月,聆心智能刚完成了Pre-A轮融资的交割。而在风口中,黄民烈决定再多和投资机构聊聊。
并不是所有AI公司都要当OpenAI,要搞人工智能。正如移动互联网并非只是苹果手机和安卓系统的机会,还会长出诸如字节、美团、滴滴等一些极有价值的公司,只是需要一些时间。
明势资本合伙人夏令认为,未来在相关竞争中形成争夺关键点的,是“谁能拿到更多场景里,user in the loop(用户在环)的、高质量反馈的私有数据,并以更高效率迭代”。
好消息是,热潮来临之时,创业公司的资金压力也许会得到纾解。
“我们的黎明终于要来了。”2022年底第一时间试用人工智能后,这是虎博科技CEO陈烨的第一反应。
在那之前,虎博科技已经在NLP(自然语言处理)领域苦熬数年,也推出过类人工智能的C端金融搜索业务,但当时技术还未成熟,商业化前景有限,不得不将其收缩。最难的时候,团队连水电煤支出都要一分分地计算。
而最近一段时间,陈烨拉着技术同事一起熬夜写代码,研究人工智能的模型、路径,并准备购入百万级别的机器用于研发。
AI上一次引发热潮要回溯到2016年——谷歌旗下的AI机器人AlphaGo在“人机大战”中,第一次击败人类职业围棋冠军李世石。那之后,AI行业经历了从极速繁荣到资本退潮,行业走入数年的低谷期。走进新时代,成了所有人的热望。
“技术圈的创业,就好像推导数学公式,你在还没有推导出来之前,谈别的是浪费时间,”一位AI技术专家对36氪表示,“如果人工智能真的起来了,**这帮做业务型创新(如外卖、电商)的成功者们,如果没有跟上这波创新浪潮,都会被浪潮推走,成为上一代的人。”
也有人试图保持冷静。华创资本投资人张金告诉36氪,纵观**三类AI创业公司——基础层(即大模型侧)、中间工具层、下游应用层——融资进度跟美国是几十倍甚至百倍的差距。比如应用侧一些公司,在美国都已经10亿美金了,商业化能力也很强,但国内公司普遍只有数亿**币的估值。
无论如何,没有人想留在过去。在36氪多次约访后,一位经历过上一次AI周期的投资人最终选择拒绝:“最近忙着观察、讨论,确实没空回顾从前。”而在36氪所在的一个讨论群中,有人一进来就迅速将自己的昵称改成:“确保AI创新发生在本群”。
(36氪作者窦轩、李安琪对本文亦有贡献)
拓展知识:
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