Кремниевая долина «кидает деньги» на создание богов, можно ли скопировать ИИ в китайском стиле?

Первоисточник: Light Cone Intelligence

Текст｜Хао Синь

Эта статья подготовлена совместно компаниями Light Cone Intelligence и Tencent Technology.

Источник изображения: сгенерировано Unbounded AI‌

Сметая дымку прошлогодних увольнений и резко падающих цен на акции, Силиконовая долина вновь оказывается в центре внимания с отношением «Гэтсби» благодаря ИИ.

Согласно неполной статистике Light Cone Intelligence, за 180 дней Кремниевая долина завершила 42 финансирования в области искусственного интеллекта и выиграла 55% от общей суммы сбора средств. Среди них появилось 8 звездных компаний-единорогов с искусственным интеллектом, средний объем финансирования которых составляет 330 миллионов долларов США.

Горячие деньги полились с неба Силиконовой долины, а доллары громоздились новыми историями.

«Для эпохи AGI этот год — лучший год за последние десять лет, но он будет худшим годом в следующие десять лет». Долина.

«Участвуя в пяти или шести встречах в неделю, от технологических семинаров до возможностей применения, Силиконовая долина была в восторге от ИИ в течение последних шести месяцев». только посвятил себя предпринимательству руководств по покупкам в электронной коммерции ИИ, и даже фракция AGI Advent, сообщество ИИ, которое она случайно запустила, также неожиданно взорвалась под этой волной энтузиазма.

(Конференция по обмену ИИ в Силиконовой долине набирает обороты)

Заразились и китайские предприниматели по другую сторону океана: такие звездные предприниматели, как Ван Сяочуань и Ли Чжифэй, а также многие известные инвесторы, такие как Дай Юсен, управляющий партнер ZhenFund, и Чжоу Юйтонг, партнер Jinshajiang Venture. Капитал, не хочу «видеть цветы в тумане». , Наблюдая за Луной в воде», летал в Силиконовую долину три раза подряд в январе.

Хотя поле AGI в Китае и США одинаково горячо, структура и экология рынка совершенно разные.

Наиболее очевидная разница заключается в том, что по сравнению с «конкуренцией 100 моделей» в Китае базовое крупномасштабное модельное предпринимательство не очень популярно в Силиконовой долине. «OpenAI — единственный, и только крупные компании, такие как Google и Meta, бросают ему вызов. Некоторые люди все еще хотят играть в азартные игры, потому что до сих пор неясно, кто в конце концов станет китайским OpenAI, а процесс создания богов опасен и сексуален.

За пределами большой модели Силиконовая долина кишит цветами, расцветающими в среднем слое и вертикальном прикладном слое. Но в отличие от Китая, инвесторы хоть и обладают острым нюхом и давно почуяли «мясо», но «больше видят, а вкладывают меньше»; в сфере ИИ-предпринимательства мало компаний, кроме новеньких крупных модели Голос средних и крупных компаний.

Будь то из-за отступления средств в долларах США или отечественной предпринимательской среды ИИ, в отличие от эпохи Интернета, в этом витке технологического безумия китайские предприниматели и венчурные капиталисты испытывают беспрецедентную путаницу, и стратегия «Копировать в Китай», похоже, постепенно терпит неудачу. вверх.

«Силиконовая долина придает большое значение технологиям и уделяет особое внимание модернизации крупномасштабных моделей, в то время как в Китае больше внимания уделяется бизнес-моделям», — сказал Конг Сянглай в интервью Opticone Intelligence. В эпоху ОИИ их бизнес-логика остается неизменной.

Объединив подробные интервью с инвесторами и предпринимателями, Lightcone Smart проанализировал финансирование и развитие стартапов ИИ в Силиконовой долине в первой половине этого года, надеясь найти возможности и предупреждения в волне предпринимательства ИИ 2.0, с целью чтобы дать отечественным инвесторам и немного вдохновения для стартапов.

**Волна добычи золота ИИ, куда идут горячие деньги? **

Согласно данным PitchBook, иностранной компании по анализу данных венчурного капитала, в первой половине года в глобальной области ИИ произошло в общей сложности 1387 финансирования, в результате чего сумма финансирования составила 25,5 млрд долларов США, при этом средняя сумма финансирования составила 26,05 млн долларов США. Согласно данным агентства финансовых услуг Carta, в первом квартале 2023 года финансирование стартапов AI в США в рамках раунда A увеличится на 58,4% по сравнению с предыдущим месяцем, а оценка компаний посевного раунда увеличится на 19%.

Половина горячих денег пошла в Силиконовую долину. Согласно неполной статистике Lightcone Intelligence, в Силиконовой долине в первом полугодии было 42 финансирования на общую сумму около 14 млрд долларов США, что составляет 55% от общего объема финансирования в мире. Средний раунд финансирования составляет 330 миллионов долларов, что почти в 13 раз превышает средний уровень финансирования.

Самый комплексный стартап искусственного интеллекта в Силиконовой долине, занимающийся прочесыванием и составлением таблиц: Light Cone Intelligence

Выскочки в области искусственного интеллекта во главе с OpenAI стали заслуженными героями: среди 40 компаний, получивших инвестиции, почти 60% компаний были созданы в течение одного года. Его раунды финансирования также находятся на ранней стадии: среди 42 мероприятий финансирования посевные раунды составили 40%, а раунды В (включая раунды В) — 86%.

Конг Сянглай рассказал Guangcone Intelligence, что большинство стартапов в Силиконовой долине используют небольшой и сложный подход.Количество проектных команд на ранней стадии составляет 3-5 человек, а размер среднесрочной проектной группы также контролируется. между дюжиной и десятками людей. Эффект Midjourney поразителен во всем мире. С командой из 11 человек на ранней стадии он достиг дохода в 100 миллионов долларов США. ** «Сфера AGI уделяет больше внимания технологические инновации, и бесполезно накапливать людей, — прямо сказал Кун Сянлай.

Это сильно отличается от способа открытия бизнеса в Китае. Количество отечественных предпринимательских команд, как правило, велико. Например, СМИ сообщали, что до расформирования организации Ван Хуэйвэнь «Светлые годы за гранью» насчитывалось 70 человек. В открытом письме Ван Сяочуаня сообщалось, что Первоначально Baichuan Intelligent сформировала 50 человек.

Однако, хотя масштаб предпринимательских команд ИИ в Силиконовой долине, как правило, невелик, их способность привлекать деньги поразительна.

На данный момент рейтинги стартапов AIGC по объему финансирования таковы: OpenAI (11,3 млрд долларов), Inflection (1,525 млрд долларов), Cohere (445 млн долларов), Adept (415 млн долларов), Runway (195,5 млн долларов), Character.AI (150 долларов). миллионов) и Stability AI (около 100 миллионов долларов).

За ними по-прежнему стоят известные компании и шишки в технологическом кругу. Lightcone Intelligence собрал статистику и обнаружил, что в первом полугодии Microsoft участвовала в 5 проектах финансирования ИИ, Google — 4 раза, Nvidia — 6 раз, а OpenAI — 3. Вместе эти гиганты участвовали примерно в 43% финансирования ИИ.

В настоящее время Кремниевая долина уделяет больше внимания трем направлениям ИИ: одно — базовый слой больших моделей, другое — средний слой, где располагаются средства разработки и базы данных, третье — вертикальный прикладной уровень.

Ченг Хао сообщил Guangcone Intelligence, что за исключением двух компаний OpenAI и Anthropic для базовой модели, другие предприниматели создают модели с открытым исходным кодом; предприниматели на уровне инструментов мобилизуют все таланты и элиту для создания сообщества с открытым исходным кодом, и основной барьер заключается в создании экосистемы разработчиков; На прикладном уровне собраны два типа стартапов: компании в вертикальных областях, таких как юридический и кадровый рекрутинг, и другие компании общего назначения, связанные с копирайтингом, изображениями Wensheng, и видео Wensheng. Прикладной уровень обычно собирает продукты B-конца, а продукты C-конца гораздо меньше, что относится к состоянию поиска взрывных моделей в трещинах гигантов.

С точки зрения различных возможностей, в первом полугодии было 8 финансирований на базовом уровне большой модели в Силиконовой долине, 12 финансирований на среднем уровне и 23 финансирования на вертикальном прикладном уровне. Однако сумма финансирования обратно пропорциональна: суммы финансирования составляют 11,08 млрд долларов США, 350 млн долларов США и 2,52 млрд долларов США.

На первый взгляд, базовый слой большой модели кажется самой популярной областью для инвестиций, но на самом деле он полностью поддерживается OpenAI.Если исключить огромное финансирование OpenAI в размере 10,3 миллиарда долларов США, коэффициент финансирования всего вертикального слоя большой модели будет прямое увеличение с 79% до 79% % резко упало до 21%.

Как видно из рисунка выше, вертикальный прикладной уровень в настоящее время является самой популярной инвестиционной сферой в Силиконовой долине, с множеством раундов финансирования, но объем разового финансирования невелик; базовый уровень большой модели OpenAI занимает абсолютную лидирующую позицию. , в то время как другие крупные модельные компании имеют один раунд Финансирование относительно высокое, но с OpenAI сложно конкурировать, а масштабы бизнеса также компенсируют недостатки OpenAI; средний уровень — это новый континент, недавно открытый венчурными капиталистами В настоящее время он инвестировал в Pincone, компанию векторной базы данных с оценкой в 750 миллионов долларов США.Один фут в рядах единорогов.

Конг Сянглай сказал: «Инвесторы Силиконовой долины разделены на две фракции, одна из которых с оптимизмом смотрит на OpenAI и считает, что OpenAI будет доминировать в приложениях для 2C в будущем, поэтому нет необходимости вкладывать слишком много времени в область C. -конечные приложения и вместо этого инвестировать в компании B-end и AI, которые глубоко интегрированы в отрасль; другая фракция придерживается противоположной позиции, активно поддерживает сообщество с открытым исходным кодом, а также с оптимизмом смотрит на вертикальные приложения на стороне 2C, полагая что компании-единороги также могут появиться в этой области».

В целом, в первой половине этого года следующие направления вызвали волну золотых самородков в Силиконовой долине:

Базовый слой большой модели: базовая модель с малым параметром, общая большая модель.

Средний уровень: база данных векторов, цепочка инструментов ИИ, инструмент развертывания модели.

Вертикальный прикладной уровень: видео Wensheng, голос Wensheng, диалоговый робот AI, генеративный поиск AI, юридическое приложение вертикального поля, робот-гуманоид.

Конг Сянглай добавил и пришел к выводу, что инвесторы в Силиконовой долине в настоящее время сосредоточены на нескольких направлениях, а именно на агентах ИИ (интеллектуальное тело), мультимодальности (карта Вэньшэн, видео Вэньшэн), решении отраслевых иллюзий (право, медицина), персонализированном направлении (персонаж). ИИ и другие диалоговые роботы), промежуточное программное обеспечение для больших языковых моделей и отраслевые сценарии, в которых ИИ значительно расширяет возможности.

(Источник: CB Insights)

Стоя на пике золотой лихорадки, стоимость этих выскочек росла вместе с приливом.В 2022 году месторождения ChatGPT и AIGC привлекут более 2,6 миллиардов долларов США в золоте, и в общей сложности родится 6 единорогов. от 8 мая этого года, единороги. Членство в клубе увеличилось до 14 (у Midjourney еще нет оценки).

1000 венчурных капиталистов одновременно подняли свои плакаты, чтобы принять участие в торгах, и они принесли Baby, которая была создана менее четырех месяцев назад и привлекла два раунда финансирования на сотни миллионов долларов. 29 июня Inflection AI завершила новый раунд финансирования в размере 1,3 миллиарда долларов США, став второй наиболее финансируемой стартап-компанией в области генеративного искусственного интеллекта, и столица снова преуспела в создании богов.

В то самое время, когда чудо пришло в Силиконовую долину, официально начался раунд на выбывание.

Данные — единственный барьер в эпоху AIGC

Всего за полгода Силиконовая долина уже преподнесла волну реальных уроков золота и серебра для предпринимательства в области ИИ.

Во-первых, пострадали такие компании, как Jasper, которые выросли за счет доступа к интерфейсу API OpenAI.

Являясь первой группой компаний-единорогов AIGC, Jasper воспользовалась этой волной возможностей для модернизации ИИ, и ее оценка взлетела до 1,5 миллиарда долларов США. Но его проблема также очень фатальна. Продуктовые барьеры подставных компаний очень тонкие. Его пользовательский опыт и бренд хороши, но не самые лучшие. Его легко заменить дифференцированными продуктами, созданными в сегментах с высокой стоимостью. самая большая проблема.

Ченг Хао считает, что крупнейшими конкурентами Jasper являются гигантские конкуренты, такие как ChatGPT, Microsoft Copilot и NotionAI, Проблема в том, что создаваемая дополнительная ценность недостаточно велика. Для таких компаний, как Jasper, главное — найти способы усердно работать над хранением данных, совместной работой нескольких человек и интеграцией рабочих процессов, чтобы повысить лояльность пользователей.

Другой — поддерживаемая венчурными капиталистами команда чат-ботов, которая собрала много денег во время прошлогоднего финансового бума и рассчитывает продать их предприятиям в этом году. Но в начале года на рынке было так много чат-ботов, а технические барьеры были невысокими, их было легко скопировать, и они снова попали в замкнутый круг гомогенизации.

Кроме того, Neeva, поисковая платформа ИИ для C-end, в конечном итоге была приобретена крупной компанией из-за трудностей с коммерческой реализацией.Извлеченный из этого урок почти все компании Кремниевой долины теперь лихорадочно атакуют корпоративный рынок.

«Начинающие компании должны сначала выбрать правильный путь, будь то «+AIGC» или «AIGC+»», — Ченг Хао считает, что выбор важнее тяжелой работы.

Критерием выбора «+AIGC» и «AIGC+» является доля ИИ во всей цепочке создания стоимости бизнеса. Если на компонент ИИ компании приходится 10%, а на бизнес-логику приходится 90%, она более подходит для предпринимательского пути «+ AIGC»; если на компонент ИИ приходится более 50%, более подходит « Маршрут «АИГК+».

Домино начали падать, и неясно, кто станет следующим Джаспером, но становится все яснее, что стартапы эпохи AIGC также должны защищать свои рвы.

Инвестор Чамат Палихапития считает, что либо вы находитесь на самом дне и осваиваете рынок данных, либо вы находитесь на абсолютной вершине и обладаете основными вычислительными ресурсами.

«Для компаний среднего уровня они могут иметь большую ценность сегодня, но завтра они могут ничего не стоить», — сказал Чамат Палихапития.

«Данные — единственный барьер в эпоху AIGC», — сказал Конг Сянлай.

Конг Сянлай считает, что ни модель, ни вычислительная мощность не являются залогом эпохи AIGC. Независимо от того, насколько высока оценка обучения модели, она в конечном итоге попадет в практическое приложение.Данные о распределении пользователей, накопленные в сцене, будут включены в набор данных модели точной настройки предприятия.После непрерывной итерации они будут формируется на стороне предприятия.Маховик данных, на этой основе, большая модель, которая точно настроена и обучена, будет становиться все более и более точной, формируя эффект положительной обратной связи.

С открытым исходным кодом LLaMA2 технические барьеры больших моделей были еще больше преодолены.Как сказал Фу Шэн, «стартапы ИИ просыпаются посреди ночи с улыбкой», темпы завершения технологии будут ускорены. , и конкуренция за данные обострится.

ИИ в китайском стиле, не копируйте Силиконовую долину и не копируйте себя прежнего

Перед нами открываются возможности и уроки реальных денег, куда пойдет искусственный интеллект в китайском стиле?

"Большие модели приведут к революции в области взаимодействия и производительности". и найм персонала Эти «низко висящие плоды», естественно, будут нацелены на предпринимателей на раннем этапе.

Тем не менее, «применение юридических и психологических консультаций в Соединенных Штатах является горячим. Основная причина заключается в том, что затраты на оплату труда юристов и психологических консультантов очень высоки, а экономическая модель крупномасштабных модельных приложений может работать без сбоев. В Китае , такой среды нет, и слепое копирование не сработает». Еще два месяца назад некоторые инвесторы в китайском стиле комментировали инвестиционный бум в США.

Помимо Wen Shengtu и Digital Man, как и Силиконовая долина, многие китайские предприниматели также стремятся к интеллектуальному обслуживанию клиентов нового поколения. Но в то же время потихоньку распространяются заботы и тревоги по поводу «гомогенизации».

«Маркетинг обслуживания клиентов составляет почти половину из 8 предпринимательских проектов приложений ИИ», — вполголоса воскликнул Ян Цзи (псевдоним), который также занимается маркетингом обслуживания клиентов ИИ, глядя на конкурентов на роуд-шоу. По мере того как роуд-шоу продолжалось, выражение его лица становилось все более и более напряженным.

Ян Цзи сказал Lightcone Intelligence, что технология относительно зрелая и спрос на нее очевиден.Маркетинг обслуживания клиентов стал самой быстрорастущей сферой, и теперь он переместился с внутреннего рынка в Юго-Восточную Азию. Предпринимательский опыт Ян Цзи отражает общую проблему группы предпринимателей от Интернета до нынешнего AIGC: они не хотят тратить энергию на твердые кости технологий, а просто хотят идти коротким путем, находя сценарии и создавая приложения.

Боюсь, что китайским предпринимателям придется наступить на ямы, на которые наступила Силиконовая долина. Вновь сбываются слова Гегеля: «Единственный урок, который человечество может извлечь из истории, состоит в том, что человек ничему не учится из истории».

Прогноза доходов нет, количества пользователей нет, роуд-шоу в стиле PPT устраиваются одно за другим, что делает невозможным запуск китайских венчурных капиталистов. этап, инвестировать не во что».

Легко собраться, чтобы делать простые приложения, но нет быстрого пути к подъему индустрии ИИ.

Компании-гиганты крупномасштабных моделей, в том числе OpenAI, сейчас подошли к периоду своего узкого места в разработке. Инь Ифэн, технический инженер Hugging Face, иностранного сообщества моделей с открытым исходным кодом, подтвердил Lightcone Intelligence: «Возможно, будет сложно сделать новые прорывы в технологиях в течение как минимум полугода, что значительно ограничит крупномасштабное внедрение приложений. ."

Технологии Силиконовой долины достигли потолка, и ей предстоит вернуться и усилить технические возможности среднего уровня. Для Китая это также отличная возможность завершить производственную цепочку.

Если разработку большой модели сравнить со «строительством дома», то AI Infra (ИИ-инфраструктура) в среднем слое — это «набор инструментов». Что касается тенденции развития Силиконовой долины, следующим направлением развития станет создание инструментов обработки данных, развертывание моделей на корпоративных и мобильных терминалах, а также практика и применение агентов ИИ.

(Источник отраслевой сети искусственного интеллекта: CB Insights)

Кристенсен упомянул в «Ответе новатора», что существует рог изобилия, который может сохранить богатство в производственной цепочке. Инвестор TMT VC На Лю отметила: «В настоящее время изобилие в области AI Infra меняется в цепочке создания стоимости, от AutoML, решения на основе платформы с интегрированной структурой (с акцентом на производительность) до модульности (гибкость, скорость, удобство). ) В основном)». За этим стоит то, что предприятия хотят открыть процесс «черного ящика» и надеются иметь возможность гибко настраивать каждый компонент в рабочем процессе модели и построения для получения системы и результатов анализа, которые наилучшим образом соответствуют их конкретным потребностям.

Самое ценное звено и самая сложная кость.Китаю сейчас не хватает инструментов и заводов по производству сырья.Это также объясняет первопричину того, почему Китаю не хватает конкурентоспособных крупных моделей: нижний слой слаб, верхний слой слаб.

Взяв в качестве примера данные о трех элементах ИИ, почти все связанные с данными производственные цепочки Китая являются «универсальными и всеобъемлющими» крупными облачными компаниями, им не хватает глубокой обработки в определенной вертикальной области, и для начала компании, каждая ссылка будет Это возможность сделать хорошую работу. «Подготовка данных» — это возможность с китайской спецификой, которая включает в себя качество данных, маркировку данных, синтез данных, а также центры приложений и проекты.

В настоящее время компании, занимающиеся синтетическими данными, постепенно завоевали благосклонность капитала. Компания Kuawei Intelligence, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом и способная синтезировать данные изображения, в прошлом году завершила раунды финансирования Angel и Pre-A на уровне 100 миллионов долларов в течение одного года; в этом году Guanglun Intelligence, которая только что была создана в этом году, завершила три раунда финансирования в течение полугода.После раунда Ангел +, и его совокупное финансирование составило десятки миллионов юаней.

После поклонения технологиям на ранней стадии все больше и больше предпринимателей осознали, что путь OpenAI — не единственное решение в эпоху крупномасштабных моделей.

Помимо большой модели, средний слой представляет собой вроде бы нишевый, но более безопасный путь, тогда как прикладной слой, который кажется самым «низко висящим плодом», представляет собой однобалочный мост с тысячами войск и лошадей. ,да и победителю легче забрать все.Большие заводы идут первыми.

Но для ИИ в китайском стиле легче понять, что он не может слепо копировать Силиконовую долину; что сложнее сделать, так это не копировать «старое я» и идти по старой дороге повторной доставки, когда люди хватают проекты.