大規模な言語モデルが典型的な例です。サム・アルトマンと彼のオープン AI が中国だけでなく有名になる前は、人工知能界全体がそれを新しいツールとしか見なしておらず、投資家も慎重になり始めたため、一部の人々は新しい消費に目を向け始めました。理由は非常に単純で、複雑なテクノロジーに比べて、消費者向け製品の方がよりよく理解されているからです。
この後の話は誰もが知っていますが、Open AI と Microsoft の結婚により、冷めきっていた人工知能業界に火がつき、その熱は中国にも伝わり、社内外での議論はかつてないほど盛り上がりました。
これは、人工知能が絶対的な障壁を形成することが難しい理由も説明します。 IT Tangerine のデータによると、2020 年の時点で、成長中の AI 企業の 30% はまだ投資を受けていません。これらの未投資企業の多くは細分化された価値セグメントを見つけておらず、製品の差別化や競争上の優位性は明らかではなく、深刻な投資さえ受けていません。均質性、競争現象。
そこで問題は、ビッグモデルが人工知能の現在のジレンマを解決できるかということです。
答えは「ノー」であり、本質的に、現在大規模モデルのほとんどは真の AGI とは言えません。業界の一部の関係者は、「New Eyes」に次のように語っています。「大規模モデルの成功を測る基準は、そのモデルが持つパラメータの数だけではなく、どのような種類のシーン問題を解決できるかということです。そして、このシーンの問題はより高価です」 AI を使用して解決します。低コストでより安全です。」
この論理によれば、現在の大型モデルは本業を支えるには程遠く、それどころか AI のブラックボックスを悪化させています 最初は誰もが人工知能について非常に混乱していましたが、今ではさまざまな新しいソリューションが登場しています信頼性と商業的価値についてはさらに議論の余地があります。
しかし実際には、隣の Open AI は Microsoft と緊密に連携して AI 機能をオリジナルの Microsoft 製品システムに統合しようとしており、同社の Azure クラウド コンピューティング ビジネス、Office 365、さらには検索ビジネスの Bing さえも大幅なアップグレードを受けています。
大きなモデルが熱いほど、上塘の人々はより不安になります
出典：「Xinmou」（ID：xinmouls）、著者：Yu Chengjie
人工知能業界は非常に素晴らしく、風が吹くたびに、この業界にはまだやるべきことがたくさんあると人々は誤解します。
大規模な言語モデルが典型的な例です。サム・アルトマンと彼のオープン AI が中国だけでなく有名になる前は、人工知能界全体がそれを新しいツールとしか見なしておらず、投資家も慎重になり始めたため、一部の人々は新しい消費に目を向け始めました。理由は非常に単純で、複雑なテクノロジーに比べて、消費者向け製品の方がよりよく理解されているからです。
この後の話は誰もが知っていますが、Open AI と Microsoft の結婚により、冷めきっていた人工知能業界に火がつき、その熱は中国にも伝わり、社内外での議論はかつてないほど盛り上がりました。
特に今年上半期、BaiduがWenxin Yiyanをリリースした後、新旧さまざまな企業が次々に登場しましたが、特定の企業の大型モデルが頻繁にリリースされたことを除けば、最も人気のあるのは新しいグループチャットです。中にはチュートリアルを売る人もいれば、AIと称して私的取締役会を売る人もいるし、もちろん大型モデルの現状と将来について真剣に語る人もいる。
**最も逆説的なのは、過去に人工知能界で一定の評判を誇っていたAI四小龍が、今回は一流ではないということです。 **
SenseTimeを例に挙げると、今年4月に「デイリーニューラージモデル」システムをリリースして以来、他の大型モデルも集中的にリリースしており、Open AIが継続的にLLMを強化してきたのとは異なり、SenseTimeは今回は非常に不安を抱えているようだ。外の世界がそれ自体を証明します。
しかし、予想に反して、センスタイムは2022年以降、ソフトバンクグループやアリババを含む大株主によって何度も減額され、前者は保有株を4回減額し、現金総額は3億2,600万香港ドルを超え、後者は減額された。業界関係者の中には、大株主による保有株の削減は、現在売上高が減少し、まだ利益を上げていないセンスタイム社にとって、市場に否定的なシグナルを送っているに等しいと考える人もいる。
これはこの記事が明確に話したい点でもあります。大型アウトレットモデルは上塘に新たな息吹をもたらすことができるでしょうか？
01 人工知能のジレンマ、大きなモデルは変更できない
Ali による SenseTime の削減に関して、外部の世界では主に 2 つの理由があると考えられています: 1 つは、SenseTime の AI への投資が短期的には見返りが見られなかったためであり、もう 1 つは、Ali 自身も同様の投資を行っているためです。各種事業のライン調整のため、脇の投資プロジェクトの削減が急務となっている。
しかし、これらの理由はまだ少し突飛なように思えます。なぜなら、バリュー投資の観点から、削減されるということは 1 つの問題しか説明できないからです。つまり、最も可能性が高いのは、それが他人の目には高品質の資産ではないということです。 **
引き続き SenseTime という会社を例に挙げてみましょうが、この会社は設立以来、黄金の鍵を握ってきました。センスタイムの共同創設者であるタン・シャオオウ氏は香港中文大学の教授であり、外部の世界からはそう見なされている。世界的な顔認識技術の先駆者であり開拓者です。
Xinmoの不完全な統計によると、創業4年のSenseTimeは17億米ドル以上の資金を調達しており、当時世界で最大の資金調達額と最高の評価額を誇るAIユニコーン企業となっている。しかし、良い時期は長くは続かず、SenseTime が 2021 年末に上場して以来、その市場価値はずっと下落しており、現在 SenseTime の市場価値は約 700 億香港ドルで推移しています。
そこで疑問なのは、かつては人気があったセンスタイムがなぜIPO後に趣向を変えたのかということだ。
この質問に対して、Zhihu 氏は次のように高く評価しています。** 「AI 4 虎の最大の問題は、明確なビジネスがないことではなく、初期の開発ルートが明確ではなく、その結果、一貫性のないビジネスが発生し、以前のテクノロジーが使用されていないことです。」効果的な降水量を形成していない、新しく提案された主要なビジネス戦略をあまりうまく支援できていない、言い換えれば、4 つの AI タイガーは明確な発展の方向性を見つけたばかりであり、埋没費用は栄養素に変換されておらず、それらのほとんどは無駄になった。」**
このコメントは2年前に公開されたものですが、今でもまったく古くなっていません。
誰もが理解できる言葉に言い換えれば、AIは冷淡であり、資本はもはやAI神話に執着していないことを意味する。数十億ドルと10回近くの投資を費やしたが、それをより大きな市場に広めることに失敗したため、たとえ新しい戦略を立てて新製品をリリースしたとしても、市場の目から見ると、やはりある程度の値引きをしなければならない。その上で。
別の観点から見ると、これが実際、人工知能が長年にわたって鈍感であった主な理由です。
商業的な観点から見ると、テクノロジーが適切な着陸シナリオを見つけることができなかった場合、そのテクノロジーは自画自賛される可能性が高くなります。過去の長い間、SenseTime を含む多くのスターテクノロジー企業は、テクノロジーの信念に過度に執着し、シーンの実装を無視していましたが、ビジネスの観点からは、C エンドであれ、 Bエンド、そしてG側は適当な仕事があればやります。
これは10年以上前のソフトウェア会社と非常によく似ており、四匹の小さな龍の言い表せない秘密でもあるのですが、結局のところ、理想と現実の間で、AIの物語を語り続けるために、これらの伝統的なソフトウェアは、企業はできることはできる、これからも続けていきます。
02 SenseTime 問題は典型的な AI 業界の問題です
AIの金含有率について、業界では主に研究開発投資、収益規模と成長率、本業の純利益率の3つの判断要素があるが、人々は最初の2つにのみ注目し、最も重要な最後の項目が無視されることが多い。
最初の 2 つについては、ほぼすべてのソフトウェア会社がうまくやっていくことができるからです。重要なのは、多くのアウトソーシング会社やインテグレーターが規模の経済と技術的障壁を形成できないために行き詰まっているということです。ここには技術的な誤解があり、多くの人が技術的なものは技術的なものであると誤解しています。障壁は企業が保有する特許の数を表しますが、社会のシナリオに適用できる技術が不可欠かどうかが最も現実的な尺度となるはずです。
**この点では、Open AI が典型的な例です。現在、業界は、リリースされている大規模モデルと比較して、モデルの構築方法やモデルのトレーニング方法に関心を持っています。 **
これは、一部の国内人工知能企業に最も欠けている競争力でもある。
つまり、SenseTimeの問題はSenseTime自体の問題だけではなく、業界全体の問題でもあるのです。
これは、人工知能が絶対的な障壁を形成することが難しい理由も説明します。 IT Tangerine のデータによると、2020 年の時点で、成長中の AI 企業の 30% はまだ投資を受けていません。これらの未投資企業の多くは細分化された価値セグメントを見つけておらず、製品の差別化や競争上の優位性は明らかではなく、深刻な投資さえ受けていません。均質性、競争現象。
そこで問題は、ビッグモデルが人工知能の現在のジレンマを解決できるかということです。
答えは「ノー」であり、本質的に、現在大規模モデルのほとんどは真の AGI とは言えません。業界の一部の関係者は、「New Eyes」に次のように語っています。「大規模モデルの成功を測る基準は、そのモデルが持つパラメータの数だけではなく、どのような種類のシーン問題を解決できるかということです。そして、このシーンの問題はより高価です」 AI を使用して解決します。低コストでより安全です。」
この論理によれば、現在の大型モデルは本業を支えるには程遠く、それどころか AI のブラックボックスを悪化させています 最初は誰もが人工知能について非常に混乱していましたが、今ではさまざまな新しいソリューションが登場しています信頼性と商業的価値についてはさらに議論の余地があります。
AIの現状もほぼ同じで、近年は人気が出て地味になった中期が典型的です。国内プレーヤーに関して言えば、AI音声分野のiFlytek、インテリジェントBI分野のFanruanなど、基本的に垂直分野に留まっていることがわかりますが、Microsoftのようなものはありません。スノーフレーク型の巨人。
03 怪しい報道機関が状況をさらに混乱させている
大型モデルが爆発した後、多くの人はそれがスーパーアウトレットになると思っていました。
しかし実際には、隣の Open AI は Microsoft と緊密に連携して AI 機能をオリジナルの Microsoft 製品システムに統合しようとしており、同社の Azure クラウド コンピューティング ビジネス、Office 365、さらには検索ビジネスの Bing さえも大幅なアップグレードを受けています。
しかし、国内の人工知能環境は異なります。
基本的に、Ali や Tencent を含む大手企業は、他のメーカーと協力するよりも、独自の大規模モデルを開発することに意欲的ですが、これは国内インターネットの発展経路によって決まります。中国はスーパーマーケットですが、典型的な人工知能企業であれ、一定の研究開発能力を備えたインターネット企業であれ、彼らは密室で行うことを好み、エコロジーについては、ほとんどの企業は依然として販売の観点と口頭での活動にとどまっています。
この場合、業界への関与の度合いはさらに悪化する傾向にあり、人工知能企業の位置づけがますます曖昧になる一方で、ビッグモデルがますます人気を集めるという奇妙な現象が起きている。ケインズの経済論理によれば、国産人工知能の冷たさの鍵は、供給が実需要をはるかに上回っているという事実にあり、これを育成するにはまだ時間と努力が必要だという。市場。
この論理によれば、私たちは確かに AI を冷却し、合理的な軌道に戻すべきです。