**Đã bao lâu rồi bạn chưa nghe một công ty khởi nghiệp nói rằng họ sẽ cứu Internet? **
Các doanh nhân ngày nay dường như đang âm thầm kiếm tiền hoặc đang thảo luận về việc sử dụng AI để cứu (hoặc tiêu diệt) toàn nhân loại. Trong Internet mà chúng ta đang sống hàng ngày, dường như không ai quan tâm đến sự sống chết của mình.
Và đối với Chris, có vẻ như nó sắp chết.
Khi tôi nghe anh ấy nói điều này với tôi dưới ánh nắng rực rỡ của San Jose, tôi thấy nó có vẻ hơi giật gân. Nhưng khi bạn ở lâu với người Đức có mái tóc như sư tử này, tiếng Anh logic và kiểu Đức của anh ấy sẽ dễ dàng khiến bạn nghĩ rằng đây quả thực là một vấn đề lớn.
Chri Besenbruch là đồng sáng lập và CEO của Deep Render, nói một cách đơn giản, điều công ty của ông đang làm là "sử dụng AI để nén kích thước của file video xuống kích thước rất nhỏ".
Ông tuyên bố thuật toán này "tốt hơn" gấp 5 lần so với codec tiêu chuẩn công nghiệp HVEC, mặc dù ông không chỉ rõ số liệu nào và có thể chạy trong thời gian thực trên các chipset hiện đại của Qualcomm, Apple và Nvidia. "codec" dùng để chỉ phần mềm và đôi khi là phần cứng có thể mã hóa và giải mã dữ liệu, thường là dữ liệu âm thanh hoặc video.
Một số người quen thuộc với Thung lũng Silicon có thể bối rối khi nghe điều này, nghĩ rằng tôi đang kể lại kịch bản của "Thung lũng Silicon". Trong bộ phim truyền hình Mỹ này, được mô tả là sự thể hiện hoàn hảo về hệ sinh thái khởi nghiệp của Thung lũng Silicon, tất cả trò hề là do nhân vật chính đã phát triển một thuật toán nén đáng kinh ngạc.
"Vâng, nhiều người đã nói với tôi điều này. Chúng tôi trông rất giống những người thổi sáo." Người này có hoàn cảnh phức tạp, lớn lên ở Đức, học toán khi còn là sinh viên, đến Thụy Sĩ để học trường nghệ thuật, sau đó đến trường nghệ thuật. Vương quốc Anh nghiên cứu khoa học máy tính, và " Nhân vật chính Richard trong "Thung lũng Silicon" cũng có bầu không khí mọt sách mạnh mẽ, nhưng không giống như quá trình đột phá thuật toán nén lố bịch trong loạt phim truyền hình và sự thiếu hiểu biết chung về kinh doanh trong loạt phim truyền hình, Richard thường do dự, tinh thần kinh doanh của anh ấy cũng khắt khe như việc giải các bài toán, anh ấy rất nghiêm túc với công ty, mô hình kinh doanh cũng được nghĩ ra rõ ràng.
Theo ý kiến của ông, Internet đang hướng tới sự hủy diệt và đó là vấn đề lớn nhất. Anh ấy muốn giải quyết vấn đề lớn nhất này, sau khi phân tích, họ tin rằng nguyên nhân cốt lõi là do công nghệ cũ không thích ứng với thế giới mới:
*Sau khi video trở nên phổ biến và trở thành hình thức giao tiếp chính trên Internet, chúng ta thực sự đã bước vào một thế giới mới. Một thế giới nơi quy mô dữ liệu ngày càng đáng sợ và không thể quay trở lại. *
*Các công nghệ cũ không còn phù hợp với thế giới mới này. Tiếp tục thực hiện những đổi mới và cải tiến nhỏ theo con đường cũ sẽ chỉ dẫn đến ngõ cụt và cuối cùng là sự sụp đổ của Internet. *
"Chúng tôi sẽ cứu Internet bằng cách phát minh ra các thuật toán nén mới. Và điều khiến điều này trở nên khả thi chính là AI."
Theo đó, Chris đã thành lập Deep Render vào năm 2018 cùng với các sinh viên tốt nghiệp ở Vương quốc Anh—anh ấy không phải là một trong những công ty khởi nghiệp theo đuổi làn sóng ChatGPT.
"Về cơ bản, chúng tôi không liên quan nhiều đến LLM. Nó có thể liên quan đến mô hình khuếch tán, nhưng nó liên quan nhiều hơn đến các khả năng tiềm năng trong tương lai." Anh ấy nói với tôi. "Chúng tôi bắt đầu từ những nguyên tắc đầu tiên và muốn hiểu AI phù hợp với mục đích gì cũng như bản chất của việc nén. Cuối cùng, chúng tôi tin rằng một phương pháp dựa hoàn toàn vào AI phải là một lộ trình kỹ thuật mới."
Tuy nhiên, sự “bồn chồn” của LLM thực sự đã giúp ích cho công ty của nó. "Thực sự vào thời điểm đó chúng tôi đang đánh bạc, vì để đạt được mục tiêu của mình, ngoài các thuật toán của riêng tôi, chúng tôi còn cần những tiến bộ đáng kể về phần mềm và phần cứng. Chúng tôi đã đưa ra dự đoán vào thời điểm đó, cho rằng những công nghệ cơ bản này đều có thể tạo ra những bước nhảy vọt và giới hạn. Và hôm nay tất cả những điều này đã xảy ra ngay bây giờ." Anh ấy nói với tôi, giọng điệu đầy phấn khích.
"Có lẽ chúng ta chỉ may mắn thôi."
**Trông rất khiêm tốn nhưng điều ông không nói là nếu dự đoán của ông thành hiện thực, công ty của ông có thể là một trong những công ty công nghệ Internet quan trọng nhất của nhân loại trong vài thập kỷ tới. **Công nghệ của họ sẽ được cung cấp cho các công ty lớn dưới hình thức được cấp phép. Trong khi giải quyết vấn đề băng thông Internet, họ cũng sẽ trở thành loại công ty thu các hóa đơn tiện ích và thuế.
Trên thực tế, mọi thứ đã bắt đầu thay đổi.
Kể từ năm nay, công ty bị bỏ qua này đã lọt vào tầm nhìn của Thung lũng Silicon và các tổ chức đầu tư nổi tiếng trên toàn thế giới. Sau khi hoàn tất đợt tài trợ vào tháng 3, Chris bắt đầu chuyển trọng tâm sang Thung lũng Silicon, nơi có tiền và con người những người quan tâm đến họ Khách hàng lớn.
Theo tuyên bố của ông, đội ngũ nhỏ hiện tại của họ đã bị choáng ngợp khi phải đối mặt với sự quan tâm và yêu cầu từ "những công ty lớn không thể nêu tên nhưng họ rất quan trọng".
Và anh ấy tiết lộ với tôi rằng nếu mọi việc suôn sẻ bây giờ, công nghệ của nó sẽ được sử dụng trong một dịch vụ ứng dụng rất nổi tiếng vào quý 2 năm 2024.
"Hàng chục triệu người dùng sẽ có quyền truy cập vào nó."
Thị trường Trung Quốc, nơi có nhu cầu rất lớn về nén video và dữ liệu, cũng bắt đầu xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau trước mặt vị CEO chưa từng đến Trung Quốc này.
Ông nói: “Chúng tôi có nhiều bạn bè là nhà đầu tư có mối quan hệ chặt chẽ với Trung Quốc và đang giúp một số công ty Trung Quốc liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi đã liên hệ với một số công ty Internet lớn nhất Trung Quốc”. Những yêu cầu này đến đột ngột và dữ dội đến mức anh ấy phải dành nửa ngày để hỏi tôi những câu hỏi cơ bản về “làm việc với các công ty Internet Trung Quốc như thế nào?”
“Có vẻ như nếu muốn cứu Internet, bạn không thể làm được nếu không có thị trường Trung Quốc.” Tôi nửa đùa nửa thật nói với anh ấy sau khi kể cho doanh nhân công nghệ đã dành phần lớn cuộc đời mình ở châu Âu những câu chuyện về phương Đông cũng như khả thi.
“Anh nói đúng.” Anh trả lời với một nụ cười. Nhưng trước khi nghĩ đến thị trường Trung Quốc, trước tiên anh phải chinh phục Thung lũng Silicon.
Ở phần cuối của bộ phim truyền hình Mỹ "Thung lũng Silicon", công ty của Richard đã được định giá 8 tỷ USD sau 6 năm thăng trầm, tuy nhiên, chỉ vài ngày trước khi sản phẩm chính thức ra mắt, họ phát hiện ra thuật toán nén khác hẳn. từ cái họ phát triển. AI cải tiến mạng cải tiến lẫn nhau và biến thành một "con quái vật" mà họ không thể hiểu nổi nhưng có thể đột phá mọi hệ thống. Sau khi cân nhắc, cuối cùng họ quyết định "cứu thế giới" - bằng cách sử dụng một kẻ ngốc tuyệt đẹp để khiến mọi người dừng lại. Tôi có suy nghĩ về lộ trình kỹ thuật này.
Đây không phải là một kết thúc có hậu cho một công ty khởi nghiệp. Khi tôi nêu chủ đề này với Chris, người sẽ bắt đầu kinh doanh năm thứ sáu vào năm tới, anh ấy suy nghĩ một lúc rồi chỉ mỉm cười và nói:
"Hy vọng kết thúc của chúng tôi sẽ tốt hơn."
Dưới đây là bản ghi lại cuộc trò chuyện
Q: Giới thiệu ngắn gọn về bản thân và công ty của bạn.
A: Tất nhiên rồi. Tôi là Chris Besenbruch, CEO và đồng sáng lập của Deep Render. Những gì Deep Render đang làm về cơ bản là nén kích thước của các tệp video, v.v. xuống một kích thước rất, rất nhỏ. Tại sao chúng ta cần làm điều này là vì dữ liệu trên Internet đang tăng theo cấp số nhân và 90% dữ liệu được tạo ra trong hai năm qua. Họ cần phải di chuyển qua mạng cáp quang trên khắp thế giới, đây là cơ sở hạ tầng rất đắt đỏ ở quy mô này. Toàn bộ cơ sở hạ tầng cáp quang của thế giới trị giá 5 nghìn tỷ USD. Điều đó thật không thoải mái vì nếu dữ liệu tăng gấp đôi cứ sau hai năm thì điều đó có ý nghĩa gì đối với cơ sở hạ tầng, nó cũng cần phải tăng gấp đôi. Nhưng đây là mức tăng gấp đôi ở mức nghìn tỷ. Điều này là không thể. Đây là lý do tại sao tôi làm điều này.
Ý tưởng là nếu chúng tôi không thể làm cho quy trình lớn hơn và nhanh hơn, chúng tôi sẽ làm cho dữ liệu trong quy trình nhỏ hơn. Vì vậy, nó trỏ đến nén. Đây là nền tảng và tầm nhìn của chúng tôi.
Q: Vậy trước tiên bạn suy ra một trong những vấn đề cốt lõi mà Internet ngày nay phải đối mặt, tìm ra giải pháp của nó và sau đó sử dụng nó để xác định hướng đi kinh doanh của mình.
A: Vâng, đúng vậy. Bởi vì nếu không có phương pháp nén tốt hơn nhiều, toàn bộ Internet sẽ sớm sụp đổ. Và tôi yêu Internet và tôi muốn duy trì nó.
Q: Vậy sự khác biệt giữa công nghệ của bạn là gì, bởi vì nén không phải là một điều mới, nó đã có từ lâu, thậm chí mọi người đã quen với nó và quên mất nó tồn tại. Có lẽ bạn có thể mô tả công nghệ của mình theo cách mà một kẻ ngốc cũng có thể hiểu được.
A: Hahaha, tôi sẽ cố gắng hết sức. Chúng ta cần nhìn lại toàn bộ ngành công nghiệp này trong 60 năm qua. Khi công nghệ nén truyền thống ra đời, đó là một bước đột phá lớn. Mọi thứ đều dựa trên DCT* (DCT là viết tắt của Discrete Cosine Transform, chia hình ảnh thành các thành phần bao gồm các thành phần khác nhau). tần số. Các khối nhỏ. Trong quá trình lượng tử hóa, các thành phần tần số cao bị loại bỏ và các thành phần tần số thấp còn lại được lưu lại và sử dụng cho việc tái tạo hình ảnh tiếp theo. Ghi chú của biên tập viên)*, phương pháp này giúp cho công nghệ nén video ngày nay trở nên khả thi đã được phát minh vào trong những năm 1970 và 1980 hoặc lâu hơn, và nó đã thống trị ngành công nghiệp này sau đó. **Nhưng kể từ đó, công nghệ này chỉ được cải tiến một chút sau mỗi 10 năm và nó luôn là ý tưởng kỹ thuật giống nhau. Chúng ta không thể mong đợi một công nghệ sẽ đạt được bước nhảy vọt về hiệu quả chỉ bằng cách lặp lại cùng một ý tưởng hàng trăm lần. **Đó là công nghệ tuyệt vời nhưng chu kỳ đổi mới của nó đã hoặc sắp kết thúc.
Vì vậy, chúng ta cần một cái gì đó mới. Và “mới” này chính là AI. Vì AI có thể xử lý hình ảnh và video rất tốt nên đây không phải là một lộ trình không thể tưởng tượng được. Thế là công nghệ AI và công nghệ nén bắt đầu được kết hợp. Sau đó có hai làn sóng, làn sóng đầu tiên xảy ra vào năm 2017, khi siêu phân giải xuất hiện và Magic Pony đã phát minh ra nó. Ý tưởng của họ là giữ phương pháp nén truyền thống ở giữa quy trình và thêm AI ở phía trước và phía sau.
**Deep Render không tin đây là cách tiếp cận đúng. Bởi vì những gì còn sót lại trong đó là công nghệ nén truyền thống mà chúng tôi tin rằng đã hoàn toàn sụp đổ. Nó không thay đổi nhiều so với trước đây và hầu như không hữu ích. **
Chúng ta đang ở làn sóng thứ hai, từ bỏ hoàn toàn công nghệ nén truyền thống và chỉ sử dụng mạng lưới thần kinh. Điều này cũng có nghĩa là phát minh lại tính năng nén. Tính năng nén được phát minh lại xung quanh công nghệ máy học có hiệu quả cao nhất. Mạng lưới thần kinh lấy dữ liệu và nén tệp. Gửi nó lên Internet và mạng sẽ nhận tệp nén và trả lại video cho bạn. Đây là giải pháp chỉ dành cho AI. Chúng tôi đang dẫn đầu và thực tế chúng tôi là công ty duy nhất làm việc đó.
Q: Vậy về cơ bản bạn đang sử dụng AI để thay thế bộ phận mà công nghệ truyền thống đảm nhiệm, vậy tại sao AI có thể làm tốt hơn?
A: Hai lý do. Nén video hoặc video về cơ bản là sự đánh đổi giữa kích thước tệp và chất lượng hình ảnh. Bạn có các tệp rất lớn và video có giao diện đẹp mắt hoặc các tệp rất nhỏ với độ phân giải tồi. Vì vậy, khả năng nén tốt đồng nghĩa với việc có được sự cân bằng tốt. Về kích thước tệp, mấu chốt là dự phòng. Nếu bạn có thể dự đoán pixel tiếp theo sẽ là gì thì bạn không cần gửi dữ liệu dư thừa, điều này giúp tiết kiệm kích thước tệp. Đây là nơi AI có thể đưa ra dự đoán tốt hơn. Nếu dự đoán tốt, dữ liệu dư thừa có thể được loại bỏ và có thể nhận được ít dữ liệu hơn. Và AI về cơ bản mạnh hơn vì nó phản ứng với dữ liệu.
Thứ hai là về chất lượng video. Bất kỳ thuật toán nén nào cũng sẽ gây ra lỗi ở đầu ra video, đây là định nghĩa của nén mất dữ liệu, chấp nhận một số lỗi vì kích thước tệp nhỏ hơn. Nhưng điều thực sự quan trọng đối với con người là sự phân bố của những lỗi này. Chúng ta nhạy cảm hơn với một số lỗi và có thể ổn với những lỗi khác. **Vì vậy, AI của chúng tôi bắt chước hệ thống thị giác của con người để che giấu những lỗi này với con người. **
Một ví dụ điển hình là mọi người ghét khi các đường nét bị mờ, mọi người cảm thấy không vui nếu một đường nét trở nên mờ nhạt vì điều này được xác định về mặt sinh học. Ví dụ, khi một con hổ bắt đầu di chuyển từ phía sau một tảng đá, chúng ta cần có khả năng nhìn thấy nó và chúng ta sẽ nhìn chằm chằm vào nó. Độ chính xác của màu sắc không được đảm bảo và không ai thực sự nhận thấy nếu có sự mất mát. Vì vậy, bạn có thể mang lại độ chính xác về màu sắc mà không làm mờ các cạnh. Mọi người thích chất lượng video này hơn.
Ý tưởng của chúng tôi là luôn bắt đầu từ những nguyên tắc đầu tiên, đâu là hợp lý, đâu là nguyên tắc toán học đằng sau nó và những công cụ nào có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế. AI tình cờ là công cụ phù hợp nhất cho việc này.
Q: Nó rất thú vị, vì vậy đây là ý tưởng cơ bản nhất và bước tiếp theo là thực hiện. Là một công ty 5 năm tuổi, những thay đổi về AI ngày nay có ảnh hưởng gì đến bạn không?
A: Ở cấp độ phần mềm, chúng tôi thực sự luôn bắt nguồn từ vòng tròn nghiên cứu và các sản phẩm phần mềm của chúng tôi đến từ vòng tròn nghiên cứu. Những thay đổi về AI ngày nay ít ảnh hưởng đến chúng ta. Tôi đã tham gia vào giới nghiên cứu này từ năm 2015, khi cuộc cách mạng AI bắt đầu.
Ngược lại, mức độ phần cứng thực sự mới hơn. Chúng tôi có công nghệ nén cấp phần mềm tuyệt vời nhưng trước đây nó chỉ hoạt động trên đám mây nên đây là một chủ đề nghiên cứu hay chứ không phải một sản phẩm. **Chỉ khi nó đi vào mọi thiết bị đầu cuối để hàng triệu người có thể sử dụng trên thiết bị của chính họ thì nó mới trở thành một sản phẩm. **
Vì vậy, chúng tôi thực sự đã đặt cược vào những thay đổi công nghệ trong tương lai. Ngoài việc đặt cược rằng AI sẽ hiệu quả, chúng tôi cũng đặt cược rằng phần cứng mà chúng tôi cần sẽ xuất hiện, phần cứng tăng tốc AI cụ thể, chẳng hạn như NPU và các chip phần cứng khác nhau của Apple, Qualcomm. và Google sẽ được thực hiện. **Chúng tôi đã đặt cược vào năm 2018 và hôm nay chúng tôi đặt cược vào năm 2023. **
** Hoặc là chúng tôi có tầm nhìn tốt hoặc chúng tôi chỉ gặp may mắn. **
Q: Và những nhà sản xuất phần cứng lớn này cũng quan tâm đến bạn.
A: **Đúng, vì họ có những phần cứng này nên họ bắt đầu tìm kiếm những ứng dụng tuyệt vời. Chúng tôi đến gặp họ và nói, này, mọi người hãy xem video, đây chính là ứng dụng tuyệt vời mà bạn mong muốn. Thời điểm này cũng rất thích hợp. **
Q: Ngoài thuật toán, khi chúng ta trò chuyện trước đây, bạn có đề cập rằng dữ liệu cũng là một ngưỡng, nhưng rõ ràng các công ty lớn có nhiều dữ liệu hơn, liệu đây có phải là vấn đề không?
A: Câu hỏi rất thú vị. (Suy ngẫm) Tôi nghĩ với tính năng nén AI, cuối cùng người ta sẽ thấy rằng thuật toán quan trọng hơn. Bởi vì tôi không nghĩ rằng toàn bộ lĩnh vực này đã đủ trưởng thành để yêu cầu các quyết định về chất lượng dữ liệu.
Q: Vậy đó là câu hỏi ở giai đoạn thứ hai.
A: Vâng, nó vẫn đang ở giai đoạn đầu. Chúng tôi không thể nói rằng chúng tôi có một thuật toán hoàn hảo. Thuật toán của chúng tôi đang tiến bộ vượt bậc mỗi tháng và thay đổi rất, rất nhanh. Khi thuật toán mạnh, đó là dữ liệu. Nhưng chúng tôi cũng đang tích lũy, vì dữ liệu có lợi nhuận giảm dần. Hiện tại, chúng tôi có từ một đến hai triệu dữ liệu chuỗi video mà chúng tôi lấy được từ các kênh nguồn mở và đáng tin cậy hoặc mua từ các trang web video. Tại thời điểm này, chúng khá cởi mở, nhưng mọi người đều thấy rằng ChatGPT đang thay đổi mức độ mở, chúng tôi may mắn đã mua được dữ liệu này sớm hơn, đây cũng là một lợi thế nhưng chưa thực sự là lợi thế mang tính quyết định ở giai đoạn này.
Q: LLM và các mô hình khuếch tán có mang lại điều gì mới cho thuật toán của bạn không?
A: Tương đối ít. Có một số ý tưởng có thể dùng để tham khảo. Vấn đề là những mô hình này dường như có thể đi vào quy trình của chúng tôi và mang lại cho chúng tôi những cải tiến. Ví dụ: Khuếch tán ổn định có thể giúp tôi cải thiện khả năng nén, nhưng vẫn có sự đánh đổi - ví dụ SD được xử lý 10 giây một lần, nhưng chúng ta cần xử lý 300 lần trong 10 giây.Làm thế nào để lựa chọn giữa thời gian thực và hiệu ứng là một vấn đề. Họ có tiềm năng tạo ra ảnh hưởng trong tương lai.
Q: Nếu chúng ta nhìn nó từ góc độ cạnh tranh, những thách thức hiện tại của bạn đến từ đâu?
A: Thuật toán và những người đứng đằng sau nó. Chúng tôi tự nghiên cứu nhiều thuật toán cơ bản vì không có nhiều tài liệu để đọc. Thử thách quan trọng nhất là thành lập một nhóm giỏi,** vì trên thị trường có rất nhiều người nghiên cứu về AI, không có nhiều người nghiên cứu lý thuyết thông tin và gần như không có người nào nghiên cứu cả hai cùng một lúc. Vì vậy chúng ta cần phải hợp tác và đào tạo họ, việc này mất nhiều thời gian** vì họ không liên quan nhiều đến nhau. Vì vậy, trước tiên bạn cần đào tạo một nhóm người, sau đó để họ dẫn dắt những người bên dưới, đây là cấu trúc kim tự tháp.
Q: Bạn đã xây dựng kim tự tháp này chưa?
A: Chúng tôi có hơn 30 siêu sao nghiên cứu AI. Nhưng chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian cho việc này.
Q: Vậy là chỉ có 30 người trên thế giới ở đây cùng bạn.
A: Tôi sẽ nói vậy. Cũng có một số phòng thí nghiệm xem xét các chủ đề này và họ có những người giỏi, nhưng cho đến nay Deep Render là tổ chức lớn nhất trong lĩnh vực này xét về quy mô.
Q: Tôi thấy bạn đã đề cập đến việc sử dụng nguồn tài chính mới gần đây để mở rộng hoạt động kinh doanh và sự hiện diện của bạn ở Thung lũng Silicon.
A: Điều này hơi lạ, chúng tôi là một công ty của Anh, nhưng các công ty sử dụng nhiều tài nguyên Internet nhất lại ở Trung Quốc và Hoa Kỳ. Hơn nữa, châu Âu thực sự không phải là nơi thân thiện để phát triển công nghệ. Chúng tôi có rất nhiều nhu cầu từ Hoa Kỳ nên việc vào Hoa Kỳ là điều đương nhiên và Trung Quốc cũng vậy.
Q: Có khách hàng Trung Quốc nào liên hệ với bạn không?
A: Tôi không thể nói tên, tôi đã ký một thỏa thuận dài, dài nên tôi phải cẩn thận haha. Nhưng khi liên hệ với các công ty này, tôi thấy rằng Trung Quốc thực sự có yêu cầu về băng thông cao hơn Hoa Kỳ.
Q: Bạn đã tiếp xúc với khách hàng rồi, nếu PMF đánh giá là mọi người muốn thảo luận thì hiện tại bạn đang ở giai đoạn nào?
A: Điều này luôn khó xác định. Tôi coi như chúng tôi đã đạt PMF vì chúng tôi có nhiều nhu cầu hơn mức chúng tôi có thể đáp ứng. Chúng tôi thực sự đang từ chối nhiều công ty lớn vì nguồn băng thông của chúng tôi không đủ, nhiều công ty đã đặt chỗ cho chúng tôi và chúng tôi chỉ có thể đáp ứng nhu cầu của 4 đến 5 công ty lớn cùng một lúc. Một khi công nghệ hoàn thiện hơn, việc thương mại hóa sẽ dễ dàng hơn. Chúng ta đã qua giai đoạn chứng minh khái niệm. Nếu mọi việc suôn sẻ, bạn có thể thấy công nghệ của chúng tôi sẽ được áp dụng cho một dịch vụ Internet rất nổi tiếng vào quý 2 năm 2024 và hàng chục triệu người dùng sẽ sử dụng nó vào thời điểm đó.
Q: Đối mặt với nhu cầu điên cuồng, nhân lực hạn chế và tình trạng kỹ thuật của chính bạn, với tư cách là Giám đốc điều hành, bạn có trách nhiệm đưa ra những lựa chọn cân bằng.
Q: Haha, đây là thử thách trong công việc của tôi. Tôi sẽ cố gắng đưa ra quyết định. Di chuyển quá nhanh luôn tiêu tốn nguồn lực và việc tuyển dụng sẽ mang lại nhiều thách thức. Nhân viên của chúng tôi thường cần 4 tháng đào tạo trước khi có thể làm việc hiệu quả. Vậy bạn nói đúng, đây là vấn đề tối ưu hóa, tất nhiên tôi có thể sẵn sàng trả tiền cho ai đó sử dụng AI để phát triển công cụ.
Q: Haha, có lẽ LLM có thể tham gia ở đây.
Đ: Vâng hahaha.
Hỏi: Mọi việc có vẻ đang diễn ra tốt đẹp, mô hình kinh doanh mà ông thiết kế cho doanh nghiệp này là gì?
A: Chúng tôi hiện đang hoạt động dưới hình thức B2B, chúng tôi cung cấp ủy quyền sản phẩm cho khách hàng, khách hàng có thể tiết kiệm được rất nhiều tiền và một phần trong số đó có thể được trao cho chúng tôi. Đây là một mô hình kinh doanh dựa trên giấy phép. Nếu bạn nhìn vào dữ liệu ở đây, nó thực sự điên rồ. Đến năm 2030, chi phí truyền tải nội dung trên toàn thế giới sẽ lên tới 125 tỷ USD. **Nếu bạn muốn tiêu diệt Netflix, hãy sử dụng 4K và xem Netflix 24 giờ một ngày trong một tháng. **
Q: Tốt nhất là không nên làm điều này.
A: Hahaha, nhưng nếu bạn có thể giảm kích thước tệp xuống, chẳng hạn như 90%, thì dựa trên 125 tỷ USD, các công ty có thể tiết kiệm rất nhiều tiền.
Q: Đây là cơ hội để bạn kiếm tiền.
A: Đây là công việc kinh doanh mà mọi người đều được hưởng lợi. Tôi đã thắng, công ty đã thắng, người dùng đã thắng và các công ty Internet lớn đã thắng. Không ai mất gì cả.
Q: Còn việc cứu Internet thì sao? Bạn đã bao giờ tưởng tượng Internet trong tương lai mà công ty bạn sẽ giúp xây dựng sẽ như thế nào chưa?
Q: Tất nhiên rồi, tôi mơ về nó mỗi ngày hahaha. **Tầm nhìn của chúng tôi là biến băng thông thành một loại hàng hóa không giới hạn, để mọi người không còn phải lo lắng về tốc độ mạng. Đối với mọi người, họ có thể thưởng thức video chất lượng cực cao tại nhà và đối với các công ty, họ có thể nhận được video với giá rất rẻ hoặc thậm chí tài nguyên Internet miễn phí. Thông tin có thể lưu chuyển, ngay cả những dữ liệu được coi là nặng nề ngày nay cũng có thể lưu chuyển tự do. Đây chính là tương lai mà Internet lẽ ra phải có. **
Q: Câu hỏi cuối cùng này chắc chắn đã có nhiều người hỏi bạn, nói đến đây tôi càng cảm thấy câu chuyện trong bộ phim truyền hình Mỹ “Thung lũng Silicon” dường như cũng giống câu chuyện của bạn.
A: Đúng, đúng. Đây là chương trình tôi yêu thích nhất. Nhưng điều thực sự thú vị là tôi và những người đồng sáng lập đều không biết về Deep Render cho đến một năm rưỡi sau khi chúng tôi thành lập nó, bởi vì HBO không phổ biến ở Anh. Nhưng điều thú vị là mô hình kinh doanh của chúng tôi và các giai đoạn chúng tôi trải qua gần giống với câu chuyện trong vở kịch này. Đặc biệt là vì chúng tôi nhìn thấy nó sau đó, cả hai chúng tôi đều nói, đợi một chút, điều này giống hệt chúng tôi.
Q: Bạn cũng biết cái kết của bộ phim này rồi.
A:... Hahaha, tôi hy vọng cái kết của chúng ta sẽ tốt hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
"Internet sắp chết và chỉ có chúng ta mới cứu được nó"
Nguồn gốc: Silicon Star People
**Đã bao lâu rồi bạn chưa nghe một công ty khởi nghiệp nói rằng họ sẽ cứu Internet? **
Các doanh nhân ngày nay dường như đang âm thầm kiếm tiền hoặc đang thảo luận về việc sử dụng AI để cứu (hoặc tiêu diệt) toàn nhân loại. Trong Internet mà chúng ta đang sống hàng ngày, dường như không ai quan tâm đến sự sống chết của mình.
Và đối với Chris, có vẻ như nó sắp chết.
Khi tôi nghe anh ấy nói điều này với tôi dưới ánh nắng rực rỡ của San Jose, tôi thấy nó có vẻ hơi giật gân. Nhưng khi bạn ở lâu với người Đức có mái tóc như sư tử này, tiếng Anh logic và kiểu Đức của anh ấy sẽ dễ dàng khiến bạn nghĩ rằng đây quả thực là một vấn đề lớn.
Chri Besenbruch là đồng sáng lập và CEO của Deep Render, nói một cách đơn giản, điều công ty của ông đang làm là "sử dụng AI để nén kích thước của file video xuống kích thước rất nhỏ".
Ông tuyên bố thuật toán này "tốt hơn" gấp 5 lần so với codec tiêu chuẩn công nghiệp HVEC, mặc dù ông không chỉ rõ số liệu nào và có thể chạy trong thời gian thực trên các chipset hiện đại của Qualcomm, Apple và Nvidia. "codec" dùng để chỉ phần mềm và đôi khi là phần cứng có thể mã hóa và giải mã dữ liệu, thường là dữ liệu âm thanh hoặc video.
Một số người quen thuộc với Thung lũng Silicon có thể bối rối khi nghe điều này, nghĩ rằng tôi đang kể lại kịch bản của "Thung lũng Silicon". Trong bộ phim truyền hình Mỹ này, được mô tả là sự thể hiện hoàn hảo về hệ sinh thái khởi nghiệp của Thung lũng Silicon, tất cả trò hề là do nhân vật chính đã phát triển một thuật toán nén đáng kinh ngạc.
"Vâng, nhiều người đã nói với tôi điều này. Chúng tôi trông rất giống những người thổi sáo." Người này có hoàn cảnh phức tạp, lớn lên ở Đức, học toán khi còn là sinh viên, đến Thụy Sĩ để học trường nghệ thuật, sau đó đến trường nghệ thuật. Vương quốc Anh nghiên cứu khoa học máy tính, và " Nhân vật chính Richard trong "Thung lũng Silicon" cũng có bầu không khí mọt sách mạnh mẽ, nhưng không giống như quá trình đột phá thuật toán nén lố bịch trong loạt phim truyền hình và sự thiếu hiểu biết chung về kinh doanh trong loạt phim truyền hình, Richard thường do dự, tinh thần kinh doanh của anh ấy cũng khắt khe như việc giải các bài toán, anh ấy rất nghiêm túc với công ty, mô hình kinh doanh cũng được nghĩ ra rõ ràng.
Theo ý kiến của ông, Internet đang hướng tới sự hủy diệt và đó là vấn đề lớn nhất. Anh ấy muốn giải quyết vấn đề lớn nhất này, sau khi phân tích, họ tin rằng nguyên nhân cốt lõi là do công nghệ cũ không thích ứng với thế giới mới:
*Sau khi video trở nên phổ biến và trở thành hình thức giao tiếp chính trên Internet, chúng ta thực sự đã bước vào một thế giới mới. Một thế giới nơi quy mô dữ liệu ngày càng đáng sợ và không thể quay trở lại. *
*Các công nghệ cũ không còn phù hợp với thế giới mới này. Tiếp tục thực hiện những đổi mới và cải tiến nhỏ theo con đường cũ sẽ chỉ dẫn đến ngõ cụt và cuối cùng là sự sụp đổ của Internet. *
"Chúng tôi sẽ cứu Internet bằng cách phát minh ra các thuật toán nén mới. Và điều khiến điều này trở nên khả thi chính là AI."
Theo đó, Chris đã thành lập Deep Render vào năm 2018 cùng với các sinh viên tốt nghiệp ở Vương quốc Anh—anh ấy không phải là một trong những công ty khởi nghiệp theo đuổi làn sóng ChatGPT.
"Về cơ bản, chúng tôi không liên quan nhiều đến LLM. Nó có thể liên quan đến mô hình khuếch tán, nhưng nó liên quan nhiều hơn đến các khả năng tiềm năng trong tương lai." Anh ấy nói với tôi. "Chúng tôi bắt đầu từ những nguyên tắc đầu tiên và muốn hiểu AI phù hợp với mục đích gì cũng như bản chất của việc nén. Cuối cùng, chúng tôi tin rằng một phương pháp dựa hoàn toàn vào AI phải là một lộ trình kỹ thuật mới."
Tuy nhiên, sự “bồn chồn” của LLM thực sự đã giúp ích cho công ty của nó. "Thực sự vào thời điểm đó chúng tôi đang đánh bạc, vì để đạt được mục tiêu của mình, ngoài các thuật toán của riêng tôi, chúng tôi còn cần những tiến bộ đáng kể về phần mềm và phần cứng. Chúng tôi đã đưa ra dự đoán vào thời điểm đó, cho rằng những công nghệ cơ bản này đều có thể tạo ra những bước nhảy vọt và giới hạn. Và hôm nay tất cả những điều này đã xảy ra ngay bây giờ." Anh ấy nói với tôi, giọng điệu đầy phấn khích.
"Có lẽ chúng ta chỉ may mắn thôi."
**Trông rất khiêm tốn nhưng điều ông không nói là nếu dự đoán của ông thành hiện thực, công ty của ông có thể là một trong những công ty công nghệ Internet quan trọng nhất của nhân loại trong vài thập kỷ tới. **Công nghệ của họ sẽ được cung cấp cho các công ty lớn dưới hình thức được cấp phép. Trong khi giải quyết vấn đề băng thông Internet, họ cũng sẽ trở thành loại công ty thu các hóa đơn tiện ích và thuế.
Trên thực tế, mọi thứ đã bắt đầu thay đổi.
Kể từ năm nay, công ty bị bỏ qua này đã lọt vào tầm nhìn của Thung lũng Silicon và các tổ chức đầu tư nổi tiếng trên toàn thế giới. Sau khi hoàn tất đợt tài trợ vào tháng 3, Chris bắt đầu chuyển trọng tâm sang Thung lũng Silicon, nơi có tiền và con người những người quan tâm đến họ Khách hàng lớn.
Theo tuyên bố của ông, đội ngũ nhỏ hiện tại của họ đã bị choáng ngợp khi phải đối mặt với sự quan tâm và yêu cầu từ "những công ty lớn không thể nêu tên nhưng họ rất quan trọng".
Và anh ấy tiết lộ với tôi rằng nếu mọi việc suôn sẻ bây giờ, công nghệ của nó sẽ được sử dụng trong một dịch vụ ứng dụng rất nổi tiếng vào quý 2 năm 2024.
"Hàng chục triệu người dùng sẽ có quyền truy cập vào nó."
Thị trường Trung Quốc, nơi có nhu cầu rất lớn về nén video và dữ liệu, cũng bắt đầu xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau trước mặt vị CEO chưa từng đến Trung Quốc này.
Ông nói: “Chúng tôi có nhiều bạn bè là nhà đầu tư có mối quan hệ chặt chẽ với Trung Quốc và đang giúp một số công ty Trung Quốc liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi đã liên hệ với một số công ty Internet lớn nhất Trung Quốc”. Những yêu cầu này đến đột ngột và dữ dội đến mức anh ấy phải dành nửa ngày để hỏi tôi những câu hỏi cơ bản về “làm việc với các công ty Internet Trung Quốc như thế nào?”
“Có vẻ như nếu muốn cứu Internet, bạn không thể làm được nếu không có thị trường Trung Quốc.” Tôi nửa đùa nửa thật nói với anh ấy sau khi kể cho doanh nhân công nghệ đã dành phần lớn cuộc đời mình ở châu Âu những câu chuyện về phương Đông cũng như khả thi.
“Anh nói đúng.” Anh trả lời với một nụ cười. Nhưng trước khi nghĩ đến thị trường Trung Quốc, trước tiên anh phải chinh phục Thung lũng Silicon.
Ở phần cuối của bộ phim truyền hình Mỹ "Thung lũng Silicon", công ty của Richard đã được định giá 8 tỷ USD sau 6 năm thăng trầm, tuy nhiên, chỉ vài ngày trước khi sản phẩm chính thức ra mắt, họ phát hiện ra thuật toán nén khác hẳn. từ cái họ phát triển. AI cải tiến mạng cải tiến lẫn nhau và biến thành một "con quái vật" mà họ không thể hiểu nổi nhưng có thể đột phá mọi hệ thống. Sau khi cân nhắc, cuối cùng họ quyết định "cứu thế giới" - bằng cách sử dụng một kẻ ngốc tuyệt đẹp để khiến mọi người dừng lại. Tôi có suy nghĩ về lộ trình kỹ thuật này.
Đây không phải là một kết thúc có hậu cho một công ty khởi nghiệp. Khi tôi nêu chủ đề này với Chris, người sẽ bắt đầu kinh doanh năm thứ sáu vào năm tới, anh ấy suy nghĩ một lúc rồi chỉ mỉm cười và nói:
"Hy vọng kết thúc của chúng tôi sẽ tốt hơn."
Dưới đây là bản ghi lại cuộc trò chuyện
Q: Giới thiệu ngắn gọn về bản thân và công ty của bạn.
A: Tất nhiên rồi. Tôi là Chris Besenbruch, CEO và đồng sáng lập của Deep Render. Những gì Deep Render đang làm về cơ bản là nén kích thước của các tệp video, v.v. xuống một kích thước rất, rất nhỏ. Tại sao chúng ta cần làm điều này là vì dữ liệu trên Internet đang tăng theo cấp số nhân và 90% dữ liệu được tạo ra trong hai năm qua. Họ cần phải di chuyển qua mạng cáp quang trên khắp thế giới, đây là cơ sở hạ tầng rất đắt đỏ ở quy mô này. Toàn bộ cơ sở hạ tầng cáp quang của thế giới trị giá 5 nghìn tỷ USD. Điều đó thật không thoải mái vì nếu dữ liệu tăng gấp đôi cứ sau hai năm thì điều đó có ý nghĩa gì đối với cơ sở hạ tầng, nó cũng cần phải tăng gấp đôi. Nhưng đây là mức tăng gấp đôi ở mức nghìn tỷ. Điều này là không thể. Đây là lý do tại sao tôi làm điều này.
Q: Vậy trước tiên bạn suy ra một trong những vấn đề cốt lõi mà Internet ngày nay phải đối mặt, tìm ra giải pháp của nó và sau đó sử dụng nó để xác định hướng đi kinh doanh của mình.
A: Vâng, đúng vậy. Bởi vì nếu không có phương pháp nén tốt hơn nhiều, toàn bộ Internet sẽ sớm sụp đổ. Và tôi yêu Internet và tôi muốn duy trì nó.
Q: Vậy sự khác biệt giữa công nghệ của bạn là gì, bởi vì nén không phải là một điều mới, nó đã có từ lâu, thậm chí mọi người đã quen với nó và quên mất nó tồn tại. Có lẽ bạn có thể mô tả công nghệ của mình theo cách mà một kẻ ngốc cũng có thể hiểu được.
A: Hahaha, tôi sẽ cố gắng hết sức. Chúng ta cần nhìn lại toàn bộ ngành công nghiệp này trong 60 năm qua. Khi công nghệ nén truyền thống ra đời, đó là một bước đột phá lớn. Mọi thứ đều dựa trên DCT* (DCT là viết tắt của Discrete Cosine Transform, chia hình ảnh thành các thành phần bao gồm các thành phần khác nhau). tần số. Các khối nhỏ. Trong quá trình lượng tử hóa, các thành phần tần số cao bị loại bỏ và các thành phần tần số thấp còn lại được lưu lại và sử dụng cho việc tái tạo hình ảnh tiếp theo. Ghi chú của biên tập viên)*, phương pháp này giúp cho công nghệ nén video ngày nay trở nên khả thi đã được phát minh vào trong những năm 1970 và 1980 hoặc lâu hơn, và nó đã thống trị ngành công nghiệp này sau đó. **Nhưng kể từ đó, công nghệ này chỉ được cải tiến một chút sau mỗi 10 năm và nó luôn là ý tưởng kỹ thuật giống nhau. Chúng ta không thể mong đợi một công nghệ sẽ đạt được bước nhảy vọt về hiệu quả chỉ bằng cách lặp lại cùng một ý tưởng hàng trăm lần. **Đó là công nghệ tuyệt vời nhưng chu kỳ đổi mới của nó đã hoặc sắp kết thúc.
Vì vậy, chúng ta cần một cái gì đó mới. Và “mới” này chính là AI. Vì AI có thể xử lý hình ảnh và video rất tốt nên đây không phải là một lộ trình không thể tưởng tượng được. Thế là công nghệ AI và công nghệ nén bắt đầu được kết hợp. Sau đó có hai làn sóng, làn sóng đầu tiên xảy ra vào năm 2017, khi siêu phân giải xuất hiện và Magic Pony đã phát minh ra nó. Ý tưởng của họ là giữ phương pháp nén truyền thống ở giữa quy trình và thêm AI ở phía trước và phía sau.
**Deep Render không tin đây là cách tiếp cận đúng. Bởi vì những gì còn sót lại trong đó là công nghệ nén truyền thống mà chúng tôi tin rằng đã hoàn toàn sụp đổ. Nó không thay đổi nhiều so với trước đây và hầu như không hữu ích. **
Chúng ta đang ở làn sóng thứ hai, từ bỏ hoàn toàn công nghệ nén truyền thống và chỉ sử dụng mạng lưới thần kinh. Điều này cũng có nghĩa là phát minh lại tính năng nén. Tính năng nén được phát minh lại xung quanh công nghệ máy học có hiệu quả cao nhất. Mạng lưới thần kinh lấy dữ liệu và nén tệp. Gửi nó lên Internet và mạng sẽ nhận tệp nén và trả lại video cho bạn. Đây là giải pháp chỉ dành cho AI. Chúng tôi đang dẫn đầu và thực tế chúng tôi là công ty duy nhất làm việc đó.
Q: Vậy về cơ bản bạn đang sử dụng AI để thay thế bộ phận mà công nghệ truyền thống đảm nhiệm, vậy tại sao AI có thể làm tốt hơn?
A: Hai lý do. Nén video hoặc video về cơ bản là sự đánh đổi giữa kích thước tệp và chất lượng hình ảnh. Bạn có các tệp rất lớn và video có giao diện đẹp mắt hoặc các tệp rất nhỏ với độ phân giải tồi. Vì vậy, khả năng nén tốt đồng nghĩa với việc có được sự cân bằng tốt. Về kích thước tệp, mấu chốt là dự phòng. Nếu bạn có thể dự đoán pixel tiếp theo sẽ là gì thì bạn không cần gửi dữ liệu dư thừa, điều này giúp tiết kiệm kích thước tệp. Đây là nơi AI có thể đưa ra dự đoán tốt hơn. Nếu dự đoán tốt, dữ liệu dư thừa có thể được loại bỏ và có thể nhận được ít dữ liệu hơn. Và AI về cơ bản mạnh hơn vì nó phản ứng với dữ liệu.
Thứ hai là về chất lượng video. Bất kỳ thuật toán nén nào cũng sẽ gây ra lỗi ở đầu ra video, đây là định nghĩa của nén mất dữ liệu, chấp nhận một số lỗi vì kích thước tệp nhỏ hơn. Nhưng điều thực sự quan trọng đối với con người là sự phân bố của những lỗi này. Chúng ta nhạy cảm hơn với một số lỗi và có thể ổn với những lỗi khác. **Vì vậy, AI của chúng tôi bắt chước hệ thống thị giác của con người để che giấu những lỗi này với con người. **
Một ví dụ điển hình là mọi người ghét khi các đường nét bị mờ, mọi người cảm thấy không vui nếu một đường nét trở nên mờ nhạt vì điều này được xác định về mặt sinh học. Ví dụ, khi một con hổ bắt đầu di chuyển từ phía sau một tảng đá, chúng ta cần có khả năng nhìn thấy nó và chúng ta sẽ nhìn chằm chằm vào nó. Độ chính xác của màu sắc không được đảm bảo và không ai thực sự nhận thấy nếu có sự mất mát. Vì vậy, bạn có thể mang lại độ chính xác về màu sắc mà không làm mờ các cạnh. Mọi người thích chất lượng video này hơn.
Ý tưởng của chúng tôi là luôn bắt đầu từ những nguyên tắc đầu tiên, đâu là hợp lý, đâu là nguyên tắc toán học đằng sau nó và những công cụ nào có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế. AI tình cờ là công cụ phù hợp nhất cho việc này.
Q: Nó rất thú vị, vì vậy đây là ý tưởng cơ bản nhất và bước tiếp theo là thực hiện. Là một công ty 5 năm tuổi, những thay đổi về AI ngày nay có ảnh hưởng gì đến bạn không?
A: Ở cấp độ phần mềm, chúng tôi thực sự luôn bắt nguồn từ vòng tròn nghiên cứu và các sản phẩm phần mềm của chúng tôi đến từ vòng tròn nghiên cứu. Những thay đổi về AI ngày nay ít ảnh hưởng đến chúng ta. Tôi đã tham gia vào giới nghiên cứu này từ năm 2015, khi cuộc cách mạng AI bắt đầu.
Ngược lại, mức độ phần cứng thực sự mới hơn. Chúng tôi có công nghệ nén cấp phần mềm tuyệt vời nhưng trước đây nó chỉ hoạt động trên đám mây nên đây là một chủ đề nghiên cứu hay chứ không phải một sản phẩm. **Chỉ khi nó đi vào mọi thiết bị đầu cuối để hàng triệu người có thể sử dụng trên thiết bị của chính họ thì nó mới trở thành một sản phẩm. **
Vì vậy, chúng tôi thực sự đã đặt cược vào những thay đổi công nghệ trong tương lai. Ngoài việc đặt cược rằng AI sẽ hiệu quả, chúng tôi cũng đặt cược rằng phần cứng mà chúng tôi cần sẽ xuất hiện, phần cứng tăng tốc AI cụ thể, chẳng hạn như NPU và các chip phần cứng khác nhau của Apple, Qualcomm. và Google sẽ được thực hiện. **Chúng tôi đã đặt cược vào năm 2018 và hôm nay chúng tôi đặt cược vào năm 2023. **
** Hoặc là chúng tôi có tầm nhìn tốt hoặc chúng tôi chỉ gặp may mắn. **
Q: Và những nhà sản xuất phần cứng lớn này cũng quan tâm đến bạn.
A: **Đúng, vì họ có những phần cứng này nên họ bắt đầu tìm kiếm những ứng dụng tuyệt vời. Chúng tôi đến gặp họ và nói, này, mọi người hãy xem video, đây chính là ứng dụng tuyệt vời mà bạn mong muốn. Thời điểm này cũng rất thích hợp. **
Q: Ngoài thuật toán, khi chúng ta trò chuyện trước đây, bạn có đề cập rằng dữ liệu cũng là một ngưỡng, nhưng rõ ràng các công ty lớn có nhiều dữ liệu hơn, liệu đây có phải là vấn đề không?
A: Câu hỏi rất thú vị. (Suy ngẫm) Tôi nghĩ với tính năng nén AI, cuối cùng người ta sẽ thấy rằng thuật toán quan trọng hơn. Bởi vì tôi không nghĩ rằng toàn bộ lĩnh vực này đã đủ trưởng thành để yêu cầu các quyết định về chất lượng dữ liệu.
Q: Vậy đó là câu hỏi ở giai đoạn thứ hai.
A: Vâng, nó vẫn đang ở giai đoạn đầu. Chúng tôi không thể nói rằng chúng tôi có một thuật toán hoàn hảo. Thuật toán của chúng tôi đang tiến bộ vượt bậc mỗi tháng và thay đổi rất, rất nhanh. Khi thuật toán mạnh, đó là dữ liệu. Nhưng chúng tôi cũng đang tích lũy, vì dữ liệu có lợi nhuận giảm dần. Hiện tại, chúng tôi có từ một đến hai triệu dữ liệu chuỗi video mà chúng tôi lấy được từ các kênh nguồn mở và đáng tin cậy hoặc mua từ các trang web video. Tại thời điểm này, chúng khá cởi mở, nhưng mọi người đều thấy rằng ChatGPT đang thay đổi mức độ mở, chúng tôi may mắn đã mua được dữ liệu này sớm hơn, đây cũng là một lợi thế nhưng chưa thực sự là lợi thế mang tính quyết định ở giai đoạn này.
Q: LLM và các mô hình khuếch tán có mang lại điều gì mới cho thuật toán của bạn không?
A: Tương đối ít. Có một số ý tưởng có thể dùng để tham khảo. Vấn đề là những mô hình này dường như có thể đi vào quy trình của chúng tôi và mang lại cho chúng tôi những cải tiến. Ví dụ: Khuếch tán ổn định có thể giúp tôi cải thiện khả năng nén, nhưng vẫn có sự đánh đổi - ví dụ SD được xử lý 10 giây một lần, nhưng chúng ta cần xử lý 300 lần trong 10 giây.Làm thế nào để lựa chọn giữa thời gian thực và hiệu ứng là một vấn đề. Họ có tiềm năng tạo ra ảnh hưởng trong tương lai.
Q: Nếu chúng ta nhìn nó từ góc độ cạnh tranh, những thách thức hiện tại của bạn đến từ đâu?
A: Thuật toán và những người đứng đằng sau nó. Chúng tôi tự nghiên cứu nhiều thuật toán cơ bản vì không có nhiều tài liệu để đọc. Thử thách quan trọng nhất là thành lập một nhóm giỏi,** vì trên thị trường có rất nhiều người nghiên cứu về AI, không có nhiều người nghiên cứu lý thuyết thông tin và gần như không có người nào nghiên cứu cả hai cùng một lúc. Vì vậy chúng ta cần phải hợp tác và đào tạo họ, việc này mất nhiều thời gian** vì họ không liên quan nhiều đến nhau. Vì vậy, trước tiên bạn cần đào tạo một nhóm người, sau đó để họ dẫn dắt những người bên dưới, đây là cấu trúc kim tự tháp.
Q: Bạn đã xây dựng kim tự tháp này chưa?
A: Chúng tôi có hơn 30 siêu sao nghiên cứu AI. Nhưng chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian cho việc này.
Q: Vậy là chỉ có 30 người trên thế giới ở đây cùng bạn.
A: Tôi sẽ nói vậy. Cũng có một số phòng thí nghiệm xem xét các chủ đề này và họ có những người giỏi, nhưng cho đến nay Deep Render là tổ chức lớn nhất trong lĩnh vực này xét về quy mô.
Q: Tôi thấy bạn đã đề cập đến việc sử dụng nguồn tài chính mới gần đây để mở rộng hoạt động kinh doanh và sự hiện diện của bạn ở Thung lũng Silicon.
A: Điều này hơi lạ, chúng tôi là một công ty của Anh, nhưng các công ty sử dụng nhiều tài nguyên Internet nhất lại ở Trung Quốc và Hoa Kỳ. Hơn nữa, châu Âu thực sự không phải là nơi thân thiện để phát triển công nghệ. Chúng tôi có rất nhiều nhu cầu từ Hoa Kỳ nên việc vào Hoa Kỳ là điều đương nhiên và Trung Quốc cũng vậy.
Q: Có khách hàng Trung Quốc nào liên hệ với bạn không?
A: Tôi không thể nói tên, tôi đã ký một thỏa thuận dài, dài nên tôi phải cẩn thận haha. Nhưng khi liên hệ với các công ty này, tôi thấy rằng Trung Quốc thực sự có yêu cầu về băng thông cao hơn Hoa Kỳ.
Q: Bạn đã tiếp xúc với khách hàng rồi, nếu PMF đánh giá là mọi người muốn thảo luận thì hiện tại bạn đang ở giai đoạn nào?
A: Điều này luôn khó xác định. Tôi coi như chúng tôi đã đạt PMF vì chúng tôi có nhiều nhu cầu hơn mức chúng tôi có thể đáp ứng. Chúng tôi thực sự đang từ chối nhiều công ty lớn vì nguồn băng thông của chúng tôi không đủ, nhiều công ty đã đặt chỗ cho chúng tôi và chúng tôi chỉ có thể đáp ứng nhu cầu của 4 đến 5 công ty lớn cùng một lúc. Một khi công nghệ hoàn thiện hơn, việc thương mại hóa sẽ dễ dàng hơn. Chúng ta đã qua giai đoạn chứng minh khái niệm. Nếu mọi việc suôn sẻ, bạn có thể thấy công nghệ của chúng tôi sẽ được áp dụng cho một dịch vụ Internet rất nổi tiếng vào quý 2 năm 2024 và hàng chục triệu người dùng sẽ sử dụng nó vào thời điểm đó.
Q: Đối mặt với nhu cầu điên cuồng, nhân lực hạn chế và tình trạng kỹ thuật của chính bạn, với tư cách là Giám đốc điều hành, bạn có trách nhiệm đưa ra những lựa chọn cân bằng.
Q: Haha, đây là thử thách trong công việc của tôi. Tôi sẽ cố gắng đưa ra quyết định. Di chuyển quá nhanh luôn tiêu tốn nguồn lực và việc tuyển dụng sẽ mang lại nhiều thách thức. Nhân viên của chúng tôi thường cần 4 tháng đào tạo trước khi có thể làm việc hiệu quả. Vậy bạn nói đúng, đây là vấn đề tối ưu hóa, tất nhiên tôi có thể sẵn sàng trả tiền cho ai đó sử dụng AI để phát triển công cụ.
Q: Haha, có lẽ LLM có thể tham gia ở đây.
Đ: Vâng hahaha.
Hỏi: Mọi việc có vẻ đang diễn ra tốt đẹp, mô hình kinh doanh mà ông thiết kế cho doanh nghiệp này là gì?
A: Chúng tôi hiện đang hoạt động dưới hình thức B2B, chúng tôi cung cấp ủy quyền sản phẩm cho khách hàng, khách hàng có thể tiết kiệm được rất nhiều tiền và một phần trong số đó có thể được trao cho chúng tôi. Đây là một mô hình kinh doanh dựa trên giấy phép. Nếu bạn nhìn vào dữ liệu ở đây, nó thực sự điên rồ. Đến năm 2030, chi phí truyền tải nội dung trên toàn thế giới sẽ lên tới 125 tỷ USD. **Nếu bạn muốn tiêu diệt Netflix, hãy sử dụng 4K và xem Netflix 24 giờ một ngày trong một tháng. **
Q: Tốt nhất là không nên làm điều này.
A: Hahaha, nhưng nếu bạn có thể giảm kích thước tệp xuống, chẳng hạn như 90%, thì dựa trên 125 tỷ USD, các công ty có thể tiết kiệm rất nhiều tiền.
Q: Đây là cơ hội để bạn kiếm tiền.
A: Đây là công việc kinh doanh mà mọi người đều được hưởng lợi. Tôi đã thắng, công ty đã thắng, người dùng đã thắng và các công ty Internet lớn đã thắng. Không ai mất gì cả.
Q: Còn việc cứu Internet thì sao? Bạn đã bao giờ tưởng tượng Internet trong tương lai mà công ty bạn sẽ giúp xây dựng sẽ như thế nào chưa?
Q: Tất nhiên rồi, tôi mơ về nó mỗi ngày hahaha. **Tầm nhìn của chúng tôi là biến băng thông thành một loại hàng hóa không giới hạn, để mọi người không còn phải lo lắng về tốc độ mạng. Đối với mọi người, họ có thể thưởng thức video chất lượng cực cao tại nhà và đối với các công ty, họ có thể nhận được video với giá rất rẻ hoặc thậm chí tài nguyên Internet miễn phí. Thông tin có thể lưu chuyển, ngay cả những dữ liệu được coi là nặng nề ngày nay cũng có thể lưu chuyển tự do. Đây chính là tương lai mà Internet lẽ ra phải có. **
A: Đúng, đúng. Đây là chương trình tôi yêu thích nhất. Nhưng điều thực sự thú vị là tôi và những người đồng sáng lập đều không biết về Deep Render cho đến một năm rưỡi sau khi chúng tôi thành lập nó, bởi vì HBO không phổ biến ở Anh. Nhưng điều thú vị là mô hình kinh doanh của chúng tôi và các giai đoạn chúng tôi trải qua gần giống với câu chuyện trong vở kịch này. Đặc biệt là vì chúng tôi nhìn thấy nó sau đó, cả hai chúng tôi đều nói, đợi một chút, điều này giống hệt chúng tôi.
Q: Bạn cũng biết cái kết của bộ phim này rồi.
A:... Hahaha, tôi hy vọng cái kết của chúng ta sẽ tốt hơn.