- Тема
92k Популярність
45k Популярність
15k Популярність
4k Популярність
5k Популярність
29k Популярність
16k Популярність
23k Популярність
13k Популярність
3k Популярність
- Закріпити
92k Популярність
45k Популярність
15k Популярність
4k Популярність
5k Популярність
29k Популярність
16k Популярність
23k Популярність
13k Популярність
3k Популярність
Кремнієва долина «кидає гроші» на створення богів, чи можна скопіювати штучний інтелект у китайському стилі?
Джерело: Light Cone Intelligence
Текст｜Hao Xin
Ця стаття створена спільно Light Cone Intelligence і Tencent Technology
Змітаючи серпанок минулорічних звільнень і різкого падіння цін на акції, Кремнієва долина знову постає під прожекторами в стилі «Гетсбі» за допомогою ШІ.
Згідно з неповною статистикою Light Cone Intelligence, за 180 днів Кремнієва долина завершила 42 фінансування у сфері штучного інтелекту та виграла 55% глобальної суми збору коштів. Серед них з’явилося 8 зіркових компаній штучного інтелекту з єдинорогом із середньою круглою сумою фінансування 330 мільйонів доларів США.
З неба Кремнієвої долини лилися гарячі гроші, а долари накопичували нові історії.
«Для ери AGI цей рік є найкращим роком за останні десять років, але він буде найгіршим роком за наступні десять років.» Атмосфера підприємництва сповнена кожного куточка, що майже стало консенсусом Silicon Долина.
«Беручи участь у п’яти-шести зустрічах на тиждень, від технологічних семінарів до можливостей застосування, Кремнієва долина була в захваті від штучного інтелекту протягом останніх шести місяців». Конг Сянлай, китаєць, який закінчив Стенфорд і проживає в Кремнієвій долині, не лише присвятив себе підприємницькій діяльності в посібниках з покупок електронної комерції AI, і навіть фракція AGI Advent, спільнота AI, яку вона випадково запустила, також несподівано вибухнула під цією хвилею ентузіазму.
Китайські підприємці по той бік океану також були заражені: зіркові підприємці, такі як Ван Сяочуань і Лі Чжіфей, а також багато відомих інвесторів, таких як Дай Юсен, керуючий партнер ZhenFund, і Чжоу Юйтун, партнер Jinshajiang Venture. Столиця, яка не хоче «бачити квіти в тумані». , спостерігаючи за місяцем у воді», тричі поспіль літала в Силіконову долину в січні.
Хоча галузь AGI в Китаї та Сполучених Штатах є однаково гарячою, структура та екологія ринку абсолютно різні.
Найбільш очевидною відмінністю є те, що порівняно з «конкурсом 100 моделей» у Китаї базове підприємництво великих моделей не дуже популярне в Кремнієвій долині. «OpenAI — єдиний, і тільки великі компанії, такі як Google і Meta, кидають йому виклик. Стартапи рідко створюють базові великомасштабні моделі», — сказав Чен Хао, партнер Yuanwang Capital і засновник Xunlei, Guangcone Intelligence, але в Китаї, Деякі люди все ще хочуть грати в азартні ігри, тому що досі невідомо, хто зрештою стане китайським OpenAI, а процес створення богів небезпечний і сексуальний.
За межами великої моделі Силіконова долина кишить квітами, що розквітають у середньому шарі та вертикальному шарі нанесення. Але на відміну від Китаю, хоча інвестори мають гострий нюх і давно нюхають «м’ясо», вони «більше бачать і менше інвестують»; у сфері штучного інтелекту мало компаній, окрім новеньких масштабних. моделі Голос середніх і великих компаній.
Незалежно від того, чи це пов’язано з відступом коштів у доларах США чи внутрішнім підприємницьким середовищем штучного інтелекту, на відміну від епохи Інтернету, у цьому витку технологічного божевілля китайські підприємці та венчурні капітали переживають безпрецедентну плутанину, а стратегія «Копіювати в Китай», здається, поступово зазнає краху. вгору.
«Кремнієва долина надає великого значення технологіям і зосереджується на модернізації можливостей великомасштабних моделей, тоді як у Китаї більше уваги приділяється бізнес-моделям», — сказав Конг Сянлай Opticone Intelligence. В епоху AGI їхня бізнес-логіка залишається незмінною.
Поєднуючи детальні інтерв’ю з інвесторами та підприємцями, Lightcone Smart проаналізувала фінансування та розвиток стартапів штучного інтелекту в Кремнієвій долині в першій половині цього року, сподіваючись знайти можливості та застереження у хвилі підприємництва AI 2.0, з метою щоб надати вітчизняним інвесторам і трохи натхнення для стартапів.
**Золотий ШІ шукає хвилю, куди йдуть гарячі гроші? **
Згідно з даними PitchBook, іноземної компанії з аналізу даних венчурного капіталу, у першій половині року загалом було здійснено 1387 фінансувань у глобальній сфері штучного інтелекту, залучивши суму фінансування у 25,5 мільярдів доларів США із середньою сумою фінансування 26,05 мільйонів доларів США. Згідно з даними агентства фінансових послуг Carta, у першому кварталі 2023 року фінансування стартапів AI у раунді А зросте на 58,4% у порівнянні з попереднім місяцем, а вартість початкових компаній зросте на 19%.
Половина гарячих грошей пішла в Кремнієву долину. Згідно з неповною статистикою Lightcone Intelligence, у першій половині року в Кремнієвій долині було 42 фінансування на загальну суму близько 14 мільярдів доларів США, що становить 55% від загальної суми фінансування у світі. Середній раунд фінансування становить 330 мільйонів доларів США, що майже в 13 разів перевищує середній рівень фінансування.
Вискочки штучного інтелекту на чолі з OpenAI стали заслуженими героями. Серед 40 компаній, які отримали інвестиції, майже 60% компаній були засновані протягом одного року. Його раунди фінансування також знаходяться на ранній стадії.Серед 42 заходів фінансування початкові раунди становили 40%, а раунди B (включаючи раунди B) становили 86%.
Kong Xianglai сказав Guangcone Intelligence, що більшість стартапів у Кремнієвій долині використовують невеликий і витончений підхід.Кількість ранніх підприємницьких проектних команд становить 3-5 осіб, а розмір команди середньострокового проекту також контролюється між від десятків до десятків людей. На початку Ефект Midjourney вражає в усьому світі. З командою з 11 осіб на ранній стадії він досяг доходу в 100 мільйонів доларів США. «Полі AGI приділяє більше уваги до технологічних інновацій, і марно накопичувати людей». Конг Сянлай прямо сказав.
Це дуже відрізняється від способу відкриття бізнесу в Китаї. Кількість вітчизняних підприємницьких команд, як правило, велика. Наприклад, ЗМІ повідомляли, що до розпуску компанії Wang Huiwen Light Years Beyond було 70 осіб. Відкритий лист Ван Сяочуаня показав, що Baichuan Intelligent спочатку сформувала 50 осіб.
Однак, хоча масштаби підприємницьких команд штучного інтелекту в Силіконовій долині загалом невеликі, їх здатність залучати гроші вражає.
Наразі рейтинги стартапів AIGC за обсягом фінансування такі: OpenAI ($11,3 млрд), Inflection ($1,525 млрд), Cohere ($445 млн), Adept ($415 млн), Runway ($195,5 млн), Character.AI ($150). мільйонів) і Stability AI (близько 100 мільйонів доларів).
За ними все ще стоять добре відомі компанії та лідери технологічного кола. Lightcone Intelligence зібрала статистику та виявила, що в першому півріччі Microsoft брала участь у 5 проектах фінансування штучного інтелекту, Google 4 рази, Nvidia 6 разів і OpenAI 3. Разом ці гіганти брали участь у близько 43% фінансування AI.
Щоб зосередитися більше, Кремнієва долина наразі зосереджується на трьох напрямках штучного інтелекту: перший — це базовий рівень великої моделі; другий — середній рівень, де розташовані інструменти розробки та бази даних; третій — вертикальний рівень додатків.
Чен Хао розповів Guangcone Intelligence, що, крім двох компаній OpenAI і Anthropic для базової моделі, інші підприємці розробляють моделі з відкритим кодом; підприємці на рівні інструментів мобілізують усіх талантів і еліту для створення спільноти з відкритим кодом, а основний бар’єр є створення екосистеми розробників; Є два типи компаній-початківців, зібраних на прикладному рівні, одні – це компанії у вертикальних сферах, таких як юридичний і кадровий підбір персоналу, а інші – це компанії загального призначення, пов’язані з копірайтингом, фотографіями Wensheng, і відео Wensheng. Прикладний рівень зазвичай збирає B-end продукти, а C-end продукти набагато менше, що належить до стану пошуку вибухових моделей у тріщинах гігантів.
З точки зору різних можливостей, у першій половині року було 8 фінансувань на базовому рівні великої моделі в Силіконовій долині, 12 фінансувань на середньому рівні та 23 фінансування на вертикальному рівні додатків. Однак сума фінансування є обернено пропорційною: обсяги фінансування становлять 11,08 мільярда доларів США, 350 мільйонів доларів США та 2,52 мільярда доларів США.
На перший погляд, базовий великий рівень моделі здається найпопулярнішим полем для інвестицій, але насправді він повністю підтримується OpenAI.Якщо виключити величезне фінансування OpenAI у розмірі 10,3 мільярдів доларів США, коефіцієнт фінансування всього вертикального великого рівня моделі буде прямо збільшився з 79% до 79%, % різко впав до 21%.
Конг Сянлай сказав: «Інвестори Кремнієвої долини поділяються на дві фракції, одна з них лише оптимістично налаштована щодо OpenAI і вірить, що OpenAI домінуватиме в програмах 2C у майбутньому, тому немає потреби витрачати надто багато часу на сферу C. -кінцевих додатків і натомість інвестувати в компанії B-end і AI, які глибоко інтегровані в галузь; інша фракція дотримується протилежної позиції, активно підтримує спільноту з відкритим кодом і також оптимістично налаштована щодо вертикальних додатків на стороні 2C, вважаючи, що що компанії-єдинороги також можуть виникнути з цього поля».
Загалом у першій половині цього року хвиля за хвилею золотих самородків у Кремнієвій долині почалися наступні напрямки:
Базовий великий шар моделі: базова модель з малими параметрами, загальна велика модель.
Середній рівень: векторна база даних, ланцюжок інструментів AI, інструмент розгортання моделі.
Вертикальний прикладний рівень: відео Wensheng, голос Wensheng, діалоговий робот зі штучним інтелектом, генеративний пошук штучного інтелекту, застосування правового вертикального поля, людиноподібний робот.
Конг Сянлай додав і зробив висновок, що інвестори в Кремнієвій долині зараз зосереджуються на кількох напрямках, а саме на агентах штучного інтелекту (розумне тіло), мультимодальності (карта Веньшен, відео Веньшен), вирішенні галузевих ілюзій (право, медицина), персоналізованому напрямку (персонаж). штучний інтелект та інші діалогові роботи), проміжне програмне забезпечення для великих мовних моделей і додатки для галузевих сценаріїв, які глибоко вдосконалені ШІ.
Стоячи на порозі золотої лихоманки, вартість цих вискочок зросла разом із хвилею. У 2022 році родовища ChatGPT і AIGC залучать понад 2,6 мільярда доларів США в золоті, і загалом народиться 6 єдинорогів. від 8 травня цього року, unicorns Кількість членів клубу зросла до 14 (у Midjourney ще немає оцінки).
1000 венчурних капіталістів одночасно підняли свої плакати, щоб подати заявку, і вони принесли Baby, який був заснований менше чотирьох місяців тому та зібрав два раунди фінансування на сотні мільйонів доларів. 29 червня Inflection AI завершила новий раунд фінансування в розмірі 1,3 мільярда доларів США, ставши другою найбільш фінансованою стартап-компанією з генеративного штучного інтелекту, а столиці знову вдалося створити богів.
У той самий час, коли диво прийшло в Кремнієву долину, офіційно розпочався плей-офф.
Дані, єдина перешкода в епоху AIGC
Лише за півроку Силіконова долина вже внесла хвилю реальних уроків золота та срібла для підприємництва ШІ.
Одна з них полягає в тому, що такі компанії, як Jasper, які виросли завдяки доступу до інтерфейсу OpenAI API, постраждали.
Будучи першою партією компаній-єдинорогів AIGC, Jasper скористався цією хвилею можливостей модернізації ШІ, і її вартість зросла до 1,5 мільярда доларів США. Але його проблема також дуже фатальна. Продуктові бар’єри фіктивних компаній дуже тонкі. Їх досвід користувача та бренд хороші, але не найкращі. Їх легко замінити диференційованими продуктами, створеними в сегментах високої вартості. Неналежність – це найбільша проблема.
Ченг Хао вважає, що найбільшими конкурентами Jasper є гігантські конкуренти, такі як ChatGPT, Microsoft Copilot і NotionAI.Проблема полягає в тому, що створена додаткова вартість недостатньо велика. Для таких компаній, як Jasper, суть полягає в тому, щоб знайти способи наполегливо працювати над збереженням даних, співпрацею кількох осіб та інтеграцією робочого процесу, щоб збільшити постійність користувачів.
Інша — це команда чат-ботів, яку підтримує венчурний капітал, яка зібрала багато грошей під час минулорічного фінансового буму та планує продати їх підприємствам цього року. Але на початку року на ринку було так багато чат-ботів, і технічні бар’єри були невисокими, їх було легко скопіювати, і вони знову потрапили в порочне коло гомогенізації.
Крім того, Neeva, пошукову платформу штучного інтелекту для C-end, зрештою була придбана великою компанією через труднощі з комерційним впровадженням.З цим уроком майже всі компанії в Кремнієвій долині зараз шалено атакують корпоративний ринок.
«Компанії-початківці повинні спочатку вибрати правильний шлях, будь то «+AIGC» або «AIGC+».» Чен Хао вважає, що вибір важливіший за важку роботу.
Критерієм вибору «+AIGC» і «AIGC+» є частка ШІ у всьому ланцюжку створення вартості бізнесу. Якщо на компонент ШІ компанії припадає 10%, а на бізнес-логіку – 90%, краще вибрати підприємницький шлях «+AIGC»; якщо на його компонент ШІ припадає більше 50%, краще вибрати « маршрут AIGC+.
Доміно почало падати, і незрозуміло, хто стане наступним Джаспером, але стає зрозумілішим, що стартапи в епоху AIGC також повинні захищати свої рови.
Інвестор Чамат Паліхапітія вважає, що або ви перебуваєте на абсолютному дні й володієте сценою даних; або ви перебуваєте на вершині й маєте основні ресурси обчислювальної потужності.
«Для компаній середнього рівня вони можуть багато коштувати сьогодні, але завтра вони можуть нічого не варті», — сказав Чамат Паліхапітія.
«Дані — єдина перешкода в епоху AIGC», — сказав Конг Сянглай.
Kong Xianglai вважає, що ні модель, ні обчислювальна потужність не є ровом епохи AIGC. Незалежно від того, наскільки висока оцінка навчання моделі, вона в кінцевому підсумку потрапить у практичне застосування. Дані про розподіл користувачів, накопичені на сцені, будуть включені в набір даних моделі точного налаштування підприємства. Після безперервної ітерації це буде Маховик даних, на цій основі велика модель, яка налаштована та навчена, ставатиме все точнішою, створюючи позитивний ефект зворотного зв’язку.
Завдяки відкритому вихідному коду LLaMA2 технічні бар’єри великих моделей ще більше подолано. Як сказав Фу Шен, «початківці AI-компаній прокидаються серед ночі з посмішкою», темпи завершення технології будуть прискорені. , і конкуренція за дані стане більш інтенсивною.
Штучний інтелект у китайському стилі, не копіюйте Кремнієву долину та не копіюйте самого себе
Можливості та уроки реальних грошей перед нами. Куди піде штучний інтелект у китайському стилі?
«Великі моделі призведуть до революції у взаємодії та продуктивності». Ченг Хао сказав Guangcone Intelligence, що перш за все виграють галузі, які керуються природною мовою. Тому інтелектуальне обслуговування клієнтів, передпродажне консультування, письмо, переклад, право у вертикальних сферах, і працевлаштування кадрів Ці «низько висять плоди», природно, стануть ціллю підприємців на ранньому етапі.
Однак «застосування закону та психологічного консультування в Сполучених Штатах є гарячим. Фундаментальна причина полягає в тому, що витрати на оплату праці юристів і психологічних консультантів дуже високі, а економічна модель широкомасштабних прикладних моделей може працювати гладко. У Китаї , такого середовища немає, і сліпе копіювання не спрацює». Ще два місяці тому деякі інвестори в китайському стилі прокоментували інвестиційний бум у Сполучених Штатах.
Окрім Wen Shengtu та Digital Man, як і в Кремнієвій долині, багато китайських підприємців також націлені на нове покоління інтелектуального обслуговування клієнтів. Але водночас тихо ширяться хвилювання та тривоги щодо «гомогенізації».
«Маркетинг обслуговування клієнтів становить майже половину з 8 підприємницьких проектів із застосуванням ШІ», — тихо вигукнув Ян Цзі (псевдонім), який також займається підприємницькою маркетинговою діяльністю з обслуговування клієнтів, дивлячись на конкурентів на роуд-шоу. По мірі того, як роудшоу просувалося, його вираз обличчя ставало все більш напруженим.
Ян Цзі сказав Lightcone Intelligence, що ця технологія відносно зріла, а попит очевидний Маркетинг обслуговування клієнтів став найшвидшою сферою діяльності, і тепер він перемістився з внутрішнього ринку до Південно-Східної Азії. Підприємницький досвід Ян Джи відображає загальну проблему групи підприємців від Інтернету до нинішнього AIGC.Вони не хочуть витрачати енергію на тверді кістки технології, а просто хочуть йти короткими шляхами, знаходячи сценарії та створюючи програми.
Я боюся, що китайським підприємцям доведеться наступати на ями, на які наступила Кремнієва долина. Знову справджуються слова Гегеля: «Єдиний урок, який людство може винести з історії, це те, що людина не вчиться з історії».
Немає прогнозу надходжень, немає кількості користувачів, а презентації в стилі PPT організовуються одне за одним, що унеможливлює запуск китайських венчурних капіталів. "ChatGPT є новим, і заплутаний момент полягає в тому, що ви не знаєте, у що інвестувати; на цьому етап, нема в що вкладати».
Легко згуртуватися до виконання простих додатків, але не існує швидкого шляху до зростання індустрії ШІ.
Великі компанії-гіганти модельного ряду, включаючи OpenAI, наразі підійшли до свого вузького місця розвитку. Інь Іфен, технічний інженер Hugging Face, іноземної спільноти моделей з відкритим кодом, підтвердив Lightcone Intelligence: «Можливо, буде важко зробити нові прориви в технології принаймні півроку, що значно обмежить масштабне впровадження програм ."
Технологія Кремнієвої долини досягла межі, і їй доводиться повертатися назад і зміцнювати технічні можливості середнього рівня. Для Китаю це також чудова можливість завершити промисловий ланцюжок.
Якщо розробку великої моделі порівняти з «будівництвом будинку», то AI Infra (інфраструктура ШІ) на середньому рівні є «ящиком інструментів». З огляду на тенденцію розвитку Кремнієвої долини, наступним напрямком розвитку стане створення інструментів обробки даних, модель розгортання корпоративних мобільних терміналів, а також практика та застосування агентів ШІ.
Крістенсен згадав у «Відповіді інноватора», що існує ріг достатку, який може зберегти багатство в промисловому ланцюжку. Інвестор TMT VC Na Liu зазначив: «Наразі ріг достатку галузі AI Infra змінюється в ланцюжку створення вартості, від AutoML, рішення на основі платформи з інтегрованою структурою (з упором на продуктивність) до модульності (гнучкість, швидкість, зручність) головним чином).» За цим стоїть те, що підприємства хочуть відкрити процес «чорної скриньки» та сподіваються мати можливість гнучко налаштовувати кожен компонент у робочому процесі моделі та побудови, щоб отримати систему та результати аналізу, які найкраще відповідають їхнім конкретним потребам. .
Найцінніша ланка також є найскладнішою кісткою. Китаю зараз не вистачає інструментів і заводів із виробництва сировини. Це також пояснює першопричину, чому Китаю бракує конкурентоспроможних великих моделей: нижній шар слабкий, а верхній шар слабкий.
Беручи дані трьох елементів штучного інтелекту як приклад, промислові ланцюги Китаю, пов’язані з даними, майже всі «все включено» великими хмарними компаніями, їм бракує глибокого вдосконалення в певній вертикальній сфері, а для початку- компанії, кожне посилання буде. Це можливість зробити хорошу роботу. «Підготовка даних» — це можливість із китайською специфікою, яка включає якість даних, маркування даних, синтез даних, а також прикладні центри та проекти.
Зараз компанії, що займаються виробництвом синтетичних даних, поступово завоювали прихильність капіталу. Компанія Kuawei Intelligence, що займається генеруванням штучного інтелекту та здатна синтезувати дані зображень, завершила раунди фінансування Angel і Pre-A на рівні 100 мільйонів протягом одного року минулого року; цього року Guanglun Intelligence, яка була створена цього року, завершила три раунди фінансування протягом півроку Після раунду Angel + загальне фінансування склало десятки мільйонів юанів.
Після поклоніння технологіям на ранній стадії все більше і більше підприємців усвідомлюють, що дорога OpenAI — не єдине рішення в епоху великомасштабних моделей.
На додаток до великої моделі, середній шар – це, здавалося б, ніша, але більш безпечний шлях; тоді як прикладний рівень, який здається найбільш «низько висячим фруктом», являє собою міст з однієї дошки з тисячами військ і коней. , а переможцю легше забрати все, першими йдуть великі заводи.
Але штучному інтелекту в китайському стилі легше знати, що він не може сліпо копіювати Кремнієву долину; що складніше зробити, так це не копіювати «старого себе» і піти на стару дорогу повторної доставки, де люди хапають проекти.