大規模モデルの混乱期: 上司は道について議論することに熱心で、起業家はスピードを上げる

出典: チタンメディア

著者:郭紅燕

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

それは急進派と保守派の間の認識上の挑戦です。

「シリコンバレーでは、大規模モデルと生成AIのテーマに関して、投票するかどうかについての議論はありません。議論されるのは、どのトラックに投票するか、どのプロジェクトに投票するかについてだけです。」 シリコンバレーの投資家「チタンメディアベンチャーキャピタリスト」に語った。

シリコンバレーの狂気は数字が証明しています。 PitchBook のデータによると、2 年以上前の GPT-3 のリリース以来、AIGC へのベンチャー キャピタル投資は 400% 以上増加しています。2022 年には、投資界は総額 13 億 7,000 万米ドルを投資する予定です (生成 AI 企業の総額は約 93 億 6,900 万人民元に相当)、過去 5 年間の合計額にほぼ達し、今年はなんと 21 億ドルにも達しました。

中国を振り返ってみると、大規模なモデルは200日以上にわたって暴走しており、矛盾した認識上の議論の声が実際の実装の進捗状況よりも大きくなっています。

現実の資金を手にしたベンチャー投資家は、大型モデルや AIGC に賭けて挑戦することに熱心だが、「しばらくは放っておいてもいい」という投資家もいる。

「チタン・メディア・ベンチャー・キャピタリスト」は、挑戦することに熱心な人々は、十分な弾丸を手にしている本当に裕福で強力な派閥投資機関であることを学び、「形勢を逆転させる」この機会に来てください。

「**ちょっと話は逸れますが、1つはお金がないこと、もう1つはこれまでの技術分野での蓄積がないことです。今もその根底にある構造や傾向を学び、研究するために懸命に努力しています」 **」とあるファンドパートナーは語った、「チタニウム・メディア・ベンチャーキャピタリストは、「率直に言って、投資機関も起業家に切り捨てられることを恐れている」と語った。

**「これは認知度のコンテストです。大きなモデルについてどのような認知度を持っているかによって、どのようなプロジェクトに投票するかが決まります。」 **Alpha Commune の創設パートナー兼 CEO である Xu Siqing の意見です。

大規模なモデルの認知的矛盾は、個人だけに焦点を当てているわけではありません。投資家、起業家、需要者がすべて認知バイアスを持っている場合、大規模モデルの「急進的かつ保守的」は、ほとんどのプレーヤーにとって共通の状態になります。

連続起業家であるCheetah Mobileの最高経営責任者（CEO）であるFu Sheng氏と、金沙江ベンチャーキャピタルファンドのマネージングパートナーであるZhu Xiaohu氏はモーメンツで次のように述べた：「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ており、私たちの投資家は非常に無知で、恐れ知らず。」

長年にわたりプライマリー市場を独占してきた朱暁湖氏は、「価値の99％はGPTが生み出している。そのような新興企業の価値とは何だ？」と答えた。

一見すると、正しいとか間違っているということはなく、ただ立場が違うだけです。王恵文氏の何光年も離れたところから、5000万ドルのスタートアップ資金でビッグモデルに参入した王暁川氏に至るまで、トップレベルの起業家たちが次々と退任し、腕まくりをして仕事を始めている。 Ali フレームワークのマスターである Jia Yangqing 氏は、辞任して AI に専念しました。夢を持つ起業家たちは、インターネット起業家精神の第 2 の波を掴んだのと同じくらい興奮しています。

流通市場の人工知能コンセプト株も急騰している。今年の元旦から6月末までに、人工知能指数（884201）は70％近く上昇した。しかし、バンク・オブ・アメリカのストラテジスト、マイケル・ハートネット氏は、人工知能の台頭を「ベビーバブル」と呼び、崩壊しつつある可能性があると警告した。

実際に AI 製品を使用したことがある人は多くありませんが、最近モルガン・スタンレーが 2,000 人以上を対象に調査を実施したところ、そのうち 80% の人が ChatGPT や Google の Bard を使用したことがないという結果が出ました。

急進主義、コンセンサス、保守主義、バブル、奇妙さといった複合的な矛盾がこの「技術革命」を包み込んでいる。 AGI、垂直モデル、インフラストラクチャ層、またはアプリケーション層にチャンスはありますか?

オタクのグループは起業についてあまり考えず、ChatGPT に直接接続して商業化の検討を開始しました。

AI が「足で投票」しているのは誰ですか

**製品をテストするにはユーザーが最適であり、価値があるかどうかにかかわらず、ユーザーは自分の足で投票することを選択します。 **

越境電子商取引、ビデオ作成、会議記録などのシナリオは、ChatGPT の最初の効率向上の役割となっています。

「Titanium Media Venture Capitalist」は、国境を越えた無制限のエコロジーチェーンが昨年12月以来、商品ページの掲載効率を向上させるためにChatGPTを使用していることを知り、調査の結果、ChatGPTは商品ページのバッチ制作を実現できることがわかりました。店の。

創設者の Qian Dazhu 氏は次のように述べています。「以前は 1 日で作業を完了するには 4 ～ 5 人のグループが必要でしたが、今では 1 人の ChatGPT エクスポーターだけが 1 時間ですべての作業を行うことができます**。そして、余った時間でより多くのことを行うことができます」 。」

GPT-4が画像認識機能を起動した後、Webサイトから商品写真をインポートすると、GPT-4が画像を分析し、商品のセールスポイントを説明および洗練し、プロンプトの単語を入力し、好みに合った表現を模倣するように要求します。 Amazon の購入者の数。一度に 8 つの異なるバージョンが生成されます。これは、8 つのストアが同時に商品を発売することを意味し、Amazon のバックグラウンドでは関連性が認識されません。各ストアは同じトラフィック計算を取得できるため、非常に役立ちますパフォーマンスを向上させるために。

「実際、電子商取引の敷居は高くないので、同様の国境を越えた販売者との距離を広げたい場合は、実行速度か新しいテクノロジーに頼らなければなりません」とQian Dazhu氏は述べた。

技術が流出したShulexVOCの創設者Guo Chenlu氏もChatGPTの実践者である。 ShulexVOC は、販売者が製品の長所と短所、購入動機、ユーザーの期待、使用シナリオを迅速に分析するのに役立つプラグインで、Amazon と Shpfiy の両方のプラットフォームで使用できます。基礎となるロジックは、ChatGPT のアルゴリズムに自社開発の小規模モデルを加えたもので、ユーザーのコメントと写真を自然言語で処理し、タグを抽出してテキストに変換し、最後に対応する製品を分析します。現在 30,000 人以上のユーザーがいます。

「多くの国境を越えた販売業者の利点は、そのサプライチェーン能力です。彼らはデジタル効率を向上させる製品を適用する能力に欠けており、プラットフォーム自体によって提供される製品を除いて、この種の製品を積極的に探すことはほとんどありませんが、これらの製品は、 「本当に助かります。販売者は商品を選択し、カテゴリーを最適化する能力を向上させることができ、それによって販売実績が向上します。」とアマゾンのプロダクトマネージャーは語った。

少し前に、Adobe の最高技術責任者である Abhay Parasnis は、企業がブログ投稿、Instagram 投稿、LinkedIn ホームページ、企業公式 Web サイトなどのプラットフォーム上でマーケティング コンテンツを生成できるようにするために、人工知能マーケティング ツールである Typeface を設立しました。 「10倍コンテンツファクトリー」。

Shenpao の基礎となるロジックは、Stable Diffusion と OpenAI データのアプリケーションに加え、自社開発のマルチモーダル生成プロセス イノベーション マーケティング製品です。設立以来1年以上にわたり2回の資金調達を実施しており、調達総額は1億6,500万米ドルに達しており、投資家にはSalesforce Ventures、GV (Google Ventures)、Menlo Ventures、M12 (Microsoft Venture Capital Fund)などが名を連ねており、投資後の評価額は10億ドルに達し、GoogleとMicrosoftが商業契約を締結しました。

「大規模なモデルを使用して表面的なアプリケーションや製品主導のアプリケーションを作成すると、To B と To C の両方に多くの機会があります」と、Alpha Commune の創設パートナー兼 CEO である Xu Siqing 氏は Titanium Media Venture Capitalist に語りました。

受益者の一人はセルフメディアクリエイターの受益者でもあり、あるセルフメディアクリエイターは「チタンメディアベンチャーキャピタリスト」とのチャットで、長文のテキストコンテンツを短文に変換することが常に問題だったと語った。 ChatGPT を使用するまでのビデオ コンテンツの概要 1 分で短いビデオ スクリプトを生成する一般的な機能と、Clipping のインテリジェントなビデオ生成ツールを組み合わせることで、チームのビデオ制作速度が 5 倍以上向上しました。

「全文を貼り付けて、ChatGPT に 600 ワードのビデオ スクリプトのコピーを生成するよう依頼すると、1 分で結果が得られ、冒頭を修正して使用できます。ビデオも同じ方法です。以前は「ビデオを作るのに 3 日かかります。今では、少なくとも 5 ～ 8 本のビデオを 1 日で完成させることができます。」このセルフメディア担当者は、効率を向上させる成果物を「チタン メディア ベンチャー キャピタリスト」に披露しました。

カオス アカデミーでの Jingwei Zhang Ying のスピーチと同様に、AI の初期の決定的な勝利の鍵は、C エンドがもたらすデータ フライホイール効果により、あえて ToC シーンからブレークスルーを模索することであると彼は信じています。

シナリオが優先され、データが王様である ユーザーが必要としているのはモデルそのものではなく、ユーザーが必要としているのは顧客の期待に応え、商品化効果を高める製品である。アプリケーションシナリオのない大きなモデルがあるだけでは、ハンマーで釘を探すようなもので、ツールを使用する場所がありません。 AI モデルの機能を現場にどのように浸透させるかは、APP 時代に Meituan、Didi、Ctrip が私たちの生活を促進するのに役立っていたのと同じように、多大な投資に値する問題です。

プラットフォームレベルの熱狂的なチャンスや、破壊的な大きなチャンスの間には、徐々に現実的で小さなチャンスがあちこちに出現しています。

「金を呑む獣」、ビジネスモデルなし

大規模なモデルの出現により、全員が集合的に「ナビゲーション不要」の探索モードに入ることが可能になります。

「OpenAIがChatGPTを訓練したとき、それが誰もに衝撃を与えるとは考えていなかったかもしれないし、商用化する方法について明確に考えていなかったかもしれない。ただ、もっと新しい技術の探求が必要だと感じただけだ」とシリコンバレーのシュー教師は講演で語った。公開イベント。

「現在、ビッグモデルにはビジネスモデルがありません。お金と環境に優しい建設に余裕があれば、ビッグモデルに投資できます。」 業界の上級投資家は「チタンメディアベンチャーキャピタリスト」に語った。

この大きなモデルはどれくらいのお金を燃やしますか? The Information メディアの報道によると、OpenAI の財務状況に詳しい 3 人の関係者は、昨年の ChatGPT の開発と Google からの主要従業員の採用により、OpenAI の損失は約 2 倍の約 5 億 4,000 万ドルになったと明らかにしました。米ドル。

OpenAIの最高経営責任者（CEO）サム・アルトマン氏は、同社がAI機能をさらに開発するために今後数年間で最大1000億ドルを調達する可能性があることを非公式にほのめかしたという。

利益は平凡です。上記の OpenAI 財務関係者のうち 2 人は、OpenAI の 2022 年の収益は、主にアプリケーション開発者への人工知能ソフトウェアへのアクセスの販売によるもので、わずか 2,800 万米ドルであると明らかにしました。そのレベルはわずか 0.14 パーセントです。昨年のマイクロソフトの年間収益のうち。

利益が乏しい場合, OpenAI は 7 月 7 日に生態学的ニッチ市場を掌握するための別のキラー戦略を開始しました. GPT-4 API を正式にリリースし, 完全にオープンに使用できるようになりました. 現在, すべての有料 API ユーザーは 8K コンテキストで GPT-4 に直接アクセスできます、待つことなく。

**「金を飲み込む」大型モデルをどのように事業化するかは開発と現実の間にある 成熟した参考モデルがなく、中国大型モデルの収益モデルも「石を感じて川を渡る」 。 **

Xu Siqing 氏は、今回と前世代の中国インターネット企業が形成される頃には、生態系構造は大きく変わると述べ、当時、各大手企業は戦略的方向性を持ち、百度など特定の分野を占有していました。検索ではテンセント、ゲーム、コミュニティ、インスタントメッセージング、アリは電子商取引、バイトはインターネットのニューメディアコミュニティと広告を手掛けており、それぞれがそれぞれの分野で独自性を持っている。

同氏は、「今回のラウンドでは状況が変わった。大手メーカーが垂直分野に直接参入する可能性は低く、基本的には大きな言語モデルに基づいて占有したい分野を迅速に占有し、環境を整備する」と述べた。 AIGCの技術革新により多くの産業構造が再編されることになるため、大手メーカーは競争の焦点である自社の生態環境を積極的に構築すると考えています。

「** 生態環境を掌握することによってのみ、最大の視聴者を獲得し、より広い国境を確立することができます。これは中国企業がこれまでにほとんど経験したことのない機会です。」** Xu Siqing 氏は述べました。

「AI の波のこの段階では、まずテクノロジーを推進する必要があり、製品の定義が最も重要です。将来のアプリケーションはモデルの機能とより緊密に統合されるため、モデル間の理解とギャップが製品とユーザー エクスペリエンスを決定します。」技術革新の遺伝子があり、優れた能力を備えた小さなチームが全力で走らなければなりません。」と張英氏は言います。

「AI インフラストラクチャは本質的に、コンピューティング能力、アルゴリズム、データの三位一体です。最終的には、誰が 3 つの能力をうまく統合し、より低いコストとより低い閾値を提供できるかが、競争全体を決定する最も重要なポイントです」 「しかし、それはまだ混沌とした段階にあります。」Changlei Capital の創設マネージングパートナーである Shi Mao 氏は述べています。

「結果を直接生み出すという点では、それが商業化され、製品化されるには、まだ長い道のりがあると考えています。」と国家音声イノベーションセンターの首席専門家、張一天氏は2023年の華英で述べた。首都年次会議。

長期的には、新興テクノロジーの産業発展は基本的にビジネス ニーズによって推進されており、企業が大規模モデルを必要とするかどうかには、必然的に複数の要因が含まれます。

＃＃ やっと

成功もデータ、失敗もデータです。

「Chat GPT の開発速度から判断すると、シーンは遅かれ早かれ置き換えられるでしょう。そのため、ChatGPT に戻る基本的なロジックはデータであり、ユニークで深い価値のあるデータは誰も置き換えることができません。」Shulex Guo Chenlu 氏は述べています。

ただし、データがトレーニングされると、データを「トレーニング解除」したり、データを削除したりすることはできません。多くの企業にとって、競争の堀はデータであり、深刻な医療業界や法律業界など、誰にも無料でデータを取得されることを望んでいません。

イノベーションとデータセキュリティの間のバランスを見つける方法、小規模なサンプルトレーニングに固執してモデルを拡大するか、それとも大規模なモデルに依存するかについて標準的な答えはありません。