深さ丨美団からは何光年も離れていますが、大きなモデルはどこでも良い兄弟ではありません

出典: 北京商報

記者: ヤン・ユエハン、ウェイウェイ

一見活発に見える人工知能起業家精神の波の一方で、資本、技術、競争といった現実的な圧力も存在しており、これらは狂信というフィルターの下では本当の意味で「何光年も離れたところ」にある可能性が高い。

「私はこの道に乗り出す勇気を持つ人々に拍手を送ります、そしてその道に乗り出す人々は皆戦士です。」

今年4月、AI分野への参入の話題を巡って、王恵文氏はかつてこんな一文を述べた。当時、彼が「AIヒーローリスト」を大々的に投稿し、光年先の設立を発表してからわずか2か月だった。

この対話により、外部の世界はインターネットのベテランの熱意を知ることができ、またテクノロジー界で長らく失われていた画期的な可能性が爆発的に爆発したことも知ることができました。しかし、驚くべきことは、この対話終了から2か月後、王恵文は病気になり、光年彼方も行き先について憶測に陥ったことである。

答えはすぐに明らかになり、Meituan の創設者である Wang Xing が Good Brothers のチーム全体を引き継ぎました。 6月29日、美団は約20億6,500万元の買収価格で、数光年も離れた国内外の企業の株式100％取得を完了したと発表した。

つい最近、「中国の起業家は大規模モデルを争うべきか」というテーマを巡って、チーター・モバイルの最高経営責任者（CEO）傅勝氏とGSRベンチャーズのマネージング・ディレクターである朱暁胡氏との間の「激しい議論」が終結したばかりだ。

人工知能が技術界で普及してから 6 か月で、これら 2 つの出来事は重要な転換点となったようで、資本、技術、競争の面で現実的な圧力が存在するかどうかについて人々に考えさせています。一見活発に見える人工知能起業家精神の波は、熱狂的なフィルターの下では実際には「何光年も離れたところ」にある可能性があります。

光年先は美団です

王興氏と王輝文氏はよく知られた兄弟であり恋人であり、王興氏とは何光年も離れた投資家であるにもかかわらず、美団がこれほど早く完全子会社化を完了したことは依然として驚くべきことである。 Meituanは、買収を通じて主要なAGI（汎用人工知能）技術と人材を獲得することで、急成長する人工知能業界での競争力を強化する機会があると説明した。

Light Years Beyond は、中国の大手 AGI (汎用人工知能) イノベーション企業であり、美団の共同創設者で同社の元取締役および関係者である王輝文氏によって設立および管理され、AGI の実現の推進に尽力しています。包容性。合計約 2 億 8,500 万ドルのネットキャッシュは現在、何光年も先のことです。関係者によると、Light Years Beyond は製品と技術的才能を備えたチーム構築を 2 か月以内に完了し、人工知能分野の多くのトップ専門家や起業家が参加するようになり、現在のチーム規模は約 70 名となっています。

他の大規模な起業家チームと比較して、Light Years Away には明らかな利点があります。王惠文氏は資本で参入し、時価総額1000億元の企業を立ち上げた起業家としての経験も持ち、卓越した組織力、戦略力、リズムコントロール力、製品力を備えている。資本市場では、何光年も離れたところにあるものも「甘いペストリー」です。 6月初旬、Light Years Beyondが2億3,000万米ドルの新たな資金調達ラウンドを完了し、資金調達前の評価額は10億米ドルであると報告された。この点に関して、王恵文氏はかつて北京経済日報の記者に対し、「データは正確ではないので、後日開示されるだろう。」と語ったが、ギーク・パークの創設者である張鵬氏が提供した情報によると、「実際の融資額は、すでにAラウンドに進出しているのは光年先の話だ。噂の2億3000万ドルよりも高額だ」

順風満帆に見えた巨大模型神の戦いは激化しているが、起業家チームの経営や資金調達に問題があれば、今後の登場順位に影響を及ぼす可能性がある。このため、王恵文が病気になった後、光年離れた場所がアドバンテージを維持できるかどうかを決定する鍵となった。

「この取引は非常に迅速に処理され、半分は賛成、半分は売却された」と文源シンクタンクの創設者、王超氏は北京経済日報の記者に語った。

噂によると、Wang Huiwen氏は自分に明らかな健康上の問題があり、強制的に仕事を辞める必要があることに気づいた後、そのニュースが出る前にすでにチームや投資家と連絡を取り、Tencent、ByteDance、Meituan、Kuaishouに連絡していたという。さまざまな可能性のあるオプションを検討します。

上記の大企業は光年超越にそれぞれの起源を持っており、その中でもテンセントは光年超過に大きな賭けをしており、美団と王興はAIに非常に興味を持っており、王興は3月にAIに参加すると表明していた。光年を超えたラウンド 投資し、取締役として行動します。 Kuaishou の創設者である Su Hua 氏は、A ラウンドの資金調達に 4,000 万米ドル近くを投資しました。

光年先を引き継ぐ可能性が最も高いと言うには、張鵬はかつて「美団の方が可能性が高い選択である」と判断し、これを知覚的および合理的なレベルから分析しました。

知覚レベルでは、「王興と王輝文は清華大学のクラスメイトでルームメイトです。彼らは起業家への道で何度も共闘してきました。王輝文がビッグモデルへの参入を発表した後、王興はすぐにフォローアップしました。 」

合理的なレベルでは、「美団が『小売 + テクノロジー』に戦略的にアップグレードして以来、美団も王興自身も AI などの最先端テクノロジーの探索に関心を示しています。前四半期の美団の決算電話会議で、王興はかつて美団が次のように述べました。大規模なモデルおよびアプリケーションレベルの研究開発を実行するための社内チームを設立しており、外部の技術協力の機会や投資の機会にもオープンです。」

感情と理性の観点から言えば、メイトゥアンが何光年も離れた場所に連れて行ったのは偶然ではありません。 Meituan の将来の計画は次のとおりです。合併完了後は、Lightyear チームが大型モデルの分野で調査と研究を継続できるようサポートします。

モデル層 VS アプリケーション層、どちらが王者なのか

「シリコンバレーの新興企業の半数はChatGPTを中心にスタートしましたが、私たちの投資家は依然として無知で恐れを知らずです。」傅生氏は6月26日夜、モーメンツに「朱暁湖：ChatGPTは新興企業に非常に不親切だ」というタイトルの記事を再投稿し、このようなコメントを付けた。

これはこの議論の始まりであり、中国の大規模起業家精神についての段階的な考え方の始まりとなるには十分である。 Unbounded AIの共同創設者であるMa Qianli氏は、北京ビジネスデイリーの記者に対し、この議論の核心は実際には、モデル層とアプリケーション層のどちらに起業の機会が多いかという問題だと分析した。

Zhu Xiaohu 氏は、モデル層が価値の 99% を生み出し、アプリケーション層はモデル層の上に「インターフェース」を統合するだけで、あまり価値を生み出さないため、起業家精神を発揮する機会はほとんどないと考えています。 Fu Sheng 氏は、基盤となるモデルは価値があるものの、基盤となるモデルに依存するだけでは問題やニーズを解決することはできず、アプリケーション層も必要であるため、アプリケーション層の起業のチャンスはまだあると考えています。

かつて、大型モデルの起業家精神の波は「百モデル戦争」と呼ばれたこともあり、参加者には、Meituan の共同創設者である Wang Huiwen 氏や、Meituan の元創設者である Wang Xiaochuan 氏などのインターネットのベテランが含まれています。 Sogou、Baidu、Ali、Tencent、Huawei、その他の大手メーカー、SenseTime、Kunlun Wanwei などのスター企業も含まれます。

「法外な価格」という投資要件は、確かに大規模モデル自体の起業の敷居を高めており、参入者のアイデンティティがそれを物語っています。 Ma Qianli 氏は、モデル層とアプリケーション層の機会が間もなく決定されるだろうと予測しています。

馬乾利氏は、競争の激しさから判断すると、モデル層のほうがはるかに激しく、将来的にモデル層は「勝者総取り」の状況になる可能性があると考えている 言語モデルであろうとヴィンセントグラフモデルであろうと、あらゆる分野において、寡占競争のパターンを形成する可能性があります。アプリケーション層に応じて、ある分野の特定の課題を解決できれば継続的な価値が生まれ、さらには基盤となるモデルの競合も発生する「百花繚乱」の状況が発生する可能性があります。基礎となる各モデルは繁栄したアプリケーション エコシステムを構築するために可能な限りのことを行うため、アプリケーション層を刺激する何らかのインセンティブが存在する可能性があるため、上位レベルのアプリケーションに利益をもたらします。

無制限のAIは、ヴィンセントグラフの分野にその「宝」を賭けた。 Ma Qianli 氏は、大きな言語モデルと比較して、Vincent グラフ モデルは開発においてより優れたオープンソース エコロジーを備えており、アプリケーション層に多くの機会をもたらします。つまり、二次開発にオープンソース モデルを使用し、次のことを実現できると述べました。短期間で0から1へ、上位層はスモールステップでビジネスアイデアを検証します。

レポートによると、ヴィンセント グラフ モデル レイヤーは、市場の需要を組み合わせて、1 から 100 までのさまざまな細分化された分野でさまざまなモデルをトレーニングできます。無制限の AI の経験から、起業家はオープンソースを受け入れ、自己研究を強化することが重要です。方向の選択は適切であり、十分に微細でもあります。

花園デジタル・ホモ・サピエンス商業化担当副社長の林来尼氏も北京商報の記者に対し、現在、AI分野の起業家精神は大規模モデルに基づくアプリケーション層の開発により集中していると分析した。基礎となる大規模モデルのトレーニングには大量のデータが必要となるため、研究者はまずデータがどこから来たのか、データが準拠しているかどうかという問題を解決する必要があります。同時に、大規模モデルのトレーニング コストと時間コストは非常に高いため、Maas (Model As Service) が一般的な現象になるでしょう。

「興味深いのは、議論の終わりに、モデル層での起業家的機会は『BAT』レベルの機会である一方、アプリケーション層での起業家的機会は分散しており、小規模な機会であるという点で両者が合意に達したようだということです。」銭利はこう結論づけた。 Zhu Xiaohu 氏が友人たちの間で次のように説明を加えたように、「一般的なモデルについて迷信を持たないでください。ほとんどの起業家にとって、現場が優先され、データが王様です。」

大規模モデル起業家精神は言うは易く行うは難し

イノベーションワークス会長兼最高経営責任者（CEO）のリー・カイフー氏はかつてAIモデルを「中国にとって逃すことのできない歴史的チャンス」と述べた。同氏は、GPT-4などの大型モデルに代表される生成AIの人気が世界中に広がり、AI 2.0の時代が到来したことを意味しており、モバイルインターネット時代の10倍のチャンスをもたらすとしている。 、あらゆる階層に浸透 生産性を大幅に向上させます。

傅勝氏と朱暁湖氏の意見の衝突は、この前例のない歴史的機会の下での起業家と投資家の二つの異なる役割の状況と反応をある程度反映している。

起業家の象徴的な人物を挙げるなら、王恵文かもしれません。 4 か月前、王輝文氏が注目を集めた「AI ヒーロー投稿」の投稿は今でも鮮明に残っていますが、このすべては 4 か月後のメッセージによって混乱しました。

美団は6月25日夜、王恵文氏が個人的な健康上の理由により同社の非常勤取締役および取締役会の指名委員会のメンバーを辞任したと発表した。 6月29日夜、美団は光年を超えてすべての権利と利益を取得すると発表した。

傅生の情熱と王恵文の病気による退職は、大規模な起業家精神の表裏のようなものである。1つはチャンスを前にした無限の熱意であり、もう1つはスポットライトの外で人道的ではない現実的なプレッシャーである。

特に「金を飲み込む獣」として知られる大規模起業家にとって、お金は主なストレス源です。かつて業界関係者の中には、中国では10億米ドルの起業資金がなければ、この大規模な起業家競争に参加することは不可能であると結論づけた人もいた。 Ma Qianli 氏はまた、モデル層であってもアプリケーション層であっても、AIGC スタートアップは資本、コンピューティング能力、人材などのコア要素に対する要件が特に高いと述べました。

2 番目に大きなプレッシャーは、特にアプリケーション レベルでの「量」にある可能性があります。海外市場での人工知能技術教育シナリオの導入に注力している企業の創設者は、北京商報の記者に対し、「中国には人工知能企業が多すぎて、その量が十分ではない」と語った。また、問題は資本と技術であり、ビジネスモデルはないとも強調した。

急速なテクノロジーの反復に対する不安も共鳴する可能性があります。馬千里氏は、AIの開発スピードは速すぎ、アプリケーション層とモデル層は絶えず改良されており、世界的な競争になっていると述べ、「もしかしたら、その日の朝、ワシントンの大学の研究結果が全世界に影響を与える可能性がある」と語った。夜。"

北京社会科学院の准研究員であるWang Peng氏は、北京ビジネスデイリーの記者に対し、AI起業家に対する圧力は主に3つのレベルから来ていると分析した。 1 つ目は、選択した技術的なルートとトラックが持続可能で、より競争力があり、より効果的であるかどうかを含む、テクノロジー自体です。 2 つ目はリソースであり、大規模なモデルのトレーニングにはデータ、コンピューティング能力、人材が必要であり、これらすべてに長期的な財政的サポートが必要です。 3つ目は産業応用ですが、ファンドや充実したチームがあっても、将来的に産業応用が形成できるか、市場が費用を出せるか、投資家や投資機関、株主に対して責任を負えるかは全く異なります。もの。

「AI起業家精神の核心的な問題は、言うは易く行うは難しということだ」とシャンソン・キャピタルのエグゼクティブ・ディレクター、シェン・メン氏は結論づけた。 AI分野での起業家精神について、沈夢氏はNvidiaの例も挙げた。

今でこそ「世界を制覇」しているように見えるNVIDIAだが、その成長過程を紐解くと、かつては破産寸前にあったことも分かる。このサイクルは一般の投資家や投資機関では維持できません。結局のところ、大きな波の中での市場競争は非常に残酷であり、現在の選択が将来の Nvidia なのか、それとも消耗するものなのかを判断するのは困難です。

「これは生存者バイアスのようなもので、私たちは最終的に生存者しか見ていないので、生存者を見習うべきだと考えるのですが、問題は、生存者は私たちが見たことのない多くの激しい競争を経験している可能性があるということです。生存者だけをターゲットにすると、おそらくそうなるでしょう」失敗するだろう」と沈夢は言った。

起業家精神と投資、ブームとバブル

大規模起業が下半期に入る一方で、発行市場や流通市場における投資家の姿勢も転換点を迎える可能性がある。

6月28日、人工知能セクターは日中取引で一時5％以上下落した。メディアの報道によると、このセクターは今年最も注目されている投資分野の一つとなったが、このセクターは冷え込んでいる兆候があるという。 AIセクターの最近の調整は主に、利益を上げた後の一部の投資機関の「撤退」に関連しています。ただし、この分析では、中長期的には、業界が依然として急速な発展段階にあることも指摘されています。

突飛な研究ストーリーもプライマリー市場で概説されており、毎週、あるいは毎日、それにさらされる AI プロジェクトの数が突然増加しました。外部の世界の認識では、投資家は一般に、この AI の波はこれまでのホットスポットとは異なるものであり、この醸成は画期的な機会になる可能性があると信じているようです。

Shen Meng 氏は、過去の AI 分野の投資ブームは、ChatGPT が AI にもたらした変化と Nvidia の株価上昇によるものであり、国際的なファンド全体のレベルが上昇する可能性があると考えています。 AIに注目しているのは中国の投資家ではなく、むしろ世界的な傾向であり、「このような状況下で、大型モデルやGPUなどが最も目を引く投資対象になっている」という。

北京ビジネスデイリーの記者とのインタビューで、ある投資機関のパートナーも、「投資市場は確かに比較的熱い。一部のファンドはより多くの売りを出しているが、一部のファンドはより多くの投資を見て投資を減らしている状態にある。これはもしかしたら可能性がある」と述べた。ファンドの位置づけや実践者の背景に関連するもの。

しかし、AI 起業家精神がバブルを引き起こしたかどうかと同じように、投資分野では常にこの話題を避けることができませんでした。そこで、近い将来、投資家の態度が慎重になっているというニュースが徐々に新聞に載るようになりました。

全連合併買収協会の信用管理委員会の専門家、安光勇氏は北京ビジネスデイリーの記者に対し、投資家の態度には確かにいくつかの変化が見られると述べ、投資家はAI分野への投資に対してより慎重になっていると語った。 。データ プライバシーとアルゴリズムのセキュリティに関するポリシーと規制の要件も、企業のコンプライアンスへの圧力を高めています。

さらに、ソース技術は中国にはないため、投資家はAI分野の将来の発展について一定の懸念と不確実性を抱いています。 AI 分野には大きな商業的可能性があるにもかかわらず、技術的、倫理的、法的、その他の多くの課題やリスクにも直面しています。投資家は、ホットスポットをただ追いかけるのではなく、新興企業の商業的実行可能性、核となる競争力、長期的な発展の見通しにより多くの注意を払っています。

エンジェル投資家であり、人工知能の上級専門家でもある郭濤氏は、このブームが徐々に下火になるにつれ、投資機関はAI分野が巨額の投資、長いリターンサイクル、低い成功率、業界の熾烈な競争に直面していることに気づいたと分析している。新興企業がテクノロジーやデータ、エコロジーなどで優位性を持つ巨大企業と競争するのは難しく、投資姿勢は徐々に慎重になっている。

「今がAI投資にとって非常に重要な分水嶺だ」と沈夢氏は判断し、AI投資は3つのレベルに分けられる、第1レベルはGPUや大型モデルなどの基本的なキー、第2レベルはAIの応用だ自らを変革するテクノロジー 中核事業と中核製品、第 3 の層は、AI が基本事業に影響を与えず、追加の収益を生み出す増分パフォーマンスを形成するかどうかを判断することです。

多額の投資要件があるため、通常、第 1 レイヤーは一般の投資機関によって設立されません。 2 番目のレイヤーは、ユーザー エクスペリエンスやユーザーの習慣が変化し、市場からの良いフィードバックが得られないというリスクに直面する可能性もあります。それに比べて、第 3 レイヤーはリスクが少なく、同時に AI ビジネスの影響力をビジネス全体に維持できるため、より実現可能性と信頼性の高い投資商品となる可能性があります。

彼の意見では、最も投資価値のあるプロジェクトは、既存のモデルのテクノロジーに基づいてプライベート ドメイン データでトレーニングされたモデルです。これらのプライベート ドメイン データは差別化の最も重要な表現であり、固有のパラメーターを使用して固有のモデルを作成できます。さらに、プライベート ドメイン データの蓄積は、主に多額の投資ではなく時間に依存しており、大きなリスクを負うことはありません。

投資の観点から、リン・ライニ氏は一般にいくつかの重要なポイントに焦点を当てます:製品戦略の観点からは、新しい市場機会が創出されているかどうか、機会仮説が検証されているかどうか、大規模なモデルを使用する場合は精度に注意を払う必要がある、安定性とイテレーション速度、起業家のリソースと成功事例、起業家チームの組織構造と将来の組織構造のコンセプト、プロジェクトの GTM 戦略、対象顧客は誰か、どのような価値を提供するのか、ビジネスモデル、製品マトリックス、価格戦略、顧客リソースと売上予測など

「要するに、投資家が懸念しているのは、大規模モデルの商業応用がどれだけの価値を生み出すか、そして起業家が外堀を築くことができるかどうかだ」とリン・ライニ氏は述べた。