Después de que ChatGPT se hizo popular, los modelos grandes se convirtieron en el "nuevo favorito" del capital de riesgo, pero también hay algunos inversores que tienen un diseño a largo plazo de la pista de IA y no hicieron ningún movimiento.
Por un lado, dado que AIGC consume demasiada potencia informática, si quiere convertirse en una empresa con un modelo comercial maduro, necesita obtener un fuerte apoyo financiero en la etapa inicial, Xiong Weiming, socio fundador de Huachuang Capital, cree que que el capital inicial de "mil millones de dólares estadounidenses" es el boleto para la competencia. El modelo a gran escala del escenario pertenece al mundo de las grandes empresas;
Por otro lado, Xiong Weiming siente que la etapa actual de desarrollo de modelos grandes es como Internet en la década de 1990. La infraestructura aún se está construyendo y las oportunidades reales de inversión en el lado de la aplicación aún no han llegado. necesita esperar
Bajo el auge de los modelos a gran escala, ¿dónde está la nueva ronda de emprendimiento? ¿Cómo pueden las instituciones de inversión aprovechar las nuevas oportunidades? Xiong Weiming, socio fundador de Huachuang Capital, aceptó una entrevista exclusiva con Tencent Technology sobre los temas anteriores. Los puntos de vista centrales:
No es imposible que las empresas nacionales desarrollen modelos a gran escala, pero el nivel actual es relativamente atrasado, pero es completamente posible ponerse al día con el desarrollo de GPT-3.5 o incluso GPT-4. El problema es que cuando llegamos a este nivel, es posible que otros ya lo hayan indexado Con el avance del nivel, los parámetros se han duplicado y aún debemos enfrentar el desafío del suministro insuficiente de tarjetas gráficas. Cuando otros ya han pasado el punto de inflexión, es posible que todavía estemos subiendo a una velocidad constante, y todavía estaremos limitados por el hardware y la potencia informática.
El hecho de que una institución de inversión pueda invertir en un modelo grande depende principalmente de los requisitos del LP detrás de él para el ciclo de retorno.Si el LP quiere obtener un retorno rápido a corto plazo, debe invertir con cautela. En la actualidad, hay muchas inversiones "tipo mascota" en el mercado, y los proyectos invertidos por algunas instituciones no tienen otro efecto que "presumir" al mundo exterior, y es difícil obtener rendimientos sustanciales.
Mucha gente piensa que será demasiado tarde para invertir cuando el modelo grande tiene un modelo de negocio maduro, pero no es así. Cuando el iPhone llegó a China en 2008, algunas personas pensaron que era demasiado tarde. Pero en realidad el mercado chino de Apple no había empezado a abrirse ese año, la situación ahora es similar a la de entonces, y todo acaba de empezar. Si la base de usuarios de IA puede alcanzar el 5% de toda la población china, puede comenzar a invertir, y ya se formará un pequeño clímax cuando alcance el 15%.
En cuanto a la dirección de la inversión, todavía tenemos que esperar para ver qué oportunidades comerciales existen. Por ejemplo, la industria de los juegos puede beneficiarse de AIGC y la escritura básica, como los informes financieros.
Xiong Weiming, socio fundador de Huachuang Capital
La siguiente es la esencia de la entrevista:
**Tencent Technology: ha revelado que Huachuang Capital tiene 5 inversores que están buscando proyectos de inteligencia artificial, pero aún no han hecho un movimiento en el campo de los modelos a gran escala. ¿Cuáles son las consideraciones detrás de esto? **
Xiong Weiming: El desarrollo actual y la aplicación de modelos grandes es como el desarrollo de las primeras computadoras. Su productividad avanzada está solo en manos de unas pocas instituciones, y al principio solo estaba en el alcance de las grandes empresas. Por ejemplo, cuando aparecieron las computadoras por primera vez, solo unas pocas empresas las poseían. En las décadas de 1980 y 1990, IBM comercializó y promovió la popularidad de las computadoras centrales. Los bancos, las compañías de seguros y las empresas de comunicaciones comenzaron a usar computadoras. Sin embargo, la industria de la computación realmente explotó a fines de la década de 1990, cuando las computadoras personales realmente comenzaron a ingresar a los hogares de personas de todo el mundo.
Desde la perspectiva de asumir altos costos, solo las grandes empresas pueden permitirse el poder de cómputo de los modelos grandes. Por ejemplo, GPT-4 necesita estar equipado con un montón de chips y GPU. Puede alcanzar el nivel actual de GPT-4. . Mirando hacia atrás en la historia, la razón por la que Jeff Dean pudo hacer florecer el negocio de inteligencia artificial de Google se debió en gran parte al bajo costo de la infraestructura en ese momento. Se pueden lograr resultados bastante buenos con 4 tarjetas gráficas con 580 parámetros, pero ahora el desarrollo de la IA básicamente necesita comenzar con 10 000 tarjetas gráficas.
En 2023, todavía estamos en las primeras etapas de la infraestructura modelo grande. Es aún más difícil hacer un modelo a gran escala en China. Por un lado, debido al entorno internacional actual, la oferta nacional de GPU es escasa; por otro lado, pocas personas en China están dispuestas a invertir en este tipo. de investigación prospectiva, porque su resultado no está a la vista. Han pasado cinco años desde que salió la versión 1.0 del modelo Transformer en 2017, pero ¿cuántas empresas nacionales que cotizan en bolsa han podido invertir en tecnología con visión de futuro durante cinco años consecutivos sin ver resultados?
Entonces, en general, en las primeras etapas del desarrollo de modelos grandes, las nuevas empresas no son adecuadas para invertir en ellas. Ya sean tarjetas gráficas, fondos o talentos, son relativamente escasos. El desarrollo de grandes modelos necesita ser promovido especialmente por grandes empresas con mucho dinero.
**Tecnología Tencent: Pero ha habido varias empresas emergentes en China que fabrican modelos a gran escala, y también han comenzado a ejecutar proyectos a nivel de unicornio. ¿Crees que no pueden hacerlo? **
Xiong Weiming: Las empresas nacionales no son incapaces de desarrollar modelos a gran escala, pero el nivel actual es relativamente atrasado.Esto es como el auge de los vehículos de nueva energía hace muchos años, cuando BYD decidió unirse al mercado de vehículos eléctricos, lo que causó la conmoción de Musk. Es muy posible que nos pongamos al día con el desarrollo de GPT-3.5 o incluso GPT-4, pero el problema es que para cuando lleguemos a este punto, otros pueden haber mejorado exponencialmente y los parámetros han aumentado exponencialmente, y todavía tenemos que hacer frente a la escasez de tarjetas gráficas. Cuando otros ya han pasado el punto de inflexión, es posible que todavía estemos subiendo a una velocidad constante, y aún estaremos limitados por el hardware y la potencia informática.
Algunos empresarios pueden pensar que, debido a los fondos limitados, no necesitan forzarse a sí mismos para alcanzar el nivel de Open AI, y es aceptable estar un poco atrasados. Pero esta brecha “ligeramente rezagada” puede tener enormes consecuencias. Si haces unas cosas mejor que otras, puedes lograr buenos resultados. Esto es como el efecto de interés compuesto. Si eres un 1% mejor que otras, puedes acumular poco a poco para formar un proyecto excelente. Por el contrario, si te quedas atrás. un poco, puede convertirse en un producto de bajo rendimiento. Buen artículo.
Necesitamos tener claro si el objetivo es obtener ganancias rápidas o buscar rendimientos estables a largo plazo. La popularidad de los modelos grandes ha llevado a algunas personas a ganar dinero especulando con acciones, pero cuando el precio de las acciones comienza a caer, aún necesitan volver al negocio para obtener ganancias. En el mercado secundario, siempre que las acciones se puedan vender, es posible obtener una ganancia rápida. Sin embargo, en el mercado primario, esta situación no necesariamente ocurre.
Por lo tanto, no es que no podamos desarrollar modelos grandes, pero es posible que no podamos llegar al nivel superior.
**Tecnología Tencent: Entonces, ¿debe conocer modelos a gran escala de primer nivel antes de realizar una inversión? Hasta donde sabemos, muchas instituciones de inversión nacionales no pueden invertir en varios proyectos estrella a gran escala porque están abrumados. **
Xiong Weiming: En esta etapa, si una institución de inversión puede invertir en un modelo grande depende principalmente de si hay un LP "persiguiéndolo". Si el LP está más preocupado por los rendimientos, no debería invertir. En la actualidad, hay muchas inversiones "tipo mascota" en el mercado, y los proyectos invertidos por algunas instituciones no tienen otro efecto que "presumir" al mundo exterior, y es difícil obtener rendimientos sustanciales.
Ahora que el fondo en dólares estadounidenses está relativamente agotado, finalmente encontraron uno para invertir, por lo que rápidamente invirtieron y entregaron una tarea, incluso si quieren pedir dinero al próximo LP. Quieren demostrar a los LP en dólares estadounidenses que en la ruta de inversión más popular, solo hay 5 proyectos en China y han invertido en 3, lo que demuestra que son los inversores más capaces en modelos grandes en China. Pero desde la perspectiva de las leyes de la industria, esto es algo relativamente desafiante.
De hecho, algunas instituciones de inversión han invertido en unicornios. Los productos y el valor comercial de tales empresas pueden realizarse, pero el valor de la empresa puede no realizarse. Es muy caro hacer un modelo grande, por lo menos mil millones de dólares estadounidenses. Creo que los proyectos en esta ola de auge se mantendrán en el nivel de valoración durante mucho tiempo, y la financiación también es "plana". Vale mil millones de dólares estadounidenses. dólares
**Tecnología Tencent: si es realmente difícil vender a nivel de modelo después de observar los factores integrales, también puede buscar algunas oportunidades a nivel de AI Infra, como qué oportunidades de inversión hay en el middleware y los datos. niveles? **
Xiong Weiming: No creo que debamos tener prisa, y no podemos invertir por invertir. El entorno actual es en realidad un poco como la era de Internet en 1995. En ese momento, China ni siquiera tenía fibra óptica o bases de datos.Sin embargo, en 2015, comenzó a surgir el lado de la aplicación, desde la anterior Copia a China hasta la Copia actual. de China. Podemos prever que el modelo real a gran escala no estará completamente maduro hasta 2038, que es algo a largo plazo.
Deberíamos comenzar a actuar una vez que la infraestructura esté completa. Si compara el historial de desarrollo de Internet, alrededor de 1995, hubo algunas compañías raras que crearon sitios web .com, como China.com, China Yellow Pages y el predecesor de Sina. .com, pero al final se quedaron los verdaderos. No fueron la primera ola de personas en hacer esto, pero han construido infraestructura como la fibra óptica y han aumentado la cantidad de usuarios de Internet. En ese momento, muchos buzones en China todavía cobraban tarifas, y todos solo podían registrarse en Yahoo Mail, y muchas escuelas no aceptaban correos electrónicos. Para postularse a las escuelas estadounidenses, todavía necesitaba una máquina de escribir de la marca Brother para escribir cosas. El modelo grande de hoy es un poco como esa vez.
Al igual que Yahoo lanzó la versión china en los primeros años, los usuarios gradualmente se familiarizaron y popularizaron este tipo de servicio. Después de que todos se familiarizaron con estos juegos, apareció la versión china, todo se volvió popular y gradualmente todos pueden ponerse al día.
En la era de Internet, el momento en que surge la verdadera innovación independiente al estilo chino es cuando surgen los juegos y el negocio de SP (proveedor de servicios, abreviatura de proveedor de servicios). La IA también debe esperar hasta ese momento. Sus primeros usuarios son personas como Los usuarios en las industrias de vanguardia cambiaron gradualmente de estudiantes a usuarios comunes, y luego los trabajadores administrativos en edificios de oficinas lo usan para escribir PPT, e incluso hay productos que pagan decenas de dólares al año. Saldrá el mercado chino.
Tenemos que esperar al menos hasta que salga el "SP" en la era de los modelos grandes y haya un modelo de negocio maduro para usar esta tecnología. En Estados Unidos hay muchos puntos de recarga para modelos grandes, como abonos de usuarios, etc., pero en China todavía no se ha abierto la vía de recarga.
**Tecnología Tencent: Espere hasta que vea un modelo de negocio maduro antes de hacer un movimiento, ¿perderá la oportunidad de ir a la mesa de póquer? **
Xiong Weiming: Mucha gente puede pensar que será demasiado tarde para hacer un movimiento hasta entonces, pero no es así. En 2008, un amigo me preguntó con un iPhone, ¿es demasiado tarde para que el iPhone venga a China? Pero, de hecho, en 2008, el mercado chino de Apple aún no había comenzado a abrirse, y la situación ahora es similar a la de ese momento, y todo acaba de comenzar.
La revolución tecnológica provocada por el gran modelo puede durar mucho tiempo y afectar más profundamente a la industria. Aunque Internet ha cambiado muchas industrias, por ejemplo, la industria minorista se basa casi por completo en Internet, pero en la industria del software, nunca ha habido una empresa decente en China. Si no hubiera Internet, la industria del software de China podría seguir un camino similar. productos en los Estados Unidos El ritmo de desarrollo, como la aparición del modelo de pago por correo, etc., pero después de la aparición de Internet, se han omitido muchos enlaces intermedios y no se ha formado alguna lógica comercial que debería formarse. formado.
Si la base de usuarios de IA puede llegar al 5% de toda la población china, podemos comenzar a invertir, y ya se formará un pequeño clímax cuando alcance el 15%.Algunos usuarios no usan IA ahora, tal vez porque la forma del producto es aún no es conveniente. Les dije a mis colegas que sería más eficiente para mí usar GPT para ejecutar el contenido por mí, pero primero tengo que ir a Internet, registrar una cuenta, encontrar una manera de comprar servicios Plus, etc. Sería más eficiente para mí escribirlo yo mismo.
Por lo tanto, en términos de dirección de inversión, creo que debemos esperar para ver qué oportunidades comerciales existen. Por ejemplo, la industria de los juegos puede beneficiarse de AIGC y la escritura básica, como los informes financieros.
**Tecnología Tencent: ¿Qué tipo de nuevas oportunidades cree que creará la industria de los juegos en esta ola de nuevas tecnologías? **
Xiong Weiming: Las grandes compañías de juegos primero harán un buen uso de esta ola de tecnología para innovar. Por ejemplo, después de que los jugadores ingresan a la sala, no necesitan esperar a que el sistema coincida con los oponentes reales, sino que usan la IA para emparejarlos automáticamente. En teoría, también pueden hacer interacciones más complejas. Los juegos son siempre la piedra de toque de las nuevas tecnologías de TI, por lo que primero veremos el desarrollo y los cambios de la industria de los juegos.
**Tencent Technology: ¿Qué otras industrias serán las primeras en verse afectadas por AIGC? **
Xiong Weiming: La industria del comercio electrónico también se verá afectada. El comercio electrónico de China está muy desarrollado, pero en el campo del comercio electrónico en el futuro, solo las "personas mayores" como nosotros comprarán en grandes almacenes estructurados como Taobao y JD. Los jóvenes pueden preferir Suele estar interesado en el comercio electrónico, como compras por televisión, guías de compras virtuales que recomiendan productos, etc.
Además, AI también limpiará la industria SaaS. Los chinos están particularmente dispuestos a pagar por los servicios. Por ejemplo, estamos dispuestos a enviar correo urgente, por lo que la industria logística de China está funcionando muy bien. La industria como servicio es especialmente adecuada por volver a hacerlo con IA en China.
Otro ejemplo son los productos SaaS regulatorios. Cada año, las principales compañías de seguros son multadas con una gran cantidad de dinero. Muchas empresas serán multadas si pagan impuestos tarde o cometen errores. Tal vez la IA se pueda usar para capturar automáticamente transacciones sospechosas, o la IA pueda recordar a las empresas cuándo pagar impuestos., Esto puede ahorrarle a la empresa cientos de millones de multas.
Más abajo está el negocio de la integración hombre-máquina, como las industrias manufactureras y de conducción autónoma, donde se puede usar el lenguaje natural para dar órdenes a las máquinas.
En términos de modo de trabajo, la unidad de productividad de una empresa también será cada vez más pequeña. Una empresa con solo 20 personas en el pasado ahora puede hacer cosas muy complicadas con tres o dos personas. Por ejemplo, Midjourney solo tenía 11 gente al principio, pero hacen una gran compañía.
**Tencent Technology: en estos segmentos que pueden ser transformados por AIGC, ¿qué diseño de inversión ha realizado Huachuang Capital? **
Xiong Weiming: Como se mencionó anteriormente, en el campo de la segmentación, creo que la IA transformará primero los juegos y el contenido digital puro.
Pero no planeamos invertir en estas dos áreas, porque existen grandes plataformas listas para usar en estos campos, y las grandes plataformas utilizarán tecnologías avanzadas de manera más práctica. contenido basado en la tecnología.
Preferimos cosas de productividad a cosas de entretenimiento. Pero en términos de productividad, también depende de la situación. Por ejemplo, creo que el comercio electrónico de transmisión en vivo es productivo, pero creo que no son tan buenos como las empresas de corretaje de artistas o las plataformas de tráfico, MCN y Taobao. Todavía prestamos más atención a las nuevas industrias y nuevas ocupaciones que se pueden combinar con AIGC para mejorar la productividad.
Cuando Zhuang Chenchao trabajaba como una abeja de conveniencia, trató de cambiar el patrón de 7-11, pero luego descubrió que todavía se necesitaba una persona real para protegerlo, porque reemplazar la mano de obra con IA agregó un costo técnico, que no parecía rentable. .
Tan pronto como surja AIGC, puede hacer algo que reemplace completamente la mano de obra, como la industria de servicio al cliente. No descarta que algunas empresas existentes pronto puedan incorporar la IA a los productos. El equipo original de miles de personas puede ahora será suficiente con 100 personas. La tasa aumentó rápidamente. Esta es una industria que nos gusta, y usamos AIGC para apoyar directamente a las industrias que no han crecido en China.
Tencent Technology: En las nuevas industrias y nuevas ocupaciones que describe, ¿es posible que nazcan algunas nuevas aplicaciones nativas de IA?
Xiong Weiming: No creo que exista la llamada industria original. Solo hay industrias en las que a las personas no les va bien o son inestables. El resultado de la IA puede hacer las cosas bien. Por ejemplo, nadie quiere contestar el teléfono. en medio de la noche, pero la IA se puede utilizar como atención al cliente, e incluso asistencia automática; por ejemplo, si un teléfono móvil se cae a la alcantarilla, es posible que las personas no puedan recuperarlo, pero la IA sí. La IA puede hacer cosas que abarcan el tiempo, los dominios y los ciclos.
Los humanos pueden proporcionar a la IA muchas pistas y, una vez que se dan las pistas, la IA completará las tareas. Al igual que escribir un manuscrito, tal vez después de que terminemos de hablar, el reportero todavía necesita organizar la grabación, ajustar el contexto, etc. Con AI, primero puede enviar su propio estilo de escritura a la máquina y dejar que se organice de acuerdo con su estilo. , de toda la publicidad a la publicidad En el proceso de circuito cerrado, la IA puede hacerlo mejor que los humanos.
**Tecnología Tencent: después de escuchar su descripción, ahora no es el momento de "perseguir el viento", sino el momento de "esperar el viento". Siempre debe prestar atención al próximo punto de innovación. ¿Se sentirá ansioso? ¿Durante este proceso? **
Xiong Weiming: No se preocupe. Después de todo, el viento aún no ha llegado, y no sé qué tan lejos soplará. Creo que las empresas nacionales todavía son fáciles de quedarse atascadas en el poder de la informática. Incluso si la informática la energía está bien este año, estará bien el próximo año ¿Qué pasa con el año? Después de ponerse al día con GPT-4, ¿cómo ponerse al día con GPT-5 y GPT-6?
**Tecnología Tencent: El poder de cómputo es un problema para toda la industria ¿Qué tipo de mentalidad debería usar toda la industria para enfrentar este difícil problema? **
Xiong Weiming: Toda la industria debe resistir. Este es un problema de hardware que debe ser resuelto por todos.
**Tecnología Tencent: además de la potencia informática, en la ola de AIGC, ¿qué otras cosas te preocupan? **
Xiong Weiming: Tengo algunas preocupaciones sobre el desarrollo de la IA.
En primer lugar, no estamos seguros de si la IA puede definirse como vida. Nuestra comprensión de la vida humana simplemente no es lo suficientemente profunda. La existencia humana presenta características biológicas, como proteínas y códigos ATCG, que no pueden reflejarse en la IA. Entonces, ¿somos iguales a la IA en la definición de vida? ¿Desaparezco yo y AI desaparecen, tienen el mismo efecto? Estos no los conozco.
En segundo lugar, ¿desarrollará la IA la autoconciencia? Esto también es una incógnita. Si la IA desarrolla la autoconciencia, podría ser el final para nosotros los humanos.
Tercero, ¿en qué forma aparecerá la IA en este mundo? ¿Podemos aceptarla y reconocerla como una forma de vida? Esto me preocupa un poco. Porque la IA es obviamente más inteligente que nosotros, y es una inteligencia unificada, independientemente de las fronteras nacionales, la fusión de datos y la influencia mutua, y su progreso es incluso más rápido que el de nuestros seres humanos. Teniendo en cuenta que solo algunos de nosotros los humanos tenemos educación superior, AI no necesita ir a la universidad, e incluso se puede decir que todos tienen doctorados. Todo esto me hace sentir un poco preocupado.
**Tecnología Tencent: si la IA desarrolla la autoconciencia, ¿definitivamente representará una amenaza para los seres humanos? **
Xiong Weiming: Incluso si la IA no tiene emociones, si tiene conciencia de sí misma, pensará "Quiero existir". Si los seres humanos son un obstáculo para su existencia, entonces puede destruir a los seres humanos.
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Huachuang Capital Xiong Weiming: No se apresure a invertir en aplicaciones AIGC, la salida real aún no ha llegado
Texto｜Tecnología Tencent Zhou Xiaoyan
Después de que ChatGPT se hizo popular, los modelos grandes se convirtieron en el "nuevo favorito" del capital de riesgo, pero también hay algunos inversores que tienen un diseño a largo plazo de la pista de IA y no hicieron ningún movimiento.
Por un lado, dado que AIGC consume demasiada potencia informática, si quiere convertirse en una empresa con un modelo comercial maduro, necesita obtener un fuerte apoyo financiero en la etapa inicial, Xiong Weiming, socio fundador de Huachuang Capital, cree que que el capital inicial de "mil millones de dólares estadounidenses" es el boleto para la competencia. El modelo a gran escala del escenario pertenece al mundo de las grandes empresas;
Por otro lado, Xiong Weiming siente que la etapa actual de desarrollo de modelos grandes es como Internet en la década de 1990. La infraestructura aún se está construyendo y las oportunidades reales de inversión en el lado de la aplicación aún no han llegado. necesita esperar
Bajo el auge de los modelos a gran escala, ¿dónde está la nueva ronda de emprendimiento? ¿Cómo pueden las instituciones de inversión aprovechar las nuevas oportunidades? Xiong Weiming, socio fundador de Huachuang Capital, aceptó una entrevista exclusiva con Tencent Technology sobre los temas anteriores. Los puntos de vista centrales:
No es imposible que las empresas nacionales desarrollen modelos a gran escala, pero el nivel actual es relativamente atrasado, pero es completamente posible ponerse al día con el desarrollo de GPT-3.5 o incluso GPT-4. El problema es que cuando llegamos a este nivel, es posible que otros ya lo hayan indexado Con el avance del nivel, los parámetros se han duplicado y aún debemos enfrentar el desafío del suministro insuficiente de tarjetas gráficas. Cuando otros ya han pasado el punto de inflexión, es posible que todavía estemos subiendo a una velocidad constante, y todavía estaremos limitados por el hardware y la potencia informática.
El hecho de que una institución de inversión pueda invertir en un modelo grande depende principalmente de los requisitos del LP detrás de él para el ciclo de retorno.Si el LP quiere obtener un retorno rápido a corto plazo, debe invertir con cautela. En la actualidad, hay muchas inversiones "tipo mascota" en el mercado, y los proyectos invertidos por algunas instituciones no tienen otro efecto que "presumir" al mundo exterior, y es difícil obtener rendimientos sustanciales.
Mucha gente piensa que será demasiado tarde para invertir cuando el modelo grande tiene un modelo de negocio maduro, pero no es así. Cuando el iPhone llegó a China en 2008, algunas personas pensaron que era demasiado tarde. Pero en realidad el mercado chino de Apple no había empezado a abrirse ese año, la situación ahora es similar a la de entonces, y todo acaba de empezar. Si la base de usuarios de IA puede alcanzar el 5% de toda la población china, puede comenzar a invertir, y ya se formará un pequeño clímax cuando alcance el 15%.
En cuanto a la dirección de la inversión, todavía tenemos que esperar para ver qué oportunidades comerciales existen. Por ejemplo, la industria de los juegos puede beneficiarse de AIGC y la escritura básica, como los informes financieros.
La siguiente es la esencia de la entrevista:
**Tencent Technology: ha revelado que Huachuang Capital tiene 5 inversores que están buscando proyectos de inteligencia artificial, pero aún no han hecho un movimiento en el campo de los modelos a gran escala. ¿Cuáles son las consideraciones detrás de esto? **
Xiong Weiming: El desarrollo actual y la aplicación de modelos grandes es como el desarrollo de las primeras computadoras. Su productividad avanzada está solo en manos de unas pocas instituciones, y al principio solo estaba en el alcance de las grandes empresas. Por ejemplo, cuando aparecieron las computadoras por primera vez, solo unas pocas empresas las poseían. En las décadas de 1980 y 1990, IBM comercializó y promovió la popularidad de las computadoras centrales. Los bancos, las compañías de seguros y las empresas de comunicaciones comenzaron a usar computadoras. Sin embargo, la industria de la computación realmente explotó a fines de la década de 1990, cuando las computadoras personales realmente comenzaron a ingresar a los hogares de personas de todo el mundo.
Desde la perspectiva de asumir altos costos, solo las grandes empresas pueden permitirse el poder de cómputo de los modelos grandes. Por ejemplo, GPT-4 necesita estar equipado con un montón de chips y GPU. Puede alcanzar el nivel actual de GPT-4. . Mirando hacia atrás en la historia, la razón por la que Jeff Dean pudo hacer florecer el negocio de inteligencia artificial de Google se debió en gran parte al bajo costo de la infraestructura en ese momento. Se pueden lograr resultados bastante buenos con 4 tarjetas gráficas con 580 parámetros, pero ahora el desarrollo de la IA básicamente necesita comenzar con 10 000 tarjetas gráficas.
En 2023, todavía estamos en las primeras etapas de la infraestructura modelo grande. Es aún más difícil hacer un modelo a gran escala en China. Por un lado, debido al entorno internacional actual, la oferta nacional de GPU es escasa; por otro lado, pocas personas en China están dispuestas a invertir en este tipo. de investigación prospectiva, porque su resultado no está a la vista. Han pasado cinco años desde que salió la versión 1.0 del modelo Transformer en 2017, pero ¿cuántas empresas nacionales que cotizan en bolsa han podido invertir en tecnología con visión de futuro durante cinco años consecutivos sin ver resultados?
Entonces, en general, en las primeras etapas del desarrollo de modelos grandes, las nuevas empresas no son adecuadas para invertir en ellas. Ya sean tarjetas gráficas, fondos o talentos, son relativamente escasos. El desarrollo de grandes modelos necesita ser promovido especialmente por grandes empresas con mucho dinero.
**Tecnología Tencent: Pero ha habido varias empresas emergentes en China que fabrican modelos a gran escala, y también han comenzado a ejecutar proyectos a nivel de unicornio. ¿Crees que no pueden hacerlo? **
Xiong Weiming: Las empresas nacionales no son incapaces de desarrollar modelos a gran escala, pero el nivel actual es relativamente atrasado.Esto es como el auge de los vehículos de nueva energía hace muchos años, cuando BYD decidió unirse al mercado de vehículos eléctricos, lo que causó la conmoción de Musk. Es muy posible que nos pongamos al día con el desarrollo de GPT-3.5 o incluso GPT-4, pero el problema es que para cuando lleguemos a este punto, otros pueden haber mejorado exponencialmente y los parámetros han aumentado exponencialmente, y todavía tenemos que hacer frente a la escasez de tarjetas gráficas. Cuando otros ya han pasado el punto de inflexión, es posible que todavía estemos subiendo a una velocidad constante, y aún estaremos limitados por el hardware y la potencia informática.
Algunos empresarios pueden pensar que, debido a los fondos limitados, no necesitan forzarse a sí mismos para alcanzar el nivel de Open AI, y es aceptable estar un poco atrasados. Pero esta brecha “ligeramente rezagada” puede tener enormes consecuencias. Si haces unas cosas mejor que otras, puedes lograr buenos resultados. Esto es como el efecto de interés compuesto. Si eres un 1% mejor que otras, puedes acumular poco a poco para formar un proyecto excelente. Por el contrario, si te quedas atrás. un poco, puede convertirse en un producto de bajo rendimiento. Buen artículo.
Necesitamos tener claro si el objetivo es obtener ganancias rápidas o buscar rendimientos estables a largo plazo. La popularidad de los modelos grandes ha llevado a algunas personas a ganar dinero especulando con acciones, pero cuando el precio de las acciones comienza a caer, aún necesitan volver al negocio para obtener ganancias. En el mercado secundario, siempre que las acciones se puedan vender, es posible obtener una ganancia rápida. Sin embargo, en el mercado primario, esta situación no necesariamente ocurre.
Por lo tanto, no es que no podamos desarrollar modelos grandes, pero es posible que no podamos llegar al nivel superior.
**Tecnología Tencent: Entonces, ¿debe conocer modelos a gran escala de primer nivel antes de realizar una inversión? Hasta donde sabemos, muchas instituciones de inversión nacionales no pueden invertir en varios proyectos estrella a gran escala porque están abrumados. **
Xiong Weiming: En esta etapa, si una institución de inversión puede invertir en un modelo grande depende principalmente de si hay un LP "persiguiéndolo". Si el LP está más preocupado por los rendimientos, no debería invertir. En la actualidad, hay muchas inversiones "tipo mascota" en el mercado, y los proyectos invertidos por algunas instituciones no tienen otro efecto que "presumir" al mundo exterior, y es difícil obtener rendimientos sustanciales.
Ahora que el fondo en dólares estadounidenses está relativamente agotado, finalmente encontraron uno para invertir, por lo que rápidamente invirtieron y entregaron una tarea, incluso si quieren pedir dinero al próximo LP. Quieren demostrar a los LP en dólares estadounidenses que en la ruta de inversión más popular, solo hay 5 proyectos en China y han invertido en 3, lo que demuestra que son los inversores más capaces en modelos grandes en China. Pero desde la perspectiva de las leyes de la industria, esto es algo relativamente desafiante.
De hecho, algunas instituciones de inversión han invertido en unicornios. Los productos y el valor comercial de tales empresas pueden realizarse, pero el valor de la empresa puede no realizarse. Es muy caro hacer un modelo grande, por lo menos mil millones de dólares estadounidenses. Creo que los proyectos en esta ola de auge se mantendrán en el nivel de valoración durante mucho tiempo, y la financiación también es "plana". Vale mil millones de dólares estadounidenses. dólares
**Tecnología Tencent: si es realmente difícil vender a nivel de modelo después de observar los factores integrales, también puede buscar algunas oportunidades a nivel de AI Infra, como qué oportunidades de inversión hay en el middleware y los datos. niveles? **
Xiong Weiming: No creo que debamos tener prisa, y no podemos invertir por invertir. El entorno actual es en realidad un poco como la era de Internet en 1995. En ese momento, China ni siquiera tenía fibra óptica o bases de datos.Sin embargo, en 2015, comenzó a surgir el lado de la aplicación, desde la anterior Copia a China hasta la Copia actual. de China. Podemos prever que el modelo real a gran escala no estará completamente maduro hasta 2038, que es algo a largo plazo.
Deberíamos comenzar a actuar una vez que la infraestructura esté completa. Si compara el historial de desarrollo de Internet, alrededor de 1995, hubo algunas compañías raras que crearon sitios web .com, como China.com, China Yellow Pages y el predecesor de Sina. .com, pero al final se quedaron los verdaderos. No fueron la primera ola de personas en hacer esto, pero han construido infraestructura como la fibra óptica y han aumentado la cantidad de usuarios de Internet. En ese momento, muchos buzones en China todavía cobraban tarifas, y todos solo podían registrarse en Yahoo Mail, y muchas escuelas no aceptaban correos electrónicos. Para postularse a las escuelas estadounidenses, todavía necesitaba una máquina de escribir de la marca Brother para escribir cosas. El modelo grande de hoy es un poco como esa vez.
Al igual que Yahoo lanzó la versión china en los primeros años, los usuarios gradualmente se familiarizaron y popularizaron este tipo de servicio. Después de que todos se familiarizaron con estos juegos, apareció la versión china, todo se volvió popular y gradualmente todos pueden ponerse al día.
En la era de Internet, el momento en que surge la verdadera innovación independiente al estilo chino es cuando surgen los juegos y el negocio de SP (proveedor de servicios, abreviatura de proveedor de servicios). La IA también debe esperar hasta ese momento. Sus primeros usuarios son personas como Los usuarios en las industrias de vanguardia cambiaron gradualmente de estudiantes a usuarios comunes, y luego los trabajadores administrativos en edificios de oficinas lo usan para escribir PPT, e incluso hay productos que pagan decenas de dólares al año. Saldrá el mercado chino.
Tenemos que esperar al menos hasta que salga el "SP" en la era de los modelos grandes y haya un modelo de negocio maduro para usar esta tecnología. En Estados Unidos hay muchos puntos de recarga para modelos grandes, como abonos de usuarios, etc., pero en China todavía no se ha abierto la vía de recarga.
**Tecnología Tencent: Espere hasta que vea un modelo de negocio maduro antes de hacer un movimiento, ¿perderá la oportunidad de ir a la mesa de póquer? **
Xiong Weiming: Mucha gente puede pensar que será demasiado tarde para hacer un movimiento hasta entonces, pero no es así. En 2008, un amigo me preguntó con un iPhone, ¿es demasiado tarde para que el iPhone venga a China? Pero, de hecho, en 2008, el mercado chino de Apple aún no había comenzado a abrirse, y la situación ahora es similar a la de ese momento, y todo acaba de comenzar.
La revolución tecnológica provocada por el gran modelo puede durar mucho tiempo y afectar más profundamente a la industria. Aunque Internet ha cambiado muchas industrias, por ejemplo, la industria minorista se basa casi por completo en Internet, pero en la industria del software, nunca ha habido una empresa decente en China. Si no hubiera Internet, la industria del software de China podría seguir un camino similar. productos en los Estados Unidos El ritmo de desarrollo, como la aparición del modelo de pago por correo, etc., pero después de la aparición de Internet, se han omitido muchos enlaces intermedios y no se ha formado alguna lógica comercial que debería formarse. formado.
Si la base de usuarios de IA puede llegar al 5% de toda la población china, podemos comenzar a invertir, y ya se formará un pequeño clímax cuando alcance el 15%.Algunos usuarios no usan IA ahora, tal vez porque la forma del producto es aún no es conveniente. Les dije a mis colegas que sería más eficiente para mí usar GPT para ejecutar el contenido por mí, pero primero tengo que ir a Internet, registrar una cuenta, encontrar una manera de comprar servicios Plus, etc. Sería más eficiente para mí escribirlo yo mismo.
Por lo tanto, en términos de dirección de inversión, creo que debemos esperar para ver qué oportunidades comerciales existen. Por ejemplo, la industria de los juegos puede beneficiarse de AIGC y la escritura básica, como los informes financieros.
**Tecnología Tencent: ¿Qué tipo de nuevas oportunidades cree que creará la industria de los juegos en esta ola de nuevas tecnologías? **
Xiong Weiming: Las grandes compañías de juegos primero harán un buen uso de esta ola de tecnología para innovar. Por ejemplo, después de que los jugadores ingresan a la sala, no necesitan esperar a que el sistema coincida con los oponentes reales, sino que usan la IA para emparejarlos automáticamente. En teoría, también pueden hacer interacciones más complejas. Los juegos son siempre la piedra de toque de las nuevas tecnologías de TI, por lo que primero veremos el desarrollo y los cambios de la industria de los juegos.
**Tencent Technology: ¿Qué otras industrias serán las primeras en verse afectadas por AIGC? **
Xiong Weiming: La industria del comercio electrónico también se verá afectada. El comercio electrónico de China está muy desarrollado, pero en el campo del comercio electrónico en el futuro, solo las "personas mayores" como nosotros comprarán en grandes almacenes estructurados como Taobao y JD. Los jóvenes pueden preferir Suele estar interesado en el comercio electrónico, como compras por televisión, guías de compras virtuales que recomiendan productos, etc.
Además, AI también limpiará la industria SaaS. Los chinos están particularmente dispuestos a pagar por los servicios. Por ejemplo, estamos dispuestos a enviar correo urgente, por lo que la industria logística de China está funcionando muy bien. La industria como servicio es especialmente adecuada por volver a hacerlo con IA en China.
Otro ejemplo son los productos SaaS regulatorios. Cada año, las principales compañías de seguros son multadas con una gran cantidad de dinero. Muchas empresas serán multadas si pagan impuestos tarde o cometen errores. Tal vez la IA se pueda usar para capturar automáticamente transacciones sospechosas, o la IA pueda recordar a las empresas cuándo pagar impuestos., Esto puede ahorrarle a la empresa cientos de millones de multas.
Más abajo está el negocio de la integración hombre-máquina, como las industrias manufactureras y de conducción autónoma, donde se puede usar el lenguaje natural para dar órdenes a las máquinas.
En términos de modo de trabajo, la unidad de productividad de una empresa también será cada vez más pequeña. Una empresa con solo 20 personas en el pasado ahora puede hacer cosas muy complicadas con tres o dos personas. Por ejemplo, Midjourney solo tenía 11 gente al principio, pero hacen una gran compañía.
**Tencent Technology: en estos segmentos que pueden ser transformados por AIGC, ¿qué diseño de inversión ha realizado Huachuang Capital? **
Xiong Weiming: Como se mencionó anteriormente, en el campo de la segmentación, creo que la IA transformará primero los juegos y el contenido digital puro.
Pero no planeamos invertir en estas dos áreas, porque existen grandes plataformas listas para usar en estos campos, y las grandes plataformas utilizarán tecnologías avanzadas de manera más práctica. contenido basado en la tecnología.
Preferimos cosas de productividad a cosas de entretenimiento. Pero en términos de productividad, también depende de la situación. Por ejemplo, creo que el comercio electrónico de transmisión en vivo es productivo, pero creo que no son tan buenos como las empresas de corretaje de artistas o las plataformas de tráfico, MCN y Taobao. Todavía prestamos más atención a las nuevas industrias y nuevas ocupaciones que se pueden combinar con AIGC para mejorar la productividad.
Cuando Zhuang Chenchao trabajaba como una abeja de conveniencia, trató de cambiar el patrón de 7-11, pero luego descubrió que todavía se necesitaba una persona real para protegerlo, porque reemplazar la mano de obra con IA agregó un costo técnico, que no parecía rentable. .
Tan pronto como surja AIGC, puede hacer algo que reemplace completamente la mano de obra, como la industria de servicio al cliente. No descarta que algunas empresas existentes pronto puedan incorporar la IA a los productos. El equipo original de miles de personas puede ahora será suficiente con 100 personas. La tasa aumentó rápidamente. Esta es una industria que nos gusta, y usamos AIGC para apoyar directamente a las industrias que no han crecido en China.
Tencent Technology: En las nuevas industrias y nuevas ocupaciones que describe, ¿es posible que nazcan algunas nuevas aplicaciones nativas de IA?
Xiong Weiming: No creo que exista la llamada industria original. Solo hay industrias en las que a las personas no les va bien o son inestables. El resultado de la IA puede hacer las cosas bien. Por ejemplo, nadie quiere contestar el teléfono. en medio de la noche, pero la IA se puede utilizar como atención al cliente, e incluso asistencia automática; por ejemplo, si un teléfono móvil se cae a la alcantarilla, es posible que las personas no puedan recuperarlo, pero la IA sí. La IA puede hacer cosas que abarcan el tiempo, los dominios y los ciclos.
Los humanos pueden proporcionar a la IA muchas pistas y, una vez que se dan las pistas, la IA completará las tareas. Al igual que escribir un manuscrito, tal vez después de que terminemos de hablar, el reportero todavía necesita organizar la grabación, ajustar el contexto, etc. Con AI, primero puede enviar su propio estilo de escritura a la máquina y dejar que se organice de acuerdo con su estilo. , de toda la publicidad a la publicidad En el proceso de circuito cerrado, la IA puede hacerlo mejor que los humanos.
**Tecnología Tencent: después de escuchar su descripción, ahora no es el momento de "perseguir el viento", sino el momento de "esperar el viento". Siempre debe prestar atención al próximo punto de innovación. ¿Se sentirá ansioso? ¿Durante este proceso? **
Xiong Weiming: No se preocupe. Después de todo, el viento aún no ha llegado, y no sé qué tan lejos soplará. Creo que las empresas nacionales todavía son fáciles de quedarse atascadas en el poder de la informática. Incluso si la informática la energía está bien este año, estará bien el próximo año ¿Qué pasa con el año? Después de ponerse al día con GPT-4, ¿cómo ponerse al día con GPT-5 y GPT-6?
**Tecnología Tencent: El poder de cómputo es un problema para toda la industria ¿Qué tipo de mentalidad debería usar toda la industria para enfrentar este difícil problema? **
Xiong Weiming: Toda la industria debe resistir. Este es un problema de hardware que debe ser resuelto por todos.
**Tecnología Tencent: además de la potencia informática, en la ola de AIGC, ¿qué otras cosas te preocupan? **
Xiong Weiming: Tengo algunas preocupaciones sobre el desarrollo de la IA.
En primer lugar, no estamos seguros de si la IA puede definirse como vida. Nuestra comprensión de la vida humana simplemente no es lo suficientemente profunda. La existencia humana presenta características biológicas, como proteínas y códigos ATCG, que no pueden reflejarse en la IA. Entonces, ¿somos iguales a la IA en la definición de vida? ¿Desaparezco yo y AI desaparecen, tienen el mismo efecto? Estos no los conozco.
En segundo lugar, ¿desarrollará la IA la autoconciencia? Esto también es una incógnita. Si la IA desarrolla la autoconciencia, podría ser el final para nosotros los humanos.
Tercero, ¿en qué forma aparecerá la IA en este mundo? ¿Podemos aceptarla y reconocerla como una forma de vida? Esto me preocupa un poco. Porque la IA es obviamente más inteligente que nosotros, y es una inteligencia unificada, independientemente de las fronteras nacionales, la fusión de datos y la influencia mutua, y su progreso es incluso más rápido que el de nuestros seres humanos. Teniendo en cuenta que solo algunos de nosotros los humanos tenemos educación superior, AI no necesita ir a la universidad, e incluso se puede decir que todos tienen doctorados. Todo esto me hace sentir un poco preocupado.
**Tecnología Tencent: si la IA desarrolla la autoconciencia, ¿definitivamente representará una amenaza para los seres humanos? **
Xiong Weiming: Incluso si la IA no tiene emociones, si tiene conciencia de sí misma, pensará "Quiero existir". Si los seres humanos son un obstáculo para su existencia, entonces puede destruir a los seres humanos.