Jeudi dernier, un certain nombre de grands modèles linguistiques tels que Baidu Wenxinyiyan et iFlytek Spark Model ont été officiellement approuvés pour fournir des services. L'IA a déclenché un changement de paradigme de l'intelligence artificielle. Dans le même temps, les gens se demandent naturellement : où est l'argent dans ce changement de paradigme ? Quel est le protagoniste ?
Outre la légende de MidJourney (le revenu de 11 personnes a atteint 100 millions de dollars en 2022), les entrepreneurs et les investisseurs ont toujours gardé espoir et hâte d’explorer les modèles économiques apportés par l’AIGC (intelligence artificielle générative). Cet article tente d'analyser les opportunités d'entrepreneuriat et d'investissement du point de vue de la composition des grands modèles et, d'ailleurs, à la fin, il raconte une histoire entrepreneuriale de « tomber dans les yeux de l'argent ».
Figure 1 : Exemple d'image vincentienne : une tueuse de style cyberpunk sous la pluie (cette image a été générée par Pixeling V1.0 de HiDream.)
LLM (Large Language Model) - Les grandes entreprises brûlent de l'argent pour construire un écosystème, un piège pour les entrepreneurs
Jetons un coup d'œil à l'architecture des grandes applications de modèles de langage (voir la figure ci-dessous). Il n'est pas difficile de voir que la couche inférieure est construite sur une base matérielle solide. Actuellement, il existe des fabricants de GPU représentés par NVIDIA et des fournisseurs de puissance de calcul. représenté par CoreWeave. Comme les téléphones mobiles, le matériel est toujours le dernier mot en matière de commercialisation. C'est l'une des opportunités commerciales, mais il n'y a pas beaucoup d'opportunités pour les entrepreneurs et les investisseurs, à l'exception de l'optimisation des plates-formes de puissance de calcul pour les grands modèles.
Figure 2 : La structure du grand modèle linguistique et quelques entreprises représentatives
De l’autre côté de l’océan, il n’existe actuellement que quelques grands modèles grand public. OpenAI, Meta, Google et d’autres grandes entreprises ont commencé à élaborer leurs plans sur la base de grands modèles. Il existe également des LLM (Adept, Cohere, Character. ai) fondée par les auteurs de Transformer, qui sont plus tendance : différenciation plutôt qu'homogénéité.
De là, nous voyons davantage les batailles écologiques des grands constructeurs : si vous n’avez pas vos propres grands modèles, il n’y aura pas d’avenir. Les gens sont optimistes quant à Microsoft par rapport à Amazon car il a le dessus et a profité des deux principaux modèles d'OpenAI et Meta Llama, et tous ses produits intègrent l'IA. Ceux qui gagneront le modèle gagneront le monde. Il existe une plate-forme de base construite avec de grands modèles et des applications sont construites sur la plate-forme. Ils essaient de voler des clients à Amazon en mettant tout en œuvre.
Le modèle de base à grande échelle est une énorme bête avaleuse d'or. Les grandes usines sont formées pour rivaliser pour les terres et régler de gros comptes. Les petites usines n'ont presque aucune chance, sauf dans les modèles verticaux. Les entrepreneurs doivent être prudents.
Figure 3 : Évolution des modèles d'IA (provenant de
Les modèles OpenAI et les grandes usines appartiennent à la première vague, et les grands modèles d'auteurs de transformateurs appartiennent à la deuxième vague. Les différents modèles qui continuent d'émerger plus tard, qu'ils soient pratiqués par soi-même ou à l'aide de modèles open source, devraient appartenir à la troisième vague. La tendance au développement des grands modèles de langage va des grands modèles de base aux modèles verticaux, puis aux modèles à longue traîne axés sur les applications d'entreprise.
Figure 4 : Aperçu des LLM chinois (photos provenant d’Internet)
Il convient de noter que le LLM national est écrasant. À l'exception de quelques grands fabricants, nous avons des raisons de supposer que la plupart d'entre eux sont des modèles formés avec des modèles open source (sans GPU suffisants, d'où peut provenir le travail de la porcelaine ? ), appartient à la réingénierie du modèle, qui permet d'économiser le lien de pré-formation qui consomme près de 99 % de la puissance de calcul (voir l'article d'Alpha Commune : Méta grand modèle de langage Llama 2 – tourner la table et commencer un nouveau chapitre | Les investisseurs ont dit), comment rapide C'est économique et digne de reconnaissance, mais la plupart d'entre eux sont des modèles verticaux ou des grands modèles du Parti A, et ne sont pas de véritables grands modèles de base.
La formation de modèles de base à grande échelle demande beaucoup de main-d'œuvre et peut facilement coûter des dizaines de millions de dollars. C'est un jeu pour les riches, les entrepreneurs doivent donc être prudents.
La raison est très simple : lorsque l'on calcule le montant d'argent levé par les startups, par rapport aux entrepreneurs étrangers du même type, le montant du financement est d'environ 1/10, ce qui n'est pas suffisant pour former le modèle. Si vous effectuez réellement une pré-formation à partir de zéro, le GPU chauffera et l'argent récolté sera épuisé peu de temps après sa mise sous tension.
AI Tool - Vendre des pioches dans la ruée vers l'or, contenu technique élevé
Si l’intelligence artificielle générative crée un nouveau paradigme, elle crée également un grand nombre de nouvelles opportunités en matière d’outils. Ces outils vont des modèles d'évaluation, des modèles d'exploitation et de maintenance, des systèmes améliorés aux outils opérationnels, qui constituent tous de nouvelles opportunités apportées par les changements de paradigme.
Les outils de gestion et de formation de différents types de données, ainsi que le système de protection de la sécurité, méritent particulièrement l'attention. Les outils de sécurité incluent à la fois des outils de sécurité traditionnels et une sécurité et une conformité orientées modèles. Pensez-y, perdre des données est déjà terrible : si le modèle formé est envahi, ne serait-il pas un outil efficace pour apprendre aux gens à envahir leur propre vie privée ?
La sécurité devrait en réalité être plus qu’un simple outil, mais une infrastructure essentielle.
Il y a tellement d'outils anciens qui ne peuvent plus être utilisés. Les entrepreneurs ont plus d'opportunités de montrer leurs talents.
Nouvelle application d'IA – Un paradis en fleurs
La couche application est une mine riche avec de nombreuses opportunités entrepreneuriales.
Qu'il s'agisse d'applications toB ou d'applications toC, le nouveau paradigme créé par la nouvelle génération d'intelligence artificielle offre des opportunités infinies.
La caractéristique de toC est son entrée révolutionnaire dans de nouvelles scènes, tandis que toB est la coexistence de l'ancien et du nouveau.
Nous pouvons décrire le C comme une application superficielle. Sa caractéristique est que les chefs de produit ont de nombreuses opportunités d'innovation et peuvent soumettre des applications qui plaisent aux utilisateurs sans avoir à approfondir le modèle.
Il n'est pas difficile de prévoir qu'un groupe de chefs de produits chinois exceptionnels deviendront des acteurs internationaux majeurs dans la vague de changement de paradigme. Peut-être qu'une nouvelle génération de Zhang Yiming émerge rapidement.
L'application to B teste la compréhension des praticiens des points sensibles des besoins de l'entreprise et l'utilisation de nouveaux moyens pour résoudre les anciens problèmes. À l'exception de quelques innovations perturbatrices, la plupart d'entre elles se développent le long du chemin de la valeur d'entreprise consistant à réduire les coûts et à accroître l'efficacité. Les changements technologiques offrent la possibilité d'utiliser largement une astuce, mais la révolution n'est pas facile à réussir. En dernière analyse, les acteurs traditionnels occupent tous les scénarios d'application et les nouvelles méthodes et outils jouent un rôle innovant. Il devrait s'agir d'un modèle dans lequel l'ancien et le nouveau cohabitent.
Le modèle à grande échelle du Parti A déployé en privé devrait connaître une croissance rapide de la demande pendant longtemps.
La seule chose qu'il convient de noter est qu'il existe d'énormes différences entre le marché toB chinois et le marché toB américain en raison de la composition différente des clients et des comportements d'achat. Les entrepreneurs ne doivent pas les copier. Je vais à Sanya pour assister au China CIO Summit ces deux derniers jours. J'ai hâte de l'explorer avec des experts du secteur. Ce sujet sera réservé à de futures discussions spéciales.
Wensheng Vision - une aubaine éprouvée ; la version chinoise de MidJourney - un produit à la fois de plaisir et de douleur
MidJourney séduit directement les designers et améliore considérablement l'efficacité de la conception artistique. Il peut produire une image en quelques secondes. On peut dire qu'il a complètement changé la méthode de production. Les utilisateurs ont une forte volonté de payer. 11 personnes gagnent 100 millions de dollars américains. par an, devenant jusqu'à présent l'AIGC.Le point culminant des affaires.
Au début de cette année, l'auteur et le designer ont travaillé ensemble pendant longtemps, étudiant MidJourney, et ont expérimenté sur place le paiement côté C et le paiement côté B - la dure vérité du modèle économique.
Dans le même temps, je suis également convaincu que le seuil d'utilisation est élevé - un grand artiste corrige constamment des descriptions anglaises complexes et professionnelles, et par le biais de "réparations" (invites), afin de produire des dessins créatifs satisfaisants, tout en endurer les défauts du style chinois du modèle - — Comme à cette époque il n'existait qu'un modèle comme MidJourney qui ne connaissait que l'anglais et n'avait étudié que les matériaux culturels occidentaux, les concepteurs ont été obligés d'utiliser divers moyens pour améliorer la précision de l'anglais, et a dû endurer le dilemme d'exprimer le « chinois » en style japonais ou coréen.
Les moyens subversifs provoquent une révolution dans l'efficacité du design. Les designers subissent simultanément l'inadéquation entre le langage et le style de peinture. La combinaison du plaisir et de la douleur intenses nous fait croire fermement que la Chine a besoin de son propre MidJourney. Non seulement cela, nous pensons également que MJ devrait être surpassé pour deux raisons : premièrement, le marché réclame des outils qui comprennent mieux le langage humain que MidJourney ; deuxièmement, les éléments chinois ou les éléments locaux globaux doivent être bien exprimés. En outre, le commerce électronique et la publicité représentent un énorme marché pour les outils de production à haute efficacité, centrés sur un grand nombre d'images et de courtes vidéos, ainsi que pour les systèmes de production d'accueil.
Dieu m'a donné l'occasion de m'entendre avec l'académicien Mei Tao, un disciple de HKUST qui essaie de « faire des choses » ensemble depuis plusieurs années. Un vétéran qui comprend les algorithmes, connaît les modèles et pratique dans l'industrie depuis de nombreuses années. , nous bénéficions donc du soutien d'Alpha Commune et des anciens élèves de HKUST. HiDream a été lancé par l'académicien Mei Tao (voir l'article : Quelles autres opportunités entrepreneuriales l'AIGC a-t-il en Chine ? Les entrepreneurs académiciens et les investisseurs providentiels le disent | Alpha Founders Club). En quelques mois seulement, HiDream a démontré une vitesse d'itération inimaginable et des résultats époustouflants, renversant complètement le « parti pris de longue date de l'entrepreneuriat universitaire » dans l'industrie.
Ce qui suit est un tableau comparatif d'exemples générés par MidJourney et Hidream dans les mêmes conditions.
：Portrait du personnage de Donjons et Dragons, femme sombre aux cheveux courts, traqueur du Far West tenant une longue-vue en laiton, Emma Stone, intelligente, optimiste et pleine d'esprit, et forte
：Un jeune bouledogue français semble confus après avoir été pris dans une embuscade, les yeux écarquillés et abasourdi, à la manière de Pixar
：Alien à l'air étrange, mignon petit lapin heureux
Figure 5-7 : Graphiques MidJourney et Hidream générés par le même
MidJourney a réalisé un travail de pionnier précieux. Si les retardataires peuvent mieux appliquer les transformateurs, construire des capacités de modèle plus fortes et ne plus simplement s'appuyer sur le modèle de diffusion (MJ continue d'optimiser l'outil actuel sur la base de ce modèle), ils devraient Il y a beaucoup à faire . Nous sommes également fermement convaincus que MJ profitera de son démarrage précoce, se débarrassera de sa dépendance au modèle de diffusion et continuera à surprendre le marché.
Qu’il s’agisse d’outils, d’applications superficielles ou d’applications d’entreprise approfondies, ils en sont tous aux premiers stades de génération d’échelle et de courants sous-jacents. L'AIGC vient de commencer et nous attendons avec impatience l'innovation et l'itération des algorithmes pour continuer à montrer des chapitres plus brillants pour l'industrie.
**Au petit matin du 6 septembre 2023 à Hefei. **
**L'auteur de cet article est Xu Siqing, associé fondateur et PDG d'Alpha Commune. **
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Le rideau s'ouvre, où sont les protagonistes commerciaux de l'AIGC ?
Source : Commune Alpha
Auteur : Xu Siqing
Jeudi dernier, un certain nombre de grands modèles linguistiques tels que Baidu Wenxinyiyan et iFlytek Spark Model ont été officiellement approuvés pour fournir des services. L'IA a déclenché un changement de paradigme de l'intelligence artificielle. Dans le même temps, les gens se demandent naturellement : où est l'argent dans ce changement de paradigme ? Quel est le protagoniste ?
Outre la légende de MidJourney (le revenu de 11 personnes a atteint 100 millions de dollars en 2022), les entrepreneurs et les investisseurs ont toujours gardé espoir et hâte d’explorer les modèles économiques apportés par l’AIGC (intelligence artificielle générative). Cet article tente d'analyser les opportunités d'entrepreneuriat et d'investissement du point de vue de la composition des grands modèles et, d'ailleurs, à la fin, il raconte une histoire entrepreneuriale de « tomber dans les yeux de l'argent ».
LLM (Large Language Model) - Les grandes entreprises brûlent de l'argent pour construire un écosystème, un piège pour les entrepreneurs
Jetons un coup d'œil à l'architecture des grandes applications de modèles de langage (voir la figure ci-dessous). Il n'est pas difficile de voir que la couche inférieure est construite sur une base matérielle solide. Actuellement, il existe des fabricants de GPU représentés par NVIDIA et des fournisseurs de puissance de calcul. représenté par CoreWeave. Comme les téléphones mobiles, le matériel est toujours le dernier mot en matière de commercialisation. C'est l'une des opportunités commerciales, mais il n'y a pas beaucoup d'opportunités pour les entrepreneurs et les investisseurs, à l'exception de l'optimisation des plates-formes de puissance de calcul pour les grands modèles.
De l’autre côté de l’océan, il n’existe actuellement que quelques grands modèles grand public. OpenAI, Meta, Google et d’autres grandes entreprises ont commencé à élaborer leurs plans sur la base de grands modèles. Il existe également des LLM (Adept, Cohere, Character. ai) fondée par les auteurs de Transformer, qui sont plus tendance : différenciation plutôt qu'homogénéité.
De là, nous voyons davantage les batailles écologiques des grands constructeurs : si vous n’avez pas vos propres grands modèles, il n’y aura pas d’avenir. Les gens sont optimistes quant à Microsoft par rapport à Amazon car il a le dessus et a profité des deux principaux modèles d'OpenAI et Meta Llama, et tous ses produits intègrent l'IA. Ceux qui gagneront le modèle gagneront le monde. Il existe une plate-forme de base construite avec de grands modèles et des applications sont construites sur la plate-forme. Ils essaient de voler des clients à Amazon en mettant tout en œuvre.
Le modèle de base à grande échelle est une énorme bête avaleuse d'or. Les grandes usines sont formées pour rivaliser pour les terres et régler de gros comptes. Les petites usines n'ont presque aucune chance, sauf dans les modèles verticaux. Les entrepreneurs doivent être prudents.
Les modèles OpenAI et les grandes usines appartiennent à la première vague, et les grands modèles d'auteurs de transformateurs appartiennent à la deuxième vague. Les différents modèles qui continuent d'émerger plus tard, qu'ils soient pratiqués par soi-même ou à l'aide de modèles open source, devraient appartenir à la troisième vague. La tendance au développement des grands modèles de langage va des grands modèles de base aux modèles verticaux, puis aux modèles à longue traîne axés sur les applications d'entreprise.
Il convient de noter que le LLM national est écrasant. À l'exception de quelques grands fabricants, nous avons des raisons de supposer que la plupart d'entre eux sont des modèles formés avec des modèles open source (sans GPU suffisants, d'où peut provenir le travail de la porcelaine ? ), appartient à la réingénierie du modèle, qui permet d'économiser le lien de pré-formation qui consomme près de 99 % de la puissance de calcul (voir l'article d'Alpha Commune : Méta grand modèle de langage Llama 2 – tourner la table et commencer un nouveau chapitre | Les investisseurs ont dit), comment rapide C'est économique et digne de reconnaissance, mais la plupart d'entre eux sont des modèles verticaux ou des grands modèles du Parti A, et ne sont pas de véritables grands modèles de base.
La formation de modèles de base à grande échelle demande beaucoup de main-d'œuvre et peut facilement coûter des dizaines de millions de dollars. C'est un jeu pour les riches, les entrepreneurs doivent donc être prudents.
La raison est très simple : lorsque l'on calcule le montant d'argent levé par les startups, par rapport aux entrepreneurs étrangers du même type, le montant du financement est d'environ 1/10, ce qui n'est pas suffisant pour former le modèle. Si vous effectuez réellement une pré-formation à partir de zéro, le GPU chauffera et l'argent récolté sera épuisé peu de temps après sa mise sous tension.
AI Tool - Vendre des pioches dans la ruée vers l'or, contenu technique élevé
Si l’intelligence artificielle générative crée un nouveau paradigme, elle crée également un grand nombre de nouvelles opportunités en matière d’outils. Ces outils vont des modèles d'évaluation, des modèles d'exploitation et de maintenance, des systèmes améliorés aux outils opérationnels, qui constituent tous de nouvelles opportunités apportées par les changements de paradigme.
Les outils de gestion et de formation de différents types de données, ainsi que le système de protection de la sécurité, méritent particulièrement l'attention. Les outils de sécurité incluent à la fois des outils de sécurité traditionnels et une sécurité et une conformité orientées modèles. Pensez-y, perdre des données est déjà terrible : si le modèle formé est envahi, ne serait-il pas un outil efficace pour apprendre aux gens à envahir leur propre vie privée ?
La sécurité devrait en réalité être plus qu’un simple outil, mais une infrastructure essentielle.
Il y a tellement d'outils anciens qui ne peuvent plus être utilisés. Les entrepreneurs ont plus d'opportunités de montrer leurs talents.
Nouvelle application d'IA – Un paradis en fleurs
La couche application est une mine riche avec de nombreuses opportunités entrepreneuriales.
Qu'il s'agisse d'applications toB ou d'applications toC, le nouveau paradigme créé par la nouvelle génération d'intelligence artificielle offre des opportunités infinies.
La caractéristique de toC est son entrée révolutionnaire dans de nouvelles scènes, tandis que toB est la coexistence de l'ancien et du nouveau.
Nous pouvons décrire le C comme une application superficielle. Sa caractéristique est que les chefs de produit ont de nombreuses opportunités d'innovation et peuvent soumettre des applications qui plaisent aux utilisateurs sans avoir à approfondir le modèle.
Il n'est pas difficile de prévoir qu'un groupe de chefs de produits chinois exceptionnels deviendront des acteurs internationaux majeurs dans la vague de changement de paradigme. Peut-être qu'une nouvelle génération de Zhang Yiming émerge rapidement.
L'application to B teste la compréhension des praticiens des points sensibles des besoins de l'entreprise et l'utilisation de nouveaux moyens pour résoudre les anciens problèmes. À l'exception de quelques innovations perturbatrices, la plupart d'entre elles se développent le long du chemin de la valeur d'entreprise consistant à réduire les coûts et à accroître l'efficacité. Les changements technologiques offrent la possibilité d'utiliser largement une astuce, mais la révolution n'est pas facile à réussir. En dernière analyse, les acteurs traditionnels occupent tous les scénarios d'application et les nouvelles méthodes et outils jouent un rôle innovant. Il devrait s'agir d'un modèle dans lequel l'ancien et le nouveau cohabitent.
Le modèle à grande échelle du Parti A déployé en privé devrait connaître une croissance rapide de la demande pendant longtemps.
La seule chose qu'il convient de noter est qu'il existe d'énormes différences entre le marché toB chinois et le marché toB américain en raison de la composition différente des clients et des comportements d'achat. Les entrepreneurs ne doivent pas les copier. Je vais à Sanya pour assister au China CIO Summit ces deux derniers jours. J'ai hâte de l'explorer avec des experts du secteur. Ce sujet sera réservé à de futures discussions spéciales.
Wensheng Vision - une aubaine éprouvée ; la version chinoise de MidJourney - un produit à la fois de plaisir et de douleur
MidJourney séduit directement les designers et améliore considérablement l'efficacité de la conception artistique. Il peut produire une image en quelques secondes. On peut dire qu'il a complètement changé la méthode de production. Les utilisateurs ont une forte volonté de payer. 11 personnes gagnent 100 millions de dollars américains. par an, devenant jusqu'à présent l'AIGC.Le point culminant des affaires.
Au début de cette année, l'auteur et le designer ont travaillé ensemble pendant longtemps, étudiant MidJourney, et ont expérimenté sur place le paiement côté C et le paiement côté B - la dure vérité du modèle économique.
Dans le même temps, je suis également convaincu que le seuil d'utilisation est élevé - un grand artiste corrige constamment des descriptions anglaises complexes et professionnelles, et par le biais de "réparations" (invites), afin de produire des dessins créatifs satisfaisants, tout en endurer les défauts du style chinois du modèle - — Comme à cette époque il n'existait qu'un modèle comme MidJourney qui ne connaissait que l'anglais et n'avait étudié que les matériaux culturels occidentaux, les concepteurs ont été obligés d'utiliser divers moyens pour améliorer la précision de l'anglais, et a dû endurer le dilemme d'exprimer le « chinois » en style japonais ou coréen.
Les moyens subversifs provoquent une révolution dans l'efficacité du design. Les designers subissent simultanément l'inadéquation entre le langage et le style de peinture. La combinaison du plaisir et de la douleur intenses nous fait croire fermement que la Chine a besoin de son propre MidJourney. Non seulement cela, nous pensons également que MJ devrait être surpassé pour deux raisons : premièrement, le marché réclame des outils qui comprennent mieux le langage humain que MidJourney ; deuxièmement, les éléments chinois ou les éléments locaux globaux doivent être bien exprimés. En outre, le commerce électronique et la publicité représentent un énorme marché pour les outils de production à haute efficacité, centrés sur un grand nombre d'images et de courtes vidéos, ainsi que pour les systèmes de production d'accueil.
Dieu m'a donné l'occasion de m'entendre avec l'académicien Mei Tao, un disciple de HKUST qui essaie de « faire des choses » ensemble depuis plusieurs années. Un vétéran qui comprend les algorithmes, connaît les modèles et pratique dans l'industrie depuis de nombreuses années. , nous bénéficions donc du soutien d'Alpha Commune et des anciens élèves de HKUST. HiDream a été lancé par l'académicien Mei Tao (voir l'article : Quelles autres opportunités entrepreneuriales l'AIGC a-t-il en Chine ? Les entrepreneurs académiciens et les investisseurs providentiels le disent | Alpha Founders Club). En quelques mois seulement, HiDream a démontré une vitesse d'itération inimaginable et des résultats époustouflants, renversant complètement le « parti pris de longue date de l'entrepreneuriat universitaire » dans l'industrie.
Ce qui suit est un tableau comparatif d'exemples générés par MidJourney et Hidream dans les mêmes conditions.
Figure 5-7 : Graphiques MidJourney et Hidream générés par le même
MidJourney a réalisé un travail de pionnier précieux. Si les retardataires peuvent mieux appliquer les transformateurs, construire des capacités de modèle plus fortes et ne plus simplement s'appuyer sur le modèle de diffusion (MJ continue d'optimiser l'outil actuel sur la base de ce modèle), ils devraient Il y a beaucoup à faire . Nous sommes également fermement convaincus que MJ profitera de son démarrage précoce, se débarrassera de sa dépendance au modèle de diffusion et continuera à surprendre le marché.
Qu’il s’agisse d’outils, d’applications superficielles ou d’applications d’entreprise approfondies, ils en sont tous aux premiers stades de génération d’échelle et de courants sous-jacents. L'AIGC vient de commencer et nous attendons avec impatience l'innovation et l'itération des algorithmes pour continuer à montrer des chapitres plus brillants pour l'industrie.
**Au petit matin du 6 septembre 2023 à Hefei. **
**L'auteur de cet article est Xu Siqing, associé fondateur et PDG d'Alpha Commune. **