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現在、広州では「2024 yabuli entrepreneurs 20th annual summer conference」が開催されている。過去 2 年間で最も注目されているテクノロジートラックであるため、この夏の年次総会では当然、大型モデルが起業家の間で議論の焦点となります。

現在、大型モデルは金融、医療、教育など多くの業界で導入されており、産業高度化を推進する原動力となっています。しかしその一方で、大規模モデルの導入には「企業データのインポートの難しさ、セキュリティの保証の欠如、精度の低さ」といった複数の課題が依然として残されている。 8月30日の夜、wumart groupの創設者であるzhang wenzhong氏、baiduの副社長shi qinghua氏、cheetah mobileの会長兼最高経営責任者（ceo）のfu sheng氏などの業界の著名人が年次総会に出席し、次のような質問に答えながらスピーチを行った。焦りはありません」と「どうやってお金を稼ぐか」は、大手模型業界にとって重要な懸案事項です。

画像出典：主催者提供

「チャンスは間違いなく不安を上回ります。」

大型モデルの登場以来、各界の「ai不安」はますます深刻になっているようだ。多くの企業や個人は大型モデルの適用に不安を感じていますが、商業化の問題が未解決であるため、大型モデルのメーカー自体はさらに「不安」を感じています。

「デイリー経済ニュース」の記者は、「2024年ヤブリ起業家第20回年次夏期会議」のオープニングフォーラムで、主要なモデルヘッドメーカーと大手モデルアプリケーション企業の代表者が、実際には自分たちの心には外の世界がないと述べたことを知った。とても不安そうに。

iflytekの副社長で研究所所長のliu cong氏は、「あなたが思っているほど不安ではないかもしれない。私たちが目にしているのは、チャンスは不安よりも確実に大きいということだ。ご存知のとおり、open aiは50億米ドルを失った」と語った。去年もそうだったし、彼も順調に進んでいるし、特に不安はないようだ」

「人はどんな時に不安を感じるのでしょうか？将来がどこにあるのか、次に何をすればいいのか全く分からないときだけ、不安は意味を持ちます。」 張文忠氏は、「人工知能は人類の未来だ」と述べました。これが私たちがしなければならないことです。今すべきことは、デジタル化とインテリジェンスを完全に受け入れることです。将来がわかっているなら、それを断固として実行する必要があります。

石清華氏はまた、「正直に言うと、人工知能や大型モデル、そしてその開発見通しへの投資に対する百度の姿勢は確固たるものだ」と強調した。

数日前、元google ceoのシュミット氏はスタンフォード大学での交流の中で、中国はaiの分野で米国に10年遅れていると述べた。

この点で、傅勝氏は、大型モデルのトップレベルでは中国と米国の間に差があるが、その差は決して10年ほど大きくないと考えている。 zero one thing の共同創設者である qi ruifeng 氏は、ビッグ モデルの時代には米国が to c の適用において中国よりも先を行っていたが、現在では中国が to c の適用において米国を上回っていると考えています。 bさんへ。

お金を稼ぐ方法は？

大型モデルのユーザーとして、58.com ceoのyao jinbo氏は、大型モデルメーカーの「生産量」が多ければ多いほど良いと述べた。 「企業が 50 社あるのがベストです。提供できる製品の価格は低ければ低いほど良いのですが、製品のパフォーマンスが高ければ高いほど良いのです。現在、大規模なモデルを大規模に適用するにはまだ障害があると彼は考えています。」 1 つ目は、それらが十分にスマートではないということ、2 つ目は、大型モデルがまだ高価であるということです。 「皆さんが無料か損をしてサービスを提供してくれるのが一番いい。これが私たちが一番望んでいることだ」とヤオ・ジンボ氏は語った。

しかしヤオ・ジンボーも喜んで支払う。 「特に誰かがモデル（プロジェクト）を持って（私のところに）来てくれることを願っています。すぐに計算できますし、喜んで支払います。それは大手モデル会社のコストに基づいているのではなく、ユーザーがお金を節約できるようにすることで、その価値を支払うことができるのです。おそらくその日が、私たちの大規模モデルメーカーが本格的に稼働し始める日になるでしょう。」とヤオ・ジンボ氏は語った。

shi qinghua 氏はその場で yao jinbo 氏に、「顧客は価値に対して喜んでお金を払うので、カンファレンスで大型モデルは確かに役に立つという顧客の声を聞いて非常にうれしかった」と述べた。 、それが大手模型メーカーが最終的に追求するものです。また、大規模なモデルのトレーニングはビッグデータ、大規模なコンピューティング能力、大規模なモデルと切り離すことができず、時間がかかるだけでなくコストも非常にかかるとも述べました。 「たとえば、大規模なモデルのトレーニング プロセスにはコンピューティング能力が必要です。インテリジェント コンピューティング センターの構築は言うに及ばず、wanka クラスターを構築するだけでも数百億の投資が必要になります。」

liu cong氏は、大手模型メーカーは現場のニーズを探り、顧客と深く協力する必要があり、コア技術の開発に基づいて業界をリードする必要があり、これができれば将来の利益は当然になると述べた。同氏は、中央国有企業に代表されるgサイドとbサイドにおける大規模モデルの現在の適用は点から点へ移行しており、すぐに実行できる状態にあると強調した。

張文中氏は、人工知能は間違いなく価値を生み出すことができ、消費者はその対価を支払うことになると述べた。ソフトウェアとハ​​ードウェアの組み合わせは、人工知能テクノロジーで「お金を稼ぐ」方法でもあります。 「大規模なモデルを構築している場合は、大胆に進めてください。問題ありません。誰かが費用を出してくれます」と zhang wenzhong 氏は言いました。

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