Source : "Xinmou" (ID : xinmouls), auteur : Yu Chengjie
Source de l'image : générée par l'outil d'IA illimitée
L'industrie de l'intelligence artificielle est tellement incroyable qu'à chaque fois qu'une vague de vent souffle, les gens pensent à tort que cette industrie a encore beaucoup à faire.
Les grands modèles de langage en sont des exemples typiques. Avant que Sam Altman et son Open AI ne deviennent célèbres, non seulement en Chine, mais tout le cercle de l'intelligence artificielle ne le considérait que comme un nouvel outil, et les investisseurs ont commencé à devenir prudents, de sorte que certains d'entre eux sont allés se pencher sur la nouvelle consommation, la raison est très simple, par rapport à la technologie complexe, les produits de consommation sont mieux compris.
Tout le monde connaît l'histoire plus tard. Le mariage entre Open AI et Microsoft a forcé l'allumage de l'industrie originale de l'intelligence artificielle froide. La chaleur s'est propagée à la Chine, et la discussion à l'intérieur et à l'extérieur du cercle était sans précédent.
Surtout au cours du premier semestre de cette année, après que Baidu a publié Wenxin Yiyan, toutes sortes de nouvelles et d'anciennes entreprises ont émergé les unes après les autres. À l'exception de la publication fréquente du modèle à grande échelle d'une certaine entreprise, la chose la plus populaire est que de nouvelles discussions de groupe naissent tous les jours. Parmi eux, il y a ceux qui vendent des tutoriels, certains qui vendent des conseils d'administration privés sous couvert d'IA, et bien sûr il y en a qui parlent sérieusement de la situation actuelle et de l'avenir des grands modèles.
**Le plus paradoxal, c'est que les AI Four Little Dragons, qui avaient une certaine notoriété dans le milieu de l'intelligence artificielle par le passé, ne sont pas au top cette fois. **
Prenez SenseTime par exemple. Après la sortie du système "Daily New Large Model" en avril de cette année, il a également lancé de manière intensive d'autres grands modèles. Contrairement au renforcement continu de LLM par Open AI, SenseTime semble être très anxieux cette fois. monde extérieur fait ses preuves.
Mais contrairement aux attentes, depuis 2022, SenseTime a été réduit à plusieurs reprises par les principaux actionnaires, dont Softbank Group et Alibaba, le premier a réduit sa participation à 4 reprises, avec un montant en espèces de plus de 326 millions de dollars de Hong Kong, et le second a réduit sa participation. ses participations multipliées par 3. , Certaines personnes dans l'industrie pensent que la réduction des participations du principal actionnaire équivaut à envoyer un signal négatif au marché pour SenseTime, qui est actuellement en baisse de revenus et n'a pas encore réalisé de bénéfices.
C'est d'ailleurs le point dont cet article veut parler clairement : Le magasin de modèles à grande échelle peut-il apporter une nouvelle vie à Shangtang ?
01 Le dilemme de l'intelligence artificielle, le grand modèle ne peut pas changer
En ce qui concerne la réduction d'Ali dans SenseTime, le monde extérieur estime qu'il y a deux raisons principales : d'une part, c'est parce que l'investissement de SenseTime dans l'IA n'a pas vu de retour à court terme ; d'autre part, Ali lui-même réalise également Ajustement de la ligne, il est donc urgent de couper les projets d'investissement des branches secondaires.
Mais ces raisons semblent encore un peu tirées par les cheveux, car du point de vue de l'investissement dans la valeur, être réduit ne peut expliquer qu'un seul problème : la plus forte probabilité est qu'il ne s'agisse pas d'un actif de haute qualité aux yeux des autres. **
Prenons encore l'exemple de la société SenseTime, cette société détient une clé en or depuis sa création. Si vous y mettez une étiquette, il ne fait aucun doute que les scientifiques y mettront fin en personne. Le co-fondateur de SenseTime, Tang Xiaoou, est professeur à l'Université chinoise de Hong Kong. Il est considéré par le monde extérieur comme le pionnier et le pionnier de la technologie mondiale de reconnaissance faciale.
Selon des statistiques incomplètes de Xinmo, SenseTime, âgé de 4 ans, a levé plus de 1,7 milliard de dollars de financement, ce qui en fait la société licorne d'IA avec le montant de financement le plus élevé et la valorisation la plus élevée au monde à cette époque. Mais les bons moments ne durent pas longtemps. Depuis que SenseTime est devenu public à la fin de 2021, sa valeur marchande n'a cessé de chuter. Aujourd'hui, la valeur marchande de SenseTime oscille autour de 70 milliards de dollars HK.
La question est donc de savoir pourquoi SenseTime, qui était autrefois si populaire, a changé de goût après son introduction en bourse ?
Concernant cette question, Zhihu a une réponse très élogieuse : ** "Le plus gros problème avec les quatre tigres de l'IA n'est pas qu'il n'y a pas d'activité claire, mais que la voie de développement initiale n'est pas claire, ce qui entraîne des activités incohérentes, et la technologie précédente n'a pas formé de précipitations efficaces. , ne peut pas très bien aider la stratégie commerciale principale nouvellement proposée. En d'autres termes, les quatre tigres de l'IA viennent seulement de trouver une direction de développement claire, et les coûts irrécupérables n'ont pas été transformés en nutriments, et la plupart d'entre eux ont été gaspillé.”**
Ce commentaire a été publié il y a deux ans, mais même maintenant, il n'est toujours pas dépassé.
Traduit en mots que tout le monde peut comprendre, cela signifie que l'IA est froide et que le capital n'est plus obsédé par les mythes de l'IA. Puisqu'il a dépensé des milliards de dollars et près de dix cycles d'investissement mais n'a pas réussi à le promouvoir sur un marché plus large, même si vous avez une nouvelle stratégie et que vous avez lancé un nouveau produit, aux yeux du marché, vous devez encore mettre des remises dessus. .
D'un autre point de vue, c'est en fait la principale raison pour laquelle l'intelligence artificielle a été tiède au fil des ans.
D'un point de vue commercial, si une technologie ne parvient pas à trouver un scénario d'atterrissage approprié, alors la technologie est susceptible d'être admirée. Pendant longtemps dans le passé, de nombreuses entreprises technologiques vedettes, dont SenseTime, étaient trop obsédées par les croyances technologiques et ignoraient la mise en œuvre de la scène.En termes d'affaires, ils ont de très longs tentacules, que ce soit le C-end ou le Fin B. Et le côté G, tant qu'il y a un travail convenable, il le fera.
C'est très similaire aux éditeurs de logiciels il y a plus de dix ans, et c'est aussi l'indicible secret des quatre petits dragons.Après tout, entre idéaux et réalité, afin de continuer à raconter l'histoire de l'IA, ces logiciels traditionnels les entreprises peuvent faire ce qu'elles peuvent faire.
02 Le problème SenseTime est un problème typique de l'industrie de l'IA
En ce qui concerne la teneur en or de l'IA, l'industrie a principalement trois facteurs de jugement : l'investissement en R&D, l'échelle des revenus et le taux de croissance, et le taux de bénéfice net de l'activité principale. Cependant, les gens ne prêtent souvent attention qu'aux deux premiers et ignorent le dernier élément le plus critique. .
Parce qu'à propos des deux premiers, presque toutes les entreprises de logiciels peuvent bien faire. Le point clé est que de nombreux sous-traitants et intégrateurs sont bloqués parce qu'ils ne peuvent pas former d'économies d'échelle et de barrières techniques. Il y a un malentendu technique ici, et beaucoup de gens pensent à tort que technique les barrières représentent le nombre de brevets détenus par une entreprise, mais la mesure la plus pratique devrait être de savoir si cette technologie qui peut être appliquée à des scénarios sociaux est indispensable.
**À cet égard, Open AI est un exemple typique. Aujourd'hui, par rapport aux grands modèles qui ont été publiés, l'industrie est plus préoccupée par la façon dont elle construit le modèle et comment elle forme le modèle. **
C'est aussi la compétitivité qui manque le plus à certaines entreprises nationales d'intelligence artificielle.
En d'autres termes, le problème de SenseTime n'est pas seulement un problème de SenseTime lui-même, mais aussi un problème à l'échelle de l'industrie.
Cela explique aussi pourquoi il est difficile pour l'intelligence artificielle de former une barrière absolue. Selon les données d'IT Tangerine, en 2020, 30 % des entreprises d'IA en croissance n'ont pas encore reçu d'investissement. Beaucoup de ces entreprises non investies n'ont pas trouvé de segments de valeur subdivisés, et leur différenciation de produits et leurs avantages concurrentiels ne sont pas évidents, et il y a même de sérieux homogénéités phénomène de concurrence.
La question est donc : le grand modèle peut-il résoudre le dilemme actuel de l'intelligence artificielle ?
La réponse est non Essentiellement, la plupart des grands modèles ne peuvent plus être appelés de véritables AGI. Certaines personnes de l'industrie ont dit "New Eyes", ** "Le critère de mesure du succès d'un grand modèle n'est pas seulement le nombre de paramètres qu'il a, mais le type de problèmes de scène qu'il peut résoudre, et ce problème de scène est plus cher d'utiliser l'IA pour résoudre. Bas et plus sûr."**
Selon cette logique, le grand modèle actuel est loin de pouvoir supporter une activité principale. Au contraire, il a exacerbé la boîte noire de l'IA. Au début, tout le monde était très confus sur l'intelligence artificielle, mais maintenant diverses nouvelles solutions sont La fiabilité et la valeur commerciale sont encore plus discutables.
Le statu quo de l'IA est à peu près le même.Ces dernières années, les stades intermédiaires qui sont devenus populaires et silencieux sont typiques. En ce qui concerne les acteurs nationaux, vous constaterez qu'ils sont essentiellement bloqués dans le domaine vertical, comme iFlytek dans le domaine de la voix de l'IA, Fanruan dans le domaine de la BI intelligente, etc., mais il n'y a rien de tel que Microsoft Ou un géant à la Snowflake.
03 Des points de vente spécieux rendent la situation encore plus chaotique
Après l'explosion du grand modèle, beaucoup de gens pensaient que ce serait un super débouché.
Mais le fait est qu'Open AI Next Door a travaillé en étroite collaboration avec Microsoft pour essayer d'intégrer les capacités d'IA dans le système de produits Microsoft d'origine.Son activité de cloud computing Azure, Office 365 et même l'activité de recherche Bing ont subi des mises à niveau majeures.
Cependant, l'environnement de l'intelligence artificielle domestique est différent.
Fondamentalement, des géants tels qu'Ali et Tencent sont plus disposés à développer leurs propres modèles à grande échelle qu'à coopérer avec d'autres fabricants, ce qui est déterminé par la voie de développement de l'Internet national. La Chine est un supermarché. Qu'il s'agisse d'une société typique d'intelligence artificielle ou d'une société Internet dotée de certaines capacités de recherche et développement, ils préfèrent le faire à huis clos. Quant à l'écologie, la plupart d'entre eux restent encore sur le point de vue commercial et verbal.
Dans ce cas, le degré d'involution dans l'industrie a tendance à être exacerbé, de sorte qu'il existe un phénomène étrange selon lequel les grands modèles deviennent de plus en plus populaires, tandis que le positionnement des sociétés d'intelligence artificielle devient de plus en plus flou. C'est une autre question à laquelle il faut réfléchir.Selon la logique économique de Keynes, la clé de la froideur de l'intelligence artificielle domestique est que l'offre dépasse de loin la demande réelle, et il faut encore du temps et des efforts pour cultiver ce marché.
Selon cette logique, il faudrait en effet laisser refroidir l'IA et revenir à la voie rationnelle.
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Plus le grand modèle est chaud, plus les gens de Shangtang sont anxieux
Source : "Xinmou" (ID : xinmouls), auteur : Yu Chengjie
L'industrie de l'intelligence artificielle est tellement incroyable qu'à chaque fois qu'une vague de vent souffle, les gens pensent à tort que cette industrie a encore beaucoup à faire.
Les grands modèles de langage en sont des exemples typiques. Avant que Sam Altman et son Open AI ne deviennent célèbres, non seulement en Chine, mais tout le cercle de l'intelligence artificielle ne le considérait que comme un nouvel outil, et les investisseurs ont commencé à devenir prudents, de sorte que certains d'entre eux sont allés se pencher sur la nouvelle consommation, la raison est très simple, par rapport à la technologie complexe, les produits de consommation sont mieux compris.
Tout le monde connaît l'histoire plus tard. Le mariage entre Open AI et Microsoft a forcé l'allumage de l'industrie originale de l'intelligence artificielle froide. La chaleur s'est propagée à la Chine, et la discussion à l'intérieur et à l'extérieur du cercle était sans précédent.
Surtout au cours du premier semestre de cette année, après que Baidu a publié Wenxin Yiyan, toutes sortes de nouvelles et d'anciennes entreprises ont émergé les unes après les autres. À l'exception de la publication fréquente du modèle à grande échelle d'une certaine entreprise, la chose la plus populaire est que de nouvelles discussions de groupe naissent tous les jours. Parmi eux, il y a ceux qui vendent des tutoriels, certains qui vendent des conseils d'administration privés sous couvert d'IA, et bien sûr il y en a qui parlent sérieusement de la situation actuelle et de l'avenir des grands modèles.
**Le plus paradoxal, c'est que les AI Four Little Dragons, qui avaient une certaine notoriété dans le milieu de l'intelligence artificielle par le passé, ne sont pas au top cette fois. **
Prenez SenseTime par exemple. Après la sortie du système "Daily New Large Model" en avril de cette année, il a également lancé de manière intensive d'autres grands modèles. Contrairement au renforcement continu de LLM par Open AI, SenseTime semble être très anxieux cette fois. monde extérieur fait ses preuves.
Mais contrairement aux attentes, depuis 2022, SenseTime a été réduit à plusieurs reprises par les principaux actionnaires, dont Softbank Group et Alibaba, le premier a réduit sa participation à 4 reprises, avec un montant en espèces de plus de 326 millions de dollars de Hong Kong, et le second a réduit sa participation. ses participations multipliées par 3. , Certaines personnes dans l'industrie pensent que la réduction des participations du principal actionnaire équivaut à envoyer un signal négatif au marché pour SenseTime, qui est actuellement en baisse de revenus et n'a pas encore réalisé de bénéfices.
C'est d'ailleurs le point dont cet article veut parler clairement : Le magasin de modèles à grande échelle peut-il apporter une nouvelle vie à Shangtang ?
01 Le dilemme de l'intelligence artificielle, le grand modèle ne peut pas changer
En ce qui concerne la réduction d'Ali dans SenseTime, le monde extérieur estime qu'il y a deux raisons principales : d'une part, c'est parce que l'investissement de SenseTime dans l'IA n'a pas vu de retour à court terme ; d'autre part, Ali lui-même réalise également Ajustement de la ligne, il est donc urgent de couper les projets d'investissement des branches secondaires.
Mais ces raisons semblent encore un peu tirées par les cheveux, car du point de vue de l'investissement dans la valeur, être réduit ne peut expliquer qu'un seul problème : la plus forte probabilité est qu'il ne s'agisse pas d'un actif de haute qualité aux yeux des autres. **
Prenons encore l'exemple de la société SenseTime, cette société détient une clé en or depuis sa création. Si vous y mettez une étiquette, il ne fait aucun doute que les scientifiques y mettront fin en personne. Le co-fondateur de SenseTime, Tang Xiaoou, est professeur à l'Université chinoise de Hong Kong. Il est considéré par le monde extérieur comme le pionnier et le pionnier de la technologie mondiale de reconnaissance faciale.
Selon des statistiques incomplètes de Xinmo, SenseTime, âgé de 4 ans, a levé plus de 1,7 milliard de dollars de financement, ce qui en fait la société licorne d'IA avec le montant de financement le plus élevé et la valorisation la plus élevée au monde à cette époque. Mais les bons moments ne durent pas longtemps. Depuis que SenseTime est devenu public à la fin de 2021, sa valeur marchande n'a cessé de chuter. Aujourd'hui, la valeur marchande de SenseTime oscille autour de 70 milliards de dollars HK.
La question est donc de savoir pourquoi SenseTime, qui était autrefois si populaire, a changé de goût après son introduction en bourse ?
Concernant cette question, Zhihu a une réponse très élogieuse : ** "Le plus gros problème avec les quatre tigres de l'IA n'est pas qu'il n'y a pas d'activité claire, mais que la voie de développement initiale n'est pas claire, ce qui entraîne des activités incohérentes, et la technologie précédente n'a pas formé de précipitations efficaces. , ne peut pas très bien aider la stratégie commerciale principale nouvellement proposée. En d'autres termes, les quatre tigres de l'IA viennent seulement de trouver une direction de développement claire, et les coûts irrécupérables n'ont pas été transformés en nutriments, et la plupart d'entre eux ont été gaspillé.”**
Ce commentaire a été publié il y a deux ans, mais même maintenant, il n'est toujours pas dépassé.
Traduit en mots que tout le monde peut comprendre, cela signifie que l'IA est froide et que le capital n'est plus obsédé par les mythes de l'IA. Puisqu'il a dépensé des milliards de dollars et près de dix cycles d'investissement mais n'a pas réussi à le promouvoir sur un marché plus large, même si vous avez une nouvelle stratégie et que vous avez lancé un nouveau produit, aux yeux du marché, vous devez encore mettre des remises dessus. .
D'un autre point de vue, c'est en fait la principale raison pour laquelle l'intelligence artificielle a été tiède au fil des ans.
D'un point de vue commercial, si une technologie ne parvient pas à trouver un scénario d'atterrissage approprié, alors la technologie est susceptible d'être admirée. Pendant longtemps dans le passé, de nombreuses entreprises technologiques vedettes, dont SenseTime, étaient trop obsédées par les croyances technologiques et ignoraient la mise en œuvre de la scène.En termes d'affaires, ils ont de très longs tentacules, que ce soit le C-end ou le Fin B. Et le côté G, tant qu'il y a un travail convenable, il le fera.
C'est très similaire aux éditeurs de logiciels il y a plus de dix ans, et c'est aussi l'indicible secret des quatre petits dragons.Après tout, entre idéaux et réalité, afin de continuer à raconter l'histoire de l'IA, ces logiciels traditionnels les entreprises peuvent faire ce qu'elles peuvent faire.
02 Le problème SenseTime est un problème typique de l'industrie de l'IA
En ce qui concerne la teneur en or de l'IA, l'industrie a principalement trois facteurs de jugement : l'investissement en R&D, l'échelle des revenus et le taux de croissance, et le taux de bénéfice net de l'activité principale. Cependant, les gens ne prêtent souvent attention qu'aux deux premiers et ignorent le dernier élément le plus critique. .
Parce qu'à propos des deux premiers, presque toutes les entreprises de logiciels peuvent bien faire. Le point clé est que de nombreux sous-traitants et intégrateurs sont bloqués parce qu'ils ne peuvent pas former d'économies d'échelle et de barrières techniques. Il y a un malentendu technique ici, et beaucoup de gens pensent à tort que technique les barrières représentent le nombre de brevets détenus par une entreprise, mais la mesure la plus pratique devrait être de savoir si cette technologie qui peut être appliquée à des scénarios sociaux est indispensable.
**À cet égard, Open AI est un exemple typique. Aujourd'hui, par rapport aux grands modèles qui ont été publiés, l'industrie est plus préoccupée par la façon dont elle construit le modèle et comment elle forme le modèle. **
C'est aussi la compétitivité qui manque le plus à certaines entreprises nationales d'intelligence artificielle.
En d'autres termes, le problème de SenseTime n'est pas seulement un problème de SenseTime lui-même, mais aussi un problème à l'échelle de l'industrie.
Cela explique aussi pourquoi il est difficile pour l'intelligence artificielle de former une barrière absolue. Selon les données d'IT Tangerine, en 2020, 30 % des entreprises d'IA en croissance n'ont pas encore reçu d'investissement. Beaucoup de ces entreprises non investies n'ont pas trouvé de segments de valeur subdivisés, et leur différenciation de produits et leurs avantages concurrentiels ne sont pas évidents, et il y a même de sérieux homogénéités phénomène de concurrence.
La question est donc : le grand modèle peut-il résoudre le dilemme actuel de l'intelligence artificielle ?
La réponse est non Essentiellement, la plupart des grands modèles ne peuvent plus être appelés de véritables AGI. Certaines personnes de l'industrie ont dit "New Eyes", ** "Le critère de mesure du succès d'un grand modèle n'est pas seulement le nombre de paramètres qu'il a, mais le type de problèmes de scène qu'il peut résoudre, et ce problème de scène est plus cher d'utiliser l'IA pour résoudre. Bas et plus sûr."**
Selon cette logique, le grand modèle actuel est loin de pouvoir supporter une activité principale. Au contraire, il a exacerbé la boîte noire de l'IA. Au début, tout le monde était très confus sur l'intelligence artificielle, mais maintenant diverses nouvelles solutions sont La fiabilité et la valeur commerciale sont encore plus discutables.
Le statu quo de l'IA est à peu près le même.Ces dernières années, les stades intermédiaires qui sont devenus populaires et silencieux sont typiques. En ce qui concerne les acteurs nationaux, vous constaterez qu'ils sont essentiellement bloqués dans le domaine vertical, comme iFlytek dans le domaine de la voix de l'IA, Fanruan dans le domaine de la BI intelligente, etc., mais il n'y a rien de tel que Microsoft Ou un géant à la Snowflake.
03 Des points de vente spécieux rendent la situation encore plus chaotique
Après l'explosion du grand modèle, beaucoup de gens pensaient que ce serait un super débouché.
Mais le fait est qu'Open AI Next Door a travaillé en étroite collaboration avec Microsoft pour essayer d'intégrer les capacités d'IA dans le système de produits Microsoft d'origine.Son activité de cloud computing Azure, Office 365 et même l'activité de recherche Bing ont subi des mises à niveau majeures.
Cependant, l'environnement de l'intelligence artificielle domestique est différent.
Fondamentalement, des géants tels qu'Ali et Tencent sont plus disposés à développer leurs propres modèles à grande échelle qu'à coopérer avec d'autres fabricants, ce qui est déterminé par la voie de développement de l'Internet national. La Chine est un supermarché. Qu'il s'agisse d'une société typique d'intelligence artificielle ou d'une société Internet dotée de certaines capacités de recherche et développement, ils préfèrent le faire à huis clos. Quant à l'écologie, la plupart d'entre eux restent encore sur le point de vue commercial et verbal.
Dans ce cas, le degré d'involution dans l'industrie a tendance à être exacerbé, de sorte qu'il existe un phénomène étrange selon lequel les grands modèles deviennent de plus en plus populaires, tandis que le positionnement des sociétés d'intelligence artificielle devient de plus en plus flou. C'est une autre question à laquelle il faut réfléchir.Selon la logique économique de Keynes, la clé de la froideur de l'intelligence artificielle domestique est que l'offre dépasse de loin la demande réelle, et il faut encore du temps et des efforts pour cultiver ce marché.
Selon cette logique, il faudrait en effet laisser refroidir l'IA et revenir à la voie rationnelle.