崔大寶 | 節(jié)點(diǎn)財經(jīng)創(chuàng)始人
進(jìn)入2024年,大模型似乎有熄火之勢:資本市場,與之關(guān)聯(lián)的概念炒不動了,英偉達(dá)股價動輒暴跌重挫,引發(fā)“泡沫戳破”的擔(dān)憂;
消費(fèi)市場,BATH們的推新活動少了,產(chǎn)品更新迭代的速度慢了,民眾的關(guān)注度降了……
熱鬧的大概只剩下兩場酣仗 :自5月15日字節(jié)跳動宣布“以厘計費(fèi)”,打響國內(nèi)大模型“價格戰(zhàn)”的第一槍,百度文心、訊飛星火、阿里通義、騰訊元寶等紛紛跟進(jìn);
同時,地鐵、寫字樓、機(jī)場等白領(lǐng)人群密集區(qū)域,百度文心、訊飛星火、阿里通義、騰訊元寶、華為盤古的Slogan,你方唱罷我登臺,貼臉營銷如槍林刀樹。
“海水”與“火焰”交融的場面,不得不讓人思考,大模型的出路究竟在哪里?難點(diǎn)、卡點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)又是什么?
01 難點(diǎn):盈利難&落地難
強(qiáng)如OpenAI,也面臨“恰飯”的難題。
援引外媒報道,OpenAI預(yù)估虧損50億美元,全年運(yùn)營總成本高達(dá)85億美元,照此估算,其現(xiàn)金流大概率在一年內(nèi)耗盡。
而在一篇題為《How does OpenAI Survive》的長文中,作者對OpenAI的商業(yè)模式產(chǎn)生了質(zhì)疑:
“OpenAI的營收在35億至45億美元之間,但其運(yùn)營虧損可能高達(dá)50億美元,其收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法覆蓋成本。而為了推出下一代的大模型GPT5,OpenAI需要更多的數(shù)據(jù)和算力,這又是一大筆花費(fèi)。”
說千道萬,靠著“碎鈔式”的大力出奇跡后,大模型卻仍未找到一條合理的盈利路徑。
據(jù)《節(jié)點(diǎn)財經(jīng)》觀察,市面上的大模型,大部分都采取To C+To B,即會員訂閱+開發(fā)者API調(diào)用“兩條腿”走路。
但無論是To C,還是To C,能一上來就產(chǎn)生付費(fèi)的寥寥無幾,若再刨除重負(fù)的減項(xiàng),多半是鼻子大過臉。
以本土大模型先行者百度為例,2024年Q1,其云業(yè)務(wù)收入為47億元,同比增長12%,其中6.9%來自外部客戶使用大模型及生成式AI相關(guān)服務(wù),約為3.24億元。
而在2023年Q4,大模型為百度云貢獻(xiàn)了6.6 億元增量收入。
這是國內(nèi)唯一披露大模型收益的廠商,本身又是家大業(yè)大,有底氣拼到底的巨擘。 但只談創(chuàng)收,忽略創(chuàng)利,就是耍流氓。
可想而知,其余不敢明示賬目的選手,內(nèi)心有多迷茫、煎熬。
不掙錢,難掙錢的背后,是大模型落地難的窘境。
雖然大佬們高呼“ChatGPT”的問世是“iPhone時刻”,第四次工業(yè)革命,新一代的“火”和“電”,但坦率地講,當(dāng)下大模型還有很多局限性,包括認(rèn)知偏差、能動性欠缺、泛化性能弱、幻覺等。
比如,數(shù)值運(yùn)算就是大模型明顯的弱項(xiàng),或者說大模型是妥妥的“文科生”,做數(shù)學(xué)題的智商可能連二、三年級的小學(xué)生都不如。
《節(jié)點(diǎn)財經(jīng)》親測,在Kimi輸入:“9.11和9.8哪個大?”一頓啰嗦后,Kimi給出了完全不正確的答案。
圖源:Kimi官網(wǎng)
比如,大模型資料更新不及時,必須外掛知識庫才能在一定程度上緩解這個痛點(diǎn),并且還是無法完全解決“一本正經(jīng)地胡說八道”的尷尬。
前幾天刷屏的SearchGPT,就在各地網(wǎng)友興致勃勃等待灰測展現(xiàn)AI搜索的“洪荒之力”時,《大西洋月刊》澆了一盆冷水,眼尖的記者發(fā)現(xiàn):
問的是關(guān)于“八月份北卡羅來納州的布恩音樂節(jié)”的細(xì)節(jié),SearchGPT的回答分為5條,3條里包含事實(shí)錯誤——有的是把舉辦日期弄錯,有的是把距離和車程搞混,有的是把場館網(wǎng)址張冠李戴。
再如,大模型絕對是“健忘癥”患者,我們在和它對話時,尤其是多輪對話時,難免要化身“復(fù)讀機(jī)”,一遍一遍重復(fù)相同的話術(shù)。
而在B端,因?yàn)閷?shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)不足,生分于對方的Know-How,加之環(huán)境的復(fù)雜多變性,大模型面臨的挑戰(zhàn)更艱巨。某業(yè)內(nèi)人士表示,迄今大模型在行業(yè)中尚沒有一個成熟的案例。
02 卡點(diǎn):數(shù)據(jù)、算力、成本
深入肌理地分析,大模型的“落地難”又與自身的三大卡點(diǎn):數(shù)據(jù)、算力、成本息息相連。
? 卡在數(shù)據(jù)
如果把大模型比作一頭巨獸,那它的顯著特征之一便是“不停進(jìn)食”:需要高質(zhì)量、大面積的語料做長久期、高頻次地投喂、催肥。
換言之,“食物”的品質(zhì)、多寡、新鮮度、多樣性等,決定了大模型的迭代進(jìn)度和學(xué)習(xí)效果。
無疑,這對數(shù)據(jù)的挖掘、獲取提出嚴(yán)峻考驗(yàn),關(guān)系到各方的權(quán)益保障、利益分配、版權(quán)歸屬等,通常涉及到敏感信息時,數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注、脫敏又會很繁雜。
前陣,免費(fèi)網(wǎng)文APP番茄小說因一份“AI協(xié)議”引發(fā)軒然大波。根據(jù)該份協(xié)議,平臺可以將簽約作品,含名稱、大綱、簡介、章節(jié)等,作為“哺育”AI大模型的素材,用于各種應(yīng)用場景,如智能對話、智能文本創(chuàng)作等。
不過,這一舉動遭到作者的普遍反對,認(rèn)為其不僅威脅網(wǎng)絡(luò)寫手的生計,還損害了原創(chuàng)內(nèi)容的價值,甚至發(fā)起聯(lián)合斷更以示抗議。
? 卡在算力
如果把AI鏈路比作一間工廠,那么算力便是維持工廠運(yùn)轉(zhuǎn),量級夸張且進(jìn)價不菲的“燃料”(煤、石油、電力等)。
公開資料顯示,初始ChatGPT匹配的算力是1萬塊英偉達(dá)A100(AI芯片),花費(fèi)超過7億元。后續(xù)調(diào)優(yōu)每天消耗的算力大概是3640PFLOPS,即7至8個算力達(dá)500PFLOPS的Data Center的支撐,整體基建開支以百億計。
按照廣發(fā)證券的測算,在暫不考慮軟件層面算法優(yōu)化的前提下,本土AI大模型在訓(xùn)練與判斷、預(yù)測階段所需算力,相當(dāng)于1.1萬臺或3.8萬臺(樂觀假設(shè)下)高端AI服務(wù)器,大致對應(yīng)約126億元到434億元的資金體量。
進(jìn)一步地,隨著大模型規(guī)模狀大,算力需求會倍數(shù)遞增,已然超越硬件的摩爾定律。據(jù)悉,ChatGPT從1.0到3.0,參數(shù)量從1.17億狂飆到1750億。
而目前,我們在算力這塊既面臨外部“卡脖子”,內(nèi)部建設(shè)又相對落后,碎片化、傳輸慢、協(xié)同難、人才緊缺等“痼疾”亟待突破,導(dǎo)致大模型的實(shí)效遜于國外。
“大模型只有兩個梯隊,OpenAI和Others,國產(chǎn)用哪家都一樣”,多位AI從業(yè)者談道。
? 卡在成本
大模型“桎梏”于算力,實(shí)際也是“桎梏”于成本。
計算機(jī)飛入千家萬戶,售價下探,變得親民、接地氣,很關(guān)鍵;智能手機(jī)能人手一部,物美價廉的小米功不可沒;新能源汽車的熱賣,離不開動力電池的“跳水式”降價……
從人類歷史的進(jìn)程看,任何一項(xiàng)新技術(shù)的推廣、普及,都離不開對成本的有效、大力壓縮、控制。
硬幣的背面,是科技發(fā)展和工業(yè)文明進(jìn)步共同作用下,制造效率、運(yùn)算精度提升,人均產(chǎn)值拔高,各類物料愈發(fā)便宜等因素集結(jié)的強(qiáng)大驅(qū)動力,進(jìn)而減輕C端、B端“太貴了,買還不買”的糾結(jié)。
大模型同理,浩大的開支也是其成長途中的“絆腳石”。試想,當(dāng)生態(tài)里只有唯一的“賣鏟人”(英偉達(dá))賺錢,賺頭還不小,怎么可能持續(xù)呢?
好消息是,今年2月末,李彥宏透露,自發(fā)布以來,百度不斷降低文心大模型在推理方面的成本,已降至去年3月版本的1%。
03 節(jié)點(diǎn):在產(chǎn)業(yè)里“種植”大模型
毋庸置疑,大模型仍有諸多“短板”和缺陷,但新技術(shù)的魅力向來在于探索“無人區(qū)”,跋涉“深水區(qū)”。
很多眼下看似微弱的“火種”,往往都孕育著日后“納須彌于芥子”的宏壯。盡管迄今為止的大模型,大家都是拿著錘子找釘子,但我們已經(jīng)看到,其正逐步向產(chǎn)業(yè)邁進(jìn),嘗試扮演了一些淺層的Agent的角色。
最醒目的標(biāo)識便是,大模型不再坐而論道,只會聊天、寫詩、作畫,而是起而動之,走出實(shí)驗(yàn)室,去往礦區(qū)、政務(wù)、金融、醫(yī)藥、金融、物流等具體領(lǐng)域,努力兌現(xiàn)自己的終極使命。
比如,在礦區(qū),下井工人常年深陷光線昏暗、浮塵彌漫的環(huán)境,疊加經(jīng)年累月高強(qiáng)度的勞碌,使不少人都患上了風(fēng)濕、耳鳴等職業(yè)病,更甚者,還可能遭遇瓦斯、透水等意外,但礦區(qū)作業(yè)又十分依賴人力,特別是主運(yùn)系統(tǒng)巡檢。
華為的盤古礦山大模型這時候便派上用場了。其覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、洗選等流程下的1000多個細(xì)分場景,用AI取代人成為主運(yùn)智能監(jiān)測系統(tǒng)的眼睛,能夠精準(zhǔn)識別大塊煤、錨桿等異常情況,異物識別準(zhǔn)確率達(dá)98%,動作規(guī)范識別準(zhǔn)確率超過95%,且全時段巡邏助力工作人員,避免因漏檢造成的安全事故,縮短停機(jī)時間。
京東表示,基座大模型是靠卡訓(xùn)出來的,企業(yè)大模型是靠人用出來的。
物流領(lǐng)域,攬收、派送、分揀、輔助,應(yīng)對突發(fā)事件等,快遞員每天都背負(fù)著繁重的任務(wù),還要熟悉貨物處理規(guī)程、安全操作標(biāo)準(zhǔn)、客服要求等多達(dá)上百個規(guī)范,把這些統(tǒng)統(tǒng)記牢,肯定要耗費(fèi)大把功夫,還容易混淆。
京東言犀大模型的小哥終端助手大大化解了上述煩惱。它告別了只“動腦”的境界,能直接“下手”,快遞員動動嘴,小哥終端助手就能立即將送貨通知發(fā)給客戶。如今,小哥終端助手為JD商城近35萬自有配送員“效勞”。
再如,零售行業(yè),基于京東言犀大模型的AIGC營銷工具“京點(diǎn)點(diǎn)”,不僅可以幫助商家一鍵出商品圖,還支持了超過2000種視覺元素道具;不僅可以豐富吸睛資源和表現(xiàn)力,還能依循商品屬性、特點(diǎn)和宣傳想要的個性化布局,實(shí)時、自主撰寫創(chuàng)意賣點(diǎn)、種草文案、直播腳本等。
總的來說,把大模型“種植”在產(chǎn)業(yè)里,讓大模型在產(chǎn)業(yè)里生長、發(fā)芽,儼然是現(xiàn)在大廠的共識,必須攻克的難關(guān)。長遠(yuǎn)看,該共識亦如“星星之火”終會燎原曠野。
寫在最后
當(dāng)喧囂過后,大模型這場豪華游戲,能留在牌桌的玩家,注定只是少數(shù)。
面對數(shù)據(jù)、算力、成本等現(xiàn)實(shí)問題,供需兩端漸漸回歸理性??梢灶A(yù)見,在真“好用”和能“吸金”之間,大模型還有很長的路要走。
*題圖由AI生成
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年初大模型行業(yè)上演“長文本”大戰(zhàn)時,我們就萌生過做一個“讀書助理”的想法。測試了市面上主流的大模型后,發(fā)現(xiàn)普遍存在兩個不足:一種是可以處理的文本長度不夠,即使有些大模型將文本長度提升到了20萬字,像《紅樓夢》這樣近百萬字的名著,還是需要多次才能“讀”完。另一種是語言理解和生成能力不足,經(jīng)常出現(xiàn)“幻覺
互聯(lián)網(wǎng)或許從未停止創(chuàng)新,只是對于創(chuàng)新的認(rèn)知下降了。
隨著AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化成為業(yè)界共識,大模型的“新賽季”來了。2024年是國產(chǎn)大模型全面商業(yè)化的元年,各地人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策密集出臺。同時,在2024世界人工智能大會(WAIC2024)上,各大AI廠商紛紛表示要讓大模型落地應(yīng)用場景。不過,對于大模型商業(yè)化的路線,科技巨頭和大模型初創(chuàng)公司之間存
對所有大模型而言,其真正考驗(yàn)如同科大訊飛創(chuàng)始人劉慶峰所說,在最后一公里的應(yīng)用和商業(yè)化落地上。作者|Cindy編輯|楊銘恐怕誰也不會想到,百模大戰(zhàn)進(jìn)入商業(yè)化下半場,圍繞大模型大規(guī)模、曠日持久的戰(zhàn)爭,竟是開源和閉源路線的交鋒。最近,在2024世界人工智能大會(WAIC)上,劉慶峰、李彥宏、王堅、朱嘯虎、
“技術(shù)日新月異,人類生活方式正在快速轉(zhuǎn)變,這一切給人類歷史帶來了一系列不可思議的奇點(diǎn)。我們曾經(jīng)熟悉的一切,都開始變得陌生?!庇嬎銠C(jī)之父約翰·馮·諾依曼曾這樣說到。
“人工智能的商業(yè)模式,是要創(chuàng)造一個市場,而非一個算法”。這是世界AI泰斗MichaelI.Jordan的觀點(diǎn)。而當(dāng)前的全球AI市場,占據(jù)主導(dǎo)地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術(shù)路徑,前者執(zhí)著于前沿技術(shù)的探索,后者則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。南轅北轍的兩個方向,或許已經(jīng)無法直接進(jìn)行排位先后、優(yōu)
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