Altı aylık AI vaftizinden sonra, bugün teknoloji endüstrisindeki herkesin durumunu -gerginlik, uyarım ve baskı- tanımlamak için "stres tepkisi"nden daha uygun bir kelime bulmak zor olabilir.

"Stres tepkisi", organizmaların dış çevresel baskı veya tehditlerle karşılaştıklarında vücudun homeostazını korumak için ürettiği bir dizi tepkiyi ifade eder. Organizmaların çevreye uyum sağlamaları ve hayatta kalmalarını sağlamaları doğal bir tepkidir. Bu tepki kısa ömürlü veya uzun süreli olabilir.

26 Temmuz'da OpenAI'nin resmi Twitter hesabı, ChatGPT'nin Android sürümünün Amerika Birleşik Devletleri, Hindistan, Bangladeş ve Brezilya'da indirilebileceğini ve yakın gelecekte daha fazla ülkeye yayılmayı planladığını duyurdu. ChatGPT kanalları genişletiyor, daha fazla kullanıcı kazanıyor ve daha güçlü kullanım yapışkanlığı sağlıyor ve üretken yapay zeka dalgası yükselmeye devam ediyor.

Temmuz ayı başlarında, Şangay'da düzenlenen 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda (WAIC), büyük ölçekli bir model start-up şirketinden bir teknisyen, sergi salonunda mekik dokuyarak geziniyordu ve şirket için uygun maliyetli bir yerel çip çözümü bulmayı planlıyordu. büyük ölçekli model eğitiminde kullanmak için.

Huxiu'ya "1.000 A100'ümüz var ama bunlar yeterli değil" dedi.

A100, Nvidia'dan üst düzey bir GPU ve ChatGPT'nin geliştirilmesi için donanım temelidir. Kamuya açık bazı veriler, GPT serisi modellerin eğitim sürecinde OpenAI tarafından kullanılan Nvidia GPU sayısının yaklaşık 25.000 olduğunu gösteriyor. Bu nedenle büyük bir model yapmak için öncelikle kaç adet A100 ekran kartı alabileceğinizi değerlendirmelisiniz ki bu sektörde neredeyse bir uygulama haline geldi.

GPU'lar nerede? Ucuz bilgi işlem gücünü nerede bulabilirim? Bu, 2023WAIC konferansındaki pek çok sorunun sadece küçük bir kısmı.

Son altı ayda "stresli" olan hemen hemen tüm insanlar, bu "olayda" yapay zeka hakkında daha fazla yanıt bulmaya can atıyor.

2023WAIC sitesi

Bir çip sergileyicisinden bir teknisyen Tiger Sniff'e, WAIC konferansının birkaç günü boyunca birçok ürün yöneticisinin, şirketin büyük model işi için ürün tanımlarını burada bulmayı umarak "büyük model" stantlarına geldiğini söyledi.

28 Mayıs'ta Zhongguancun Forumunda, Çin Bilimsel ve Teknolojik Bilgi Enstitüsü tarafından yayınlanan "Çin Yapay Zekası Büyük Ölçekli Model Haritası Araştırma Raporu", Mayıs ayı sonuna kadar parametre ölçeğine sahip 79 büyük ölçekli modelin olduğunu gösterdi. Çin'de 1 milyardan fazla serbest bırakıldı. Önümüzdeki iki ay içinde, Alibaba Cloud'dan Tongyi Wanxiang, Huawei Cloud'dan Pangu 3.0 ve Youdao "Ziyue" gibi bir dizi AI büyük modeli piyasaya sürüldü. Eksik istatistiklere göre, mevcut yerli AI büyük modelleri 100'ü aştı.

Büyük AI modellerini piyasaya sürmek için çabalayan yerli işletmelerin eylemi, "stres tepkisinin" en iyi somut örneğidir. Bu "tepki"nin yarattığı kaygı, bir internet devinin CEO'sundan yapay zeka araştırma kurumundaki bir araştırmacıya, bir risk sermayesi fonunun ortağından bir şirketin kurucusuna kadar sektördeki hemen hemen tüm ilgili personele aktarılıyor. AI şirketi ve hatta AI ile ilgili birçok Hukuk pratisyeninin yanı sıra veri ve ağ güvenliği düzenleyicileri.

Sektörün dışındaki insanlar için bu sadece kısa ömürlü bir karnaval olabilir ama günümüzde kaç kişi yapay zekanın dışında olduğunu söylemeye cesaret edebiliyor?

Yapay zeka yeni bir çağ başlatıyor ve her şey büyük bir modelle yeniden şekillenmeye değer. Giderek daha fazla insan teknolojinin yayılmasının sonuçları hakkında düşünmeye başlıyor.

Fonlar akıyor, çarklar burada

ChatGPT'nin doğumundan sonraki bir ay içinde, ChatGPT'nin kurucusu Li Zhifei iki kez Silikon Vadisi'ne gitti ve herkesle büyük modeller hakkında konuştu.Li Zhifei, Huxiu ile konuşurken açıkça bunun son "Her şeyi" olduğunu söyledi.

2012 yılında Li Zhifei, Çin'in iki yapay zeka dalgasının iniş ve çıkışlarını deneyimleyen, çekirdeğini ses etkileşimi ve yazılım ve donanım kombinasyonu olan bir yapay zeka şirketi olan Mobwenwen'i kurdu. Yapay zekanın son dalgasının en sıcak döneminde, Momenwenbang'ın değeri bir zamanlar tek boynuzlu at seviyesine itildi, ancak o zamandan beri bir yalnızlık dönemi de yaşadı.Yapay zeka endüstrisi, ChatGPT'nin ortaya çıkmasına kadar yıllardır susmuş Bir delik açılmıştı.

Birincil piyasada "sıcak para akıyor."

Son altı ayda büyük modeller söz konusu olduğunda endüstrinin fikir birliği budur. Qiji Forum'un kurucusu Lu Qi, yapay zeka büyük ölçekli modellerin bir "volan" olduğuna ve geleceğin modellerin her yerde bulunabileceği bir çağ olacağına inanıyor. "Bu çark çoktan başladı" ve en büyük itici güç sermaye.

Temmuz ayı başlarında, işletme bilgileri platformu Crunchbase tarafından yayınlanan veriler, AI olarak sınıflandırılan şirketlerin 2023'ün ilk yarısında 25 milyar dolar topladığını ve küresel finansmanın %18'ini oluşturduğunu gösterdi. Bu rakam 2022'nin ilk yarısındaki 29 milyar ABD dolarına kıyasla düşüş gösterse de 2023'ün ilk yarısında dünyadaki çeşitli sektörlerin toplam finansman tutarı 2022'nin aynı dönemine göre %51 azaldı. AI alanındaki finansman miktarı dünyanın en büyüğüdür ve toplam finansman içindeki payı neredeyse ikiye katlanmıştır. Crunchbase raporda şunları yazdı: "ChatGPT tarafından tetiklenen yapay zeka patlaması olmadan, 2023'teki finansman miktarı daha da düşük olacak."

2023 yılında AI sektöründe şu ana kadarki en büyük finansman, Microsoft'un Ocak ayında OpenAI'ye yaptığı 10 milyar dolarlık yatırımdır.

Tiger Sniff Kamu istatistiklerine göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki büyük ölçekli girişimler arasında Inflection AI, Open AI'den sonra yapay zeka alanında en büyük ikinci girişim olabilir, onu Anthropic (1,5 milyar $), Cohere (445 milyon $), Adept takip ediyor. (415 milyon dolar), Runway (195,5 milyon dolar), Character.ai (150 milyon dolar) ve Stability AI (yaklaşık 100 milyon dolar).

Çin'de 2023'ün ilk yarısında yerli yapay zeka sektöründe 456 kamu yatırımı ve finansman olayı yaşandı. Ve bu istatistik, 2018'den 2022'ye kadar olan beş yılda 731, 526, 353, 631 ve 648'dir.

Yılın ilk yarısında yerli yapay zeka sektöründe kamu yatırım ve finansman etkinlikleri

Volanı tetikleyen bir diğer olay ise API arayüzünün ChatGPT tarafından yayınlanmasıydı. OpenAI, Mart ayında ChatGPT'nin API arayüzünü ilk kez açtığında, AI endüstrisi içinde ve dışında neredeyse bir fikir birliği vardı: endüstri değişmek üzere. Büyük modellere daha fazla uygulama bağlandıkça, yapay zekanın üzerinde daha verimli bir orman büyüyor.

"Büyük ölçekli modeller oluşturmak ve uygulama yapmak birbirinden ayrılmalıdır." Yatırımcıların her zaman keskin bir koku alma duyusu vardır. Source Code Capital İcra Direktörü Chen Runze'ye göre yapay zeka, yarı iletkenlerdeki işbölümüyle aynı mantıktır. AI büyük ölçekli modellerin refahı, yakında olacak Yakında AI uygulamalarında bir patlama göreceğiz.

Bu yılın başında Chen Runze ve meslektaşları Silikon Vadisi'ne gittiklerinde, Silikon Vadisi'nde tanınmış bir girişim kuluçka merkezi olan Y Combinator'ı (OpenAI CEO'su Sam Altman, bu kuluçka merkezinin uzun yıllar başkanlığını yürütmüştür) buldular. projelerin yarısı üretken yapay zekaya dönüştürüldü. Büyük modellere olan ilgi, okyanusun diğer tarafındaki Çin'dekinden daha az değil.

Bununla birlikte, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki hem sermayenin hem de girişimcilerin, büyük ölçekli girişimciliğe göre büyük modellere dayalı ekolojik uygulamalar konusunda daha iyimser olduklarını da tespit etti.Sonuçta, OpenAI gibi şirketler zaten bu yolda ortaya çıktı. Amerika Birleşik Devletleri'nin güçlü bir ToB uygulaması ekolojik toprağı var, bu nedenle daha fazla Amerikan şirketi büyük modellerin ekolojisine dayalı kurumsal uygulamalar yapmaya çalışıyor.

Chen Runze'nin gözlemleri doğrulanıyor Büyük ölçekli model hizmet platformu OpenCSG'nin kurucu ortağı Chen Ran, Huxiu'ya bugün ABD'nin Körfez Bölgesi'ndeki şirketlerin %90'ından fazlasının büyük ölçekli model kullandığını söyledi. her açıdan yetenekler. Çin'e gelince, Chen Ran birçok müşterinin onu yıl sonundan önce kullanacağına inanıyor.

Bu yılın Mart ayı civarında Chen Runze ve ekibi, Çin'de büyük modellere dayalı uygulamalar yapan şirketler bulmaya başladı, ancak bu türden çok az şirket olduğunu gördü. Yapay zeka endüstrisine büyük miktarda sermaye girdi, ancak bu fonların akışını izlerseniz, daha fazla paranın hala en iyi şirketlerde yoğunlaştığını göreceksiniz.

"Şu anda bile, üretken yapay zeka ile ilgili 10 projeden 1-2'ye yatırım yapmak kolay değil." Huxiu, Source Code Capital'e ek olarak birçok sabit teknoloji yatırımcısıyla da iletişim kurdu ve hepsi, çok sayıda proje olmasına rağmen , dedi. Görülecek projeler, gerçekten güvenilir çok az proje var.

Uygulama tarafındaki bu tutum, sektördeki birçok kişinin gözünde zaten normdur.

Aspire'ın kurucu ortağı Yu Kai, yüzeyde canlı görünen yolun aslında daha çok nominal bir rekabet olduğuna ve sonuçların iki durumdan başka bir şey olmadığına inanıyor: "Biri tamamen para toplamak için sermaye odaklı; diğeri evrensel büyük ölçekli bir model yapan bir şirketin gerçekten bağırması gerekiyor ve diğerleri bağırmadıklarını anlamayacaklar.

Bazı yerel istatistikler de bu konuyu göstermektedir.Üçüncü taraf bir kuruluş olan Niu'nun istatistiklerine göre, Temmuz 2023 itibarıyla Çin'de 242 AIGC şirketi var ve Ocak ayından bu yana 71 AIGC yol finansmanı olayı meydana geldi. AI büyük ölçekli model yolunda 67 şirket var ve ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana yalnızca 21 finansman etkinliği gerçekleşti.

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana AIGC izlemesinin ve AI büyük model izlemesinin finansman etkinlikleri｜Veri kaynağı: Enniu Data

"Yerli yapay zeka pazarında çok az sayıda iyi hedef var." Bir yatırımcı Tiger Sniff'e iyi projelerin çok pahalı olduğunu ve ucuz projelerin güvenilmez olduğunu söyledi. Çin'de piyasaya sürülen büyük ölçekli yapay zeka modellerinin sayısı şu anda yüzü aşsa da, Çin'deki büyük ölçekli model şirketlerinden pek çoğu, hatta bir avuç dolusu büyük finansman elde edemedi.

Birçok AI yatırımı sonunda yatırımcılara dönüştü - eski tek boynuzlu at şirketi kurucuları, İnternet devleri, büyük ölçekli modellerle ilgili girişimcilik deneyimi olan insanlar vb.

| | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | Şirket Türü | Şirket | Kuruluş Tarihi | Büyük Modeller ve İlgili Ürünler | | İnternet şirketi | Baidu | 2012 | Wenxin Yiyan | Listelendi | | Aliyun | 2008 | Tongyi Qianwen | Listelendi | | | Tencent Yapay Zeka Laboratuvarı| 1998 | Hunyuan| Listelendi|| | Huawei Bulut | 2019 | Pangu | Liste Dışı | | | ByteDance| 2016 | Volkanik Ark| Listelenmemiş| | | JD Bulut | 2012 | Yanxi | Listelendi | | | Kunlun Wanwei | 2008 | Tiangong | Listelendi | | | 360 | 1992 | 360 Zhinao | Listelendi | |

| | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | Şirket Türü | Şirket | Kuruluş Tarihi | Büyük Modeller ve İlgili Ürünler | | AI Şirketi | SenseTime | 2014 | Günlük Yeni | Listelenen | | HKBTÜ Xunfei | 1999 | Xunfei Spark | Listelendi | | | Yuncong Technology| 2015 | Sakin| Listelendi|| | Daguan Verileri| 2015 | Cao Zhi| C Turu| | | Dışarı çık ve sor | 2014 | Sıra Maymunu | D Turu | | | Zhipu Al | 2019 | ChatGLM | B Turu || | Lanzhou Teknolojisi | 2021 | Mencius | A Grubu Öncesi || | MiniMax | 2021 | Parıltı | Öz Sermaye Yatırımı | | | Facewall Teknolojisi| 2022 | VisCPM | Angel Wheel| | | Shenyan Teknoloji| 2022 | BGBM | Öz Sermaye Yatırımı | | | Zihin Zekası | 2021 | Al Utopia | A Turu Öncesi | | | Lianyuan Teknolojisi| 2021 | ProductGPT | Angel Wheel| | | Aspire | 2007 | DFM-2 | Halka Arz Sonlandırma | |

| | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | Şirket Türü | Şirket | Kuruluş Tarihi | Büyük Modeller ve İlgili Ürünler | | 2023'te yeni bir yapay zeka şirketi kurulacak | Işık yılı uzakta | 2023 | Hayır | Bir tur | | Baichuan Intelligent | 2023 | baichuan | Öz Sermaye Yatırımı || | Sıfır Bir Her Şey | 2023 | Yok | Öz Sermaye Yatırımı | |

Yerel AI büyük ölçekli modelleriyle ilgili şirketlerin kısmi istatistikleri

Bu yılın yıldız AI projeleri arasında yer alan Zhipu AI, Lingxin Intelligence, Shenyan Technology ve Facewall Intelligence, Tsinghua Lab tarafından kuluçkalanan şirketlerdir. Hem Shenyan Technology hem de Facewall Smart 2022'de kuruldu ve AI endüstrisindeki tanınmış akademisyenlerden teknik onay aldı.

Bu Tsinghua merkezli AI şirketlerinin kuruluş süresi, bazı İnternet endüstrisi liderleri tarafından kurulan AI şirketlerinden daha kısadır.Light Years Beyond, Baichuan Intelligent ve Zero One Wanwu, bu büyük ölçekli modeller dalgasının başlamasından sonra kuruldu.

Meituan'ın kurucu ortağı Wang Huiwen, kuruluşundan 2023'ün başlarında 50 milyon ışıkyılı uzakta toplamıştı ve bu, o zamanlar Çin'in büyük ölçekli model endüstrisindeki birkaç finansman örneğinden biriydi. Halihazırda büyük ölçekli model tabanlı şirketlere sahip olan Zhipu AI ve Xihu Xinchen'in aksine, ışık yılı uzakta Şubat 2023'te başlayacak.Sıfırdan büyük ölçekli bir model oluşturmak zor.29 Haziran'da Meituan, Işık Yıllarının ötesindeki tüm faizler, toplamda yaklaşık 233 milyon ABD Doları (1,67 milyar yuan) nakit, yaklaşık 367 milyon yuan borç ve 1 yuan nakit olarak.

"En azından doğal dil işlemede geçmişi olan insanlar, büyük ölçekli model eğitiminde belirli bir miktarda pratik deneyime sahip insanlar ve veri işleme, büyük ölçekli bilgi işlem güç kümeleri vb. uygulamalarını aynı anda kullanmak için, sahada ilgili Ürün yöneticilerine ve operasyonel yeteneklere sahip olmalısınız.” Chen Runze, büyük ölçekli bir model çekirdek ekibinin standart yapılandırmasını anlattı.

BÜYÜK ŞİRKETİN YZ'I DAHA İYİ

Son altı ayda, köklü İnternet devlerinin AI haberleri tüm gökyüzünde uçuyor. AI büyük modellerine yapılan yatırım sıcak noktaları kovalıyor gibi görünüyor, ancak Baidu, Ali ve Huawei gibi büyük şirketlerin AI üzerine yaptığı bahisler açıkça trendi takip etmiyor.

Devlerin yapay zeka üzerine iddiaları uzun zaman önce başladı Bu şirketler için yapay zeka yeni bir konu değil. Tiger Sniff, kurumsal arama verilerinin eksik istatistiklerine göre, büyük fabrikalar 2018'den bu yana yapay zeka ile ilgili girişimlere değişen derecelerde yatırım yaptı. bazıları dahil AI çip şirketleri, ancak sayı büyük değil, büyük ölçekli modellerde yer alan neredeyse hiç şirket yok ve büyük üreticilerin yatırım yaptığı yapay zeka ile ilgili şirketlerin çoğu kendi işleriyle yakından ilgili.

| | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | Dachang Yatırım Kuruluşları|Yatırılan İşletme Sayısı|Ortalama Hisse Oranı|Maksimum Hisse Oranı|%100 Hisseli Kuruluş Sayısı| | Alibaba | 23 | %36,25 | %100 | 5 | | Baidu Risk Sermayesi | 25 | %5,50 | %15 | 0 | | Tencent Yatırım | 54 | %17,54 | %100 | 2 |

Üç büyük İnternet şirketinin yapay zeka ile ilgili şirketlere yatırımı｜Veri kaynağı: Qichacha

2017 yılında Alibaba Dharma Enstitüsü kuruldu.Araştırma nesneleri makine zekası, akıllı ağ oluşturma ve finansal teknoloji gibi birçok endüstriyel alanı kapsıyor ve Ali'nin çeşitli iş kollarına yapay zekanın yeteneklerini güçlendiriyor. Baidu, 2018'de "All in AI" stratejisini önerdi.

Aradaki fark, üretken yapay zekanın ortaya çıkışının bir dönüm noktası gibi görünmesidir. Veri, bilgi işlem gücü ve algoritma kaynaklarında avantajlara sahip teknoloji devleri için yapay zeka, onlar için yalnızca kolaylaştırıcı bir senaryo değil, aynı zamanda altyapı rolünü de üstlenmesi gerekiyor.Sonuçta, üretken yapay zekanın ortaya çıkması, yapay zeka endüstrisinin işbölümü başladı.

Dört bulut sağlayıcısı olan Baidu, Alibaba, Huawei ve Tencent tarafından temsil edilen büyük şirketler kendi AI stratejilerini açıkladılar, ancak her birinin kendi odak noktası olduğu açık.

Geride kalan altı ayda devler kendi büyük ölçekli maket ürünlerini çıkardılar. Baidu ve Ali gibi büyük şirketler için, temel olarak 2019'da büyük modele girmeleri için çok geç değil.

Baidu, 2019'dan beri ön eğitim modelleri geliştiriyor ve art arda Knowledge Enhanced Wenxin (ERNIE) model serisini piyasaya sürdü. Ali'nin Tongyi Bin Soru modeli de 2019'da başladı. Baidu ve Ali'nin genel amaçlı büyük modellerine ek olarak, 19 Haziran'da Tencent Cloud, sektördeki büyük modellerin araştırma ve geliştirme ilerlemesini yayınladı. 7 Temmuz'da HUAWEI CLOUD, Pangu 3.0 endüstri modeli ürününü piyasaya sürdü.

Bu odaklar ayrıca her şirketin genel işini, bulut stratejisini ve yapay zeka pazarındaki uzun vadeli düzenini yansıtır.

Baidu'nun ana faaliyet kolunun karlılığı son beş yılda büyük dalgalanmalar gösterdi. Baidu, iç pazarda aramaya dayalı reklamcılık işinin sorunlarını uzun süredir görüyor ve bu bağlamda Baidu, yeni fırsatlar bulmak için yapay zeka teknolojisine büyük yatırım yapmayı seçti. Yıllar geçtikçe Baidu, Wu Enda, Lu Qi ve diğer endüstri liderlerini yönetici olarak hizmet vermeye davet etmekle kalmadı, aynı zamanda otonom sürüş konusunda diğer büyük şirketlerden çok daha fazla hevesli. Yapay zeka konusunda çok endişeli olan Baidu, bu büyük ölçekli model yarışması dalgasında ağır bahisler oynayacaktır.

Ali genel büyük modeller için de büyük ilgi gösterdi. Aliyun'a uzun süredir büyük umutlar besleniyor ve Ali, grubun ikinci büyüme eğrisini oluşturmak için teknik yolu izlemeyi umuyor. E-ticaret işinde giderek artan şiddetli rekabet ve yavaşlayan pazar büyümesi bağlamında, Evian'ın AI endüstrisinde yarattığı yeni fırsatlar, şüphesiz Alibaba Cloud'un yerel bulut pazarında daha fazla çaba göstermesi için iyi bir fırsat.

Baidu ve Ali ile karşılaştırıldığında Tencent Cloud, büyük ölçekli modeller açısından büyük ölçekli endüstri modellerine öncelik vermeyi seçerken, Huawei Cloud yalnızca büyük ölçekli endüstri modellerine odaklanacağını kamuoyuna açıkladı.

Tencent için ana işinin büyümesi son yıllarda istikrarlı ve olumlu oldu. Genel amaçlı büyük ölçekli modellerin geleceğinin hala belirsiz olduğu bir aşamada Tencent, büyük ölçekli yapay zeka modellerine bahis yapma konusunda nispeten temkinli davranıyor. Ma Huateng, önceki kazanç konferans görüşmesinde büyük ölçekli modelden bahsettiğinde şunları söyledi: "Tencent, yarı mamul ürünleri göstermek için acele etmiyor. Anahtar, altta yatan algoritmalarda, bilgi işlem gücünde iyi bir iş çıkarmaktır. ve veriler. Sahne düşer."

Öte yandan, Tencent Group'un bakış açısından, Tencent'in şu anda 4 AI Laboratuvarı var ve geçen yıl trilyon parametreli büyük ölçekli bir karma eleman modeli yayınladı. Tüm yumurtalarınızı tek sepete koyun" bahis stratejisi.

Huawei için araştırma ve geliştirmeye her zaman büyük bir yatırım olmuştur Son 10 yılda Huawei'nin araştırma ve geliştirmeye yaptığı toplam yatırım 900 milyar yuan'ı aştı. Bununla birlikte, cep telefonu işinin gelişiminde karşılaşılan engeller nedeniyle, Huawei'nin birçok teknoloji araştırma ve geliştirme alanındaki genel stratejisi de ayarlamalarla karşılaşabilir.

Bir yandan, cep telefonu işi, Huawei'nin C-end teknolojisinin en büyük ihracatıdır.Cep telefonu işi, genel amaçlı büyük ölçekli model için ödeme yapmazsa, o zaman Huawei'nin genel amaçlı büyük ölçekli bir model geliştirme motivasyonu vardır. model önemli ölçüde düşecektir. Huawei için, hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilecek büyük ölçekli bir endüstri modeline bahis oynamak, bu AI oyununda en uygun çözüm gibi görünüyor. Huawei Cloud CEO'su Zhang Pingan'ın dediği gibi, "Huawei'nin şiir yazmaya vakti yok."

Ancak teknoloji devleri için bahis ne kadar büyük olursa olsun, doğru bahsi yapabildikleri sürece altyapının pazar payını ele geçirebilecek ve yapay zeka çağında söz hakkı elde edebilecekler.

Çivi yerine Çekiç al

Ticari şirketler için, tüm kararlar hala ekonomik defterlere düşüyor.

Büyük bir yatırımla bile, giderek daha fazla ileri görüşlü şirket kurucusu, ilk yatırımın hiçbir getirisi olmasa bile bunun gelecekte yapılması gereken bir şey olduğunun farkına varıyor.

Yapay zeka büyük modellerinin araştırılması ve geliştirilmesi çok fazla yatırım gerektirir, ancak giderek daha fazla işletme kurucusu ve yatırımcı, hiçbir getirisi olmasa bile bunun "gerekli bir yatırım" olduğuna inanıyor.

Sonuç olarak, yapay zekanın son dalgası altında doğan birçok yapay zeka şirketi, uzun bir sessizlik döneminin ardından yeni bir şafak gördü.

"Üç yıl önce, herkes GPT-3'ün genel yapay zekaya yol açma olasılığı olduğunu söyledi." Li Zhifei, 2020'de bir grup insanı GPT-3'ü incelemeye yönlendirdi. O zamanlar, gelişiminde bir dönüm noktasındaydı. . , yeni işler keşfetmek istediler, ancak bir süre araştırma yaptıktan sonra Li Zhifei'nin büyük ölçekli model projesi askıya alındı. ticari iniş sahnesi.

Bununla birlikte, 2022'nin sonunda ChatGPT çıktıktan sonra, Li Zhifei'ye kolundan bir şans verilmiş gibi görünüyordu çünkü o da herkes gibi büyük modeller için yeni fırsatlar gördü. Bu yılın Nisan ayında, Going Out and Asking, kendi geliştirdiği büyük ölçekli bir model ürünü olan Sequence Monkey'i piyasaya sürdü. Şu anda, yeni piyasaya sürülen büyük ölçekli model "Serial Monkey" ile Hong Kong Borsası'na koşmaya hazırlanıyorlar ve şimdiden Mayıs ayı sonunda izahname sundular.

Başka bir yerleşik yapay zeka şirketi de takip ediyor.Geçen yıl Temmuz ayında Aspire, Bilim ve Teknoloji İnovasyon Kurulu'na halka arz başvurusunda bulundu ve bu başvuru, bu yılın Mayıs ayında listeleme inceleme komitesi tarafından reddedildi.

Yu Kai, OpenAI'nin bile GPT2 aşamasında yaklaşık bir yıl boyunca Microsoft'un V100'ü ile eğitildiğini ve bilgi işlem gücünün A100'ünkinden birkaç kat daha kötü olduğunu açık bir şekilde söyledi. Büyük modellerin erken biriktirme aşamasında Aspire, eğitim için de daha ekonomik kartlar kullanır. Tabi bu fiyat olarak zaman alıyor.

Kendi geliştirdikleri büyük modellerle karşılaştırıldığında, bazı uygulama odaklı şirketlerin kendi seçenekleri vardır.

Bir çevrimiçi eğitim şirketinin başkanı olan Zhang Wang (takma ad), Huxiu'ya son altı ayda büyük ölçekli model uygulama senaryolarını keşfetmek için hiçbir çabadan kaçınmadıklarını, ancak kısa süre sonra uygulama sürecinde birçok sorun olduğunu keşfettiklerini söyledi. maliyet ve yatırım gibi. Şirketin Ar-Ge ekibi 50-60 kişiden oluşuyor.Büyük ölçekli model araştırmaları yapmaya başladıklarından beri Ar-Ge ekibini genişlettiler ve büyük ölçekli modellerde bazı yeni yetenekleri işe aldılar.Zhang Wang, düşük seviyeli modellerdeki yeteneklerin çok olduğunu söyledi. masraflı.

Zhang Wang, sıfırdan büyük bir model geliştirmeyi hiç düşünmedi ve veri güvenliği ve model kararlılığı gibi konuları göz önünde bulundurarak, uygulama için doğrudan API'ye erişmeyi düşünmüyor. Yaklaşımları, açık kaynaklı büyük modele başvurmak ve eğitim için kendi verilerini kullanmaktır. Bu aynı zamanda birçok uygulama şirketinin mevcut uygulamasıdır - büyük modele ek olarak, küçük bir endüstri modeli oluşturmak için kendi verilerini kullanır. İleriye dönük olarak, 7 milyar parametrelik bir modelle başladılar, 10 milyara ulaştılar ve şimdi 30 milyarlık bir model deniyorlar. Ancak, veri miktarı arttıkça, büyük model eğitiminin durumunun, yeni sürümün önceki sürüm kadar iyi olmayabileceğini ve parametrelerin tek tek ayarlanması gerektiğini de keşfettiler. bu alınmalıdır." Zhang Wang söyledi.

Zhang Wang, Huxiu'ya Ar-Ge ekibi için gereksinimlerinin, şirketin işine dayalı büyük ölçekli yapay zeka model senaryolarını keşfetmek olduğunu söyledi.

Bu, "çekiç" ile "çivi" bulmanın bir yoludur, ancak kolay değildir.

"Şu anda en büyük sorun uygun bir sahne bulmak. Aslında birçok sahne var. Yapay zeka kullanılsa bile etki pek iyileştirilemez." Zhang Wang, örneğin sınıf sahnesinde, yapay zeka büyük dedi. modeller, öğrencilere derslere katılmalarını hatırlatma, soruları yanıtlama ve etiketleme vb. dahil olmak üzere bazı etkileşimli modları güçlendirmek için kullanılabilir, ancak AI büyük modelini denedikten sonra doğruluğun iyi olmadığını ve anlama ve çıktı alma yeteneği ideal değildi. Zhang Wang'ın ekibi, bir süre denedikten sonra bu sahnede yapay zekayı geçici olarak terk etmeye karar verdi.

Başka bir internet servis sağlayıcısı olan Xiaogetong da AI modelinin ortaya çıkmasının hemen ardından ilgili işletmeleri keşfetmeye başladı. Little Goose'un ana işi, çevrimiçi tüccarlar için pazarlama, müşteri yönetimi ve ticari para kazanma dahil olmak üzere dijital operasyon araçları sağlamaktır.

Goose Communication'ın kurucu ortağı ve COO'su Fan Xiaoxing, Huxiu'ya, bu yılın Nisan ayında, üretken yapay zekaya dayalı olarak giderek daha fazla uygulamanın doğduğu zaman, Goose Communication'ın bu teknolojinin arkasındaki potansiyeli gördüğünü söyledi. herkes için açık." Fan Xiaoxing ve diğerleri, kendi işleriyle ilgili iniş vakalarını araştırarak dahili olarak yapay zeka araştırma iş kolunu özel olarak organize ettiler.

Fan Xiaoxing, büyük modeli işletmeye entegre etme sürecinde maliyet ve verimliliği göz önünde bulundurduğunu belirterek, "Büyük modelin girdi maliyeti hala oldukça yüksek" dedi.

İnternet endüstrisinin "çivilerini" bulmak kolaydır. Yapay zekayı uygulamadaki asıl zorluk, endüstri ve imalat gibi fiziksel endüstrilerde yatmaktadır.

Yu Kai, Huxiu'ya bu AI dalgasının hala yukarı doğru döndüğünü ve dalgalar halinde ilerlediğini ve endüstrinin uygulanmasındaki çelişkilerin hiç değişmediğini, sadece kabuğunu değiştirdiğini söyledi. Yani bu anlamda, iki yapay zeka dalgasının kanunları aynıdır ve en iyi yol, tarihten öğrenmektir: "Son yapay zeka dalgasından alınan dersler, bu kez onu tekrarlamayın."

Birçok üretici, AI büyük modellerinin uygulanmasında "önce endüstri" sloganını atmış olsa da, birçok fiziksel endüstri senaryosunun mevcut AI büyük modelleriyle eşleşmesi gerçekten zor. Örneğin, bazı endüstriyel denetim senaryolarında uygulanan AI görsel denetim sistemi, AI modeline olan talep 1 milyar parametre kadar yüksek olmasa bile, ilk eğitim verileri hala esnektir.

Örnek olarak basit bir rüzgar enerjisi inceleme sahnesi alınırsa, bir rüzgar çiftliğindeki denetim sayısı 70.000 üniteye ulaşır, ancak aynı crack verileri yalnızca bir kez görünebilir ve makinelerin öğrenebileceği veri miktarı yeterli olmaktan uzaktır. Broadbo Intelligent Wind Power Hardware ürün müdürü Ke Liang, Tiger Sniff'e şu anda rüzgar türbini kanatları için inceleme robotlarının kanat çatlaklarını %100 doğru bir şekilde analiz edemediğini, çünkü eğitim ve analiz için mevcut veri miktarının çok küçük olduğunu söyledi. tanımlama ayrıca büyük miktarda veri birikimi ve manuel analiz gerektirir.

Bununla birlikte, iyi endüstriyel veri birikimine sahip senaryolarda, yapay zeka büyük modelleri, karmaşık 3B model parça kitaplıklarının yönetimine zaten yardımcı olabilir. Yerli bir uçak imalat şirketinin parça kitaplığı, dördüncü paradigma "Shishuo"nun büyük modeline dayalı bir yardımcı parça kitaplığı yardımcı aracını hayata geçirdi. 100.000'den fazla 3D modelleme parçası arasında doğal dil ile 3D model araması, 3D model ile 3D model araması yapılabilmekte ve hatta 3D modelin otomatik montajı tamamlanabilmektedir. Bu işlevler, imalat endüstrisinde sıkışıp kalan birçok CAD ve CAE aracında çok adımlı işlemler gerektirir.

Günümüzün büyük ölçekli modelleri, birkaç yıl önce AI ile aynı iniş problemleriyle karşı karşıya kalıyor ve ayrıca çekiçle çivi bulmak zorundalar. Bazı insanlar iyimser bir şekilde bugünün çekicinin geçmişten tamamen farklı olduğuna inanıyor, ancak AI için gerçek parayla ödeme yapmaya gelince sonuç biraz farklı.

Bloomberg tarafından 30 Temmuz'da yayınlanan Piyasaların Canlı Nabzı anketine göre, ankete katılan 514 yatırımcının yaklaşık %77'si önümüzdeki altı ay içinde teknoloji hisselerine yatırımı artırmayı veya sürdürmeyi planlıyor ve yatırımcıların yalnızca %10'dan azı teknolojinin geleceğine inanıyor. sektör ciddi bir balon kriziyle karşı karşıya. Ancak teknoloji sektörünün gelişimi konusunda iyimser olan bu yatırımcıların sadece yarısı yapay zeka teknolojisine açık.

Ankete katılanların %50,2'si şu anda yapay zeka araçlarının satın alınması için ödeme yapmayı düşünmediklerini ve çoğu yatırım şirketinin yapay zekayı büyük ölçekli işlemlere veya yatırımlara uygulama planları olmadığını belirtti.

Kürek Kürek

Lu Qi bir konuşmasında "1848'deki altına hücum sırasında altın aramak için Kaliforniya'ya giderseniz, birçok insan ölürdü, ancak kaşık ve kürek satan insanlar her zaman para kazanabilirdi." Dedi.

Gao Feng (takma ad), böyle bir "kürek satıcısı", daha doğrusu "Çin'de iyi kürekler satabilen" bir kişi olmak istiyor.

Bir çip araştırmacısı olarak Gao Feng, bilimsel araştırma zamanının çoğunu yapay zeka çiplerine harcıyor. Son bir veya iki ayda, bir tür aciliyet hissetti - RISC-V mimarisine dayalı bir CPU şirketi olmak istedi. Bir çayevinde Gao Feng, Huxiu'ya geleceği anlattı.

Ancak ister çip endüstrisinde ister teknoloji çemberinde olsun, sıfırdan bir yapay zeka çipi yapmak bir "Arap Gecesi" gibidir.

AI büyük modelin çarkı hızla çalışmaya başlayınca arkasındaki bilgi işlem gücü, bu parkurdaki oyuncuların hızına ayak uyduramayacak kadar yavaş yavaş başarısız olmaya başladı. Bilgi işlem gücüne yönelik artan talep, Nvidia'yı en büyük kazanan haline getirdi. Ancak GPU, bilgi işlem gücünün tüm çözümü değildir. CPU, GPU ve çeşitli yenilikçi AI yongaları, büyük modelin ana bilgi işlem güç kaynağı merkezini oluşturur.

"CPU'yu kentsel alanla karşılaştırabilirsiniz ve GPU, geliştirmenin banliyösüdür." Gao Feng, CPU ve AI yongasının PCIE adlı bir kanal aracılığıyla bağlanması gerektiğini ve verilerin bilgisayara iletildiğini söyledi. AI çipi ve ardından AI çipi verileri CPU'ya geri gönderir. Büyük modelin veri hacmi büyürse, bir kanal tıkanır ve hız artmaz, bu nedenle bu yolun genişletilmesi gerekir ve bu kanalın genişliğini ve kaç şeride ihtiyaç duyulacağını yalnızca CPU belirleyebilir. ayarlanmış olmak

Bu, Çin, büyük modeldeki AI çipini kırsa bile, en kritik CPU'yu kırmanın hala zor olduğu anlamına gelir. AI eğitiminde bile, GPU'ya giderek daha fazla görev atanabilir, ancak CPU hala en kritik "yönetici" rolüdür.

2023WAIC büyük model sergi alanında sergilenen bazı yerli çipler

Intel'in 1971'de dünyanın ilk CPU'sunu yaratmasının üzerinden 50 yıldan fazla zaman geçti.Civil server ve PC pazarlarında, Intel ve AMD uzun süredir dünya.Intel, fikri mülkiyet hakları, teknoloji birikimi, ölçek maliyeti, ve yazılım ekolojisi Tüm iş modeli engeli ve bu engel hiçbir zaman azalmadı.

X86 mimarisini ve ARM mimarisini tamamen terk etmek ve yeni bir mimariye dayalı tamamen bağımsız bir CPU çipi geliştirmek gerekiyor.RISC-V gibi tam olarak geliştirilmemiş ve doğrulanmamış bir açık kaynak mimarisi.

Komut seti bir arazi parçası gibidir.Talimat setine dayalı olarak çip geliştirmek, arazi satın alıp bir ev inşa etmeye eşdeğerdir. X86'nın mimarisi kapalı kaynaktır ve yalnızca Intel ekolojik yongalarına izin verilir. ARM mimarisinin IP lisans ücreti ödemesi gerekirken, RISC-V ücretsiz bir açık kaynak mimarisidir.

Endüstri ve akademi zaten bu tür fırsatları görüyor.

2010 yılında Berkeley, California'dan iki profesörden oluşan araştırma ekibi sıfırdan yepyeni bir komut seti geliştirdiler, yani RISC-V. şirket.

Gao Feng, "RISC-V, Çin CPU'sunun şafağı olabilir." dedi. 2018 yılında enstitüde bir yapay zeka çip şirketi kuluçkaya yatırdı.O dönemde yapay zeka dalgasının geliştirilmesi fırsatını kaçırmak istemediğini söyledi.Bu kez yine de onu ele geçirmek istediğini ve bu giriş noktası RISC-V idi. Büyük modeller ve yerli ikame çağında bu talep daha da acil… Sonuçta bir gün Çinli şirketler artık A100 kullanamazlarsa ne yapsınlar?

Gao Feng, "ARM ve X86'yı değiştirmek istiyorsanız, RISC-V CPU'nun daha güçlü olması ve Linux'ta ticari işletim sistemi olan kişilerle kod geliştirmeye katılmanız gerekiyor." dedi.

Gao Feng, bu fırsatı fark eden ilk kişi değil.Çip endüstrisinden bir yatırımcı Tiger Sniff'e, bir keresinde yeni kurulan bir çip şirketinin kurucusuyla GPU yapmak için RISC-V mimarisini kullanma fırsatı hakkında sohbet ettiğini söyledi. Bugün Çin'de RISC-V mimarisine dayalı GPU'lar üreten bazı şirketler var, ancak ekoloji hala karşılaştıkları en büyük sorun.

"Linux bu yolun geçilebileceğini göstermiştir." Linux açık kaynak işletim sisteminde Red Hat gibi açık kaynak şirketlerinin doğduğunu ve artık birçok bulut hizmetinin Linux sistemi üzerine kurulduğunu söyleyen Gao Feng. "Yeterli geliştiriciye ihtiyaç var." Gao Feng bir yöntem önerdi. Bu yol zordur ama içinden geçilirse aydınlık bir yol olacaktır.

volan çok hızlı dönüyor

Büyük modelin "stres tepkisi" altında, aciliyeti hisseden sadece tepe noktası değildir.

Yerel bir AI büyük ölçekli model şirketi olan Lianchuang, Tiger Sniff'e bu yılın başında kısa bir süre için büyük ölçekli bir diyalog modeli başlattıklarını söyledi.

Left Hand Doctor CEO'su Zhang Chao, "Belirli bir düzenleyici politika olmayana kadar, ürünü sıradan kullanıcılara kolayca açmayacağız. Bunun ana nedeni, To B mantığıdır." , üretken yapay zeka Ürün, çok riskli olan C-son kullanıcılara açıktır. "Bu aşamada bir yandan yinelemeli olarak optimizasyon yapmaya devam ederken, diğer yandan teknolojinin güvenliğini sağlamak için politika ve düzenlemelere de dikkat etmeye devam ediyoruz."

"Üretken yapay zeka için düzenleyici yaklaşım hala net değil ve büyük ölçekli model şirketlerin ürün ve hizmetleri genellikle çok sade." Bir dijital teknoloji sağlayıcısı, bir bulut tarafından geliştirilen genel büyük ölçekli bir modele dayalı bir uygulama ürünü yayınladı. Toplantıda, şirketin teknolojisinden sorumlu kişi Huxiu'ya, bulut satıcısı tarafından bunu kesinlikle gizli tutmaları gerektiğini ve kimin büyük modelinin kullanıldığını ifşa etmeleri halinde, ihlal etmiş sayılacaklarını söyledi. sözleşme. Vakanın neden gizli tutulması gerektiğine gelince, sorumlu kişi bunun büyük bir kısmının düzenleyici risklerden kaçınmak olabileceğini analiz etti.

Dünyanın AI'ya karşı uyanıklığını artırdığı bir zamanda, hiçbir pazar düzenleme "boşluk dönemini" kabul edemez.

13 Temmuz'da, Çin Siber Uzay İdaresi de dahil olmak üzere yedi departman, 15 Ağustos 2023'te yürürlüğe girecek olan "Üretken Yapay Zeka Hizmetlerinin İdaresi için Geçici Tedbirleri" (bundan böyle "İdari Tedbirler" olarak anılacaktır) resmen yayınladı.

Guantao Hukuk Bürosu'nun bir ortağı olan Wang Yuwei, ""İdari Tedbirler" yayınlandıktan sonra, politika sorun odaklıdan hedef odaklı gelişime değişecektir, bu bizim hedefimizdir." Guantao Hukuk Bürosu'nun bir ortağı olan Wang Yuwei, yeni düzenlemelerin "drenaj" yerine "engellemek" yerine.

ABD'deki risk yönetimi kitaplığına göz atmak, Wang Yuwei için günlük bir ev ödevi. "Sektörleri segmentlere ayırmak için GPT ve diğer büyük modelleri kullanan iş uygulamaları için risk kontrolü ve uyumluluk çözümleri sağlıyoruz ve bir uyumluluk yönetişim çerçevesi oluşturuyoruz." .

Amerika'nın yapay zeka devleri, Kongre'ye sadakatlerini göstermek için sıraya giriyor. 21 Temmuz'da Google, OpenAI, Microsoft, Meta, Amazon, AI girişimleri Inflection, Anthropic, en etkili yedi Amerikan AI şirketi, Beyaz Saray'da gönüllü bir taahhüt imzaladı. Bağımsız güvenlik uzmanlarının sistemlerini halka sunmadan önce test etmelerine izin verildiğinden emin olun. Ve sistemlerinin güvenliğiyle ilgili verileri hükümetler ve akademi ile paylaşın. Ayrıca, yapay zeka tarafından "filigranlama" olarak bilinen bir yöntem kullanılarak görüntü, video veya metin oluşturulduğunda halkı uyaracak sistemler geliştirecekler.

7 Amerikan yapay zeka devinin temsilcileri, Beyaz Saray'da yapay zeka taahhüdünü imzaladı

OpenAI'nin kurucusu Sam Altman, daha önce bir ABD kongre oturumunda yapay zeka modelleri için tehlikeli yeteneklerinin değerlendirilmesi de dahil olmak üzere bir dizi güvenlik standardının oluşturulması gerektiğini söyledi. Örneğin, modellerin "kendilerini kopyalayıp kopyalayamayacakları" ve "doğaya sızabilecekleri" gibi belirli güvenlik testlerinden geçmeleri gerekir.

Belki de Sam Altman'ın kendisi, AI çarkının kontrolü kaybetme riski bile olacak kadar hızlı dönmesini beklemiyordu.

Wang Yuwei, "Başlangıçta bu konunun aciliyetini fark etmemiştik." dedi, ta ki daha fazla şirket kurucusu danışmak için gelene kadar. Bu yapay zeka dalgasının geçmişten tamamen farklı değişimler geçirdiğini hissediyor.

Bu yılın başında, büyük ölçekli modellere ilk erişen bir Wenshengtu şirketi Wang Yuwei ile iletişime geçti.Şirket, işini Çin'e tanıtmak istedi, bu nedenle bu alandaki veri uyumluluğu işi hakkında bilgi edinmek istediler. Hemen ardından Wang Yuwei, bu tür istişarelerin giderek daha fazla olduğunu fark etti ve daha belirgin olan değişiklik, danışmak için gelenlerin artık şirketin hukuk müşaviri değil, kurucusu olmasıydı. Wang Yuwei, "Üretken AI'nın ortaya çıkmasıyla birlikte, orijinal düzenleyici mantığın uygulanması zordur." Dedi.

Uzun yıllardır büyük veri yasal işleriyle uğraşan Wang Yuwei, üretken yapay zekanın ve önceki yapay zeka dalgasının daha temel değişiklikler gösterdiğini keşfetti. Örneğin, geçen sefer AI daha çok algoritma tabanlı tavsiyelere dayanıyordu ve bazı yüz tanıma tek bir sahneyi hedefliyordu ve bazı küçük modeller belirli uygulama senaryolarında eğitiliyordu. İlgili yasal konular fikri mülkiyet haklarından başka bir şey değildi. , Gizlilik koruma sorunları. Bu üretken yapay zeka ekosisteminde, temeldeki büyük modeli sağlayan şirket, uygulamalar oluşturmak için büyük modele bağlanan şirket ve verileri depolayan bulut satıcısı vb. gibi farklı rollerin karşılık gelen farklı denetimleri vardır.

Şu anda büyük modellerin beraberinde getirdiği riskler konusunda bir fikir birliği var.Ticari uygulamaların bu tür riskleri kaçınılmaz olarak büyüteceğini sektör anlıyor.İş sürekliliğini sağlamak için denetime dikkat etmek gerekiyor.

Wang Yuwei, "Endüstrinin gelişimini etkilemeden iyi bir şekilde düzenleyebilecek bir yol nasıl bulunur?"

Çözüm

Tüm endüstri için teknoloji tartışmasını derinleştirirken, aynı zamanda daha geniş kapsamlı düşünmeyi de tetikliyor.

Yapay zeka teknoloji endüstrisinde kademeli olarak baskın bir konuma geldiğinde, teknolojinin adaleti, adaleti ve şeffaflığı nasıl sağlanır? Önde gelen şirketler teknoloji ve sermaye akışlarını sıkı bir şekilde kontrol ederken küçük ve orta ölçekli işletmelerin ve start-up'ların marjinalize edilmemesi nasıl sağlanır? Büyük ölçekli modellerin geliştirilmesi ve uygulanması büyük bir potansiyele sahiptir, ancak trendi körü körüne takip etmek diğer yenilikçi teknolojileri göz ardı etmemize neden olur mu?

"Kısa vadede, büyük AI modeli ciddi şekilde abartılıyor. Ancak uzun vadede, büyük AI modeli ciddi şekilde hafife alınıyor."

Altı ay içinde AI ısı dalgası yükseldi. Bununla birlikte, Çinli yeni kurulan şirketler ve teknoloji devleri için, sıcak pazar atmosferinde nasıl net bir muhakemede bulunacakları ve uzun vadeli planlama ve yatırım yapacakları, gerçek güçlerini ve vizyonlarını test etmenin anahtarı olacaktır.