AI büyük ölçekli model kavgasının "gerçeği": yatırımcılar daha fazlasını görüyor ve daha az yatırım yapıyor, 20 şirket finansman olarak yalnızca 6 milyar yuan aldı
Şekil: 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansında birçok şirket yapay zeka büyük ölçekli model ürünlerini ve uygulamalarını sergiledi
"Daha çok bak, daha az oy ver", "bekleme ve izleme atmosferi nispeten güçlü". Yatırım kurumlarının bu yıl yapay zeka büyük ölçekli model girişimciliğine yönelik tutumundan bahsederken, bazı yerli yatırımcı ve girişimcilerin hissiyatı bu.
Ancak sektörde AI büyük modelleri hala popüler. Yeni sonuçlanan Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda 30'dan fazla büyük ölçekli model toplu olarak kaslarını gösterdi.Yerli internet şirketleri ve birçok AI şirketi büyük ölçekli modellerin sıcak yoluna girdi ve 100 modelin savaşı şimdiden başladı .
Girişim sermayesi piyasasında Wang Huiwen, Wang Xiaochuan ve Li Kaifu gibi büyük isimler birbiri ardına piyasaya girerek Çin'in OpenAI'si, Çin'deki en iyi büyük ölçekli model vb. AI büyük ölçekli modellerin bu dalgasında güç.
Sohu Technology'nin eksik istatistiklerine göre, bu yılın ilk yarısında en az 20 büyük ölçekli model şirketi 6 milyar yuan'dan fazla finansman aldı. Küresel açıdan bakıldığında, ilgili finansman sayısı 50'yi aşıyor ve Çin ve Amerika Birleşik Devletleri, her biri 20'den fazla olmak üzere toplam 100 milyar yuan ile başı çekiyor.
Yurtiçi işlemlerin sayısı nispeten fazla olmasına rağmen, miktar dünyanın yalnızca %6'sını oluşturuyor.Yerli yatırımcılar cömert değil ve AI büyük model yatırım piyasası biraz ıssız.
Aynı zamanda, tüm taraflar büyük modellerin girişimci değeri konusunda bir fikir birliğine varmadı GSR Ventures'ın yönetici ortağı Zhu Xiaohu ve Cheetah Mobile'ın başkanı Fu Sheng, daha önce bu konuda birbirleriyle tartışıyorlardı.
Yuanwang Capital ve Xunlei'nin kurucusu Cheng Hao, dünyada 10'dan fazla genel amaçlı model olmayacağına ve girişimcilik için çok az fırsat olduğuna karar verdi. Bu temelde yatırım çevrelerinde bir fikir birliği haline geldi.Baidu CEO'su Robin Li de daha önce tekerleği yeniden icat etmeye gerek olmadığını söylemişti.
Ancak birçok girişimci aynı fikirde olmayı zor buluyor. Wang Xiaochuan, yeni kurulan şirketlerin fırsatlara sahip olması gerektiğine ve yük ve daha fazla ticari baskı olmadan büyük şirketlerden daha hızlı çalışacaklarına inanıyor.
Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Going to Sor'un Baş Bilim Adamı Li Wei, Sohu Technology'ye büyük üreticilerin genel amaçlı büyük modelleri tekelleştirmesinin pek olası olmadığını söyledi. "Pek çok girişim, bu konunun artık büyük bir sorun olmadığını kanıtlayarak büyük modeller başlattı."
Farklılıklara rağmen, uygulamanın anahtar olacağı konusunda fikir birliği var. Yapılıp yapılmayacağını görmek için beklemekten, hayatın her kesiminden oyuncuların girişine kadar, büyük model nasıl uygulanacağını cevaplama aşamasına geldi. İster büyük bir fabrika ister yeni kurulmuş bir şirket olsun, bu mutlaka cevaplanması gereken bir sayfadır.
Oyuna girdiğinde patronun kendi halesi var, büyük modele kim yatırım yapıyor?
Yapay zekanın üçüncü dalgasının büyük modelinin zirvesini oluşturan ChatGPT doğdu ve bir grup kodaman kendi işini kurdu. Sohu Technology'nin eksik istatistiklerine göre, bu yılın ilk yarısında en az 20 büyük ölçekli şirket finansman sağladı ve bunların çoğu erken melek turunda veya A turundaydı.
Bu girişimciler, girişimci veya geniş ölçekli geçmişe sahip Kai-fu Lee, Wang Huiwen, Wang Xiaochuan, Li Zhifei, Zhou Bowen, vb. Tsinghua Üniversitesi'nin özellikle tipik olduğu Kongre ve West Lake Üniversitesi Tsinghua profesörleri, Shengshu Teknolojisi, Shenyan Teknolojisi, Ayın Karanlık Yüzü, Qingmao Zekası, Yüz Duvarı Zekası ve Lingxin Zekasının arkasındadır.
Şekil: Bu yılın ilk yarısında halka açık finansman sağlayan yapay zeka büyük ölçekli model şirketler Kaynak: kamu bilgileri, Tianyancha
Yatırımcılar açısından Tencent, Baidu Ventures, Ant Group, TAL gibi sanayi sermayelerinin yanı sıra Sequoia, IDG, ZhenFund, Sinovation Ventures, Qiming Ventures, Matrix Partners, Qiji Ventures gibi girişim sermayeleri de var. döküm. Sequoia, Light Years Beyond, Shenyan Technology, The Dark Side of the Moon ve Project AI 2.0 dahil olmak üzere en az 5 çekimle en aktif olanıdır, Tencent ise Light Years Beyond, MiniMax ve Shenyan Technology'ye yatırım yapmıştır.
Finansman ölçeği açısından, bu istatistikte projelerin açıkladığı toplam finansman 6 milyar yuan'ı aşıyor. Kamu verilerine göre, bu yılın ilk yarısında, dünyada AI büyük modellerini içeren, yatırım ve finansman tutarı 100 milyar yuan'ı aşan 51 kurumsal finansman vardı, yani yurt içi işlemlerin sayısı yaklaşık %40'ı oluşturuyordu. , ancak finansman tutarı sadece% 6 civarındaydı.
Microsoft'un OpenAI, Bill Gates, Microsoft, Nvidia vb.'ye yaptığı 10 milyar dolarlık yatırım da dahil olmak üzere ABD pazarındaki çok sayıda büyük ölçekli işlem çoğunluğu oluşturuyordu. Inflection AI'ye yapılan 1,3 milyar dolarlık yatırıma öncülük etti ve ABD veri şirketi Databricks, MosaicML'yi satın aldı. 1.3 milyar dolar. Bu üç işlem tek başına küresel toplamın yaklaşık %90'ını oluşturuyordu.
Bu aynı zamanda, yerel büyük ölçekli modellerin yoğun bir şekilde devreye girmesine ve sermaye piyasasındaki konsept hisse senetlerinin ikiye katlanıp fırlamasına rağmen, birincil piyasadaki yatırımcıların, özellikle büyük değerli işlemlerde, hala nispeten temkinli davrandıklarını da bir dereceye kadar göstermektedir.
Risk sermayesi FA işiyle uğraşan Chapter 42'nin kurucusu Qu Kai, neredeyse tüm ABD doları fonlarının şu anda yapay zekaya baktığını ve bazı RMB fonlarının da ilgilendiğini ortaya koydu. "Pek çok kurum çok olumlu ama sonuçta harekete geçecek çok kişi yok. Muhtemelen elli altmış kişi olacak."
Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Baş Bilim İnsanı Li Wei, yatırım camiasının aslında büyük modeller hakkında çok endişelendiğini ve onlardan hoşlandığını hissedebilir, ancak aynı zamanda çok temkinlidirler. "Sonuçta, bu büyük bir yatırımla yeni bir teknoloji yönü, ancak iş modeli şu anda belirsiz."
Bir melek yatırımcı ve yapay zeka konusunda kıdemli bir uzman olan Guo Tao, Sohu Technology'yi analiz etti ve giderek daha fazla yatırım kurumunun, AI büyük modellerinin büyük yatırım miktarları, uzun geri ödeme süreleri, düşük başarı oranları ve sektördeki şiddetli rekabetle karşı karşıya olduğunu fark ettiğini söyledi. ve giderek daha sıkı hale gelen düzenlemeler ve diğer sorunlar, bu nedenle atış temkinli olma eğilimindedir ve mevcut bekle ve gör atmosferi nispeten güçlüdür.
Aynı zamanda Guo Tao, şu anda yatırım yapmaya değer çok sayıda büyük ölçekli yapay zeka şirketi olmadığına inanıyor.Yeni kurulan şirketlerin çoğunun teknoloji, veri ve ekoloji açısından neredeyse hiçbir önemli avantajı yok.
Buna ek olarak, gelecek vaat eden birçok yıldız şirketinin değerlemeleri çok pahalı, genellikle ışık yılı uzakta.Sadece üç ayda, değerleme 200 milyon ABD dolarından 1 milyar ABD dolarına sıçradı ve birçok kurumun cesareti kırıldı. Bu şirketin sonu da oldukça utanç verici, Wang Xing'in Meituan'ı kardeşlerini ve yatırımcılarını 2 milyar yuan'dan fazla “kurtardı” ve Wang Huiwen hastalık nedeniyle erken ayrıldı.
İnternet yatırım tercihini sürdürmek, ateş düştükten sonra mücadeleye başlamak
Yapay zeka büyük modellerinin belirli yatırım yönü açısından, yatırım kurumları İnternet yatırım döneminin tercihlerini neredeyse sürdürdü ve uygulama katmanı en popüler olanıdır. Cheng Hao, Yuanwang Capital'in ağırlıklı olarak ara yazılım ve uygulama katmanı şirketlerine yatırım yaptığını söyledi.
Qu Kai'nin açıkladığı verilere göre bu yıl para kazanan yapay zeka projelerinden %10-20'si modeller, %20-30'u alt/ara katmanlar ve %60-70'i ise uygulama katmanları için. . Para kazandıran projeleri saymazsanız başvuru yapan projeler %95'e ulaşabilir.
Altta yatan altyapıdan (çipler, çerçeveler ve diğer altyapı gibi), model katmanına, ara katman yazılımına ve çeşitli uygulamalara kadar AI büyük ölçekli model endüstrisi de çip endüstrisine benzer bir ters piramit yapısı oluşturmuştur. Alt katmanın yabancı açık kaynak teknolojisine dayanması ve kırılmasının zor olması durumunda, çoğu yerli girişim uygulama katmanına bahse girer ve yüksek maliyetli model katmanı sadece birkaç şirket için bir oyundur.
Li Wei, yeni kurulan şirketlerin temel büyük ölçekli modelleri ve büyük ölçekli modellerin alt uygulamalarını yaptıklarına ve temel büyük ölçekli modeller yapmanın ne gerçekçi ne de gerekli olduğuna inanıyor. "Bu nedenle, birçok start-up dikey senaryolara başvurma eğilimindedir. API çağrıları veya OEM özelleştirme dağıtımı yoluyla, veri ve uygulamaların yenilikçi araştırma ve geliştirmesine odaklanmak için büyük model tedarikçilerin büyük model hizmetlerinden yararlanacaklar. Bu, nispeten net bir yön olabilir."
Ancak, bu büyük model çılgınlığı dalgası soğumaya başlamış gibi görünüyor.Sıklıkla alıntılanan örnek, ChatGPT trafiğinin zirvesidir. Üçüncü taraf web sitesiBenzerWeb'in verilerine göre, ChatGPT'nin web sitesi ve mobil istemcisinin küresel trafiği bu yılın Haziran ayında aylık bazda %9,7 azaldı, geçen yılın sonundan bu yana ilk düşüş ve harcanan süre web sitesindeki ziyaretçi sayısı da %8,5 azaldı. Ayrıca Microsoft Bing ve Character.AI gibi sitelerin trafiği de haziran ayında değişen derecelerde geriledi.
"Son bir veya iki ayda pazar soğudu, çünkü son zamanlarda büyük modellerdeki niteliksel değişiklikler azalıyor ve yılın başına göre daha az yeni girişimci ve anlatılacak yeni hikaye var. Hotspot'un kendi avantajları ve dezavantajları var. Fu, bu normal." Qu Kai dedi.
Büyük yapay zeka modelinin bir sonraki aşamasında, onu uygulamak için çok çalışmamız gerektiğine inanıyor. Bir sonraki sıcak nokta dalgası muhtemelen iki veya üç ay sonra olacak. İlk yarıda para alan çok sayıda proje için yılın en iyi ürünü lansmanını tamamlamak birkaç ay sürecek.Daha fazla ve daha iyi öldürücü uygulamalar olup olmadığına bakın ve uygulama katmanının liderinin kim olacağını görün.
Aslında, büyük üreticiler şu anda büyük modellerin iniş ve ticari uygulaması için çabalıyorlar. Huawei kısa bir süre önce Pangu 3.0'ı piyasaya sürdüğünde, bunu ses modeli düzeyinde odaklanmak yerine hayatın her kesimine yardımcı olmak için kullanmayı umduğunu ifade etti. "İşlerle o kadar meşgulüz ki şiir için zamanımız yok."
Guo Tao, AI modelinin soğumasına rağmen, bir bütün olarak yaklaşık bir yıl süreceğine ve odağın kademeli olarak temel teknoloji seviyesinden dikey uygulama seviyesine geçeceğine inanıyor.
Xiaoice'in CEO'su Li Di, büyük modellerin homojenleştirilmesinin şu anda ciddi olduğuna ve piyasada bu kadar çok büyük modele ihtiyaç olmadığına karar verdi.2024'te ateşin düşmesi gerekiyor ve kıyıda kimin olduğu ve kimlerin olduğu tespit edildi. kim çıplak yüzüyor.
Genel model için şans yok mu? Dikey yolun homojenleştirilmesi ciddi
Girişimciler için pazara girmeden önce yön hakkında nasıl düşünüleceği son derece kritiktir. Zhu Xiaohu, ChatGPT'nin yeni kurulan şirketlere karşı pek dostça davranmadığını ve önümüzdeki iki ila üç yıl içinde finansman fantezilerinden vazgeçeceğini söyledi. Fu Sheng, "Yatırımcılarımız cahil ve korkusuz olanlar" diyerek bundan şikayet etti.
Daha sonra Zhu Xiaohu, büyük ölçekli modeller alanında girişimcilik fırsatlarını inkar etmediğini açıklayarak, girişimcilere genel amaçlı büyük ölçekli modeller konusunda batıl inançlara kapılmamalarını hatırlattı. "Çoğu girişimci için senaryolar önceliktir ve veriler kraldır."
Bu görüş temel olarak mevcut yerli yatırım çevrelerinin fikir birliği haline geldi. Guo Tao, genel amaçlı büyük ölçekli modellerin belirli bir tekel durumu oluşturacağına ve genel amaçlı büyük ölçekli modelleri devreye aldıklarında girişimcilerin ve "küçük fabrikaların" sermaye, teknoloji, veri ve ekoloji açısından dezavantajlı durumda olacağına inanıyor. .
"Genel amaçlı büyük ölçekli modelin hendeği çok yüksek ve ağ etkisi de güçlü. Kullanıcı geri bildirimleri onu daha akıllı hale getirecek ve onu ilk yapan şirketler ilk hamle avantajına sahip olacak." Cheng Hao start-up şirketlerin genel amaçlı büyük ölçekli bir model yapma şansının olmadığına da inanıyor.Büyük, ancak büyük fabrikalar bunu karşılayabilir.
Aynı zamanda, genel taban modelinin gelecekte çok fazla şirket gerektirmeyeceğine inanıyor. "Belki gelecekte dünyada kullanılabilecek 10'dan fazla kapalı kaynak ve açık kaynak genel amaçlı model olmayacak, bu çok fazla."
Ancak birçok girişimci aynı fikirde değil. "Pek çok start-up firmanın büyük ölçekli modellerini piyasaya sürmesi bu konunun çok büyük bir problem olmadığını ispatlıyor. GPT-4 seviyesine çıkmaksa zirve üreticiler için de çok zor ve tekelleşmek imkansız görünüyor. şimdi." dedi Li Wei.
Yeni kurulan şirketlerin, donanım kaynakları ve mühendislik gücü açısından büyük ölçekli üreticilerle rekabet edememesine rağmen, avantajlarının daha gerçekçi olmaları, genel bir iniş yoluna veya ürün talebine sahip olmaları ve yapmamaları olduğuna inanıyor. büyük modeller uğruna büyük modeller.
"Temel büyük model yekpare değildir ve genişlemeye yer vardır. Startup'lar bir milyar veya on milyarlık bir modelle başlayabilir ve ardından kendi ihtiyaçlarına göre 100 milyarlık bir model geliştirmeye devam edip etmeyeceğine karar verebilir ve takip edebilir." kaynakları artırın." dedi Li Wei.
Birçok start-up şirket, büyük ölçekli modeller yaparken bu rotayı izler. Örneğin, Baichuan Intelligence ilk önce 7 milyar parametreli bir model başlattı ve hala 50 milyar parametreli bir modeli eğitiyor.Temel olarak, hiçbir başlangıç şirketi 100 milyar parametreli büyük bir model yapmayı seçmez.
Li Wei'ye göre modelin boyutu tek gösterge değil ve uygulama senaryosu da önemli bir referans boyutu. "Çoğu uygulama için, süper büyük ölçekli bir model bir sivrisineği vuran bir top gibidir. Çıkarım yapması uzun zaman almakla kalmaz, aynı zamanda çok maliyetlidir ve uygulanması ve konuşlandırılması zordur ve gerçek etki açısından çok mantıklı."
Bu nedenle Li Wei, mükemmellik için körü körüne rekabet etmenin büyük ölçekli model Ar-Ge ve inovasyonunun ana akımı olmaması gerektiğine inanıyor. Büyük ölçekli modellerin hafif ve dikey hale getirilmesinin daha anlamlı ve sağlıklı bir rekabet olması önemli.
Cheng Hao, gelecekte birçok küçük ve orta ölçekli işletmenin kendi dikey modellerine sahip olacağına ve startup'ların dikey yolda uygulama veya araç zincirleri geliştirmek için daha fazla fırsata sahip olacağına inanıyor. "Wang Xiaochuan ve Wang Huiwen gibi çoğu yatırım kurumu hala dikey endüstrilerin izini sürüyor, büyük ölçüde genel amaçlı büyük ölçekli modeller yapmaya değil, insanlara güveniyorlar."
Bununla birlikte, dikey yolun teknik rotasını seçmek de birçok zorlukla karşı karşıyadır. Li Wei, dikey alanda büyük ölçekli modellerin büyük ölçekli uygulamasının hayal edilenden daha zor olacağını açıkça söyledi.
Mevcut zorluklardan birinin, değişikliklerin çok hızlı ve göz kamaştırıcı olması olduğuna inanıyor. Yeni kurulan şirketlerin büyük ölçekli tedarikçilerle bağlantı kurması ve bunları seçmesi zor. Çoğu büyük ölçekli model, henüz uygulanabilecek olgun hizmetler üretmedi. ve yukarı akış ve aşağı akış kesintisiz olamaz. Yerleştirme ve eşleştirme sorunu.
Aynı zamanda teknik homojenlik ve ticari inter haddeleme gibi sorunlar da devam etmektedir. Li Wei, "Teknoloji rekabetini ve farklılaştırılmış model geliştirmeyi teşvik etmek, iş işbirliğini koordine etmek ve iş ilişkilerini azaltmak, teknoloji şirketleri ve topluluklarının birlikte çalışması gereken yönlerdir."
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI büyük ölçekli model kavgasının "gerçeği": yatırımcılar daha fazlasını görüyor ve daha az yatırım yapıyor, 20 şirket finansman olarak yalnızca 6 milyar yuan aldı
Kaynak: Sohu Teknoloji
Yazar: Liang Changjun
Editör: Yang Jin
"Daha çok bak, daha az oy ver", "bekleme ve izleme atmosferi nispeten güçlü". Yatırım kurumlarının bu yıl yapay zeka büyük ölçekli model girişimciliğine yönelik tutumundan bahsederken, bazı yerli yatırımcı ve girişimcilerin hissiyatı bu.
Ancak sektörde AI büyük modelleri hala popüler. Yeni sonuçlanan Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda 30'dan fazla büyük ölçekli model toplu olarak kaslarını gösterdi.Yerli internet şirketleri ve birçok AI şirketi büyük ölçekli modellerin sıcak yoluna girdi ve 100 modelin savaşı şimdiden başladı .
Girişim sermayesi piyasasında Wang Huiwen, Wang Xiaochuan ve Li Kaifu gibi büyük isimler birbiri ardına piyasaya girerek Çin'in OpenAI'si, Çin'deki en iyi büyük ölçekli model vb. AI büyük ölçekli modellerin bu dalgasında güç.
Sohu Technology'nin eksik istatistiklerine göre, bu yılın ilk yarısında en az 20 büyük ölçekli model şirketi 6 milyar yuan'dan fazla finansman aldı. Küresel açıdan bakıldığında, ilgili finansman sayısı 50'yi aşıyor ve Çin ve Amerika Birleşik Devletleri, her biri 20'den fazla olmak üzere toplam 100 milyar yuan ile başı çekiyor.
Yurtiçi işlemlerin sayısı nispeten fazla olmasına rağmen, miktar dünyanın yalnızca %6'sını oluşturuyor.Yerli yatırımcılar cömert değil ve AI büyük model yatırım piyasası biraz ıssız.
Aynı zamanda, tüm taraflar büyük modellerin girişimci değeri konusunda bir fikir birliğine varmadı GSR Ventures'ın yönetici ortağı Zhu Xiaohu ve Cheetah Mobile'ın başkanı Fu Sheng, daha önce bu konuda birbirleriyle tartışıyorlardı.
Yuanwang Capital ve Xunlei'nin kurucusu Cheng Hao, dünyada 10'dan fazla genel amaçlı model olmayacağına ve girişimcilik için çok az fırsat olduğuna karar verdi. Bu temelde yatırım çevrelerinde bir fikir birliği haline geldi.Baidu CEO'su Robin Li de daha önce tekerleği yeniden icat etmeye gerek olmadığını söylemişti.
Ancak birçok girişimci aynı fikirde olmayı zor buluyor. Wang Xiaochuan, yeni kurulan şirketlerin fırsatlara sahip olması gerektiğine ve yük ve daha fazla ticari baskı olmadan büyük şirketlerden daha hızlı çalışacaklarına inanıyor.
Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Going to Sor'un Baş Bilim Adamı Li Wei, Sohu Technology'ye büyük üreticilerin genel amaçlı büyük modelleri tekelleştirmesinin pek olası olmadığını söyledi. "Pek çok girişim, bu konunun artık büyük bir sorun olmadığını kanıtlayarak büyük modeller başlattı."
Farklılıklara rağmen, uygulamanın anahtar olacağı konusunda fikir birliği var. Yapılıp yapılmayacağını görmek için beklemekten, hayatın her kesiminden oyuncuların girişine kadar, büyük model nasıl uygulanacağını cevaplama aşamasına geldi. İster büyük bir fabrika ister yeni kurulmuş bir şirket olsun, bu mutlaka cevaplanması gereken bir sayfadır.
Oyuna girdiğinde patronun kendi halesi var, büyük modele kim yatırım yapıyor?
Yapay zekanın üçüncü dalgasının büyük modelinin zirvesini oluşturan ChatGPT doğdu ve bir grup kodaman kendi işini kurdu. Sohu Technology'nin eksik istatistiklerine göre, bu yılın ilk yarısında en az 20 büyük ölçekli şirket finansman sağladı ve bunların çoğu erken melek turunda veya A turundaydı.
Bu girişimciler, girişimci veya geniş ölçekli geçmişe sahip Kai-fu Lee, Wang Huiwen, Wang Xiaochuan, Li Zhifei, Zhou Bowen, vb. Tsinghua Üniversitesi'nin özellikle tipik olduğu Kongre ve West Lake Üniversitesi Tsinghua profesörleri, Shengshu Teknolojisi, Shenyan Teknolojisi, Ayın Karanlık Yüzü, Qingmao Zekası, Yüz Duvarı Zekası ve Lingxin Zekasının arkasındadır.
Yatırımcılar açısından Tencent, Baidu Ventures, Ant Group, TAL gibi sanayi sermayelerinin yanı sıra Sequoia, IDG, ZhenFund, Sinovation Ventures, Qiming Ventures, Matrix Partners, Qiji Ventures gibi girişim sermayeleri de var. döküm. Sequoia, Light Years Beyond, Shenyan Technology, The Dark Side of the Moon ve Project AI 2.0 dahil olmak üzere en az 5 çekimle en aktif olanıdır, Tencent ise Light Years Beyond, MiniMax ve Shenyan Technology'ye yatırım yapmıştır.
Finansman ölçeği açısından, bu istatistikte projelerin açıkladığı toplam finansman 6 milyar yuan'ı aşıyor. Kamu verilerine göre, bu yılın ilk yarısında, dünyada AI büyük modellerini içeren, yatırım ve finansman tutarı 100 milyar yuan'ı aşan 51 kurumsal finansman vardı, yani yurt içi işlemlerin sayısı yaklaşık %40'ı oluşturuyordu. , ancak finansman tutarı sadece% 6 civarındaydı.
Microsoft'un OpenAI, Bill Gates, Microsoft, Nvidia vb.'ye yaptığı 10 milyar dolarlık yatırım da dahil olmak üzere ABD pazarındaki çok sayıda büyük ölçekli işlem çoğunluğu oluşturuyordu. Inflection AI'ye yapılan 1,3 milyar dolarlık yatırıma öncülük etti ve ABD veri şirketi Databricks, MosaicML'yi satın aldı. 1.3 milyar dolar. Bu üç işlem tek başına küresel toplamın yaklaşık %90'ını oluşturuyordu.
Bu aynı zamanda, yerel büyük ölçekli modellerin yoğun bir şekilde devreye girmesine ve sermaye piyasasındaki konsept hisse senetlerinin ikiye katlanıp fırlamasına rağmen, birincil piyasadaki yatırımcıların, özellikle büyük değerli işlemlerde, hala nispeten temkinli davrandıklarını da bir dereceye kadar göstermektedir.
Risk sermayesi FA işiyle uğraşan Chapter 42'nin kurucusu Qu Kai, neredeyse tüm ABD doları fonlarının şu anda yapay zekaya baktığını ve bazı RMB fonlarının da ilgilendiğini ortaya koydu. "Pek çok kurum çok olumlu ama sonuçta harekete geçecek çok kişi yok. Muhtemelen elli altmış kişi olacak."
Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Baş Bilim İnsanı Li Wei, yatırım camiasının aslında büyük modeller hakkında çok endişelendiğini ve onlardan hoşlandığını hissedebilir, ancak aynı zamanda çok temkinlidirler. "Sonuçta, bu büyük bir yatırımla yeni bir teknoloji yönü, ancak iş modeli şu anda belirsiz."
Bir melek yatırımcı ve yapay zeka konusunda kıdemli bir uzman olan Guo Tao, Sohu Technology'yi analiz etti ve giderek daha fazla yatırım kurumunun, AI büyük modellerinin büyük yatırım miktarları, uzun geri ödeme süreleri, düşük başarı oranları ve sektördeki şiddetli rekabetle karşı karşıya olduğunu fark ettiğini söyledi. ve giderek daha sıkı hale gelen düzenlemeler ve diğer sorunlar, bu nedenle atış temkinli olma eğilimindedir ve mevcut bekle ve gör atmosferi nispeten güçlüdür.
Aynı zamanda Guo Tao, şu anda yatırım yapmaya değer çok sayıda büyük ölçekli yapay zeka şirketi olmadığına inanıyor.Yeni kurulan şirketlerin çoğunun teknoloji, veri ve ekoloji açısından neredeyse hiçbir önemli avantajı yok.
Buna ek olarak, gelecek vaat eden birçok yıldız şirketinin değerlemeleri çok pahalı, genellikle ışık yılı uzakta.Sadece üç ayda, değerleme 200 milyon ABD dolarından 1 milyar ABD dolarına sıçradı ve birçok kurumun cesareti kırıldı. Bu şirketin sonu da oldukça utanç verici, Wang Xing'in Meituan'ı kardeşlerini ve yatırımcılarını 2 milyar yuan'dan fazla “kurtardı” ve Wang Huiwen hastalık nedeniyle erken ayrıldı.
İnternet yatırım tercihini sürdürmek, ateş düştükten sonra mücadeleye başlamak
Yapay zeka büyük modellerinin belirli yatırım yönü açısından, yatırım kurumları İnternet yatırım döneminin tercihlerini neredeyse sürdürdü ve uygulama katmanı en popüler olanıdır. Cheng Hao, Yuanwang Capital'in ağırlıklı olarak ara yazılım ve uygulama katmanı şirketlerine yatırım yaptığını söyledi.
Qu Kai'nin açıkladığı verilere göre bu yıl para kazanan yapay zeka projelerinden %10-20'si modeller, %20-30'u alt/ara katmanlar ve %60-70'i ise uygulama katmanları için. . Para kazandıran projeleri saymazsanız başvuru yapan projeler %95'e ulaşabilir.
Altta yatan altyapıdan (çipler, çerçeveler ve diğer altyapı gibi), model katmanına, ara katman yazılımına ve çeşitli uygulamalara kadar AI büyük ölçekli model endüstrisi de çip endüstrisine benzer bir ters piramit yapısı oluşturmuştur. Alt katmanın yabancı açık kaynak teknolojisine dayanması ve kırılmasının zor olması durumunda, çoğu yerli girişim uygulama katmanına bahse girer ve yüksek maliyetli model katmanı sadece birkaç şirket için bir oyundur.
Li Wei, yeni kurulan şirketlerin temel büyük ölçekli modelleri ve büyük ölçekli modellerin alt uygulamalarını yaptıklarına ve temel büyük ölçekli modeller yapmanın ne gerçekçi ne de gerekli olduğuna inanıyor. "Bu nedenle, birçok start-up dikey senaryolara başvurma eğilimindedir. API çağrıları veya OEM özelleştirme dağıtımı yoluyla, veri ve uygulamaların yenilikçi araştırma ve geliştirmesine odaklanmak için büyük model tedarikçilerin büyük model hizmetlerinden yararlanacaklar. Bu, nispeten net bir yön olabilir."
Ancak, bu büyük model çılgınlığı dalgası soğumaya başlamış gibi görünüyor.Sıklıkla alıntılanan örnek, ChatGPT trafiğinin zirvesidir. Üçüncü taraf web sitesiBenzerWeb'in verilerine göre, ChatGPT'nin web sitesi ve mobil istemcisinin küresel trafiği bu yılın Haziran ayında aylık bazda %9,7 azaldı, geçen yılın sonundan bu yana ilk düşüş ve harcanan süre web sitesindeki ziyaretçi sayısı da %8,5 azaldı. Ayrıca Microsoft Bing ve Character.AI gibi sitelerin trafiği de haziran ayında değişen derecelerde geriledi.
"Son bir veya iki ayda pazar soğudu, çünkü son zamanlarda büyük modellerdeki niteliksel değişiklikler azalıyor ve yılın başına göre daha az yeni girişimci ve anlatılacak yeni hikaye var. Hotspot'un kendi avantajları ve dezavantajları var. Fu, bu normal." Qu Kai dedi.
Büyük yapay zeka modelinin bir sonraki aşamasında, onu uygulamak için çok çalışmamız gerektiğine inanıyor. Bir sonraki sıcak nokta dalgası muhtemelen iki veya üç ay sonra olacak. İlk yarıda para alan çok sayıda proje için yılın en iyi ürünü lansmanını tamamlamak birkaç ay sürecek.Daha fazla ve daha iyi öldürücü uygulamalar olup olmadığına bakın ve uygulama katmanının liderinin kim olacağını görün.
Aslında, büyük üreticiler şu anda büyük modellerin iniş ve ticari uygulaması için çabalıyorlar. Huawei kısa bir süre önce Pangu 3.0'ı piyasaya sürdüğünde, bunu ses modeli düzeyinde odaklanmak yerine hayatın her kesimine yardımcı olmak için kullanmayı umduğunu ifade etti. "İşlerle o kadar meşgulüz ki şiir için zamanımız yok."
Guo Tao, AI modelinin soğumasına rağmen, bir bütün olarak yaklaşık bir yıl süreceğine ve odağın kademeli olarak temel teknoloji seviyesinden dikey uygulama seviyesine geçeceğine inanıyor.
Xiaoice'in CEO'su Li Di, büyük modellerin homojenleştirilmesinin şu anda ciddi olduğuna ve piyasada bu kadar çok büyük modele ihtiyaç olmadığına karar verdi.2024'te ateşin düşmesi gerekiyor ve kıyıda kimin olduğu ve kimlerin olduğu tespit edildi. kim çıplak yüzüyor.
Genel model için şans yok mu? Dikey yolun homojenleştirilmesi ciddi
Girişimciler için pazara girmeden önce yön hakkında nasıl düşünüleceği son derece kritiktir. Zhu Xiaohu, ChatGPT'nin yeni kurulan şirketlere karşı pek dostça davranmadığını ve önümüzdeki iki ila üç yıl içinde finansman fantezilerinden vazgeçeceğini söyledi. Fu Sheng, "Yatırımcılarımız cahil ve korkusuz olanlar" diyerek bundan şikayet etti.
Daha sonra Zhu Xiaohu, büyük ölçekli modeller alanında girişimcilik fırsatlarını inkar etmediğini açıklayarak, girişimcilere genel amaçlı büyük ölçekli modeller konusunda batıl inançlara kapılmamalarını hatırlattı. "Çoğu girişimci için senaryolar önceliktir ve veriler kraldır."
Bu görüş temel olarak mevcut yerli yatırım çevrelerinin fikir birliği haline geldi. Guo Tao, genel amaçlı büyük ölçekli modellerin belirli bir tekel durumu oluşturacağına ve genel amaçlı büyük ölçekli modelleri devreye aldıklarında girişimcilerin ve "küçük fabrikaların" sermaye, teknoloji, veri ve ekoloji açısından dezavantajlı durumda olacağına inanıyor. .
"Genel amaçlı büyük ölçekli modelin hendeği çok yüksek ve ağ etkisi de güçlü. Kullanıcı geri bildirimleri onu daha akıllı hale getirecek ve onu ilk yapan şirketler ilk hamle avantajına sahip olacak." Cheng Hao start-up şirketlerin genel amaçlı büyük ölçekli bir model yapma şansının olmadığına da inanıyor.Büyük, ancak büyük fabrikalar bunu karşılayabilir.
Aynı zamanda, genel taban modelinin gelecekte çok fazla şirket gerektirmeyeceğine inanıyor. "Belki gelecekte dünyada kullanılabilecek 10'dan fazla kapalı kaynak ve açık kaynak genel amaçlı model olmayacak, bu çok fazla."
Ancak birçok girişimci aynı fikirde değil. "Pek çok start-up firmanın büyük ölçekli modellerini piyasaya sürmesi bu konunun çok büyük bir problem olmadığını ispatlıyor. GPT-4 seviyesine çıkmaksa zirve üreticiler için de çok zor ve tekelleşmek imkansız görünüyor. şimdi." dedi Li Wei.
Yeni kurulan şirketlerin, donanım kaynakları ve mühendislik gücü açısından büyük ölçekli üreticilerle rekabet edememesine rağmen, avantajlarının daha gerçekçi olmaları, genel bir iniş yoluna veya ürün talebine sahip olmaları ve yapmamaları olduğuna inanıyor. büyük modeller uğruna büyük modeller.
"Temel büyük model yekpare değildir ve genişlemeye yer vardır. Startup'lar bir milyar veya on milyarlık bir modelle başlayabilir ve ardından kendi ihtiyaçlarına göre 100 milyarlık bir model geliştirmeye devam edip etmeyeceğine karar verebilir ve takip edebilir." kaynakları artırın." dedi Li Wei.
Birçok start-up şirket, büyük ölçekli modeller yaparken bu rotayı izler. Örneğin, Baichuan Intelligence ilk önce 7 milyar parametreli bir model başlattı ve hala 50 milyar parametreli bir modeli eğitiyor.Temel olarak, hiçbir başlangıç şirketi 100 milyar parametreli büyük bir model yapmayı seçmez.
Li Wei'ye göre modelin boyutu tek gösterge değil ve uygulama senaryosu da önemli bir referans boyutu. "Çoğu uygulama için, süper büyük ölçekli bir model bir sivrisineği vuran bir top gibidir. Çıkarım yapması uzun zaman almakla kalmaz, aynı zamanda çok maliyetlidir ve uygulanması ve konuşlandırılması zordur ve gerçek etki açısından çok mantıklı."
Bu nedenle Li Wei, mükemmellik için körü körüne rekabet etmenin büyük ölçekli model Ar-Ge ve inovasyonunun ana akımı olmaması gerektiğine inanıyor. Büyük ölçekli modellerin hafif ve dikey hale getirilmesinin daha anlamlı ve sağlıklı bir rekabet olması önemli.
Cheng Hao, gelecekte birçok küçük ve orta ölçekli işletmenin kendi dikey modellerine sahip olacağına ve startup'ların dikey yolda uygulama veya araç zincirleri geliştirmek için daha fazla fırsata sahip olacağına inanıyor. "Wang Xiaochuan ve Wang Huiwen gibi çoğu yatırım kurumu hala dikey endüstrilerin izini sürüyor, büyük ölçüde genel amaçlı büyük ölçekli modeller yapmaya değil, insanlara güveniyorlar."
Bununla birlikte, dikey yolun teknik rotasını seçmek de birçok zorlukla karşı karşıyadır. Li Wei, dikey alanda büyük ölçekli modellerin büyük ölçekli uygulamasının hayal edilenden daha zor olacağını açıkça söyledi.
Mevcut zorluklardan birinin, değişikliklerin çok hızlı ve göz kamaştırıcı olması olduğuna inanıyor. Yeni kurulan şirketlerin büyük ölçekli tedarikçilerle bağlantı kurması ve bunları seçmesi zor. Çoğu büyük ölçekli model, henüz uygulanabilecek olgun hizmetler üretmedi. ve yukarı akış ve aşağı akış kesintisiz olamaz. Yerleştirme ve eşleştirme sorunu.
Aynı zamanda teknik homojenlik ve ticari inter haddeleme gibi sorunlar da devam etmektedir. Li Wei, "Teknoloji rekabetini ve farklılaştırılmış model geliştirmeyi teşvik etmek, iş işbirliğini koordine etmek ve iş ilişkilerini azaltmak, teknoloji şirketleri ve topluluklarının birlikte çalışması gereken yönlerdir."