前沿拓展：
我們既希望出現(xiàn)**的OpenAI，也要認(rèn)識(shí)到，OpenAI狂堆參數(shù)的“暴力美學(xué)”，對(duì)絕大多數(shù)AI公司來說是個(gè)美麗的陷阱。
在國內(nèi)，李笛見到過不少公司跟著OpenAI訓(xùn)練千億、兩千億參數(shù)的模型，大多落得模型、錢財(cái)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?duì)36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(duì)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(gè)35億參數(shù)的大模型的運(yùn)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(gè)疑問，拒絕了一個(gè)立了“1年做出大模型”軍令狀的項(xiàng)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(huì)讓我們在心態(tài)上對(duì)走在無人區(qū)的公司更包容?！币幻顿Y人告訴36氪，“但評(píng)判項(xiàng)目價(jià)值的邏輯沒有變，商業(yè)模式依然至關(guān)重要。”
“要**摳，在提高模型質(zhì)量和降低成本兩個(gè)方向同時(shí)摳?！崩畹研【幘C合來說如何“落地”。
對(duì)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(shí)沒錢買高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，袁行遠(yuǎn)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(yuǎn)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(jī)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(jià)格，fine-tune過程需要的100張GPU，公司有能力掏錢買。但從零訓(xùn)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(shí)，袁行遠(yuǎn)手中只有一臺(tái)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(fèi)了算力資源”。
大模型的效果是驚艷的，但李笛認(rèn)為，通過將其拆解為更小、更輕量的步驟訓(xùn)練，依然能達(dá)到殊途同歸的效果。
創(chuàng)業(yè)公司在探索天花板的同時(shí)，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(fèi)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(duì)普通人，做了類似于人工智能的AI對(duì)話。但黃民烈意識(shí)到，在現(xiàn)階段的算法能力下，面向用戶收費(fèi)還為時(shí)尚早。其一款A(yù)I對(duì)話產(chǎn)品最后因?yàn)樾Ч贿_(dá)預(yù)期，推遲了一個(gè)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(chǔ)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(fēng)口中，黃民烈決定再多和投資機(jī)構(gòu)聊聊。
并不是所有AI公司都要當(dāng)OpenAI，要搞人工智能。正如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)并非只是蘋果手機(jī)和安卓系統(tǒng)的機(jī)會(huì)，還會(huì)長出諸如字節(jié)、美團(tuán)、滴滴等一些極有價(jià)值的公司，只是需要一些時(shí)間。
明勢資本合伙人夏令認(rèn)為，未來在相關(guān)競爭中形成爭奪關(guān)鍵點(diǎn)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(shí)，創(chuàng)業(yè)公司的資金壓力也許會(huì)得到紓解。
“我們的黎明終于要來了?！?022年底第一時(shí)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(dāng)時(shí)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(shí)候，團(tuán)隊(duì)連水電煤支出都要一分分地計(jì)算。
而最近一段時(shí)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(zhǔn)備購入百萬級(jí)別的機(jī)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(jī)器人AlphaGo在“人機(jī)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(jìn)新時(shí)代，成了所有人的熱望。
“技術(shù)圈的創(chuàng)業(yè)，就好像推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式，你在還沒有推導(dǎo)出來之前，談別的是浪費(fèi)時(shí)間，”一位AI技術(shù)專家對(duì)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(huì)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(jìn)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(qiáng)，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(shí)沒空回顧從前?！倍?6氪所在的一個(gè)討論群中，有人一進(jìn)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(duì)本文亦有貢獻(xiàn)）
拓展知識(shí)：
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