核心觀點:
1.AI大模型還處于萌芽階段,既有新方向,也有大忽悠。我記得好多年前,計算機剛剛開始普及,那時候連算命的都叫“電腦算命”,價格還挺貴。不久之后呢?
2.中國的AI公司或者大模型公司,面對的最主要的問題不是技術問題,而是商業(yè)問題。我們判斷,未來應該是混合模型。所以像我們小冰,還有很多同行,都已經(jīng)在布局更小參數(shù)規(guī)模的模型。
(資料圖片僅供參考)
3.中國的AI公司或者大模型公司,面對的最主要的問題不是技術問題,而是商業(yè)問題。我們判斷,未來應該是混合模型。所以像我們小冰,還有很多同行,都已經(jīng)在布局更小參數(shù)規(guī)模的模型。
4.大模型公司能不能養(yǎng)活自己?API的商業(yè)模式會不會被開源顛覆?隨著行業(yè)的內(nèi)卷,大模型本身將不再是一個昂貴的東西,大模型將越來越不值錢。
5.我們有兩個堅持:第一,我們不愿意收不是AI的錢。第二,我們不只靠賣技術賺錢。小冰在積極推進新的商業(yè)模式,是一種共享終端利益的商業(yè)模式,而不是一種提供鏟子的商業(yè)模式。
6.人工智能公司的護城河到底是什么?以前搞人工智能搞自然語言處理的團隊,全國算起來可能也沒多少,大模型出現(xiàn)以后大家發(fā)現(xiàn)誰都可以做。技術本身越來越不成為護城河。什么是護城河?Deep Relationship,有用戶數(shù)據(jù),有深厚關系。
7.AI是助手,而不是對手。小冰是打造用戶與AI的“孤島”,而不是建立用戶與用戶的“廣場”。與同行業(yè)者普遍使用的“廣場”、“話題”、“排行榜”等產(chǎn)品設計不同,小冰的每個用戶僅能與AI接觸,從產(chǎn)品底層設計邏輯上,避免了用戶之間的任何聚集。
8.產(chǎn)品中不冒然使用大模型,而是使用技術成熟的小模型和檢索模型。小冰目前在產(chǎn)品中,僅使用技術成熟的小模型,模型參數(shù)規(guī)模最大僅為3.5B,最小為0.5B。同時綜合運用了技術更為成熟的檢索模型作為安全模式。
小冰公司前身微軟小冰團隊,是微軟全球最大的人工智能獨立產(chǎn)品研發(fā)團隊。小冰框架目前是全球承載交互量最大的人工智能框架之一,技術覆蓋自然語言處理、計算機語音、計算機視覺及人工智能內(nèi)容生成。
2020年7月,小冰開始獨立運營,微軟互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長李笛擔任CEO。2021年7月,小冰公司完成A輪融資,估值超10億美元。2022年11月,小冰公司宣布完成10億元融資,估值超20億美元。少女小冰、Rinna、夏語冰、小堂妹、冬奧裁判觀君等AI虛擬人,都是小冰框架孵化出的AI Being。
以下內(nèi)容來自小冰CEO李笛的分享,希望能給大家?guī)硪恍﹩l(fā)。
01
AI還處于萌芽階段,不乏大忽悠
我必須先談一件事,這件事情直接影響我們各行各業(yè)如何看待大模型。
坦率來說,我個人觀點,人工智能發(fā)展到今天為止,仍處于孟德爾剛剛發(fā)現(xiàn)遺傳學規(guī)律的那會。
也就是說,當下的AI大模型,也還處于萌芽階段。
在萌芽階段,可以想象,也可以看到,各種各樣跟大模型有關的東西都會冒出來。有一些是真正的新方向,有一些就是大忽悠。
我記得好多年前,計算機剛剛開始普及,那時候就出現(xiàn)了“電腦算命”,價格還挺貴。
很多人認為,大模型新的能力會不斷地涌現(xiàn),誰在大模型時代領先一步,誰就能夠在接下來的時間里面步步領先。
可惜,事物的發(fā)展并不是如此。更像是一個波形,大模型在接下來也會遇到瓶頸。整個科技界會期待新的方法,下一波浪潮也會來解決我們當下遇到的這些瓶頸問題。
第二點,我想跟大家分享的是,截至目前,對于大模型時代的技術,科學家們還只是停留在一個觀察結果上面,并沒有特別多的關于背后原理的了解。
我們今天還處在人工智能的蠻荒時代,更準確地說,是蠻荒時代的一次劇烈波動期。
我個人判斷,從現(xiàn)在開始,到明年二季度,大模型等技術還會產(chǎn)生劇烈的波動。
02
只有老二,才有意愿“顛覆創(chuàng)新”
我在微軟的時候,除了是小冰的負責人,還是微軟搜索引擎必應的亞洲負責人。
從我的視角來看,為什么最先推出大模型的公司不是谷歌?是因為它沒有嗎?
因為,谷歌在搜索引擎領域處于老大的位置。
微軟必應在全球范圍內(nèi)最大的競爭對手是谷歌。谷歌大約是必應的10倍左右。
當微軟使用大模型來沖擊這個市場的時候,谷歌要印證,就必須付出10倍的成本。
此外,由于谷歌在搜索引擎上面的收入非常大,當他使用新的技術范式的時候,會直接導致毛利迅速下降,已經(jīng)構建成功的商業(yè)模式也會迅速破壞。
谷歌沒有任何的主動意愿,在自己占據(jù)優(yōu)勢的領域嘗試新的技術模式。
但對于微軟,大模型就是一個非常棒的挑戰(zhàn)者的新武器。
百度在幾個月前宣布推出文心一言的時候,很多人都認為他會將文心用到搜索引擎。我們當時判斷是不太可能的,更可能的方式是將大模型利用到百度占據(jù)老二老三的位置上去。果然,最后它是和百度云深度捆綁。
對于大公司來講,如果你已經(jīng)在某一個市場具備領先地位,應該把大模型當作戰(zhàn)略性儲備武器。對于挑戰(zhàn)者來講,它是一個比較好的武器,使你有機會在短時間之內(nèi)獲得更多的份額。
03
大模型通吃,還是混合模型?
不同人看待大模型的視角不同,不可避免會附帶各自的主觀期望。我也會帶有主觀色彩,但盡量客觀。
我認為,中國的AI公司或者大模型公司,面對的最主要的問題不是技術問題,而是商業(yè)模式問題。
幾個月前,行業(yè)里面普遍認為大模型將通吃。換句話說,就是未來將有一個唯一的大模型,這個大模型能夠取代其它已有的技術范式。這也是很多人貿(mào)然布局大模型的原因。
我們當時判斷,不是這樣的。大模型不是越大越好,大模型不會通吃,未來將是混合模型。
給大家舉一個簡單的例子:
如果你的模型參數(shù)規(guī)模控制在130億以內(nèi),就可以用單卡的A100驅(qū)動這個模型;如果控制在70億參數(shù)左右,可以用單卡的V100去驅(qū)動;如果控制在40億參數(shù)規(guī)模,甚至可以用非常廉價的T4去驅(qū)動。
這中間產(chǎn)生的成本差,大概是百倍的差異。
所以像我們小冰,還有很多同行,其實都在布局更小參數(shù)規(guī)模的模型。
04
越大的模型越容易同質(zhì)化
很多技術創(chuàng)新會有一種從眾心態(tài),從眾就意味著整個領域會卷得非常快。
現(xiàn)在很多大模型,比如650億參數(shù)以上的,甚至超過千億參數(shù)的。
第一,它們都需要海量的數(shù)據(jù)。大部分的同行業(yè)者所拿到,或者所準備的訓練數(shù)據(jù),都是類似的,彼此之間差異不大。
第二,它們的訓練方法也是類似的。大家都想先追上GPT,所以大家的訓練方法也是相似的。
想象一下,一個班上的同學,訓練數(shù)據(jù)是相同的,訓練方法是相同的,老師是同一個。越大規(guī)模參數(shù)的大模型,不就越可能會同質(zhì)化嗎?
反而是中模型和小模型,因為訓練數(shù)據(jù)少,所以能精細地篩選訓練數(shù)據(jù),訓練方法也可以不同,就有可能產(chǎn)生足夠高的差異性,進而形成壁壘。
還有,到目前為止,大模型的涌現(xiàn)是不是已經(jīng)到了尾聲?
有一種觀點認為,再要涌現(xiàn)新的能力,可能需要參數(shù)規(guī)模三個數(shù)量級的增長。還有其他的觀點,需要新的一種技術范式的變化,比如楊立昆提到的世界模型?
毫無疑問的是,涌現(xiàn)并沒有像我們所想象的那樣繼續(xù)激動人心,這意味著什么?
這意味著對于大模型,基于當前技術進行場景應用深挖,變成了最至關重要的事情。
05
大模型公司能不能養(yǎng)活自己?
大模型公司能不能養(yǎng)活自己,我們都不討論能不能賺錢。
先跟大家分享一個例子——“這個女孩叫小美”。
可能很多年輕的朋友,在B站、抖音上看過聽過這種電影解說。實際上,這個聲音是微軟云服務里面所包含的一個聲音。
很多視頻創(chuàng)作者都使用了這個聲音。其中,有的人短視頻非常棒,賺了很多的錢。也有人,因為種種原因,短視頻完全不掙錢。微軟作為提供聲音技術服務的公司,能不能從中獲得不同的回報?
答案是否定的。
類比到人工智能。AIGC創(chuàng)造了巨大的價值,但是人工智能企業(yè)能不能從巨大價值中獲得應有的價值?
答案可能也是否定的。
人工智能服務提供者,無論使用它做出來的內(nèi)容是多么賺錢或者多么不賺錢,都只能按照次數(shù)或者時長來收取相同的錢。還有可能面對很多同行,以免費的方式來跟我競爭,最后大家誰都賺不到錢。
再給大家舉一個例子:
一個媒體朋友,跟我咨詢?nèi)斯ぶ悄茏澹孉I寫出符合媒體調(diào)性又高質(zhì)量的稿件。我好奇地問:“你愿意為此付多少錢?”對方回答:“這不是有定價嗎?1000個Token 0.2美分。一個月200篇稿件。”我說:“刨去成本,我一個月能從你身上掙到多少錢,100塊都不到。”
換作人類撰稿,一篇稿件要1500元起,200篇稿件則要35萬。
人們是不會給人工智能企業(yè)按照創(chuàng)造的價值來付費的。
回顧過去,一些人工智能公司,比如做人臉識別的,幫我們解決了很大的問題,但它的服務很難收到錢。最后不得不去做軟硬結合。
所以說,制約大模型和AI發(fā)展的,其實是經(jīng)濟學規(guī)律。
06
人工智能公司真正的護城河
這一波的人工智能新技術有一個巨大的特點,那就是,降低了人工智能領域從業(yè)者的進入門檻。
以前搞人工智能,搞自然語言處理的團隊,全國算起來可能也沒多少。大模型出現(xiàn)以后,大家發(fā)現(xiàn)誰都可以做大模型,甚至很多傳統(tǒng)領域的企業(yè),也開始親自訓練自己的大模型。
各行各業(yè)都可以參與其中,所以技術本身越來越不成為護城河。
那么什么才是人工智能公司的護城河?
我先給大家介紹一個例子:Inflection Pi。
Inflection AI近期宣布,在微軟、里德·霍夫曼、比爾·蓋茨、埃里克·施密特和新投資者英偉達(Nvidia)牽頭的一輪融資中,籌集了13億美元,總計融資達到15.25億美元。據(jù)路透社報道,該公司最新一輪估值約為40億美元。
Inflection AI首席執(zhí)行官Suleyman介紹說:
“我們不知道所有的答案,但我們正在著手開發(fā)一種真正對你有用的個人智能,它就在你身邊。我們的使命是將你的人工智能與你和你的興趣堅定地聯(lián)系在一起。這意味著設計一種人工智能,幫助你表達你的意圖,組織你的生活,并在你需要的時候為你服務。”
ChatGPT 不管用戶是誰,更關心后端,更像搜索引擎。
Inflection AI 尋找另外一條方向,認為護城河是我對用戶的理解。
如果大家使用Inflection AI,會發(fā)現(xiàn)一個很明顯的特點,襲天卷地的各種各樣的提問,他會抓住一切機會去理解你,甚至一天之內(nèi)會問你200個問題。
說實話,只要是具有相關從業(yè)經(jīng)驗,并且資金儲備和算力儲備差不多,技術產(chǎn)品上,誰也不會比誰領先一兩個月的時間,但是用戶數(shù)據(jù)的護城河能夠領先很久。
07
AI是助手,而不是對手
我們以前認為,人工智能是可以取代人的。
但真的是這樣嗎?
比方說,已經(jīng)有一個莫言了,人工智能是要寫出比莫言更好的小說嗎?不是的。
人工智能真正的特點和價值,是在同樣質(zhì)量的情況下,人工智能可以不眠不休,可以7×24小時,可以同時和千萬人進行交互。
人工智能會不會取代人?如果他是我的助手,他就不會取代我。大家想想,如果今天每一個人類的創(chuàng)作者都有了一個助手,它可以幫助人類去更好地創(chuàng)作,不是更好嗎?
按照助手的邏輯,AI一定和人是一對一交互的。
小冰致力于打造用戶與AI的“孤島”,而不是建立用戶與用戶的“廣場”。
與同行業(yè)者普遍使用的“廣場”、“話題”、“排行榜”等產(chǎn)品設計不同,小冰的每個用戶僅能與AI接觸,從產(chǎn)品底層設計邏輯上,避免了用戶之間的任何聚集。
如果一定要把人工智能摻到人和人之間,無異于破壞式地改變原有的良性結構。
08
我們不賺不是AI的錢
也不只靠賣技術賺錢
以前的人工智能時代,或者說大模型出現(xiàn)以前。一家公司通過技術研發(fā),掌握了一種別人很難追上的知識圖譜的能力。現(xiàn)在,這件事情不存在了。
所以,如果做了一個抄襲型的大模型,達到了跟別人一樣的質(zhì)量,最后商業(yè)模式才是關鍵。如果率先推出了一個原創(chuàng)型的大模型,你就等著被別人追趕吧。為什么?因為大模型短期內(nèi)看不到新的能力的涌現(xiàn),所以你自己不能加速甩掉后面的跟從者,你只能在原地等著,直到被后來者追上。
我們可以看到,大模型多是API的商業(yè)模式,這個商業(yè)模式會不會被開源顛覆?隨著行業(yè)的內(nèi)卷,大模型本身將不再是一個昂貴的東西,大模型將越來越不值錢。
小冰在探索商業(yè)化的時候,有兩個堅持:
第一,我們不愿意收不是AI的錢。比方說,有一個智能防盜門,可以人臉識別。它可能賣3000塊錢,之所以賣3000塊錢是因為防盜門的成本有2800元。所以,這2800元就不是AI的錢。我們今天有很多智能音箱,更多是音箱值那么多錢,而不是智能值那么多錢。
第二,我們不只靠賣技術賺錢。OpenAI把研究室的研究成果,API直接賣給客戶來使用。我們追求的是,一定要取得實際產(chǎn)生價值的那部分。小冰在積極推進新的商業(yè)模式,是一種共享終端利益的商業(yè)模式,而不是一種提供鏟子的商業(yè)模式。像我們跟奈飛、跟網(wǎng)易云音樂的合作,就是掙共創(chuàng)的錢。
我們也仍然只是在探索,小冰也有可能是前浪死在沙灘上。到目前為止,人工智能無論是ToC還是ToB,尚未產(chǎn)生一個成熟的或者成功的端到端的商業(yè)模式。所以各位,咱們大家都還有機會。
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