الشكل: في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، عرضت العديد من الشركات منتجات وتطبيقات نموذجية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي
"انظر أكثر ، صوت أقل" ، "جو الانتظار والمراقبة قوي نسبيًا". بالحديث عن موقف المؤسسات الاستثمارية تجاه نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لريادة الأعمال هذا العام ، هذا هو شعور بعض المستثمرين ورجال الأعمال المحليين.
لكن في الصناعة ، لا تزال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي شائعة. في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي الذي اختتم للتو ، أظهر أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق بشكل جماعي عضلاتهم.وقد دخلت شركات الإنترنت المحلية والعديد من شركات الذكاء الاصطناعي في المسار الساخن للنماذج واسعة النطاق ، وبدأت بالفعل معركة 100 نموذج .
في سوق رأس المال الاستثماري ، دخلت الأسماء الكبيرة مثل Wang Huiwen و Wang Xiaochuan و Li Kaifu السوق واحدًا تلو الآخر ، داعين إلى أن تكون OpenAI الصينية ، لتكون أفضل نموذج على نطاق واسع في الصين ، وما إلى ذلك ، لتصبح نموذجًا مهمًا القوة في هذه الموجة من نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
وفقًا لإحصاءات غير مكتملة من Sohu Technology ، في النصف الأول من هذا العام ، تلقت ما لا يقل عن 20 شركة نموذجية كبيرة الحجم أكثر من 6 مليارات يوان من التمويل. من منظور عالمي ، تجاوز عدد التمويلات ذات الصلة 50 ، وتأتي الصين والولايات المتحدة في الصدارة ، بأكثر من 20 لكل منهما ، بما مجموعه 100 مليار يوان.
على الرغم من أن عدد المعاملات المحلية كبير نسبيًا ، إلا أن المبلغ لا يمثل سوى 6٪ من العالم ، فالمستثمرون المحليون ليسوا كرماء ، وسوق الاستثمار النموذجي الكبير للذكاء الاصطناعي مهجور قليلاً.
في الوقت نفسه ، لم تتوصل جميع الأطراف إلى توافق في الآراء بشأن القيمة الريادية للنماذج الكبيرة.كان تشو شياوهو ، الشريك الإداري لشركة GSR Ventures ، وفو شنغ ، رئيس مجلس إدارة Cheetah Mobile ، يتجادلان مع بعضهما البعض في وقت سابق.
رأى Cheng Hao ، مؤسس Yuanwang Capital و Xunlei ، أنه لن يكون هناك أكثر من 10 نماذج للأغراض العامة في العالم ، وهناك فرصة ضئيلة لريادة الأعمال. لقد أصبح هذا أساسًا إجماعًا في دائرة الاستثمار.وقال روبن لي ، الرئيس التنفيذي لشركة بايدو أيضًا ، من قبل أنه لا توجد حاجة لإعادة اختراع العجلة.
لكن العديد من رواد الأعمال يجدون صعوبة في الاتفاق. يعتقد وانغ شياوتشوان أن الشركات الناشئة يجب أن تحظى بفرص ، وبدون العبء والضغط التجاري الأكبر ، ستعمل بشكل أسرع من الشركات الكبيرة.
قال Li Wei ، نائب رئيس الهندسة وكبير العلماء في Go out to Ask ، لـ Sohu Technology أنه من غير المرجح أن تحتكر كبرى الشركات المصنعة النماذج الكبيرة للأغراض العامة. "أطلقت العديد من الشركات الناشئة نماذج كبيرة ، مما يثبت أن هذا الأمر لم يعد مشكلة كبيرة".
على الرغم من الاختلافات ، هناك إجماع على أن التطبيق سيكون مفتاحًا. من الانتظار لمعرفة ما إذا كان يجب القيام بذلك ، إلى دخول لاعبين من جميع مناحي الحياة ، وصل النموذج الكبير إلى مرحلة الإجابة عن كيفية تنفيذه. سواء كان مصنعًا كبيرًا أو شركة ناشئة ، فهذه ورقة يجب الإجابة عليها.
يمتلك المدير هالته الخاصة عندما يدخل اللعبة ، فمن الذي يستثمر في النموذج الكبير؟
ولدت ChatGPT ، وبدأت ذروة النموذج الكبير للموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي ، وبدأت مجموعة من كبار الشخصيات أعمالهم التجارية الخاصة. وفقًا لإحصائيات Sohu Technology غير المكتملة ، في النصف الأول من هذا العام ، حصلت 20 شركة كبيرة على الأقل على التمويل ، وكان معظمها في جولة الملاك المبكرة أو الجولة الأولى.
يتمتع رواد الأعمال هؤلاء بشكل أساسي بهالة خاصة بهم ، بما في ذلك Kai-fu Lee و Wang Huiwen و Wang Xiaochuan و Li Zhifei و Zhou Bowen وما إلى ذلك ، الذين لديهم خلفيات ريادية أو واسعة النطاق ، بالإضافة إلى ناشئين أكاديميين مثل جامعة Tsinghua و National People الكونغرس وجامعة ويست ليك ، ومن بينها جامعة تسينغهوا نموذجية بشكل خاص.يقف أساتذة تسينغهوا وراء Shengshu Technology و Shenyan Technology و Dark Side of the Moon و Qingmao Intelligence و Face Wall Intelligence و Lingxin Intelligence.
الشكل: الشركات النموذجية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي التي حصلت على تمويل عام في النصف الأول من هذا العام المصدر: المعلومات العامة ، تيانيانشا
من وجهة نظر المستثمرين ، لا توجد فقط رؤوس الأموال الصناعية مثل Tencent و Baidu Ventures و Ant Group و TAL ، ولكن أيضًا رؤوس الأموال الاستثمارية مثل Sequoia و IDG و ZhenFund و Sinovation Ventures و Qiming Ventures و Matrix Partners و Qiji Ventures. يقذف. سيكويا هي الأكثر نشاطًا ، مع 5 لقطات على الأقل ، بما في ذلك Light Years Beyond و Shenyan Technology و The Dark Side of the Moon و Project AI 2.0 ، بينما استثمرت Tencent في Light Years Beyond و MiniMax و Shenyan Technology.
من حيث حجم التمويل ، فإن إجمالي التمويل الذي كشفت عنه المشاريع في هذه الإحصائيات يتجاوز 6 مليارات يوان. وفقًا للبيانات العامة ، في النصف الأول من هذا العام ، كان هناك 51 تمويلًا للشركات التي تنطوي على نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي في العالم ، حيث تجاوز حجم الاستثمار والتمويل 100 مليار يوان ، أي أن عدد المعاملات المحلية استحوذ على ما يقرب من 40٪ لكن مبلغ التمويل كان حوالي 6٪ فقط.
شكلت المعاملات المتعددة واسعة النطاق في السوق الأمريكية الحصة الأكبر ، بما في ذلك استثمار Microsoft بقيمة 10 مليارات دولار في OpenAI و Bill Gates و Microsoft و Nvidia وما إلى ذلك ، قادت الاستثمار 1.3 مليار دولار في Inflection AI ، واستحوذت شركة البيانات الأمريكية Databricks على MosaicML مقابل 1.3 مليار دولار. شكلت هذه المعاملات الثلاث وحدها حوالي 90٪ من الإجمالي العالمي.
يوضح هذا أيضًا إلى حد ما أنه على الرغم من أن النماذج المحلية واسعة النطاق متورطة بشدة وتضاعفت أسهم المفاهيم في سوق رأس المال وارتفعت بشدة ، لا يزال المستثمرون في السوق الأولية حذرين نسبيًا ، لا سيما في المعاملات ذات القيمة الكبيرة.
كشف Qu Kai ، مؤسس Chapter 42 ، الذي يشارك في أعمال FA لرأس المال الاستثماري ، أن جميع الصناديق بالدولار الأمريكي تقريبًا تبحث حاليًا في AI ، كما أن بعض صناديق RMB مهتمة أيضًا. "العديد من المؤسسات إيجابية للغاية ، لكن في النهاية ليس هناك الكثير ممن سيتخذون خطوة. من المحتمل أن يكون هناك خمسون أو ستون".
يمكن لـ Li Wei ، نائب رئيس الهندسة وكبير العلماء ، أن يشعر أيضًا أن المجتمع الاستثماري قلق للغاية بشأن النماذج الكبيرة الهائلة ويتوهمها ، لكنهم أيضًا حذرون جدًا. "بعد كل شيء ، هذا اتجاه تكنولوجي جديد باستثمارات كبيرة ، لكن نموذج العمل غير واضح حاليًا."
قام Guo Tao ، مستثمر ملاك وخبير كبير في الذكاء الاصطناعي ، بتحليل Sohu Technology وقال إن المزيد والمزيد من المؤسسات الاستثمارية أدركت أن النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي تواجه مبالغ استثمارية كبيرة ، وفترات استرداد طويلة ، ومعدلات نجاح منخفضة ، ومنافسة شرسة في الصناعة ، واللوائح الصارمة بشكل متزايد. ومشكلات أخرى ، لذا تميل اللقطة إلى توخي الحذر ، وجو الانتظار والترقب الحالي قوي نسبيًا.
في الوقت نفسه ، يعتقد Guo Tao أنه لا توجد العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تستحق الاستثمار فيها في الوقت الحالي ، فمعظم الشركات المبتدئة لا تتمتع تقريبًا بأي مزايا مهمة في التكنولوجيا والبيانات والبيئة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن تقييمات العديد من الشركات النجمية الواعدة باهظة الثمن ، وعادة ما تكون على بعد سنوات ضوئية ، وفي غضون ثلاثة أشهر فقط ، قفز التقييم من 200 مليون دولار أمريكي إلى مليار دولار أمريكي ، مما أدى إلى إحباط العديد من المؤسسات. كما أن إنهاء هذه الشركة أمر محرج للغاية ، فقد "أنقذ" وانغ شينغ ميتوان إخوانه ومستثمريه بأكثر من ملياري يوان ، وغادر وانغ هوي ون مبكرًا بسبب المرض.
استمرار تفضيل الاستثمار في الإنترنت والبدء في القتال بعد زوال الحمى
فيما يتعلق بالاتجاه الاستثماري المحدد لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ، واصلت المؤسسات الاستثمارية تقريبًا تفضيلات عصر الاستثمار عبر الإنترنت ، وكانت طبقة التطبيق هي الأكثر شيوعًا. قال Cheng Hao أن Yuanwang Capital تستثمر بشكل أساسي في شركات البرمجيات الوسيطة وطبقات التطبيقات.
وفقًا للبيانات التي كشف عنها Qu Kai ، من بين مشاريع الذكاء الاصطناعي التي حصلت على أموال هذا العام ، 10٪ -20٪ للنماذج ، 20٪ -30٪ للطبقات تحت / وسيطة ، و 60٪ -70٪ لطبقات التطبيق. إذا لم تحسب المشاريع التي تحصل على المال ، فقد تصل المشاريع التي تقدم الطلبات إلى 95٪.
من البنية التحتية الأساسية (مثل الرقائق والأطر والبنية التحتية الأخرى) ، إلى طبقة النموذج ، والبرمجيات الوسيطة ، والتطبيقات المختلفة ، شكلت صناعة النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي أيضًا هيكلًا هرميًا مقلوبًا مشابهًا لصناعة الرقائق. في حالة أن الطبقة السفلية تعتمد على تقنية مفتوحة المصدر الأجنبية ويصعب اختراقها ، تراهن معظم الشركات الناشئة المحلية على طبقة التطبيق ، وطبقة النموذج عالية التكلفة ليست سوى لعبة لعدد قليل من الشركات.
يعتقد Li Wei أن الشركات المبتدئة تقوم بشكل أساسي بنماذج أساسية واسعة النطاق وتطبيقات نهائية للنماذج واسعة النطاق ، وليس من الواقعي ولا من الضروري عمل نماذج أساسية واسعة النطاق. "لذلك ، تميل العديد من الشركات الناشئة إلى التقديم في السيناريوهات الرأسية. وعن طريق استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات أو نشر خصخصة OEM ، فإنها ستستفيد من خدمات النماذج الكبيرة لموردي النماذج الكبار للتركيز على البحث المبتكر وتطوير البيانات والتطبيقات. وهذا سوف يكون اتجاهًا واضحًا نسبيًا ".
ومع ذلك ، يبدو أن هذه الموجة من جنون النماذج الكبيرة قد بدأت تهدأ ، والمثال الذي يتم الاستشهاد به كثيرًا هو ذروة حركة مرور ChatGPT. وفقًا لبيانات موقع ويب مماثل لجهة خارجية ، انخفضت حركة المرور العالمية لموقع ChatGPT وعميل الهاتف المحمول بنسبة 9.7٪ على أساس شهري في يونيو من هذا العام ، وهو أول انخفاض منذ نهاية العام الماضي ، والوقت الذي يقضيه كما انخفض عدد زوار الموقع بنسبة 8.5٪. بالإضافة إلى ذلك ، انخفضت حركة المرور على مواقع الويب مثل Microsoft Bing و Character.AI بدرجات متفاوتة في يونيو.
"لقد أصبح السوق أكثر برودة في الشهر أو الشهرين الماضيين ، لأن التغييرات النوعية في النماذج الكبيرة كانت تتناقص مؤخرًا ، وهناك عدد أقل من رواد الأعمال الجدد والقصص الجديدة التي يمكن سردها مقارنة ببداية العام. ولكن كل مسار و نقطة ساخنة لها مزاياها وعيوبها. فو ، هذا أمر طبيعي. "قال تشو كاي.
إنه يعتقد أنه في المرحلة التالية من نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ، يجب أن نعمل بجد لتنفيذه. ومن المحتمل أن تكون الموجة التالية من النقاط الساخنة بعد شهرين أو ثلاثة أشهر. بالنسبة لعدد كبير من المشاريع التي حصلت على أموال في النصف الأول من العام ، سيستغرق الأمر بضعة أشهر لإكمال إطلاق المنتج. تعرف على ما إذا كان هناك المزيد من التطبيقات القاتلة وأفضلها ، واعرف من سيكون قائد طبقة التطبيق.
في الواقع ، تسعى كبرى الشركات المصنعة حاليًا جاهدة للهبوط والتطبيق التجاري للنماذج الكبيرة. عندما أصدرت Huawei Pangu 3.0 مؤخرًا ، أعربت عن أملها في استخدامه لمساعدة جميع مناحي الحياة ، بدلاً من التركيز على مستوى النموذج الصوتي. "نحن مشغولون جدًا بالقيام بأشياء ليس لدينا وقت للشعر".
يعتقد Guo Tao أنه على الرغم من أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد خفت حدته ، إلا أنه سيستمر لمدة عام تقريبًا ككل ، وسيتحول التركيز تدريجياً من المستوى التكنولوجي الأساسي إلى مستوى التطبيق الرأسي.
رأى Li Di ، الرئيس التنفيذي لشركة Xiaoice ، أن تجانس النماذج الكبيرة أمر خطير الآن ، ولا توجد حاجة للعديد من النماذج الكبيرة في السوق. يجب أن تهدأ الحمى في عام 2024 ، ووجد أن من على الشاطئ و من يسبح عاريا.
لا توجد فرصة للنموذج العام؟ تجانس المسار العمودي أمر خطير
بالنسبة لرواد الأعمال ، فإن كيفية التفكير في الاتجاه قبل دخول السوق أمر بالغ الأهمية. قال Zhu Xiaohu إن ChatGPT غير ودي للغاية للشركات الناشئة ، وسوف تتخلى عن تخيلات التمويل في العامين أو الثلاثة أعوام القادمة. واشتكى فو شنغ من ذلك قائلاً: "مستثمرينا جهلة والذين لا يعرفون الخوف".
في وقت لاحق ، أوضح Zhu Xiaohu أنه لم ينكر فرص ريادة الأعمال في مجال النماذج واسعة النطاق ، لكنه ذكّر رواد الأعمال بعدم الإيمان بالخرافات بشأن النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة. "بالنسبة لمعظم رواد الأعمال ، السيناريوهات هي الأولوية والبيانات هي السمة."
أصبح هذا الرأي أساسًا إجماع دائرة الاستثمار المحلي الحالية. يعتقد Guo Tao أن النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ستشكل حالة احتكار معينة ، وسيكون رواد الأعمال و "المصانع الصغيرة" في وضع غير موات من حيث رأس المال والتكنولوجيا والبيانات والبيئة عندما ينشرون نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة .
"إن الخندق المائي للنموذج واسع النطاق للأغراض العامة مرتفع جدًا ، وتأثير الشبكة قوي أيضًا. وستجعل تعليقات المستخدمين منه أكثر ذكاءً وذكاءً ، وستتمتع الشركة التي تصنعه أولاً بميزة المحرك الأول." يعتقد Hao أيضًا أنه لا توجد فرصة للشركات المبتدئة لصنع نموذج واسع النطاق للأغراض العامة.
في الوقت نفسه ، يعتقد أن النموذج الأساسي العام لن يتطلب الكثير من الشركات في المستقبل. "ربما لن يكون هناك أكثر من 10 نماذج للأغراض العامة مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر يمكن استخدامها في العالم في المستقبل ، وهذا كثير جدًا."
لكن العديد من رجال الأعمال يختلفون. "أطلقت العديد من الشركات الناشئة نماذج واسعة النطاق ، مما يثبت أن هذه ليست مشكلة كبيرة. إذا كنت تريد الوصول إلى مستوى GPT-4 ، فمن الصعب جدًا أيضًا على كبار الشركات المصنعة ، ويبدو من المستحيل احتكارها الآن. "قال لي وى.
وهو يعتقد أنه على الرغم من أن الشركات المبتدئة لا يمكنها التنافس مع الشركات المصنعة على نطاق واسع من حيث موارد الأجهزة والقوة الهندسية ، فإن مزاياها هي أنها أكثر واقعية ، ولديها مسار هبوط شامل أو طلب على المنتج ، ولا تصنع نماذج كبيرة من أجل النماذج الكبيرة.
"النموذج الأساسي الكبير ليس موحدًا ، وهناك مجال للتوسع. يمكن للشركات الناشئة أن تبدأ بنموذج من مليار أو عشرة مليارات ، ثم تقرر ما إذا كانت ستستمر في تطوير نموذج من 100 مليار وفقًا لاحتياجاتها الخاصة والمتابعة- حتى الموارد. "قال لي وى.
تتبع العديد من الشركات الناشئة هذا الطريق عند صنع نماذج واسعة النطاق. على سبيل المثال ، أطلقت شركة Baichuan Intelligence لأول مرة نموذجًا يبلغ 7 مليارات معلمة ، وما زالت تدرب نموذجًا يبلغ 50 مليار متغير.في الأساس ، لا توجد شركة ناشئة تختار إنشاء نموذج كبير يحتوي على 100 مليار معلمة.
من وجهة نظر Li Wei ، فإن حجم النموذج ليس هو المؤشر الوحيد ، كما أن سيناريو التطبيق يعد أيضًا بُعدًا مرجعيًا مهمًا. "بالنسبة لمعظم التطبيقات ، يشبه النموذج الفائق الحجم المدفع الذي يضرب البعوض. لا يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للاستدلال عليه فحسب ، بل إنه يكلف كثيرًا ، ويصعب تطبيقه ونشره ، ولا يؤدي إلى الكثير من المعنى من حيث التأثير الفعلي ".
لذلك ، يعتقد Li Wei أن التنافس الأعمى من أجل الكمال لا ينبغي أن يكون هو الاتجاه السائد لنموذج البحث والتطوير والابتكار على نطاق واسع.إنها منافسة أكثر فائدة وصحة للترويج لنماذج كبيرة الحجم لتكون خفيفة الوزن وذات طابع رأسي.
يعتقد Cheng Hao أنه في المستقبل ، سيكون للعديد من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم نماذجها العمودية الخاصة بها ، وستتاح للشركات الناشئة المزيد من الفرص لتطوير التطبيقات أو سلاسل الأدوات على المسار الرأسي. "لا تزال معظم المؤسسات الاستثمارية تبحث في مسار الصناعات العمودية ، مثل وانغ شياوتشوان ووانغ هوي ون ، إلى حد كبير تراهن على الناس ، وليس على صنع نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة."
ومع ذلك ، فإن اختيار المسار الفني للمسار الرأسي يواجه أيضًا العديد من التحديات. قال لي وى بصراحة إن التنفيذ الواسع النطاق للنماذج واسعة النطاق في المجال الرأسي سيكون أكثر صعوبة مما يتصور.
وهو يعتقد أن أحد التحديات الحالية هو أن التغييرات سريعة للغاية ورائعة. فمن الصعب على الشركات المبتدئة الاتصال واختيار الموردين على نطاق واسع. معظم النماذج الكبيرة لم تنتج بعد خدمات ناضجة يمكن تطبيقها ، ولا يمكن أن يكون المنبع والمصب سلسًا. مشكلة الإرساء والمطابقة.
في الوقت نفسه ، لا تزال هناك مشاكل مثل التجانس التقني والتداول التجاري البيني. وناشد لي وي "تشجيع المنافسة التقنية والتطوير المتمايز للنماذج وتنسيق التعاون التجاري وتقليل المشاركة بين الأعمال التجارية هي الاتجاهات التي يجب على شركات التكنولوجيا والمجتمعات العمل معًا".
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
"حقيقة" المشاجرة في نموذج الذكاء الاصطناعي واسع النطاق: يرى المستثمرون المزيد ويستثمرون أقل ، 20 شركة تلقت 6 مليارات يوان فقط في التمويل
المصدر: Sohu Technology
المؤلف: Liang Changjun
المحرر: يانغ جين
"انظر أكثر ، صوت أقل" ، "جو الانتظار والمراقبة قوي نسبيًا". بالحديث عن موقف المؤسسات الاستثمارية تجاه نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لريادة الأعمال هذا العام ، هذا هو شعور بعض المستثمرين ورجال الأعمال المحليين.
لكن في الصناعة ، لا تزال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي شائعة. في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي الذي اختتم للتو ، أظهر أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق بشكل جماعي عضلاتهم.وقد دخلت شركات الإنترنت المحلية والعديد من شركات الذكاء الاصطناعي في المسار الساخن للنماذج واسعة النطاق ، وبدأت بالفعل معركة 100 نموذج .
في سوق رأس المال الاستثماري ، دخلت الأسماء الكبيرة مثل Wang Huiwen و Wang Xiaochuan و Li Kaifu السوق واحدًا تلو الآخر ، داعين إلى أن تكون OpenAI الصينية ، لتكون أفضل نموذج على نطاق واسع في الصين ، وما إلى ذلك ، لتصبح نموذجًا مهمًا القوة في هذه الموجة من نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
وفقًا لإحصاءات غير مكتملة من Sohu Technology ، في النصف الأول من هذا العام ، تلقت ما لا يقل عن 20 شركة نموذجية كبيرة الحجم أكثر من 6 مليارات يوان من التمويل. من منظور عالمي ، تجاوز عدد التمويلات ذات الصلة 50 ، وتأتي الصين والولايات المتحدة في الصدارة ، بأكثر من 20 لكل منهما ، بما مجموعه 100 مليار يوان.
على الرغم من أن عدد المعاملات المحلية كبير نسبيًا ، إلا أن المبلغ لا يمثل سوى 6٪ من العالم ، فالمستثمرون المحليون ليسوا كرماء ، وسوق الاستثمار النموذجي الكبير للذكاء الاصطناعي مهجور قليلاً.
في الوقت نفسه ، لم تتوصل جميع الأطراف إلى توافق في الآراء بشأن القيمة الريادية للنماذج الكبيرة.كان تشو شياوهو ، الشريك الإداري لشركة GSR Ventures ، وفو شنغ ، رئيس مجلس إدارة Cheetah Mobile ، يتجادلان مع بعضهما البعض في وقت سابق.
رأى Cheng Hao ، مؤسس Yuanwang Capital و Xunlei ، أنه لن يكون هناك أكثر من 10 نماذج للأغراض العامة في العالم ، وهناك فرصة ضئيلة لريادة الأعمال. لقد أصبح هذا أساسًا إجماعًا في دائرة الاستثمار.وقال روبن لي ، الرئيس التنفيذي لشركة بايدو أيضًا ، من قبل أنه لا توجد حاجة لإعادة اختراع العجلة.
لكن العديد من رواد الأعمال يجدون صعوبة في الاتفاق. يعتقد وانغ شياوتشوان أن الشركات الناشئة يجب أن تحظى بفرص ، وبدون العبء والضغط التجاري الأكبر ، ستعمل بشكل أسرع من الشركات الكبيرة.
قال Li Wei ، نائب رئيس الهندسة وكبير العلماء في Go out to Ask ، لـ Sohu Technology أنه من غير المرجح أن تحتكر كبرى الشركات المصنعة النماذج الكبيرة للأغراض العامة. "أطلقت العديد من الشركات الناشئة نماذج كبيرة ، مما يثبت أن هذا الأمر لم يعد مشكلة كبيرة".
على الرغم من الاختلافات ، هناك إجماع على أن التطبيق سيكون مفتاحًا. من الانتظار لمعرفة ما إذا كان يجب القيام بذلك ، إلى دخول لاعبين من جميع مناحي الحياة ، وصل النموذج الكبير إلى مرحلة الإجابة عن كيفية تنفيذه. سواء كان مصنعًا كبيرًا أو شركة ناشئة ، فهذه ورقة يجب الإجابة عليها.
يمتلك المدير هالته الخاصة عندما يدخل اللعبة ، فمن الذي يستثمر في النموذج الكبير؟
ولدت ChatGPT ، وبدأت ذروة النموذج الكبير للموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي ، وبدأت مجموعة من كبار الشخصيات أعمالهم التجارية الخاصة. وفقًا لإحصائيات Sohu Technology غير المكتملة ، في النصف الأول من هذا العام ، حصلت 20 شركة كبيرة على الأقل على التمويل ، وكان معظمها في جولة الملاك المبكرة أو الجولة الأولى.
يتمتع رواد الأعمال هؤلاء بشكل أساسي بهالة خاصة بهم ، بما في ذلك Kai-fu Lee و Wang Huiwen و Wang Xiaochuan و Li Zhifei و Zhou Bowen وما إلى ذلك ، الذين لديهم خلفيات ريادية أو واسعة النطاق ، بالإضافة إلى ناشئين أكاديميين مثل جامعة Tsinghua و National People الكونغرس وجامعة ويست ليك ، ومن بينها جامعة تسينغهوا نموذجية بشكل خاص.يقف أساتذة تسينغهوا وراء Shengshu Technology و Shenyan Technology و Dark Side of the Moon و Qingmao Intelligence و Face Wall Intelligence و Lingxin Intelligence.
من وجهة نظر المستثمرين ، لا توجد فقط رؤوس الأموال الصناعية مثل Tencent و Baidu Ventures و Ant Group و TAL ، ولكن أيضًا رؤوس الأموال الاستثمارية مثل Sequoia و IDG و ZhenFund و Sinovation Ventures و Qiming Ventures و Matrix Partners و Qiji Ventures. يقذف. سيكويا هي الأكثر نشاطًا ، مع 5 لقطات على الأقل ، بما في ذلك Light Years Beyond و Shenyan Technology و The Dark Side of the Moon و Project AI 2.0 ، بينما استثمرت Tencent في Light Years Beyond و MiniMax و Shenyan Technology.
من حيث حجم التمويل ، فإن إجمالي التمويل الذي كشفت عنه المشاريع في هذه الإحصائيات يتجاوز 6 مليارات يوان. وفقًا للبيانات العامة ، في النصف الأول من هذا العام ، كان هناك 51 تمويلًا للشركات التي تنطوي على نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي في العالم ، حيث تجاوز حجم الاستثمار والتمويل 100 مليار يوان ، أي أن عدد المعاملات المحلية استحوذ على ما يقرب من 40٪ لكن مبلغ التمويل كان حوالي 6٪ فقط.
شكلت المعاملات المتعددة واسعة النطاق في السوق الأمريكية الحصة الأكبر ، بما في ذلك استثمار Microsoft بقيمة 10 مليارات دولار في OpenAI و Bill Gates و Microsoft و Nvidia وما إلى ذلك ، قادت الاستثمار 1.3 مليار دولار في Inflection AI ، واستحوذت شركة البيانات الأمريكية Databricks على MosaicML مقابل 1.3 مليار دولار. شكلت هذه المعاملات الثلاث وحدها حوالي 90٪ من الإجمالي العالمي.
يوضح هذا أيضًا إلى حد ما أنه على الرغم من أن النماذج المحلية واسعة النطاق متورطة بشدة وتضاعفت أسهم المفاهيم في سوق رأس المال وارتفعت بشدة ، لا يزال المستثمرون في السوق الأولية حذرين نسبيًا ، لا سيما في المعاملات ذات القيمة الكبيرة.
كشف Qu Kai ، مؤسس Chapter 42 ، الذي يشارك في أعمال FA لرأس المال الاستثماري ، أن جميع الصناديق بالدولار الأمريكي تقريبًا تبحث حاليًا في AI ، كما أن بعض صناديق RMB مهتمة أيضًا. "العديد من المؤسسات إيجابية للغاية ، لكن في النهاية ليس هناك الكثير ممن سيتخذون خطوة. من المحتمل أن يكون هناك خمسون أو ستون".
يمكن لـ Li Wei ، نائب رئيس الهندسة وكبير العلماء ، أن يشعر أيضًا أن المجتمع الاستثماري قلق للغاية بشأن النماذج الكبيرة الهائلة ويتوهمها ، لكنهم أيضًا حذرون جدًا. "بعد كل شيء ، هذا اتجاه تكنولوجي جديد باستثمارات كبيرة ، لكن نموذج العمل غير واضح حاليًا."
قام Guo Tao ، مستثمر ملاك وخبير كبير في الذكاء الاصطناعي ، بتحليل Sohu Technology وقال إن المزيد والمزيد من المؤسسات الاستثمارية أدركت أن النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي تواجه مبالغ استثمارية كبيرة ، وفترات استرداد طويلة ، ومعدلات نجاح منخفضة ، ومنافسة شرسة في الصناعة ، واللوائح الصارمة بشكل متزايد. ومشكلات أخرى ، لذا تميل اللقطة إلى توخي الحذر ، وجو الانتظار والترقب الحالي قوي نسبيًا.
في الوقت نفسه ، يعتقد Guo Tao أنه لا توجد العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تستحق الاستثمار فيها في الوقت الحالي ، فمعظم الشركات المبتدئة لا تتمتع تقريبًا بأي مزايا مهمة في التكنولوجيا والبيانات والبيئة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن تقييمات العديد من الشركات النجمية الواعدة باهظة الثمن ، وعادة ما تكون على بعد سنوات ضوئية ، وفي غضون ثلاثة أشهر فقط ، قفز التقييم من 200 مليون دولار أمريكي إلى مليار دولار أمريكي ، مما أدى إلى إحباط العديد من المؤسسات. كما أن إنهاء هذه الشركة أمر محرج للغاية ، فقد "أنقذ" وانغ شينغ ميتوان إخوانه ومستثمريه بأكثر من ملياري يوان ، وغادر وانغ هوي ون مبكرًا بسبب المرض.
استمرار تفضيل الاستثمار في الإنترنت والبدء في القتال بعد زوال الحمى
فيما يتعلق بالاتجاه الاستثماري المحدد لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ، واصلت المؤسسات الاستثمارية تقريبًا تفضيلات عصر الاستثمار عبر الإنترنت ، وكانت طبقة التطبيق هي الأكثر شيوعًا. قال Cheng Hao أن Yuanwang Capital تستثمر بشكل أساسي في شركات البرمجيات الوسيطة وطبقات التطبيقات.
وفقًا للبيانات التي كشف عنها Qu Kai ، من بين مشاريع الذكاء الاصطناعي التي حصلت على أموال هذا العام ، 10٪ -20٪ للنماذج ، 20٪ -30٪ للطبقات تحت / وسيطة ، و 60٪ -70٪ لطبقات التطبيق. إذا لم تحسب المشاريع التي تحصل على المال ، فقد تصل المشاريع التي تقدم الطلبات إلى 95٪.
من البنية التحتية الأساسية (مثل الرقائق والأطر والبنية التحتية الأخرى) ، إلى طبقة النموذج ، والبرمجيات الوسيطة ، والتطبيقات المختلفة ، شكلت صناعة النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي أيضًا هيكلًا هرميًا مقلوبًا مشابهًا لصناعة الرقائق. في حالة أن الطبقة السفلية تعتمد على تقنية مفتوحة المصدر الأجنبية ويصعب اختراقها ، تراهن معظم الشركات الناشئة المحلية على طبقة التطبيق ، وطبقة النموذج عالية التكلفة ليست سوى لعبة لعدد قليل من الشركات.
يعتقد Li Wei أن الشركات المبتدئة تقوم بشكل أساسي بنماذج أساسية واسعة النطاق وتطبيقات نهائية للنماذج واسعة النطاق ، وليس من الواقعي ولا من الضروري عمل نماذج أساسية واسعة النطاق. "لذلك ، تميل العديد من الشركات الناشئة إلى التقديم في السيناريوهات الرأسية. وعن طريق استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات أو نشر خصخصة OEM ، فإنها ستستفيد من خدمات النماذج الكبيرة لموردي النماذج الكبار للتركيز على البحث المبتكر وتطوير البيانات والتطبيقات. وهذا سوف يكون اتجاهًا واضحًا نسبيًا ".
ومع ذلك ، يبدو أن هذه الموجة من جنون النماذج الكبيرة قد بدأت تهدأ ، والمثال الذي يتم الاستشهاد به كثيرًا هو ذروة حركة مرور ChatGPT. وفقًا لبيانات موقع ويب مماثل لجهة خارجية ، انخفضت حركة المرور العالمية لموقع ChatGPT وعميل الهاتف المحمول بنسبة 9.7٪ على أساس شهري في يونيو من هذا العام ، وهو أول انخفاض منذ نهاية العام الماضي ، والوقت الذي يقضيه كما انخفض عدد زوار الموقع بنسبة 8.5٪. بالإضافة إلى ذلك ، انخفضت حركة المرور على مواقع الويب مثل Microsoft Bing و Character.AI بدرجات متفاوتة في يونيو.
"لقد أصبح السوق أكثر برودة في الشهر أو الشهرين الماضيين ، لأن التغييرات النوعية في النماذج الكبيرة كانت تتناقص مؤخرًا ، وهناك عدد أقل من رواد الأعمال الجدد والقصص الجديدة التي يمكن سردها مقارنة ببداية العام. ولكن كل مسار و نقطة ساخنة لها مزاياها وعيوبها. فو ، هذا أمر طبيعي. "قال تشو كاي.
إنه يعتقد أنه في المرحلة التالية من نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ، يجب أن نعمل بجد لتنفيذه. ومن المحتمل أن تكون الموجة التالية من النقاط الساخنة بعد شهرين أو ثلاثة أشهر. بالنسبة لعدد كبير من المشاريع التي حصلت على أموال في النصف الأول من العام ، سيستغرق الأمر بضعة أشهر لإكمال إطلاق المنتج. تعرف على ما إذا كان هناك المزيد من التطبيقات القاتلة وأفضلها ، واعرف من سيكون قائد طبقة التطبيق.
في الواقع ، تسعى كبرى الشركات المصنعة حاليًا جاهدة للهبوط والتطبيق التجاري للنماذج الكبيرة. عندما أصدرت Huawei Pangu 3.0 مؤخرًا ، أعربت عن أملها في استخدامه لمساعدة جميع مناحي الحياة ، بدلاً من التركيز على مستوى النموذج الصوتي. "نحن مشغولون جدًا بالقيام بأشياء ليس لدينا وقت للشعر".
يعتقد Guo Tao أنه على الرغم من أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد خفت حدته ، إلا أنه سيستمر لمدة عام تقريبًا ككل ، وسيتحول التركيز تدريجياً من المستوى التكنولوجي الأساسي إلى مستوى التطبيق الرأسي.
رأى Li Di ، الرئيس التنفيذي لشركة Xiaoice ، أن تجانس النماذج الكبيرة أمر خطير الآن ، ولا توجد حاجة للعديد من النماذج الكبيرة في السوق. يجب أن تهدأ الحمى في عام 2024 ، ووجد أن من على الشاطئ و من يسبح عاريا.
لا توجد فرصة للنموذج العام؟ تجانس المسار العمودي أمر خطير
بالنسبة لرواد الأعمال ، فإن كيفية التفكير في الاتجاه قبل دخول السوق أمر بالغ الأهمية. قال Zhu Xiaohu إن ChatGPT غير ودي للغاية للشركات الناشئة ، وسوف تتخلى عن تخيلات التمويل في العامين أو الثلاثة أعوام القادمة. واشتكى فو شنغ من ذلك قائلاً: "مستثمرينا جهلة والذين لا يعرفون الخوف".
في وقت لاحق ، أوضح Zhu Xiaohu أنه لم ينكر فرص ريادة الأعمال في مجال النماذج واسعة النطاق ، لكنه ذكّر رواد الأعمال بعدم الإيمان بالخرافات بشأن النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة. "بالنسبة لمعظم رواد الأعمال ، السيناريوهات هي الأولوية والبيانات هي السمة."
أصبح هذا الرأي أساسًا إجماع دائرة الاستثمار المحلي الحالية. يعتقد Guo Tao أن النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ستشكل حالة احتكار معينة ، وسيكون رواد الأعمال و "المصانع الصغيرة" في وضع غير موات من حيث رأس المال والتكنولوجيا والبيانات والبيئة عندما ينشرون نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة .
"إن الخندق المائي للنموذج واسع النطاق للأغراض العامة مرتفع جدًا ، وتأثير الشبكة قوي أيضًا. وستجعل تعليقات المستخدمين منه أكثر ذكاءً وذكاءً ، وستتمتع الشركة التي تصنعه أولاً بميزة المحرك الأول." يعتقد Hao أيضًا أنه لا توجد فرصة للشركات المبتدئة لصنع نموذج واسع النطاق للأغراض العامة.
في الوقت نفسه ، يعتقد أن النموذج الأساسي العام لن يتطلب الكثير من الشركات في المستقبل. "ربما لن يكون هناك أكثر من 10 نماذج للأغراض العامة مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر يمكن استخدامها في العالم في المستقبل ، وهذا كثير جدًا."
لكن العديد من رجال الأعمال يختلفون. "أطلقت العديد من الشركات الناشئة نماذج واسعة النطاق ، مما يثبت أن هذه ليست مشكلة كبيرة. إذا كنت تريد الوصول إلى مستوى GPT-4 ، فمن الصعب جدًا أيضًا على كبار الشركات المصنعة ، ويبدو من المستحيل احتكارها الآن. "قال لي وى.
وهو يعتقد أنه على الرغم من أن الشركات المبتدئة لا يمكنها التنافس مع الشركات المصنعة على نطاق واسع من حيث موارد الأجهزة والقوة الهندسية ، فإن مزاياها هي أنها أكثر واقعية ، ولديها مسار هبوط شامل أو طلب على المنتج ، ولا تصنع نماذج كبيرة من أجل النماذج الكبيرة.
"النموذج الأساسي الكبير ليس موحدًا ، وهناك مجال للتوسع. يمكن للشركات الناشئة أن تبدأ بنموذج من مليار أو عشرة مليارات ، ثم تقرر ما إذا كانت ستستمر في تطوير نموذج من 100 مليار وفقًا لاحتياجاتها الخاصة والمتابعة- حتى الموارد. "قال لي وى.
تتبع العديد من الشركات الناشئة هذا الطريق عند صنع نماذج واسعة النطاق. على سبيل المثال ، أطلقت شركة Baichuan Intelligence لأول مرة نموذجًا يبلغ 7 مليارات معلمة ، وما زالت تدرب نموذجًا يبلغ 50 مليار متغير.في الأساس ، لا توجد شركة ناشئة تختار إنشاء نموذج كبير يحتوي على 100 مليار معلمة.
من وجهة نظر Li Wei ، فإن حجم النموذج ليس هو المؤشر الوحيد ، كما أن سيناريو التطبيق يعد أيضًا بُعدًا مرجعيًا مهمًا. "بالنسبة لمعظم التطبيقات ، يشبه النموذج الفائق الحجم المدفع الذي يضرب البعوض. لا يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للاستدلال عليه فحسب ، بل إنه يكلف كثيرًا ، ويصعب تطبيقه ونشره ، ولا يؤدي إلى الكثير من المعنى من حيث التأثير الفعلي ".
لذلك ، يعتقد Li Wei أن التنافس الأعمى من أجل الكمال لا ينبغي أن يكون هو الاتجاه السائد لنموذج البحث والتطوير والابتكار على نطاق واسع.إنها منافسة أكثر فائدة وصحة للترويج لنماذج كبيرة الحجم لتكون خفيفة الوزن وذات طابع رأسي.
يعتقد Cheng Hao أنه في المستقبل ، سيكون للعديد من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم نماذجها العمودية الخاصة بها ، وستتاح للشركات الناشئة المزيد من الفرص لتطوير التطبيقات أو سلاسل الأدوات على المسار الرأسي. "لا تزال معظم المؤسسات الاستثمارية تبحث في مسار الصناعات العمودية ، مثل وانغ شياوتشوان ووانغ هوي ون ، إلى حد كبير تراهن على الناس ، وليس على صنع نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة."
ومع ذلك ، فإن اختيار المسار الفني للمسار الرأسي يواجه أيضًا العديد من التحديات. قال لي وى بصراحة إن التنفيذ الواسع النطاق للنماذج واسعة النطاق في المجال الرأسي سيكون أكثر صعوبة مما يتصور.
وهو يعتقد أن أحد التحديات الحالية هو أن التغييرات سريعة للغاية ورائعة. فمن الصعب على الشركات المبتدئة الاتصال واختيار الموردين على نطاق واسع. معظم النماذج الكبيرة لم تنتج بعد خدمات ناضجة يمكن تطبيقها ، ولا يمكن أن يكون المنبع والمصب سلسًا. مشكلة الإرساء والمطابقة.
في الوقت نفسه ، لا تزال هناك مشاكل مثل التجانس التقني والتداول التجاري البيني. وناشد لي وي "تشجيع المنافسة التقنية والتطوير المتمايز للنماذج وتنسيق التعاون التجاري وتقليل المشاركة بين الأعمال التجارية هي الاتجاهات التي يجب على شركات التكنولوجيا والمجتمعات العمل معًا".