モデルの能力は短期的には満足のいくものではありませんが、多くの人は単純すぎるか複雑すぎると考えています。実際に大規模なモデルでできることは限られていますが、何かをする必要はありません。複雑な機能マルチモダリティのような。例えば、AIを使って無から有を生み出したり創造したりすることは多くの人がやろうとしていますが、AIを使って分析や定性的なことをやろうとしている人は比較的少なく、実は後者もすぐに実現でき、実際に実装することができます。したがって、既存の AI を有効に活用するには、製品を定義する能力がさらに試されると考えています。
朱暁虎も傅勝も正しい
出典: 第 42 章
著者: クウ・カイ
原題：「朱暁虎も傅勝も正しい」
最近、AIが機能するかどうかについて多くの議論があり、私にヒントを与えた記事さえありました。
実際、私は 2 か月以上前に社長の朱暁湖と食事をしましたが、その時彼は、今年は資金の半分を AI に投資するつもりだと言いました。実際、彼らはすでにいくつかの非常に優れたプロジェクトに投資しています。したがって、このような議論の波や質問は、私の意見では実際には少しナンセンスです。
そして、そのスクリーンショットが拡散された後、多くの人がこの問題を外側から見ましたが、実際、第一線の観点から見ると、2 人の発言は理にかなっていましたので、いくつかの事実と私たち自身の意見を紹介します。
第 42 章の FA ビジネスは、今年これまでに 10 件以上の AI プロジェクトを受注しており、そのうち 5 ～ 6 件は終了または納品途中であり、現在 3 件が稼働中です。私の知る限り、この数は業界で最大（の？）のはずです。ただ、ここ1～2ヶ月で少し市場が冷え込んでいるように感じますが、根本的な原因はここ1～2ヶ月で大型モデルの質的変化が減り、新規起業家が減っていることだと理解しています。そして年の初めよりも新たな物語が語られるでしょう。 .
現在、市場に出回っているほぼすべての米ドルファンドが AI に注目しており、一部の人民元ファンドも AI に興味を持っていますが、合計で約 50 ～ 60 のファンドとコンタクトを取り、そのうち純粋な人民元の機関は約 10 と推定されています。 。まだまだ前向きに見える選手が多いですが、実際には最後までシュート数は多くありません。
私の身体感覚（実際に販売しているファンドとは高頻度の通信を行っているので、身体感覚は参考程度にしてください）によると、おそらく今年資金を受け取ったAIプロジェクトは100件以上あると思われます。主流のファンドは数十ドル以上を投資していると推定されており、さまざまな水中ファンドや、小さな天使、そしてこすり合わせの概念を考慮して、私は主観的な数字を100〜200とします。
これらのプロジェクトの段階的には、ほとんどが非常に初期のプロジェクトであり、ほとんどの製品はまだ発売されておらず、基本的に公的融資報告書がないため、多くの人は市場が非常に悪いと感じているかもしれません誰も投資していない、と感じていますが、それはまだ存在します。方向性としては、お金をもらっているプロジェクトのうち、ボトムモデルが10～20％、インフラ・中間層が20～30％、アプリケーション層が60～70％といった感じです。 （まだ受け取っていない方も含めると、申請率は95％以上と推定されます）
より具体的なトラックから見ると、実際、ほとんどの企業は、最下層の大規模モデル、マルチモーダル大規模モデル、AI + さまざまな 2B SaaS (法務、マーケティング、顧客サービス、 CRM、BIなど）、AI＋パーソナルアシスタント、AI＋ゲーム、AI＋ソーシャル、AI＋マンガ、AI＋教育、AI＋観光、サウンド生成、3D生成、ビデオ生成、中国版Civitai、各種中間層、民営化モデル、ベクトルデータベース、コンピューティングパワーアクセラレーション、分散コンピューティングなど。現時点でどのように差別化を図るかは、すべてのチームにとって克服するのが難しい問題です。
現時点で、お金をいただいているプロジェクトのうち、デモやローンチを行っているプロジェクトは全体の10％程度で、この件に関しては確かに少し悔しいのですが、既にAIを使って上陸している製品も数百件問い合わせています。私たちはまた、非常に革新的でエキサイティングな製品やアイデアを見聞きしてきました。ですから、私個人としては、今年の初めにこのトラックにまだ熱意と自信を持っています。市場で良い製品を十分に見ていないためにこのトラックに疑問を抱いている人がいるとしても、それを信じている人にとっては良いことだと思います。
どのトラックやホットスポットにも浮き沈みがありますが、これは正常のことです。今年上半期に資金を受け取った多くのプロジェクトは、実際にオンラインになるまでに数か月かかるため、市場に AI ホットスポットの次の波が来るのは約 2 ～ 3 か月後であると私は判断しています。より多くのより優れたキラー アプリがあるかどうかを見てみましょう。また、誰がアプリケーション層のリーダーになるのかも見てみましょう。つまり、次の段階は実際の着陸データを獲得するために戦うことになります。
同時に、AI 市場には失望することもいくつかあります。たとえば、ビッグモデルを理解すればするほど、ビッグモデルの能力には限界があることがわかります。これは大きな成果をもたらしました。そのため、誰もが依然として大規模モデルの能力を過大評価し、エンジニアリング実装の難しさを過小評価していると私は常々思っています。 （私たちはこの意見の相違について数ヶ月にわたって話し合いましたが、一般の人々の見方も変わりつつあるようです）
したがって、私が理解している現在の AI トラックの本当の差別化は、実行能力と製品ランディング能力です。これに基づいて、多くの人々が話題にしているデータの閉ループ、業界の認識、基礎となるアルゴリズムなどが基礎となります。
モデル適用の観点から見ると、これまでに見てきた最も典型的な実践は、大規模モデル + オープンソース モデルの組み合わせですが、ほとんどの企業は多かれ少なかれいわゆる「エンド ツー エンド」になるのではないかと思います。会社。つまり、誰もが最初に GPT や他のモデルに接続し、運用中のデータを継続的に蓄積し、オープンソース モデルを通じて自分のモデルをトレーニングすることで、モデルの使用率を常に調整し、100% から 100% に段階的に変化させることができます。 GPT、例えば50% プロシーンではGPTを使用し、残りの50%プロシーンでは独自モデルを使用します。
モデルの能力は短期的には満足のいくものではありませんが、多くの人は単純すぎるか複雑すぎると考えています。実際に大規模なモデルでできることは限られていますが、何かをする必要はありません。複雑な機能マルチモダリティのような。例えば、AIを使って無から有を生み出したり創造したりすることは多くの人がやろうとしていますが、AIを使って分析や定性的なことをやろうとしている人は比較的少なく、実は後者もすぐに実現でき、実際に実装することができます。したがって、既存の AI を有効に活用するには、製品を定義する能力がさらに試されると考えています。
中間層は存在するはずですし、これからも存在し、誰もが想像できる以上の価値を持つでしょう。将来的に、オープンソースとクローズドソースの複数のモデルがモデル側で共存し、さまざまなシナリオを常に切り替えて更新、トレーニング、保守する必要があり、アプリケーション側に多数のシナリオと選択肢がある場合、中間層は逆にモデル層を脅かさないとしても、むしろコアの入り口になる可能性があり、特定の生態系の成否に影響を与える可能性があります。
今後数年間で最も優れた企業のほとんどは過去 2 年間に誕生するでしょう。彼らは市場が完全に透明になり、成熟するまでチャンスを得るのを待ちません。歴史によれば、インターネット時代とモバイル インターネット時代の偉大な企業のほとんどは、新しい時代の始まりと同時に誕生しました。
私たちは、テクノロジーは製品サービスのためにあり、製品はユーザーサービスのためにあると考えており、テクノロジーの限界を常に突破しようとするのではなく、既存のテクノロジーを再定義することが最良の製品であると信じています。
したがって、逆の方向に進むのではなく、アプリケーション層から開始して中間層の価値を発見し、次に垂直ドメインモデルの空間を発見することで、よりユニークな視点を得ることができます。
急いでチャンスを見つけようとすると、成功するかもしれないし、失敗しないかもしれませんが、急がなければ決して成功することはありません。この原則は実際に多くの人々の成功を妨げています。 1 つの事柄について合意が得られたとしても、実際のチャンスはそれほど多くありません。AI の現状と成功の可能性を考慮すると、常に状況と理由を尊重する必要があります。コーヒーを作らない場合、AI を作らない場合は、 、コーヒーを淹れるかどうかだけかもしれません。
5年後には、すべての企業がAI企業になるでしょう。
私もこれに同意し、あたかも今日のほとんどすべての企業が実際にはインターネット企業であるかのように考えています。このステップを達成するためにどの企業がどのような経路を使用するのかを確認するだけです。