Título Original: "Zhu Xiaohu e Fu Sheng estão certos"
Nota: Esta foto é do círculo de amigos de Zhu Xiaohu
Recentemente, houve muitas discussões sobre se a IA funcionará e até mesmo uma sugestão de artigo veio até mim.
Na verdade, jantei com o chefe Zhu Xiaohu há mais de dois meses. Ele disse na época que metade do dinheiro deles será investido em IA este ano. Na verdade, eles já investiram em vários projetos muito bons neste campo, então essa onda de discussão e questionamento é realmente um pouco sem sentido na minha opinião.
E depois que a captura de tela circulou, muitas pessoas olharam para esse problema de fora. Do ponto de vista da linha de frente, de fato, o que as duas pessoas disseram fazia sentido, então fornecerei alguns fatos e opiniões próprias:
O negócio FA do Capítulo 42 recebeu mais de dez projetos de IA até agora este ano, cinco ou seis dos quais foram fechados ou estão em processo de entrega, e três estão em execução. Pelo que sei, esse número deve ser o maior (um dos?) do setor. Mas sinto que o mercado esfriou um pouco nos últimos um ou dois meses. Entendo que a causa raiz é que as mudanças qualitativas em grandes modelos diminuíram nos últimos um ou dois meses, então há menos novos empreendedores e novas histórias para contar do que no início do ano. .
Atualmente, quase todos os fundos em dólares americanos no mercado estão olhando para IA, e alguns fundos RMB estão interessados em IA, mas contatamos cerca de 50 ou 60 fundos no total, entre os quais instituições RMB puras são estimadas em cerca de dez . Ainda há muitos deles que parecem muito positivos, mas, na verdade, não há muitos tiros no final.
Com base no meu senso corporal (mantemos comunicação de alta frequência com os fundos que estão realmente vendendo, então o senso corporal deve ser usado como referência), provavelmente há mais de 100 projetos de IA que receberam dinheiro este ano e estima-se que os fundos convencionais tenham investido mais do que alguns dez, bem como vários fundos subaquáticos, ou pegue o anjinho, e o conceito de esfregar juntos, vou pegar um número subjetivo de 100-200.
Em relação ao estágio desses projetos, a maioria deles são projetos muito iniciais, e a maioria dos produtos ainda não foi lançada, e basicamente não há relatório de financiamento público, então muitas pessoas podem sentir que o mercado está muito ruim e ninguém está investindo, sentindo, mas ainda existe. Em termos de direção, sinto que entre os projetos que ganham dinheiro, 10% - 20% fazem o modelo inferior, 20% - 30% fazem a camada infra/intermediária e 60% - 70% fazem a camada de aplicação. (Se você incluir aqueles que não receberam o dinheiro, estima-se que o aplicativo seja pelo menos 95%+)
De uma trilha mais específica, na verdade, a maioria das empresas fala sobre coisas que podem ser esgotadas, nada mais do que o modelo grande de nível inferior, modelo grande multimodal, AI + vários SaaS 2B (jurídico, marketing, atendimento ao cliente, CRM, BI, etc.), AI + assistente pessoal, AI + jogo, AI + social, AI + manga, AI + educação, AI + turismo, geração de som, geração 3D, geração de vídeo, versão chinesa do Civitai, várias camadas intermediárias , modelos de privatização, bancos de dados vetoriais, aceleração de poder computacional, computação distribuída, etc. Como diferenciar neste momento é um problema difícil para todas as equipes superarem.
Atualmente, os projetos que foram demo ou lançados representam cerca de 10% do total de projetos que receberam dinheiro. Esse assunto é realmente um pouco frustrante, mas também contatamos várias centenas de produtos que já desembarcaram por meio de IA. 10.000 ou mesmo empresas de renda mais alta, e também vimos e ouvimos alguns produtos e ideias muito inovadores e empolgantes. Então, pessoalmente ainda tenho o entusiasmo e a confiança nesta pista no início do ano. Se alguém no mercado duvidar porque não viu produtos bons o suficiente, acho que é bom para quem acredita nisso.
Cada pista e ponto de acesso tem altos e baixos, o que é normal. Acho que a próxima onda de hotspots de IA no mercado será cerca de dois ou três meses depois, porque um grande número de projetos que receberam dinheiro no primeiro semestre levará alguns meses para realmente entrar no ar. podemos ver se há mais e melhores aplicativos assassinos e também podemos ver quem será o líder da camada de aplicativos. Resumindo, a próxima etapa é lutar pelos dados reais de pouso.
Ao mesmo tempo, há algumas coisas no mercado de IA que me decepcionam. Por exemplo, quanto mais entendo o modelo grande, mais descubro que a capacidade do modelo grande é limitada. Isso trouxe grandes desafios para muitos profissionais, então eu sempre acho que todos ainda superestimam a capacidade de grandes modelos e subestimam a dificuldade de implementação de engenharia. (Conversamos sobre esse não-consenso por vários meses e parece que as opiniões do público também estão mudando)
Portanto, a atual diferenciação real da pista de IA, como eu a entendo, é: recursos de execução e aterrissagem do produto. Com base nisso, está o loop fechado de dados, a conscientização do setor, os algoritmos subjacentes, etc., sobre os quais muitas pessoas estão falando.
Do ponto de vista da aplicação do modelo, a prática mais típica que vimos até agora é a combinação de modelo grande + modelo de código aberto. Suspeito que a maioria das empresas se tornará mais ou menos as chamadas "end-to-end" empresa. Ou seja, todos primeiro se conectam ao GPT e outros modelos, e depois acumulam continuamente dados em operação e treinam seus próprios modelos por meio de modelos de código aberto, de modo a ajustar constantemente a proporção de uso do modelo, que pode mudar gradualmente de 100% para GPT, como 50% GPT é usado para cenas profissionais, e nosso próprio modelo é usado para os outros 50% de cenas profissionais.
Embora a capacidade do modelo não seja satisfatória a curto prazo, a maioria das pessoas pensa que é muito simples ou muito complicado. As coisas reais que um modelo grande pode fazer são limitadas, mas não é necessário fazer algo Capacidades complexas como a multimodalidade. Por exemplo, a maioria das pessoas está tentando usar IA para gerar e criar coisas do nada, mas relativamente poucas pessoas estão usando IA para fazer análises e coisas qualitativas. Na verdade, o último também pode ser alcançado imediatamente e realmente implementado. Então acredito que para fazer bom uso da IA existente, é a capacidade de definir produtos que está mais testada.
A camada intermediária deve existir, existirá e terá um valor além da imaginação de todos. Se vários modelos de código aberto e código fechado coexistirem no lado do modelo no futuro, e diferentes cenários precisarem ser constantemente trocados e atualizados, treinados e mantidos, e o lado do aplicativo tiver um grande número de cenários e opções, então o a camada intermediária pode, em vez disso, tornar-se a entrada do núcleo, mesmo que não ameace a camada do modelo ao contrário, pode afetar o sucesso ou o fracasso de uma determinada ecologia.
A maioria das melhores empresas dos próximos anos sairá nos últimos dois anos e não esperará até que o mercado esteja completamente claro e maduro para ter uma chance. A história nos diz que a maioria das grandes empresas da era da Internet e da era da Internet móvel nasceram junto com o início da nova era.
Acreditamos que a tecnologia é para o serviço do produto e o produto é para o serviço do usuário.Acreditamos que o melhor produto é redefinir a tecnologia existente, em vez de tentar constantemente romper os limites da tecnologia.
Assim, partimos da camada de aplicação, descobrimos o valor da camada intermediária e descobrimos o espaço do modelo de domínio vertical, em vez de ir na direção oposta, o que nos dá uma perspectiva mais exclusiva.
Outra verdade que tenho sentido nos últimos anos é:
Se você se apressar para ver uma oportunidade, pode ou não ter sucesso, mas nunca terá sucesso se não se apressar. Este princípio realmente impede o sucesso de muitas pessoas. Se houver consenso sobre um assunto, não há muitas oportunidades reais. Com a situação atual da IA e a probabilidade de sucesso, é sempre necessário respeitar a situação e a razão. Se não fizer o café ou a IA , talvez você só possa fazer o café ou não.
Por fim, coloque um ovo de páscoa. O chefe Zhu disse algo no jantar daquele dia, que me fez sentir digno de ser o chefe Zhu. Ele disse:
Daqui a cinco anos, todas as empresas serão empresas de IA.
Também concordo com isso, como se quase todas as empresas hoje fossem na verdade empresas de Internet. É apenas para ver quais empresas usarão qual caminho para atingir essa etapa.
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O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Ambos Zhu Xiaohu e Fu Sheng estão certos
Fonte: Capítulo 42
Autor: Qu Kai
Título Original: "Zhu Xiaohu e Fu Sheng estão certos"
Recentemente, houve muitas discussões sobre se a IA funcionará e até mesmo uma sugestão de artigo veio até mim.
Na verdade, jantei com o chefe Zhu Xiaohu há mais de dois meses. Ele disse na época que metade do dinheiro deles será investido em IA este ano. Na verdade, eles já investiram em vários projetos muito bons neste campo, então essa onda de discussão e questionamento é realmente um pouco sem sentido na minha opinião.
E depois que a captura de tela circulou, muitas pessoas olharam para esse problema de fora. Do ponto de vista da linha de frente, de fato, o que as duas pessoas disseram fazia sentido, então fornecerei alguns fatos e opiniões próprias:
O negócio FA do Capítulo 42 recebeu mais de dez projetos de IA até agora este ano, cinco ou seis dos quais foram fechados ou estão em processo de entrega, e três estão em execução. Pelo que sei, esse número deve ser o maior (um dos?) do setor. Mas sinto que o mercado esfriou um pouco nos últimos um ou dois meses. Entendo que a causa raiz é que as mudanças qualitativas em grandes modelos diminuíram nos últimos um ou dois meses, então há menos novos empreendedores e novas histórias para contar do que no início do ano. .
Atualmente, quase todos os fundos em dólares americanos no mercado estão olhando para IA, e alguns fundos RMB estão interessados em IA, mas contatamos cerca de 50 ou 60 fundos no total, entre os quais instituições RMB puras são estimadas em cerca de dez . Ainda há muitos deles que parecem muito positivos, mas, na verdade, não há muitos tiros no final.
Com base no meu senso corporal (mantemos comunicação de alta frequência com os fundos que estão realmente vendendo, então o senso corporal deve ser usado como referência), provavelmente há mais de 100 projetos de IA que receberam dinheiro este ano e estima-se que os fundos convencionais tenham investido mais do que alguns dez, bem como vários fundos subaquáticos, ou pegue o anjinho, e o conceito de esfregar juntos, vou pegar um número subjetivo de 100-200.
Em relação ao estágio desses projetos, a maioria deles são projetos muito iniciais, e a maioria dos produtos ainda não foi lançada, e basicamente não há relatório de financiamento público, então muitas pessoas podem sentir que o mercado está muito ruim e ninguém está investindo, sentindo, mas ainda existe. Em termos de direção, sinto que entre os projetos que ganham dinheiro, 10% - 20% fazem o modelo inferior, 20% - 30% fazem a camada infra/intermediária e 60% - 70% fazem a camada de aplicação. (Se você incluir aqueles que não receberam o dinheiro, estima-se que o aplicativo seja pelo menos 95%+)
De uma trilha mais específica, na verdade, a maioria das empresas fala sobre coisas que podem ser esgotadas, nada mais do que o modelo grande de nível inferior, modelo grande multimodal, AI + vários SaaS 2B (jurídico, marketing, atendimento ao cliente, CRM, BI, etc.), AI + assistente pessoal, AI + jogo, AI + social, AI + manga, AI + educação, AI + turismo, geração de som, geração 3D, geração de vídeo, versão chinesa do Civitai, várias camadas intermediárias , modelos de privatização, bancos de dados vetoriais, aceleração de poder computacional, computação distribuída, etc. Como diferenciar neste momento é um problema difícil para todas as equipes superarem.
Atualmente, os projetos que foram demo ou lançados representam cerca de 10% do total de projetos que receberam dinheiro. Esse assunto é realmente um pouco frustrante, mas também contatamos várias centenas de produtos que já desembarcaram por meio de IA. 10.000 ou mesmo empresas de renda mais alta, e também vimos e ouvimos alguns produtos e ideias muito inovadores e empolgantes. Então, pessoalmente ainda tenho o entusiasmo e a confiança nesta pista no início do ano. Se alguém no mercado duvidar porque não viu produtos bons o suficiente, acho que é bom para quem acredita nisso.
Cada pista e ponto de acesso tem altos e baixos, o que é normal. Acho que a próxima onda de hotspots de IA no mercado será cerca de dois ou três meses depois, porque um grande número de projetos que receberam dinheiro no primeiro semestre levará alguns meses para realmente entrar no ar. podemos ver se há mais e melhores aplicativos assassinos e também podemos ver quem será o líder da camada de aplicativos. Resumindo, a próxima etapa é lutar pelos dados reais de pouso.
Ao mesmo tempo, há algumas coisas no mercado de IA que me decepcionam. Por exemplo, quanto mais entendo o modelo grande, mais descubro que a capacidade do modelo grande é limitada. Isso trouxe grandes desafios para muitos profissionais, então eu sempre acho que todos ainda superestimam a capacidade de grandes modelos e subestimam a dificuldade de implementação de engenharia. (Conversamos sobre esse não-consenso por vários meses e parece que as opiniões do público também estão mudando)
Portanto, a atual diferenciação real da pista de IA, como eu a entendo, é: recursos de execução e aterrissagem do produto. Com base nisso, está o loop fechado de dados, a conscientização do setor, os algoritmos subjacentes, etc., sobre os quais muitas pessoas estão falando.
Do ponto de vista da aplicação do modelo, a prática mais típica que vimos até agora é a combinação de modelo grande + modelo de código aberto. Suspeito que a maioria das empresas se tornará mais ou menos as chamadas "end-to-end" empresa. Ou seja, todos primeiro se conectam ao GPT e outros modelos, e depois acumulam continuamente dados em operação e treinam seus próprios modelos por meio de modelos de código aberto, de modo a ajustar constantemente a proporção de uso do modelo, que pode mudar gradualmente de 100% para GPT, como 50% GPT é usado para cenas profissionais, e nosso próprio modelo é usado para os outros 50% de cenas profissionais.
Embora a capacidade do modelo não seja satisfatória a curto prazo, a maioria das pessoas pensa que é muito simples ou muito complicado. As coisas reais que um modelo grande pode fazer são limitadas, mas não é necessário fazer algo Capacidades complexas como a multimodalidade. Por exemplo, a maioria das pessoas está tentando usar IA para gerar e criar coisas do nada, mas relativamente poucas pessoas estão usando IA para fazer análises e coisas qualitativas. Na verdade, o último também pode ser alcançado imediatamente e realmente implementado. Então acredito que para fazer bom uso da IA existente, é a capacidade de definir produtos que está mais testada.
A camada intermediária deve existir, existirá e terá um valor além da imaginação de todos. Se vários modelos de código aberto e código fechado coexistirem no lado do modelo no futuro, e diferentes cenários precisarem ser constantemente trocados e atualizados, treinados e mantidos, e o lado do aplicativo tiver um grande número de cenários e opções, então o a camada intermediária pode, em vez disso, tornar-se a entrada do núcleo, mesmo que não ameace a camada do modelo ao contrário, pode afetar o sucesso ou o fracasso de uma determinada ecologia.
A maioria das melhores empresas dos próximos anos sairá nos últimos dois anos e não esperará até que o mercado esteja completamente claro e maduro para ter uma chance. A história nos diz que a maioria das grandes empresas da era da Internet e da era da Internet móvel nasceram junto com o início da nova era.
Acreditamos que a tecnologia é para o serviço do produto e o produto é para o serviço do usuário.Acreditamos que o melhor produto é redefinir a tecnologia existente, em vez de tentar constantemente romper os limites da tecnologia.
Assim, partimos da camada de aplicação, descobrimos o valor da camada intermediária e descobrimos o espaço do modelo de domínio vertical, em vez de ir na direção oposta, o que nos dá uma perspectiva mais exclusiva.
Se você se apressar para ver uma oportunidade, pode ou não ter sucesso, mas nunca terá sucesso se não se apressar. Este princípio realmente impede o sucesso de muitas pessoas. Se houver consenso sobre um assunto, não há muitas oportunidades reais. Com a situação atual da IA e a probabilidade de sucesso, é sempre necessário respeitar a situação e a razão. Se não fizer o café ou a IA , talvez você só possa fazer o café ou não.
Daqui a cinco anos, todas as empresas serão empresas de IA.
Também concordo com isso, como se quase todas as empresas hoje fossem na verdade empresas de Internet. É apenas para ver quais empresas usarão qual caminho para atingir essa etapa.