Джерело зображення: створено інструментом Unbounded AI
Індустрія штучного інтелекту настільки дивовижна, що кожного разу, коли дме хвиля вітру, люди завжди помилково думають, що в цій галузі ще багато чого потрібно зробити.
Типовими прикладами є великі мовні моделі. До того, як Сем Альтман і його відкритий штучний інтелект стали відомими, не лише в Китаї, але й усе коло штучного інтелекту вважало його лише новим інструментом, і інвестори почали ставати обережними, тому деякі з них почали дивитися на нове споживання, причина дуже проста, порівняно зі складною технологією споживчі товари краще розуміються.
Пізніше всі дізнаються цю історію. Шлюб між Open AI і Microsoft призвів до розпалу холодної індустрії штучного інтелекту. Тепло поширилося на Китай, і дискусія всередині та за межами кола була безпрецедентно високою.
Особливо в першій половині цього року, після того як Baidu випустив Wenxin Yiyan, одна за одною з’являлися різноманітні нові та старі компанії. Крім частого випуску великомасштабної моделі певної компанії, найпопулярнішим є те, що нові групові чати Серед них є ті, хто продає навчальні посібники, деякі, хто продає приватні ради директорів під виглядом ШІ, і, звичайно, є ті, хто серйозно говорить про поточну ситуацію та майбутнє великих моделей.
**Найпарадоксальнішим є те, що штучний інтелект чотирьох маленьких драконів, який у минулому мав певну репутацію в колі штучного інтелекту, цього разу не є першокласним. **
Візьмемо SenseTime як приклад. Після випуску системи "Daily New Large Model" у квітні цього року, вона також інтенсивно запускає інші великі моделі. На відміну від Open AI, що продовжує посилювати LLM, SenseTime, здається, цього разу дуже стурбована. зовнішній світ доводить себе.
Але всупереч очікуванням, починаючи з 2022 року, SenseTime багаторазово скорочувався основними акціонерами, включаючи Softbank Group і Alibaba.Перший скоротив свої авуари в 4 рази з сумою готівки понад 326 мільйонів гонконгських доларів, а другий зменшив його холдинги в 3 рази. , Деякі люди в галузі вважають, що зменшення холдингів головним акціонером є рівносильним посиланню негативного сигналу на ринок для SenseTime, який наразі знижує дохід і ще не отримав прибутку.
Це також те, про що ми хочемо чітко поговорити в цій статті: чи може великий модельний аутлет принести нове життя Shangtang?
01 Дилема штучного інтелекту, велика модель не може змінитися
Що стосується скорочення Алі SenseTime, зовнішній світ вважає, що є дві основні причини: з одного боку, інвестиції SenseTime в штучний інтелект не окупилися в короткостроковій перспективі; з іншого боку, сам Алі також веде різний бізнес. Налагодження лінії, тому необхідно терміново зрізати бічні гілки інвестиційних проектів.
Але ці причини все ще здаються трохи надуманими, тому що з точки зору вартості інвестицій, зменшення може пояснити лише одну проблему: найвища ймовірність полягає в тому, що це не високоякісний актив в очах інших. **
Візьмемо для прикладу компанію SenseTime, яка з дня заснування тримає золотий ключ. Якщо наклеїти на це ярлик, немає сумнівів, що вчені покінчать із цим особисто. Співзасновник SenseTime Тан Сяоу є професором Китайського університету Гонконгу. Зовнішній світ вважає його піонер і першовідкривач глобальної технології розпізнавання облич.
Згідно з неповною статистикою від Xinmo, 4-річна SenseTime залучила понад 1,7 мільярда доларів США у вигляді фінансування, що робить її компанією штучного інтелекту-єдинорога з найбільшою сумою фінансування та найвищою оцінкою у світі на той час. Але хороші часи тривають недовго. Відколи SenseTime став публічним наприкінці 2021 року, його ринкова вартість постійно падає. Зараз ринкова вартість SenseTime коливається близько 70 мільярдів гонконгських доларів.
Тож виникає запитання: чому SenseTime, який колись був таким популярним, змінив свій смак після IPO?
Щодо цього питання, на Zhihu є відповідь високої похвали: ** «Найбільша проблема з чотирма тиграми штучного інтелекту полягає не в тому, що немає чіткого бізнесу, а в тому, що початковий шлях розробки неясний, що призводить до неузгодженості бізнесу, і попередня технологія не сформувала ефективного осаду. , не може дуже добре допомогти нещодавно запропонованій головній бізнес-стратегії. Іншими словами, чотири тигри штучного інтелекту лише зараз знайшли чіткий напрямок розвитку, а безповоротні витрати не були перетворені на поживні речовини, і більшість їх було витрачено».**
Цей коментар був опублікований два роки тому, але навіть зараз він ще не застарів.
У перекладі словами, зрозумілими кожному, це означає, що штучний інтелект холодний, а капітал більше не одержимий міфами про штучний інтелект. Оскільки він витратив мільярди доларів і майже десять раундів інвестицій, але не зміг просунути його на більший ринок, навіть якщо у вас є нова стратегія та випущено новий продукт, в очах ринку ви все одно повинні робити деякі знижки на ньому..
З іншої точки зору, це насправді головна причина, чому штучний інтелект був прохолодним протягом багатьох років.
З комерційної точки зору, якщо технологія не може знайти відповідний сценарій посадки, то технологія, ймовірно, буде самозахоплюватися. Довгий час у минулому багато зіркових технологічних компаній, у тому числі SenseTime, були надмірно одержимі технологічними переконаннями та ігнорували впровадження сцени. З точки зору бізнесу, вони мають дуже довгі щупальця, будь то C-кінець чи Кінець B. А сторона G, поки є відповідна робота, вона це зробить.
Це дуже схоже на компанії програмного забезпечення більше десяти років тому, і це також невимовна таємниця чотирьох маленьких драконів. Зрештою, між ідеалами та реальністю, щоб продовжувати розповідати історію ШІ, це традиційне програмне забезпечення компанії можуть робити те, що вони можуть. Будуть продовжувати.
02 Проблема SenseTime є типовою проблемою галузі ШІ
Що стосується вмісту золота в штучному інтелекті, галузь в основному має три фактори судження: інвестиції в дослідження та розробки, масштаб доходу та темпи зростання, а також норму чистого прибутку основного бізнесу.Однак люди часто звертають увагу лише на перші два та ігнорують найважливіший останній пункт. .
Оскільки щодо перших двох, майже кожна компанія, що розробляє програмне забезпечення, може працювати добре. Ключовим моментом є те, що багато аутсорсингових компаній та інтеграторів застрягли, оскільки вони не можуть створити економію за рахунок масштабу та технічних бар’єрів. Тут є технічне непорозуміння, і багато людей помилково вважають, що технічні бар'єри представляють кількість патентів, якими володіє компанія, але найбільш практичним показником має бути те, чи є ця технологія, яку можна застосувати до соціальних сценаріїв, незамінною.
**У цьому відношенні Open AI є типовим прикладом. Сьогодні, порівняно з великими моделями, які були випущені, промисловість більше стурбована тим, як вона будує модель і як вона тренує модель. **
Це також конкурентоспроможність, якої найбільше бракує деяким вітчизняним компаніям штучного інтелекту.
Іншими словами, проблема SenseTime — це не лише проблема самого SenseTime, а й проблема всієї галузі.
Це також пояснює, чому штучному інтелекту важко сформувати абсолютний бар’єр. Згідно з даними IT Tangerine, станом на 2020 рік 30% зростаючих компаній штучного інтелекту ще не отримали інвестиції. Багато з цих неінвестованих компаній не знайшли сегментів вартості, а їхня диференціація продукту та конкурентні переваги неочевидні, а навіть є серйозні однорідності.явище конкуренції.
Тож виникає питання, чи може велика модель вирішити нинішню дилему штучного інтелекту?
Відповідь - ні, по суті, більшість великих моделей зараз не можна назвати справжнім AGI. Деякі представники індустрії сказали «New Eyes»: ** «Критерієм для вимірювання успіху великої моделі є не лише те, скільки параметрів вона має, а й те, які проблеми сцени вона може вирішити, і ця проблема сцени є дорожчою. використовувати ШІ для вирішення. Низький і безпечніший."**
Згідно з цією логікою, нинішня велика модель далеко не в змозі підтримувати основний бізнес. Навпаки, вона загострила чорну скриньку штучного інтелекту. Спочатку всі були дуже збентежені щодо штучного інтелекту, але зараз різні нові рішення Надійність і комерційна цінність ще більш дискусійні.
Статус-кво штучного інтелекту приблизно такий же. Останніми роками типовими є проміжні етапи, які стали популярними та тихими. Що стосується вітчизняних гравців, ви побачите, що вони в основному застрягли у вертикальному полі, наприклад, iFlytek у сфері AI голосу, Fanruan у сфері інтелектуального BI тощо, але немає такого поняття, як Microsoft Або гігант у стилі Сніжинки.
03 Позорні торгові точки роблять ситуацію ще більш хаотичною
Після вибуху великої моделі багато людей подумали, що це буде суперрозетка.
Але справа в тому, що Open AI по сусідству тісно співпрацює з Microsoft, щоб спробувати інтегрувати можливості штучного інтелекту в оригінальну систему продуктів Microsoft.Їх бізнес хмарних обчислень Azure, Office 365 і навіть пошуковий бізнес Bing зазнали серйозних оновлень.
Однак вітчизняне середовище штучного інтелекту відрізняється.
В основному гіганти, включаючи Ali і Tencent, більш охочі розробляти власні масштабні моделі, ніж співпрацювати з іншими виробниками, що визначається шляхом розвитку вітчизняного Інтернету. Китай — це супермаркет. Незалежно від того, чи це типова компанія штучного інтелекту, чи інтернет-компанія з певними можливостями для досліджень і розробок, вони вважають за краще робити це за зачиненими дверима. Що стосується екології, більшість з них все ще залишаються на перспективі продажів і на словах.
У цьому випадку ступінь інволюції в галузі має тенденцію до загострення, так що існує дивний феномен, що велика модель стає все більш і більш популярною, тоді як позиціонування компаній зі штучним інтелектом стає все більш і більш розмитим. Це ще одне питання, яке потребує роздумів.Згідно з економічною логікою Кейнса, ключ до холодності вітчизняного штучного інтелекту полягає в тому, що пропозиція значно перевищує реальний попит, і для його культивування все одно потрібні час і зусилля. ринку.
Згідно з цією логікою, ми дійсно повинні дати штучному інтелекту охолонути і повернутися на раціональне русло.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Чим гарячіша велика модель, тим більше хвилюються люди Shangtang
Джерело: "Xinmou" (ID: xinmouls), автор: Yu Chengjie
Індустрія штучного інтелекту настільки дивовижна, що кожного разу, коли дме хвиля вітру, люди завжди помилково думають, що в цій галузі ще багато чого потрібно зробити.
Типовими прикладами є великі мовні моделі. До того, як Сем Альтман і його відкритий штучний інтелект стали відомими, не лише в Китаї, але й усе коло штучного інтелекту вважало його лише новим інструментом, і інвестори почали ставати обережними, тому деякі з них почали дивитися на нове споживання, причина дуже проста, порівняно зі складною технологією споживчі товари краще розуміються.
Пізніше всі дізнаються цю історію. Шлюб між Open AI і Microsoft призвів до розпалу холодної індустрії штучного інтелекту. Тепло поширилося на Китай, і дискусія всередині та за межами кола була безпрецедентно високою.
Особливо в першій половині цього року, після того як Baidu випустив Wenxin Yiyan, одна за одною з’являлися різноманітні нові та старі компанії. Крім частого випуску великомасштабної моделі певної компанії, найпопулярнішим є те, що нові групові чати Серед них є ті, хто продає навчальні посібники, деякі, хто продає приватні ради директорів під виглядом ШІ, і, звичайно, є ті, хто серйозно говорить про поточну ситуацію та майбутнє великих моделей.
**Найпарадоксальнішим є те, що штучний інтелект чотирьох маленьких драконів, який у минулому мав певну репутацію в колі штучного інтелекту, цього разу не є першокласним. **
Візьмемо SenseTime як приклад. Після випуску системи "Daily New Large Model" у квітні цього року, вона також інтенсивно запускає інші великі моделі. На відміну від Open AI, що продовжує посилювати LLM, SenseTime, здається, цього разу дуже стурбована. зовнішній світ доводить себе.
Але всупереч очікуванням, починаючи з 2022 року, SenseTime багаторазово скорочувався основними акціонерами, включаючи Softbank Group і Alibaba.Перший скоротив свої авуари в 4 рази з сумою готівки понад 326 мільйонів гонконгських доларів, а другий зменшив його холдинги в 3 рази. , Деякі люди в галузі вважають, що зменшення холдингів головним акціонером є рівносильним посиланню негативного сигналу на ринок для SenseTime, який наразі знижує дохід і ще не отримав прибутку.
Це також те, про що ми хочемо чітко поговорити в цій статті: чи може великий модельний аутлет принести нове життя Shangtang?
01 Дилема штучного інтелекту, велика модель не може змінитися
Що стосується скорочення Алі SenseTime, зовнішній світ вважає, що є дві основні причини: з одного боку, інвестиції SenseTime в штучний інтелект не окупилися в короткостроковій перспективі; з іншого боку, сам Алі також веде різний бізнес. Налагодження лінії, тому необхідно терміново зрізати бічні гілки інвестиційних проектів.
Але ці причини все ще здаються трохи надуманими, тому що з точки зору вартості інвестицій, зменшення може пояснити лише одну проблему: найвища ймовірність полягає в тому, що це не високоякісний актив в очах інших. **
Візьмемо для прикладу компанію SenseTime, яка з дня заснування тримає золотий ключ. Якщо наклеїти на це ярлик, немає сумнівів, що вчені покінчать із цим особисто. Співзасновник SenseTime Тан Сяоу є професором Китайського університету Гонконгу. Зовнішній світ вважає його піонер і першовідкривач глобальної технології розпізнавання облич.
Згідно з неповною статистикою від Xinmo, 4-річна SenseTime залучила понад 1,7 мільярда доларів США у вигляді фінансування, що робить її компанією штучного інтелекту-єдинорога з найбільшою сумою фінансування та найвищою оцінкою у світі на той час. Але хороші часи тривають недовго. Відколи SenseTime став публічним наприкінці 2021 року, його ринкова вартість постійно падає. Зараз ринкова вартість SenseTime коливається близько 70 мільярдів гонконгських доларів.
Тож виникає запитання: чому SenseTime, який колись був таким популярним, змінив свій смак після IPO?
Щодо цього питання, на Zhihu є відповідь високої похвали: ** «Найбільша проблема з чотирма тиграми штучного інтелекту полягає не в тому, що немає чіткого бізнесу, а в тому, що початковий шлях розробки неясний, що призводить до неузгодженості бізнесу, і попередня технологія не сформувала ефективного осаду. , не може дуже добре допомогти нещодавно запропонованій головній бізнес-стратегії. Іншими словами, чотири тигри штучного інтелекту лише зараз знайшли чіткий напрямок розвитку, а безповоротні витрати не були перетворені на поживні речовини, і більшість їх було витрачено».**
Цей коментар був опублікований два роки тому, але навіть зараз він ще не застарів.
У перекладі словами, зрозумілими кожному, це означає, що штучний інтелект холодний, а капітал більше не одержимий міфами про штучний інтелект. Оскільки він витратив мільярди доларів і майже десять раундів інвестицій, але не зміг просунути його на більший ринок, навіть якщо у вас є нова стратегія та випущено новий продукт, в очах ринку ви все одно повинні робити деякі знижки на ньому..
З іншої точки зору, це насправді головна причина, чому штучний інтелект був прохолодним протягом багатьох років.
З комерційної точки зору, якщо технологія не може знайти відповідний сценарій посадки, то технологія, ймовірно, буде самозахоплюватися. Довгий час у минулому багато зіркових технологічних компаній, у тому числі SenseTime, були надмірно одержимі технологічними переконаннями та ігнорували впровадження сцени. З точки зору бізнесу, вони мають дуже довгі щупальця, будь то C-кінець чи Кінець B. А сторона G, поки є відповідна робота, вона це зробить.
Це дуже схоже на компанії програмного забезпечення більше десяти років тому, і це також невимовна таємниця чотирьох маленьких драконів. Зрештою, між ідеалами та реальністю, щоб продовжувати розповідати історію ШІ, це традиційне програмне забезпечення компанії можуть робити те, що вони можуть. Будуть продовжувати.
02 Проблема SenseTime є типовою проблемою галузі ШІ
Що стосується вмісту золота в штучному інтелекті, галузь в основному має три фактори судження: інвестиції в дослідження та розробки, масштаб доходу та темпи зростання, а також норму чистого прибутку основного бізнесу.Однак люди часто звертають увагу лише на перші два та ігнорують найважливіший останній пункт. .
Оскільки щодо перших двох, майже кожна компанія, що розробляє програмне забезпечення, може працювати добре. Ключовим моментом є те, що багато аутсорсингових компаній та інтеграторів застрягли, оскільки вони не можуть створити економію за рахунок масштабу та технічних бар’єрів. Тут є технічне непорозуміння, і багато людей помилково вважають, що технічні бар'єри представляють кількість патентів, якими володіє компанія, але найбільш практичним показником має бути те, чи є ця технологія, яку можна застосувати до соціальних сценаріїв, незамінною.
**У цьому відношенні Open AI є типовим прикладом. Сьогодні, порівняно з великими моделями, які були випущені, промисловість більше стурбована тим, як вона будує модель і як вона тренує модель. **
Це також конкурентоспроможність, якої найбільше бракує деяким вітчизняним компаніям штучного інтелекту.
Іншими словами, проблема SenseTime — це не лише проблема самого SenseTime, а й проблема всієї галузі.
Це також пояснює, чому штучному інтелекту важко сформувати абсолютний бар’єр. Згідно з даними IT Tangerine, станом на 2020 рік 30% зростаючих компаній штучного інтелекту ще не отримали інвестиції. Багато з цих неінвестованих компаній не знайшли сегментів вартості, а їхня диференціація продукту та конкурентні переваги неочевидні, а навіть є серйозні однорідності.явище конкуренції.
Тож виникає питання, чи може велика модель вирішити нинішню дилему штучного інтелекту?
Відповідь - ні, по суті, більшість великих моделей зараз не можна назвати справжнім AGI. Деякі представники індустрії сказали «New Eyes»: ** «Критерієм для вимірювання успіху великої моделі є не лише те, скільки параметрів вона має, а й те, які проблеми сцени вона може вирішити, і ця проблема сцени є дорожчою. використовувати ШІ для вирішення. Низький і безпечніший."**
Згідно з цією логікою, нинішня велика модель далеко не в змозі підтримувати основний бізнес. Навпаки, вона загострила чорну скриньку штучного інтелекту. Спочатку всі були дуже збентежені щодо штучного інтелекту, але зараз різні нові рішення Надійність і комерційна цінність ще більш дискусійні.
Статус-кво штучного інтелекту приблизно такий же. Останніми роками типовими є проміжні етапи, які стали популярними та тихими. Що стосується вітчизняних гравців, ви побачите, що вони в основному застрягли у вертикальному полі, наприклад, iFlytek у сфері AI голосу, Fanruan у сфері інтелектуального BI тощо, але немає такого поняття, як Microsoft Або гігант у стилі Сніжинки.
03 Позорні торгові точки роблять ситуацію ще більш хаотичною
Після вибуху великої моделі багато людей подумали, що це буде суперрозетка.
Але справа в тому, що Open AI по сусідству тісно співпрацює з Microsoft, щоб спробувати інтегрувати можливості штучного інтелекту в оригінальну систему продуктів Microsoft.Їх бізнес хмарних обчислень Azure, Office 365 і навіть пошуковий бізнес Bing зазнали серйозних оновлень.
Однак вітчизняне середовище штучного інтелекту відрізняється.
В основному гіганти, включаючи Ali і Tencent, більш охочі розробляти власні масштабні моделі, ніж співпрацювати з іншими виробниками, що визначається шляхом розвитку вітчизняного Інтернету. Китай — це супермаркет. Незалежно від того, чи це типова компанія штучного інтелекту, чи інтернет-компанія з певними можливостями для досліджень і розробок, вони вважають за краще робити це за зачиненими дверима. Що стосується екології, більшість з них все ще залишаються на перспективі продажів і на словах.
У цьому випадку ступінь інволюції в галузі має тенденцію до загострення, так що існує дивний феномен, що велика модель стає все більш і більш популярною, тоді як позиціонування компаній зі штучним інтелектом стає все більш і більш розмитим. Це ще одне питання, яке потребує роздумів.Згідно з економічною логікою Кейнса, ключ до холодності вітчизняного штучного інтелекту полягає в тому, що пропозиція значно перевищує реальний попит, і для його культивування все одно потрібні час і зусилля. ринку.
Згідно з цією логікою, ми дійсно повинні дати штучному інтелекту охолонути і повернутися на раціональне русло.