李开复:大模型最终能活下来五六家,做AI应用的机会刚刚开始
资本诗人
2024-06-09 21:37:21
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“除了大厂,中美加起来应该可以支撑五六家左右。”12月14日,在一场AI相关的对话中,当被问到大模型赛道最终能有几家活下来时,零一万物CEO李开复这样说。

在他看来,做巨大的预训练模型的机会不能说关闭了,但会越来越难,可能需要新的技术才能够再有机会,但是做其他方面比如AI Infra(人工智能基础框架技术)、做AI应用等等,机会才刚刚开始。

今年夏天,李开复也闯进了大模型的赛道,创立AI公司零一万物,并在上月发布了预训练大模型 Yi-34B。他说,做AI是一直以来的梦想,自己从43年前开始学习AI,博士申请信写的就是希望参与未来的AGI的发生。“有一段时间感觉我这一生看不到AGI了,但是现在非常明确的是可以看到,我觉得我必须义无反顾地去参与这一场技术的革命。”

除了梦想,创业也有商业的考量。经历了PC时代Windows打造的平台,到谷歌安卓、苹果iOS带来移动互联网的革命,第三次革命将是AI 2.0的革命。“AI时代就是超级智能的AGI可以接上每一个APP,这个时代肯定会创造特别巨大的价值,而且不只是一个模型的价值,这比移动互联网时代来得更凶猛。”

但巨头早已涌入大模型与AIGC,和不少明星AI创业公司相比,零一万物创立的时间也并不算早。谈到与大厂的竞争时,李开复表示,大厂的优势是资源多、GPU多、人多、钱多、数据多,但大厂们有一个挑战:很难放弃已有的商业模式。

他分析:做一个新的应用有两个问题,一个是要起量能够超越原来大的应用,这是很困难的;二是自己做新的应用,把旧的应用压下去,就像一家公司很难在有QQ的前提之下再去做一个微信,因为已有的平台价值太大,不愿意放弃,在上面创造价值会比做一个新的东西更容易,所以这一次创业从零做起,在资源方面是艰难的,但是创业公司的好处就是没有历史包袱 。

但创业者面对的压力也不小。李开复说,创业最大的挑战是来自如何招揽多元化的人才。零一万物是full stack(全栈)平台的打法,一方面要做AI Infrastructure(人工智能基础框架技术),把底层技术设施搭建好,此外还要做开发者工具,包括API,开发应用等等。因此自己很多时间都花在如何招到优秀的人才上。

超强的 Infra 能力是大模型研发的核心护城河之一,但做过大模型Infra的人,比做算法的人才还要稀缺。李开复提到,一个创业公司每多招一个做模型的人,其实是稀释了稀缺昂贵的GPU的资源。但是每多招了一个好的infra (基础设施)的人,可以让资源用得更有效,所以一个战斗力强的infra团队非常重要。

而如果是做AI应用,其实并不需要很多AI专家,而是需要把移动互联网时代方法论打得最好的一批人,他们看到AI时代又带来二次参与创业的机会,“所以我们APP的人不在乎他们有没有AI的经验,只在乎他们移动互联网的产品和方法论是否做得很好。”

还有一个难度特别高的,就是怎么把产品应对市场。他提到,做大模型的专家可能不懂应用,不懂产品,甚至不是最好的工程师,他会需要产品经理了解用户需求、了解市场怎么赚钱,还需要技术工程师以及懂产品的人。三者互相学习,彼此切磋。这样大模型的发展才会基于真实用户的需求。

李开复举了个例子,OpenAI的GPT-4V和不久前刚刚发布的Google Gemini在多模态方面表现惊艳,AI看过一张电影照片就知道角色讲什么话,看到一只蓝色的鸭子就说颜色不对,但这两个场景都不是人们经常会用到的。

“真正的应用里面,我们为什么要看图去理解、为什么要做文字到图片的生成、为什么要做视频、做3D……用户的痛处在哪里,怎么赚钱,商业模式在哪里,感觉这两家美国公司都没有想得很透彻。”他评价。他表示自己希望做的,是把科研、工程和产品、市场的人结合在一起,不只在象牙塔上发布惊艳的演示,而是真的做出符合用户需求而且能赚钱的产品。

“做AI应用的机会就是现在,就像移动互联网在十多年前面临的时代,比较早抓到这些机会的有微信,之后也有抖音、拼多多陆续崛起,但越早进来的越有机会 。”他说。

李开复认为,真正是有梦想有野心的开发者,应该是要做AI-First(AI优先)、AI-Native(AI原生)的应用,这些应用才可能成为AI2.0时代最伟大或是最赚钱的应用。他回顾移动互联网时代的崛起时刻,很多做网站的公司、各个门户公司都做了APP,而且做得也不坏,但是它们没有真的抓住移动互联网,因为移动互联网化的精髓不是把网站变成一个APP,那只是得以生存的必需条件,而真正崛起的,是那些放弃跟过去时代的兼容,要拥抱新的时代的应用。“如果我们把大模型从这个AI应用的背后拿掉,整个应用就崩溃了,不能工作了,这才是真正的AI-first、AI-Native。”

而对于AI是否会失控的担忧,他认为,每一个技术刚出来的时候都会带来一些风险,我们需要足够多的技术人员去想办法用技术去解决AI失控的问题,同时也需要法律法规,二者应该并进。以OpenAI的内讧为例,这背后代表的是一个会在未来十年持续讨论的争议:“AI是最伟大的技术革命,但是会带来很多挑战和对人类产生威胁。”OpenAI的争议背后,其实就是这两件事情的对决。

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