Conversazione con l'investitore Chen Yu: Fino a quando le capacità dei modelli di base di grandi dimensioni non saranno superate, sarà difficile apportare cambiamenti qualitativi nelle applicazioni.
2024-08-22
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·Lo sviluppo di modelli di grandi dimensioni sta ancora "attraversando il fiume cercando le pietre". Indipendentemente dal fatto che scelgano il mercato di fascia B (orientato all'impresa) o il mercato di fascia C (orientato al consumatore), le grandi aziende di modelli lo fanno". si trovano ad affrontare difficoltà simili e non esiste un modello di business chiaro e consolidato.
Ad agosto, le grandi startup di modelli hanno riportato nuovamente notizie di finanziamenti. Dark Side of the Moon e Zero One Thousand Things hanno successivamente riferito di aver completato un nuovo round di finanziamento. Tra questi, Dark Side of the Moon ha completato l'ultimo round di finanziamento negli Stati Uniti $ 300 milioni, con l'ultima valutazione a $ 3,3 miliardi. Sebbene il capitale abbia ancora una volta mostrato il suo favore per le società di unicorni AI, agli occhi degli investitori, il percorso di sviluppo dei modelli di grandi dimensioni è ancora "attraversare il fiume sentendo le pietre".
"Tutti sanno che i modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni sono buoni, ma come possiamo implementarli internamente per massimizzare l'efficacia dei modelli di grandi dimensioni?" "Non importa se i modelli di grandi dimensioni scelgano il mercato di fascia B o il mercato di fascia C, al momento non è chiaro e un modello di business fattibile." Impegnato in Chen Yu, un partner di Yunqi Capital che da dieci anni investe in tecnologia all'avanguardia, guida intelligente e altri campi, ha recentemente affermato senza mezzi termini in un'intervista con ThePaper Technology (www.thepapaper.cn ).
Chen Yu, socio di Yunqi Capital
Prima di entrare in Yunqi, Chen Yu ha lavorato come ingegnere presso Google e CTO (Chief Technology Officer) di una società quotata nazionale. Chen Yu era entrato nel settore dei modelli di grandi dimensioni già nel 2021. In quell'anno, ha partecipato agli investimenti nel modello di grandi dimensioni. startup MiniMax ed è diventato un angelo di quest'ultimo Investitore, MiniMax è anche una delle grandi startup modello del momento. Chen Yu ritiene: "In futuro, ogni impresa avrà il proprio modello di applicazione di grandi dimensioni, ma attualmente non esiste un buon modello di profitto aziendale".
Il documento: Recentemente abbiamo condotto una ricerca su alcune startup su larga scala e abbiamo scoperto che ci sono molte incertezze su come le startup possono raggiungere uno sviluppo sostenibile, da un lato, gli investimenti sono molto ingenti e, dall'altro, i finanziamenti non è facile. Cosa ne pensi come investitore?
Chen Yu:In effetti, sembra che le grandi aziende modello abbiano raccolto fondi quest’anno e le valutazioni delle start-up stellari abbiano raggiunto i due o tre miliardi di dollari USA. Tuttavia, l’ambiente del capitale di rischio per le aziende tecnologiche è in realtà molto crudele e il capitale non può sostenere illimitatamente quelle non redditizie Le aziende e le startup devono alla fine creare i propri modelli di business ed essere in grado di generare entrate su larga scala. Ma la realtà è che è molto difficile per le startup su larga scala ottenere ricavi su vasta scala, per non parlare di redditività. Indipendentemente dal fatto che scelgano il mercato del lato B (orientato all’impresa) o il mercato del lato C (orientato al consumatore), le grandi aziende modello si trovano ad affrontare dilemmi simili e non hanno ancora un modello di business chiaro e consolidato.
Il mercato del lato B aiuta effettivamente i clienti aziendali a implementare modelli privati. Attualmente, i margini di profitto nel mercato di fascia B si stanno riducendo rapidamente. I progetti di modelli su larga scala venduti l'anno scorso per decine di milioni, quest'anno potrebbero essere venduti solo per 1 milione di yuan. Sul mercato sono presenti troppi modelli di grandi dimensioni open source che possono essere pacchettizzati e la concorrenza è molto agguerrita. L'attività del lato B prevede servizi pre-vendita, firma di contratti, implementazione di progetti (come la supervisione e la messa a punto dei modelli) e manutenzione post-vendita, ecc. Tutti questi richiedono manodopera Originariamente venduti per decine di milioni, le grandi aziende di modelli possono farlo hanno spazio per il profitto lordo, ma ora anche il profitto lordo non è più rimasto.
Il costo della potenza di calcolo consumata dalle grandi aziende di modelli per addestrare i modelli di base è solitamente di centinaia di milioni e attualmente le grandi aziende di modelli non hanno modo di allocare i costi di formazione attraverso le entrate derivanti dalle attività B-side.
ThePaper Technology: per ora, per i clienti della Parte A, non è economicamente vantaggioso implementare modelli privati di grandi dimensioni?
Chen Yu:Molte aziende non vogliono perdersi l’ondata dell’intelligenza artificiale, ma non hanno trovato un percorso chiaro per integrare l’intelligenza artificiale con il proprio business. Lo stesso vale per la Parte A. Il problema più grande affrontato dalla Parte A è che sa utilizzare modelli di grandi dimensioni, ma non sa come implementare e distribuire modelli di grandi dimensioni all'interno dell'azienda e come massimizzare l'efficacia dei modelli di grandi dimensioni. In effetti, ciò richiede molto tempo e grandi modelli di comunicazione aziendale.
Quando le imprese privatizzano e implementano modelli su larga scala, i dati possono diventare un vero ostacolo. Che tipo di dati siano adatti per la messa a punto, come pulire i dati e come etichettare i dati utili, tutto richiede manodopera e risorse materiali. La selezione dei dati di addestramento e l'allineamento del modello influiranno notevolmente sull'efficacia del modello, quindi non esiste un modello di grandi dimensioni che possa essere adatto a tutti gli scenari.
ThePaper Technology: Il mercato del lato B è difficile da realizzare, quindi che dire del lato C?
Chen Yu:Le applicazioni dei prodotti di modelli di grandi dimensioni per il mercato di massa di fascia C possono essere approssimativamente suddivise in due categorie: una è quella dei robot di conversazione emotivi, come Hoshino di MiniMax e il noto C.ai; la seconda categoria è quella degli strumenti di produttività; Questi prodotti sono in realtà realizzati da tutti i grandi modelli. Il problema è che finché una grande azienda non fa pagare per un giorno, sarà difficile per le altre società farlo perché essenzialmente non ha appiccicosità dell'utente. Per le grandi aziende con un buon flusso di cassa, la strategia migliore è sopravvivere ai concorrenti, quindi sarà difficile per le startup nazionali farsi pagare per gli strumenti di produttività del lato C. Alla fine ci saranno sicuramente aziende che non potranno ottenere finanziamenti e verranno eliminate.
The Paper: Molte grandi aziende modello stanno ora sviluppando affari all'estero. Cosa ne pensi di questo fenomeno?
Chen Yu:Dopo che un modello di grandi dimensioni raggiunge una determinata valutazione, deve rispondere a una domanda, ovvero come ottenere una generazione di entrate su larga scala. Il mercato estero è più ampio e la disponibilità a pagare dei clienti esteri è superiore a quella dei clienti nazionali. Pertanto, le aziende su cui mi sto attualmente concentrando sono anche aziende con attività all’estero. Quando i modelli di grandi dimensioni andranno all'estero, i loro metodi di profitto non cambieranno molto rispetto a quelli del mercato interno, ma dovranno affrontare la concorrenza con i prodotti di modelli di grandi dimensioni stranieri, il che è estremamente impegnativo.
The Paper: Dall’anno scorso a quest’anno, l’attenzione di tutti sui modelli di grandi dimensioni si è spostata dalla tecnologia alle applicazioni, ma le applicazioni non sono esplose. Qual è il motivo?
Chen Yu:Dall'anno scorso a quest'anno, il costo del ragionamento dei modelli di grandi dimensioni è stato notevolmente ridotto, ma il motivo per cui non esistono buoni scenari applicativi è ancora limitato dalle capacità dei modelli di grandi dimensioni stessi, come capacità di ragionamento e problemi di allucinazioni.
Ora, la sensazione generale di tutti è che i modelli di grandi dimensioni possono essere utilizzati in molti luoghi, ma sembrano essere inutili ovunque. Questo perché i modelli di grandi dimensioni comportano ancora problemi come l'illusione prima di essere addestrati. Questo è anche il motivo per cui è difficile per noi investire. Sebbene tutti guardino alla direzione delle applicazioni dell’intelligenza artificiale, il problema è che le capacità di base dei modelli di grandi dimensioni stanno progredendo lentamente. Prima che si verifichi una svolta nelle capacità dei modelli di grandi dimensioni, sarà difficile per le applicazioni sottostanti apportare modifiche sostanziali.
Quindi non avere aspettative troppo alte al momento, ma puoi essere ottimista riguardo al futuro. L’iterazione della tecnologia è molto rapida. Se il livello del modello grande dell'anno scorso era al livello di un bambino di terza elementare, ora potrebbe essere al livello di un bambino del secondo anno di scuola superiore. Inoltre continua a imparare e migliorare come le persone.
Il cambiamento più grande quest’anno nel campo dei modelli di grandi dimensioni è il costo, che è diminuito di almeno due ordini di grandezza. La riduzione dei costi è dovuta da un lato alla pressione del mercato, dall’altro anche al miglioramento della tecnologia. L’innovazione dell’algoritmo sottostante è infatti sempre esistita, il che ha portato alla riduzione dei costi.
Tutti devono essere pazienti con lo sviluppo della tecnologia L'esperienza delle grandi aziende modello è solo di uno o due anni, e ora tutti sono nello stesso stato in cui attraversano il fiume sentendo le pietre. Tuttavia, la tendenza allo sviluppo della tecnologia è in definitiva la democratizzazione della tecnologia, che abbasserà la soglia affinché tutti possano utilizzarla, quindi se aspettiamo ancora un po', penso che ogni azienda avrà le proprie applicazioni modello su larga scala in futuro. Oggi un’impresa può costare decine di milioni implementare il proprio modello privato, ma tra dieci anni non avrà più bisogno di sostenere costi così elevati. Penso che in futuro l’implementazione di modelli privatizzati su larga scala nelle imprese potrebbe diventare più basata sugli strumenti e sui prodotti.
Man mano che la tecnologia matura, diventerà più standardizzata e i costi diventeranno sempre più bassi. Lo sviluppo di tutte le tecnologie segue questo percorso di sviluppo. I costi elevati sono solo un fenomeno di fase a breve termine. Quando l'ho condiviso con i nostri LP (investitori) nel novembre dello scorso anno, ho anche detto che il costo dei modelli di grandi dimensioni diminuirà di due ordini di grandezza nei prossimi tre anni. Inaspettatamente, ciò è stato realizzato sei mesi dopo. In effetti, il mondo sta cambiando più velocemente di quanto ognuno di noi immagini.
Il giornalista del giornale Yu Yan
(Questo articolo è tratto da The Paper. Per informazioni più originali, scarica l'APP “The Paper”)
