Хаотичний період великомасштабної моделі: бос прагне обговорити Дао, а підприємець прискорює

Джерело: Titanium Media

Автор: Го Хунянь

Джерело зображення: створено Unbounded AI‌

Це когнітивний виклик між радикалом і консерватором.

«У Кремнієвій долині на тему великомасштабних моделей і генеративного штучного інтелекту немає дискусій про те, голосувати чи ні. Є лише дискусії про те, за який трек голосувати і за який проект голосувати». Інвестор Кремнієвої долини розповів «Титаніум Медіа Венчурний Капіталіст».

Безумство Кремнієвої долини свідчить про цифри. Згідно з даними PitchBook, з моменту випуску GPT-3 понад два роки тому інвестиції венчурного капіталу в AIGC зросли більш ніж на 400%. У 2022 році інвестиційне коло інвестує загалом 1,37 мільярда доларів США ( еквівалент приблизно 9,369 мільярда юанів) у генеруючих компаніях ШІ мільярд), майже досягнувши суми за останні п’ять років і навіть досягши приголомшливих 2,1 мільярда доларів цього року.

Озираючись назад на Китай, велика модель шалено працює вже понад 200 днів, і голос суперечливих когнітивних дискусій голосніший, ніж фактичний прогрес реалізації.

Венчурні інвестори з реальними грошима в руках прагнуть спробувати, роблячи ставку на великі моделі та AIGC; тоді як інші кажуть: «Нехай кулі літають на деякий час».

«Венчурні капіталісти Titanium Media» дізналися, що ті, хто бажають спробувати, є або справді багатими та потужними фракційними інвестиційними установами з достатньою кількістю куль у руках; скористайтеся цією можливістю «перевернути столи проти вітру».

«Нехай кулі літають на деякий час, одна полягає в тому, що немає грошей, а інша полягає в тому, що раніше не було накопичення в технічній сфері, і зараз я все ще наполегливо працюю, щоб дізнатися та дослідити основну структуру та тенденції великої моделі." Партнер фонду сказав: Titanium Media Venture Capitalist сказав: «Відверто кажучи, інвестиційні установи також бояться бути відрізаними підприємцями».

**«Це змагання пізнання. Від того, за який проект ви проголосуєте, залежить те, за який проект ви проголосуєте».

Когнітивні невідповідності великої моделі не зосереджені лише на окремій людині. Коли інвестори, підприємці та споживачі мають когнітивні упередження, «радикальність і консервативність» великих моделей стає звичним станом для більшості гравців.

Фу Шен, генеральний директор компанії Cheetah Mobile, серійний підприємець, і Чжу Сяоху, керуючий партнер фонду венчурного капіталу Jinshajiang, сказали в Moments: «Половина стартапів у Кремнієвій долині почалися навколо ChatGPT, і наші інвестори можуть бути такими невігласами і безстрашний».

Чжу Сяоху, який протягом багатьох років домінував на первинному ринку, відповів: «99% вартості створено GPT. Яка цінність такої новоствореної компанії?»

На перший погляд, немає правильного чи неправильного, просто різні позиції. Підприємці вищого рівня один за одним йшли у відставку, закочуючи рукави та починаючи працювати, від Ван Хуйвеня за світлові роки до Ван Сяочуаня, який увійшов у велику модель із 50 мільйонами доларів США стартових коштів, а потім до Jia Yangqing, майстер фреймворку Ali, який пішов у відставку та присвятив себе ШІ. Підприємці з мріями схвильовані, оскільки підхопили другу хвилю Інтернет-підприємництва.

Акції концепції штучного інтелекту на вторинному ринку також стрімко зростають. З Нового року до кінця червня цього року індекс штучного інтелекту (884201) зріс майже на 70%. Але стратег Bank of America Майкл Хартнетт назвав розвиток штучного інтелекту «дитячою бульбашкою» і попередив, що вона може лопнути.

Не так багато людей, які дійсно користувалися продуктами штучного інтелекту.Нещодавно Morgan Stanley провів опитування понад 2000 людей, і в результаті виявилося, що 80% з них ніколи не користувалися ChatGPT або Google Bard.

Численні протиріччя радикалізму, консенсусу, консерватизму, бульбашок і дивацтва охоплюють цю «технічну революцію». Чи є можливості в AGI, вертикальній моделі, інфраструктурному рівні чи прикладному рівні?

Група гіків не надто багато думала про своє підприємництво, а безпосередньо підключилася до ChatGPT, щоб почати досліджувати комерціалізацію.

Хто "голосує ногами" ШІ

**Користувачі — найкращий спосіб перевірити продукт. Незалежно від того, цінний він чи ні, користувачі вирішать проголосувати ногами. **

Такі сценарії, як транскордонна електронна комерція, створення відео та записи зустрічей, стали першими позиціями ChatGPT, що підвищують ефективність.

«Titanium Media Venture Capitalist» дізнався, що міжнародний необмежений екологічний ланцюжок використовує ChatGPT для підвищення ефективності переліку сторінок продукту з грудня минулого року. Після дослідження було виявлено, що ChatGPT може реалізувати серійне виробництво сторінок продукту. Стандарт магазину.

Засновник Цянь Дачжу сказав: «Раніше потрібна була група з чотирьох-п’яти людей, щоб завершити роботу за день, тепер лише один експортер ChatGPT може виконати всю роботу за годину**, а за додатковий час можна зробити більше речей. ."

Після того, як GPT-4 запустив функцію розпізнавання зображень, імпортуйте зображення продукту через веб-сайт, щоб дозволити GPT-4 проаналізувати зображення, описати й уточнити торговельну позицію продукту, ввести слова підказки та подати запит на імітацію виразу, який відповідає вподобанням покупців Amazon. Одночасно генерується 8 різних версій, що означає, що 8 магазинів запускають продукт одночасно, і фон Amazon не розпізнає релевантність. Кожен магазин може отримати однаковий розрахунок трафіку, що дуже допомагає для покращення продуктивності.

«Поріг для електронної комерції насправді невисокий, тому, якщо ви хочете збільшити дистанцію з подібними транскордонними продавцями, ви повинні покладатися на швидкість або нові технології», — сказав Цянь Дачжу.

Го Ченлу, засновник ShulexVOC, чия технологія втекла, також є практиком ChatGPT. ShulexVOC — це плагін, який допомагає продавцям швидко аналізувати переваги та недоліки товарів, мотивацію покупки, очікування користувачів і сценарії використання.Його можна використовувати як на платформах Amazon, так і на Shpfiy. Основною логікою є алгоритм ChatGPT плюс власно розроблена невелика модель, яка обробляє коментарі та фотографії користувачів за допомогою природної мови, потім витягує теги та перетворює їх на текст, і, нарешті, аналізує відповідні продукти.Наразі є понад 30 000 користувачів.

«Перевагою багатьох транскордонних продавців є їхні можливості ланцюга поставок. Їм бракує можливості застосовувати цифрові продукти для підвищення ефективності, і вони рідко активно шукають цей тип продуктів, за винятком тих, що надаються самою платформою, але ці продукти можуть Продавці можуть покращити свою здатність вибирати продукти та оптимізувати категорії, тим самим підвищуючи ефективність продажів», — сказав менеджер із продуктів Amazon.

Нещодавно Абхай Парасніс, головний технічний директор Adobe, заснував Typeface, маркетинговий інструмент штучного інтелекту, щоб допомогти компаніям створювати маркетинговий вміст на таких платформах, як дописи в блогах, дописи в Instagram, домашні сторінки LinkedIn і офіційні веб-сайти компаній.Парасніс назвав це «10-кратна фабрика вмісту».

Основна логіка Shenpao полягає в застосуванні даних Stable Diffusion і OpenAI, а також власно розроблених мультимодальних інноваційних маркетингових продуктів для генеративних процесів. Він отримав 2 раунди фінансування протягом більш ніж року з моменту свого заснування із загальною сумою фінансування 165 мільйонів доларів США. Інвестори включають Salesforce Ventures, GV (Google Ventures), Menlo Ventures і M12 (Microsoft Venture Capital Fund), а також післяінвестиційна оцінка сягнула 1 мільярда доларів США, а Google і Microsoft підписали комерційні контракти.

«Використовуючи великі моделі для створення поверхневих додатків або додатків, орієнтованих на продукт, є багато можливостей як для B, так і для C», — сказав Сюй Сікінг, партнер-засновник і генеральний директор Alpha Commune, Titanium Media Venture Capitalist.

Один із бенефіціарів також є одним із бенефіціарів творців власних медіа. Творець власних медіа сказав у чаті з «Titanium Media Venture Capitalist», що для нього завжди було проблемою конвертувати довгий текстовий вміст у короткий відеовмісту, поки він не використав резюме вмісту ChatGPT. Загальна функція, генерація коротких сценаріїв відео за 1 хвилину, у поєднанні з інтелектуальним інструментом створення відео Clipping, збільшила швидкість створення відео команди більш ніж у 5 разів.

«Вставте повний текст, попросіть ChatGPT створити копію сценарію відео на 600 слів, і ви зможете отримати результат за 1 хвилину, і ви зможете використовувати його після перегляду початку. Відео також виглядає так само. Раніше воно Щоб створити відео, знадобиться 3 дні. Тепер принаймні 5-8 відео можна створити за один день».

Подібно до промови Цзінвей Чжан Ін в Академії хаосу, він вважає, що ключ до ранньої вирішальної перемоги ШІ — це сміливість шукати проривів на сцені ToC, оскільки ефект маховика даних, який може принести C-кінець.

Сценарії – це пріоритет, а дані – головне. Сама модель – це не те, що потрібно користувачам. Користувачам потрібні продукти, які відповідають очікуванням клієнтів і підвищують переваги комерціалізації. Просто мати велику модель без сценаріїв застосування – це все одно, що шукати цвях молотком, а інструменти нікуди. Як проникнути в сцену з можливостями моделі штучного інтелекту – це питання, яке заслуговує серйозних інвестицій, так само як в епоху APP Meituan, Didi та Ctrip допомагають нам полегшити наше життя.

Між шаленим рівнем платформи чи руйнівними великими можливостями тут і там поступово з’являються реалістичні малі можливості.

"Звір, що ковтає золото", немає бізнес-моделі

Поява великих моделей дозволяє всім колективно перейти в «безнавігаційний» режим дослідження.

«Коли OpenAI навчав ChatGPT, він, можливо, не думав, що це шокує всіх, і, можливо, він не думав чітко про те, як це комерціалізувати. Він просто відчув, що мають бути новіші технологічні дослідження», — сказав учитель Сюй із Кремнієвої долини на публічний захід.

«Велика модель наразі не має бізнес-моделі. Якщо ви можете дозволити собі гроші та екологічну конструкцію, ви можете інвестувати у велику модель.», — сказав старший інвестор у галузі «Titanium Media Venture Capitalist».

Скільки грошей спалює велика модель?Згідно з повідомленнями ЗМІ The Information, троє людей, знайомих із фінансовою ситуацією OpenAI, повідомили, що через розвиток ChatGPT і наймання ключових співробітників із Google минулого року збитки OpenAI приблизно подвоїлися до приблизно 540 мільйонів доларів США.

За словами джерел, генеральний директор OpenAI Сем Альтман приватно натякнув, що компанія може залучити до 100 мільярдів доларів протягом наступних кількох років для подальшого розвитку можливостей ШІ.

Прибуток посередній. Двоє вищезгаданих фінансових інсайдерів OpenAI показали, що дохід OpenAI у 2022 році становитиме лише 28 мільйонів доларів США, в основному від продажу доступу до програмного забезпечення штучного інтелекту розробникам додатків. Рівень становить лише 0,14‰ річного доходу Microsoft минулого року.

У разі мізерних прибутків OpenAI запустив ще одну вбивчу стратегію захоплення екологічної ніші 7 липня. Він офіційно випустив GPT-4 API, щоб бути повністю відкритим для використання. Тепер усі користувачі платного API можуть отримати прямий доступ до GPT-4 у контексті 8K. , без жодного очікування.

** Як комерціалізувати великомасштабну модель «ковтання золота» лежить між розвитком і реальністю. Немає зрілої еталонної моделі, а модель прибутку китайської великомасштабної моделі також полягає в «перепливанні річки, відчуваючи каміння». . **

Сюй Сіцін сказав, що цього разу та коли буде сформовано попереднє покоління китайських інтернет-компаній, екологічна структура сильно зміниться. У той час кожна велика компанія мала стратегічний напрямок і займала певну сферу діяльності, наприклад Baidu для пошуку та Tencent для ігор. , спільноти та обміну миттєвими повідомленнями, Алі займається електронною комерцією, а Байт займається новими медіа-спільнотами та рекламою в Інтернеті, кожна з яких унікальна у своїй галузі.

На його думку, ситуація в цьому раунді змінилася, малоймовірно, що великі виробники будуть безпосередньо займатися вертикальними сферами. По суті, вони швидко займуть ті сфери, які хочуть зайняти на основі великої мовної моделі, і створять екологічне середовище для створити велику платформу нового покоління, оскільки технологічні досягнення AIGC визначають реструктуризацію багатьох промислових структур, тому я думаю, що великі виробники активно створюватимуть власне екологічне середовище, яке є центром конкуренції.

«** Тільки захопивши екологічне середовище, ми можемо захопити найбільшу аудиторію та встановити ширший кордон. Це можливість, з якою китайські компанії рідко стикалися раніше», — сказав Сюй Сіцін.

«На цьому етапі хвилі штучного інтелекту в першу чергу потрібно розвивати технології, а визначення продукту є найважливішим. Майбутні програми будуть більш тісно інтегровані з можливостями моделі, тому розуміння та розрив між моделями визначатимуть продукт і досвід користувача. Є гени технологічних інновацій, і невелика команда з великими здібностями повинна працювати якомога наполегливіше», — вважає Чжан Ін.

«**Інфраструктура штучного інтелекту — це, по суті, триєдність обчислювальної потужності, алгоритмів і даних. Зрештою, хто може добре інтегрувати ці три можливості, і здатність забезпечити нижчі витрати та нижчі порогові значення є найважливішим моментом у визначенні всієї конкуренції. **» За словами Ши Мао, керуючого партнера-засновника Changlei Capital.

«З точки зору прямого отримання результатів, ми вважаємо, що попереду ще довгий шлях для комерціалізації та виробництва». Чжан Ітіан, головний експерт Національного центру голосових інновацій, сказав на Huaying у 2023 році. Столична щорічна конференція.

У довгостроковій перспективі промисловий розвиток новітніх технологій в основному обумовлений потребами бізнесу.Чи потребує підприємство великомасштабної моделі, неминуче включатиме багато факторів.

нарешті

Успіх – це теж дані, невдача – теж дані.

«Судячи зі швидкості розвитку Chat GPT, сцена рано чи пізно буде замінена, тому основною логікою повернення до ChatGPT є дані, і ніхто не може замінити унікальні та глибокі дані», — сказав Шулекс Го Ченлу.

Але після того, як дані було навчено, їх неможливо «відучити», видалити або видалити. Для багатьох компаній основною конкуренцією є дані, і вони не хочуть, щоб хтось захоплював дані безкоштовно, як, наприклад, серйозні медичні та юридичні галузі.

Немає стандартної відповіді на те, як знайти баланс між інноваціями та безпекою даних, чи дотримуватися навчання невеликої вибірки та розширювати модель, чи покладатися на велику модель.