Fuente de la imagen: Generada por la herramienta de IA Unbounded
La industria de la inteligencia artificial es tan asombrosa que cada vez que sopla una ola de viento, siempre hará que la gente piense erróneamente que esta industria todavía tiene mucho por hacer.
Los modelos de lenguaje grande son ejemplos típicos. Antes de que Sam Altman y su Open AI se hicieran famosos, no solo en China, sino que todo el círculo de la inteligencia artificial solo lo consideraba como una nueva herramienta, y los inversores comenzaron a ser cautelosos, por lo que algunos de ellos fueron a mirar el nuevo consumo. la razón es muy simple, en comparación con la tecnología compleja, los productos de consumo se entienden mejor.
Todo el mundo conoce la historia después. El matrimonio entre Open AI y Microsoft forzó el encendido de la fría industria de la inteligencia artificial. El calor se extendió a China y la discusión dentro y fuera del círculo fue sin precedentes.
Especialmente en la primera mitad de este año, después de que Baidu lanzó Wenxin Yiyan, todo tipo de empresas nuevas y antiguas surgieron una tras otra. Excepto por el lanzamiento frecuente del modelo a gran escala de cierta empresa, lo más popular es que los nuevos chats grupales nacen todos los días Entre ellos están los que venden tutoriales, algunos que venden juntas directivas privadas bajo la apariencia de IA, y por supuesto hay algunos que hablan seriamente sobre la situación actual y el futuro de los modelos grandes.
**Lo más paradójico es que los AI Four Little Dragons, que tenían cierta reputación en el círculo de la inteligencia artificial en el pasado, no son de primera categoría esta vez. **
Tome SenseTime como ejemplo. Después del lanzamiento del sistema "Daily New Large Model" en abril de este año, también ha lanzado otros modelos grandes de manera intensiva. A diferencia del refuerzo continuo de Open AI de LLM, SenseTime parece estar muy ansioso esta vez. el mundo exterior se prueba a sí mismo.
Pero contrariamente a las expectativas, desde 2022, SenseTime ha sido reducido por los principales accionistas muchas veces, incluidos Softbank Group y Alibaba. El primero ha reducido sus participaciones 4 veces, con un monto en efectivo de más de 326 millones de dólares de Hong Kong, y el segundo ha reducido sus participaciones 3 veces. Algunas personas en la industria creen que la reducción de las participaciones del accionista mayoritario equivale a enviar una señal negativa al mercado para SenseTime, que actualmente está disminuyendo en ingresos y aún no ha obtenido ganancias.
Este es también el punto del que este artículo quiere hablar claramente: ¿Puede la tienda de modelos a gran escala dar nueva vida a Shangtang?
01 El dilema de la inteligencia artificial, el gran modelo no puede cambiar
Con respecto a la reducción de Ali en SenseTime, el mundo exterior cree que hay dos razones principales: por un lado, se debe a que la inversión de SenseTime en IA no ha visto un retorno en el corto plazo; por otro lado, Ali mismo también está llevando a cabo varios negocios Ajuste de línea, por lo que es urgente cortar proyectos de inversión de rama lateral.
Pero estas razones todavía parecen un poco exageradas, porque desde la perspectiva de la inversión en valor, reducirse solo puede explicar un problema: la mayor probabilidad es que no sea un activo de alta calidad a los ojos de los demás. **
Todavía tomemos como ejemplo la empresa SenseTime, esta empresa ha tenido una llave de oro desde el día de su fundación. Si le pones una etiqueta, no hay duda de que los científicos lo acabarán en persona. El cofundador de SenseTime, Tang Xiaoou, es profesor de la Universidad China de Hong Kong. El mundo exterior lo considera el pionero y pionero de la tecnología mundial de reconocimiento facial.
Según estadísticas incompletas de Xinmo, SenseTime, que se estableció hace cuatro años, ha recaudado más de 1700 millones de dólares, lo que la convierte en la empresa unicornio de IA con la mayor cantidad de financiamiento y la valoración más alta del mundo en ese momento. Pero los buenos tiempos no duran mucho. Desde que SenseTime salió a bolsa a finales de 2021, su valor de mercado ha ido cayendo hasta el final. Ahora el valor de mercado de SenseTime ronda los 70.000 millones de dólares de Hong Kong.
Entonces, la pregunta es, ¿por qué SenseTime, que alguna vez fue tan popular, cambió su gusto después de la salida a bolsa?
Con respecto a esta pregunta, Zhihu tiene una respuesta de gran elogio: ** "El mayor problema con los cuatro tigres de IA no es que no haya un negocio claro, sino que la ruta de desarrollo inicial no está clara, lo que resulta en un negocio incoherente y la tecnología anterior no ha formado una precipitación efectiva. , no puede ayudar muy bien a la estrategia comercial principal recién propuesta. En otras palabras, los cuatro tigres de IA solo ahora han encontrado una dirección de desarrollo clara, y los costos irrecuperables no se han transformado en nutrientes, y la mayoría de ellos han sido desperdiciado.”**
Este comentario se publicó hace dos años, pero incluso ahora, todavía no está desactualizado.
Traducido a palabras que todos puedan entender, significa que la IA es fría y que el capital ya no está obsesionado con los mitos de la IA. Dado que ha gastado miles de millones de dólares y casi diez rondas de inversión, pero no logró promocionarlo a un mercado más grande, incluso si tiene una nueva estrategia y lanzó un nuevo producto, a los ojos del mercado, todavía tiene que poner algunos descuentos. en eso. .
Desde otra perspectiva, esta es en realidad la razón principal por la que la inteligencia artificial ha sido tibia a lo largo de los años.
Desde un punto de vista comercial, si una tecnología no logra encontrar un escenario de aterrizaje adecuado, es probable que la tecnología sea autoadmirada. Durante mucho tiempo en el pasado, muchas empresas de tecnología estrella, incluida SenseTime, estaban demasiado obsesionadas con las creencias tecnológicas e ignoraron la implementación de la escena. En términos de negocios, tienen tentáculos muy largos, ya sea el C-end o el Extremo B. Y el lado G, siempre que haya un trabajo adecuado, lo hará.
Esto es muy similar a las empresas de software hace más de diez años, y también es el secreto inefable de los cuatro pequeños dragones.Después de todo, entre los ideales y la realidad, para continuar contando la historia de la IA, estos software tradicionales las empresas pueden hacer lo que pueden hacer.
02 El problema de SenseTime es un problema típico de la industria de la IA
Con respecto al contenido de oro de la IA, la industria tiene principalmente tres factores de juicio: inversión en I + D, escala de ingresos y tasa de crecimiento, y tasa de beneficio neto del negocio principal. Sin embargo, las personas a menudo solo prestan atención a los dos primeros e ignoran el último elemento más crítico. .
"Porque sobre los dos primeros, casi todas las empresas de software pueden hacerlo bien. El punto clave es que muchos integradores y subcontratados están estancados porque no pueden crear economías de escala y barreras técnicas. Aquí hay un malentendido técnico, y muchas personas piensan erróneamente que los técnicos Las barreras representan el número de patentes que posee una empresa, pero la medida más práctica debería ser si esta tecnología que se puede aplicar a escenarios sociales es indispensable.
**En este sentido, Open AI es un ejemplo típico. Hoy, en comparación con los grandes modelos que se han lanzado, la industria está más preocupada por cómo construye el modelo y cómo lo entrena. **
Esta es también la competitividad de la que más carecen algunas empresas nacionales de inteligencia artificial.
En otras palabras, el problema de SenseTime no es solo un problema de SenseTime en sí mismo, sino también un problema de toda la industria.
Esto también explica por qué es difícil que la inteligencia artificial forme una barrera absoluta. Según los datos de IT Tangerine, a partir de 2020, el 30 % de las empresas de IA en crecimiento aún no han recibido inversión. Muchas de estas empresas que no han invertido no han encontrado segmentos de valor subdivididos, y la diferenciación de sus productos y las ventajas competitivas no son obvias, e incluso existen serias homogeneidades fenómeno de la competencia.
Entonces la pregunta es, ¿puede el gran modelo resolver el dilema actual de la inteligencia artificial?
La respuesta es No. En esencia, la mayoría de los modelos grandes ahora no pueden llamarse AGI verdadero. Algunas personas en la industria le dijeron a "New Eyes", ** "El criterio para medir el éxito de un modelo grande no es solo cuántos parámetros tiene, sino qué tipo de problemas de escena puede resolver, y este problema de escena es más costoso usar IA para resolver. Bajo y más seguro".**
De acuerdo con esta lógica, el gran modelo actual está lejos de ser capaz de soportar un negocio principal. Por el contrario, ha exacerbado la caja negra de la IA. Al principio, todos estaban muy confundidos acerca de la inteligencia artificial, pero ahora se están implementando varias soluciones nuevas. lanzado repentinamente La confiabilidad y el valor comercial son aún más discutibles.
El status quo de la IA es más o menos el mismo. En los últimos años, las etapas intermedias que se han vuelto populares y tranquilas son típicas. En lo que respecta a los jugadores nacionales, encontrará que están básicamente atrapados en el campo vertical, como iFlytek en el campo de la voz de IA, Fanruan en el campo de BI inteligente, etc., pero no existe tal cosa como Microsoft. O un gigante al estilo Snowflake.
03 Los puntos de venta engañosos están haciendo que la situación sea aún más caótica
Después de que explotó el gran modelo, muchas personas pensaron que sería una gran salida.
Pero el hecho es que Open AI next door ha estado trabajando en estrecha colaboración con Microsoft para tratar de integrar las capacidades de IA en el sistema de productos original de Microsoft.Su negocio de computación en la nube Azure, Office 365 e incluso el negocio de búsqueda Bing han experimentado importantes actualizaciones.
Sin embargo, el entorno de la inteligencia artificial doméstica es diferente.
Básicamente, los gigantes, incluidos Ali y Tencent, están más dispuestos a desarrollar sus propios modelos a gran escala que a cooperar con otros fabricantes, lo que está determinado por la ruta de desarrollo de Internet nacional. China es un supermercado. Ya sea una empresa típica de inteligencia artificial o una empresa de Internet con ciertas capacidades de investigación y desarrollo, prefieren hacerlo a puerta cerrada. En cuanto a la ecología, la mayoría de ellos aún se mantienen en la perspectiva de ventas y verbal.
En este caso, el grado de involución de la industria tiende a agudizarse, de modo que se produce el extraño fenómeno de que el gran modelo se populariza cada vez más, mientras que el posicionamiento de las empresas de inteligencia artificial se desdibuja cada vez más. Esta es otra cuestión que hay que reflexionar, según la lógica económica de Keynes, la clave de la frialdad de la inteligencia artificial doméstica radica en que la oferta supera con creces a la demanda real, y todavía se necesita tiempo y esfuerzo para cultivarla. mercado.
De acuerdo con esta lógica, deberíamos dejar que la IA se enfríe y volver a la vía racional.
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Cuanto más sexy es la gran modelo, más ansiosa está la gente de Shangtang
Fuente: "Xinmou" (ID: xinmouls), autor: Yu Chengjie
La industria de la inteligencia artificial es tan asombrosa que cada vez que sopla una ola de viento, siempre hará que la gente piense erróneamente que esta industria todavía tiene mucho por hacer.
Los modelos de lenguaje grande son ejemplos típicos. Antes de que Sam Altman y su Open AI se hicieran famosos, no solo en China, sino que todo el círculo de la inteligencia artificial solo lo consideraba como una nueva herramienta, y los inversores comenzaron a ser cautelosos, por lo que algunos de ellos fueron a mirar el nuevo consumo. la razón es muy simple, en comparación con la tecnología compleja, los productos de consumo se entienden mejor.
Todo el mundo conoce la historia después. El matrimonio entre Open AI y Microsoft forzó el encendido de la fría industria de la inteligencia artificial. El calor se extendió a China y la discusión dentro y fuera del círculo fue sin precedentes.
Especialmente en la primera mitad de este año, después de que Baidu lanzó Wenxin Yiyan, todo tipo de empresas nuevas y antiguas surgieron una tras otra. Excepto por el lanzamiento frecuente del modelo a gran escala de cierta empresa, lo más popular es que los nuevos chats grupales nacen todos los días Entre ellos están los que venden tutoriales, algunos que venden juntas directivas privadas bajo la apariencia de IA, y por supuesto hay algunos que hablan seriamente sobre la situación actual y el futuro de los modelos grandes.
**Lo más paradójico es que los AI Four Little Dragons, que tenían cierta reputación en el círculo de la inteligencia artificial en el pasado, no son de primera categoría esta vez. **
Tome SenseTime como ejemplo. Después del lanzamiento del sistema "Daily New Large Model" en abril de este año, también ha lanzado otros modelos grandes de manera intensiva. A diferencia del refuerzo continuo de Open AI de LLM, SenseTime parece estar muy ansioso esta vez. el mundo exterior se prueba a sí mismo.
Pero contrariamente a las expectativas, desde 2022, SenseTime ha sido reducido por los principales accionistas muchas veces, incluidos Softbank Group y Alibaba. El primero ha reducido sus participaciones 4 veces, con un monto en efectivo de más de 326 millones de dólares de Hong Kong, y el segundo ha reducido sus participaciones 3 veces. Algunas personas en la industria creen que la reducción de las participaciones del accionista mayoritario equivale a enviar una señal negativa al mercado para SenseTime, que actualmente está disminuyendo en ingresos y aún no ha obtenido ganancias.
Este es también el punto del que este artículo quiere hablar claramente: ¿Puede la tienda de modelos a gran escala dar nueva vida a Shangtang?
01 El dilema de la inteligencia artificial, el gran modelo no puede cambiar
Con respecto a la reducción de Ali en SenseTime, el mundo exterior cree que hay dos razones principales: por un lado, se debe a que la inversión de SenseTime en IA no ha visto un retorno en el corto plazo; por otro lado, Ali mismo también está llevando a cabo varios negocios Ajuste de línea, por lo que es urgente cortar proyectos de inversión de rama lateral.
Pero estas razones todavía parecen un poco exageradas, porque desde la perspectiva de la inversión en valor, reducirse solo puede explicar un problema: la mayor probabilidad es que no sea un activo de alta calidad a los ojos de los demás. **
Todavía tomemos como ejemplo la empresa SenseTime, esta empresa ha tenido una llave de oro desde el día de su fundación. Si le pones una etiqueta, no hay duda de que los científicos lo acabarán en persona. El cofundador de SenseTime, Tang Xiaoou, es profesor de la Universidad China de Hong Kong. El mundo exterior lo considera el pionero y pionero de la tecnología mundial de reconocimiento facial.
Según estadísticas incompletas de Xinmo, SenseTime, que se estableció hace cuatro años, ha recaudado más de 1700 millones de dólares, lo que la convierte en la empresa unicornio de IA con la mayor cantidad de financiamiento y la valoración más alta del mundo en ese momento. Pero los buenos tiempos no duran mucho. Desde que SenseTime salió a bolsa a finales de 2021, su valor de mercado ha ido cayendo hasta el final. Ahora el valor de mercado de SenseTime ronda los 70.000 millones de dólares de Hong Kong.
Entonces, la pregunta es, ¿por qué SenseTime, que alguna vez fue tan popular, cambió su gusto después de la salida a bolsa?
Con respecto a esta pregunta, Zhihu tiene una respuesta de gran elogio: ** "El mayor problema con los cuatro tigres de IA no es que no haya un negocio claro, sino que la ruta de desarrollo inicial no está clara, lo que resulta en un negocio incoherente y la tecnología anterior no ha formado una precipitación efectiva. , no puede ayudar muy bien a la estrategia comercial principal recién propuesta. En otras palabras, los cuatro tigres de IA solo ahora han encontrado una dirección de desarrollo clara, y los costos irrecuperables no se han transformado en nutrientes, y la mayoría de ellos han sido desperdiciado.”**
Este comentario se publicó hace dos años, pero incluso ahora, todavía no está desactualizado.
Traducido a palabras que todos puedan entender, significa que la IA es fría y que el capital ya no está obsesionado con los mitos de la IA. Dado que ha gastado miles de millones de dólares y casi diez rondas de inversión, pero no logró promocionarlo a un mercado más grande, incluso si tiene una nueva estrategia y lanzó un nuevo producto, a los ojos del mercado, todavía tiene que poner algunos descuentos. en eso. .
Desde otra perspectiva, esta es en realidad la razón principal por la que la inteligencia artificial ha sido tibia a lo largo de los años.
Desde un punto de vista comercial, si una tecnología no logra encontrar un escenario de aterrizaje adecuado, es probable que la tecnología sea autoadmirada. Durante mucho tiempo en el pasado, muchas empresas de tecnología estrella, incluida SenseTime, estaban demasiado obsesionadas con las creencias tecnológicas e ignoraron la implementación de la escena. En términos de negocios, tienen tentáculos muy largos, ya sea el C-end o el Extremo B. Y el lado G, siempre que haya un trabajo adecuado, lo hará.
Esto es muy similar a las empresas de software hace más de diez años, y también es el secreto inefable de los cuatro pequeños dragones.Después de todo, entre los ideales y la realidad, para continuar contando la historia de la IA, estos software tradicionales las empresas pueden hacer lo que pueden hacer.
02 El problema de SenseTime es un problema típico de la industria de la IA
Con respecto al contenido de oro de la IA, la industria tiene principalmente tres factores de juicio: inversión en I + D, escala de ingresos y tasa de crecimiento, y tasa de beneficio neto del negocio principal. Sin embargo, las personas a menudo solo prestan atención a los dos primeros e ignoran el último elemento más crítico. .
"Porque sobre los dos primeros, casi todas las empresas de software pueden hacerlo bien. El punto clave es que muchos integradores y subcontratados están estancados porque no pueden crear economías de escala y barreras técnicas. Aquí hay un malentendido técnico, y muchas personas piensan erróneamente que los técnicos Las barreras representan el número de patentes que posee una empresa, pero la medida más práctica debería ser si esta tecnología que se puede aplicar a escenarios sociales es indispensable.
**En este sentido, Open AI es un ejemplo típico. Hoy, en comparación con los grandes modelos que se han lanzado, la industria está más preocupada por cómo construye el modelo y cómo lo entrena. **
Esta es también la competitividad de la que más carecen algunas empresas nacionales de inteligencia artificial.
En otras palabras, el problema de SenseTime no es solo un problema de SenseTime en sí mismo, sino también un problema de toda la industria.
Esto también explica por qué es difícil que la inteligencia artificial forme una barrera absoluta. Según los datos de IT Tangerine, a partir de 2020, el 30 % de las empresas de IA en crecimiento aún no han recibido inversión. Muchas de estas empresas que no han invertido no han encontrado segmentos de valor subdivididos, y la diferenciación de sus productos y las ventajas competitivas no son obvias, e incluso existen serias homogeneidades fenómeno de la competencia.
Entonces la pregunta es, ¿puede el gran modelo resolver el dilema actual de la inteligencia artificial?
La respuesta es No. En esencia, la mayoría de los modelos grandes ahora no pueden llamarse AGI verdadero. Algunas personas en la industria le dijeron a "New Eyes", ** "El criterio para medir el éxito de un modelo grande no es solo cuántos parámetros tiene, sino qué tipo de problemas de escena puede resolver, y este problema de escena es más costoso usar IA para resolver. Bajo y más seguro".**
De acuerdo con esta lógica, el gran modelo actual está lejos de ser capaz de soportar un negocio principal. Por el contrario, ha exacerbado la caja negra de la IA. Al principio, todos estaban muy confundidos acerca de la inteligencia artificial, pero ahora se están implementando varias soluciones nuevas. lanzado repentinamente La confiabilidad y el valor comercial son aún más discutibles.
El status quo de la IA es más o menos el mismo. En los últimos años, las etapas intermedias que se han vuelto populares y tranquilas son típicas. En lo que respecta a los jugadores nacionales, encontrará que están básicamente atrapados en el campo vertical, como iFlytek en el campo de la voz de IA, Fanruan en el campo de BI inteligente, etc., pero no existe tal cosa como Microsoft. O un gigante al estilo Snowflake.
03 Los puntos de venta engañosos están haciendo que la situación sea aún más caótica
Después de que explotó el gran modelo, muchas personas pensaron que sería una gran salida.
Pero el hecho es que Open AI next door ha estado trabajando en estrecha colaboración con Microsoft para tratar de integrar las capacidades de IA en el sistema de productos original de Microsoft.Su negocio de computación en la nube Azure, Office 365 e incluso el negocio de búsqueda Bing han experimentado importantes actualizaciones.
Sin embargo, el entorno de la inteligencia artificial doméstica es diferente.
Básicamente, los gigantes, incluidos Ali y Tencent, están más dispuestos a desarrollar sus propios modelos a gran escala que a cooperar con otros fabricantes, lo que está determinado por la ruta de desarrollo de Internet nacional. China es un supermercado. Ya sea una empresa típica de inteligencia artificial o una empresa de Internet con ciertas capacidades de investigación y desarrollo, prefieren hacerlo a puerta cerrada. En cuanto a la ecología, la mayoría de ellos aún se mantienen en la perspectiva de ventas y verbal.
En este caso, el grado de involución de la industria tiende a agudizarse, de modo que se produce el extraño fenómeno de que el gran modelo se populariza cada vez más, mientras que el posicionamiento de las empresas de inteligencia artificial se desdibuja cada vez más. Esta es otra cuestión que hay que reflexionar, según la lógica económica de Keynes, la clave de la frialdad de la inteligencia artificial doméstica radica en que la oferta supera con creces a la demanda real, y todavía se necesita tiempo y esfuerzo para cultivarla. mercado.
De acuerdo con esta lógica, deberíamos dejar que la IA se enfríe y volver a la vía racional.