소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

지몐 뉴스 기자 우 양위 |
인터페이스 뉴스 편집자 송지안 |

올해 6월 Jiuhe Venture Capital의 연례 회의에서 VC 기관은 이례적인 조치를 취했습니다. 벤처 캐피탈계 인사들을 모아 연설과 대화를 나누는 것 외에도 보고서도 발표했습니다. 보고서의 주제는 현재의 기술 열풍에 부합하며 '불멸의 컴퓨팅(Immortal Computing)'이라고 불린다.

그는 '컴퓨팅'을 세상을 표현하고 이해하는 방식으로 간주하고 다음과 같은 판단을 내렸습니다.

컴퓨팅은 무한한 생명력과 확장성을 갖고 등장하고 있으며, 그 확장 범위는 개인의 삶의 경계와 삶의 경험을 넘어, 컴퓨팅의 차원이 단일 노동력의 지식 밀도와 지식량을 넘어설 정도로 그 확장 범위가 빠르게 확산되고 있다. 컴퓨팅이 디지털화되기 전까지는 모든 것, 불멸의 계산이 현실이 됩니다.

Jiuhe Venture Capital의 관점에서 AI는 차세대 컴퓨팅 플랫폼이 될 것이며 현재 플랫폼 변혁의 초기 단계에 있으며 이는 미래 투자와 창업 기회에 중대한 영향을 미칠 것입니다.

Jiuhe Venture Capital은 2011년 "바이두 칠총사" 중 한 명인 왕샤오(Wang Xiao)에 의해 설립되었습니다. 설립된 지 거의 12년 동안 이 조직은 하드 기술 트랙에 집중하는 데 많은 에너지를 소비했습니다. ChatGPT 폭풍이 닥친 후 팀은 인공 지능 분야에서 더 빈번하고 집중적인 움직임을 보였습니다. 2023년에는 기관이 투자하는 프로젝트의 거의 50%가 AI와 관련될 것입니다.

AI 1.0시대 중국에는 '4대 AI 작은 용'(SenseTime, Yuncong, Megvii, Yitu)이 주도하는 시장 구조가 형성됐다. 대규모 언어 모델을 핵심으로 하는 AI 2.0 시대에는 더 큰 규모의 기술적 과제와 비즈니스 전망이 나타나기 시작했습니다.

아직 알려지지 않은 부분이 많지만, 기술 분야에 집중하는 어떤 투자 기관도 이 흐름을 피할 수는 없습니다. 그들의 초점은 기반이 되는 대형 모델 편에 서거나 AI 응용 계층에 투자하는 것 이상입니다.

Jiuhe Venture Capital은 일반 대형 모델 회사에 투자하지 않았지만 AI 응용 레이어에 대한 탄약을 비교적 충분히 준비했습니다. 현재 많은 AI 응용 기업들이 요구사항을 충족하고, 가치를 제공하며, 상용화를 위한 초기 시도를 하고 있습니다. Wang Xiao는 이것이 헤드헌팅, 게임, 판매 및 기타 분야에서 조짐을 보이고 있다고 지적했습니다.

시장을 더 믿는지 기술을 더 믿는지에 대해 이야기해야 한다면, 왕샤오는 현재 'AGI(인공지능)가 언제 실현될 것인가'보다 'AI 애플리케이션이 언제 폭발할 것인가'에 더 관심이 있다고 믿는다.

“기술은 유용해야 하고, 쓸모없는 기술은 기만적입니다.”라고 그는 말했습니다.

그러나 현재 1차 시장은 전반적으로 냉각되고 있으며 창업 환경은 점점 더 어렵고 위험해지고 있습니다. 이 단계에서 새로운 투자를 할 수 있는 능력을 갖춘 회사를 선호하는 VC 기관이 늘어나고 있습니다. Jiuhe Venture Capital은 어떻게 선택할까요?

왕샤오(Wang Xiao)는 1차 시장은 시장과 수익이 있는 기업만 볼 것이 아니라 종합적으로 봐야 한다고 믿습니다. 그는 "소득이 있는 기업에만 투자하고 이를 주가수익률의 몇 배에 달하는 매우 저렴한 가격에 사면 중국 기술은 망할 것"이라며 "때때로 시간이 걸리고 필요한 거품도 필요하다"고 지적했다. 미래에 대한 열망과 상상력.

그는 “상상도 없이 두 사람만 있을 때 누가 구글에 투표하겠는가”라며 “생각할 용기가 있어야만 투표할 수 있다.

다음은 Jiemian News와 Wang Xiao의 인터뷰 내용을 약간 편집한 내용입니다. 투자 이해를 위한 새로운 틀 확립

Jiemian News: 왜 지금 이 보고서를 발행합니까?

왕샤오:연차총회 콘텐츠를 준비하기 위해 대형 모델들의 등장도 접했다. 이 주제의 좋은 점은 인간의 지능이 수명에 의해 제한된다는 점입니다. 수명이 다하면 탄소 기반 지능은 어떤 의미에서는 죽습니다. 머신러닝은 상대적으로 시간의 제약을 받지 않습니다. 지구가 파괴되지 않는 한, 대형 모델은 영원히 존재할 것으로 추정되며, 정보 입력 대역폭도 그리 제한되지 않습니다.

우리는 흔히 인간이 불멸한다고 말하는데, 여기서는 지능에 생명을 불어넣는 개념인 '계산 불멸성'이 좋은 단어라고 생각합니다.

Jiemian News: 컴퓨팅의 가치를 강조하는 것이 1차 시장에 어떤 의미가 있습니까?

왕샤오:우리의 의도는 투자 시 더 나은 이해 프레임워크를 갖기 위해 보다 거시적인 관점에서 "계산"의 현재 변화를 요약하는 것입니다.

인터페이스 뉴스: 여기서 가장 중요한 요소는 무엇입니까?

왕샤오:인간 삶의 전체 진화에서 어떤 방향으로 더 큰 가치를 가져올 수 있는지 계산해 보는 것이다.

인공지능은 단순한 기술이 아니라 장기적인 중요성과 파괴력을 갖고 있으며 그 영향력의 깊이는 인터넷과 비슷합니다. 인터넷은 전 세계 수십억 명의 사람들을 연결하고 인공 지능은 대부분의 사람들에게 지능적인 축복 기능을 제공합니다. 예를 들어 자율 주행 기술의 도움으로 운전하고 아이들은 로봇으로 교육을 받고 작업의 일부는 로봇으로 완료됩니다.

이것을 지적하는 것은 투자에 대한 우리의 결심을 강화하는 데 도움이 될 것입니다. 왜냐하면 투자의 본질은 다른 의미를 가진 것을 믿는 것이기 때문입니다.

Jiemian News: Jiuhe는 '컴퓨팅 진화'가 가져온 구조적 변화에 주목해 왔습니다. 대규모 언어 모델이 출현하기 전에 관찰한 중요한 노드는 무엇이었나요? 각각은 어떤 기업가적 기회를 얻었습니까?

왕샤오:인공지능의 관점에서 볼 때, 알파고를 획기적인 사건으로 삼아 AI의 첫 번째 물결이 일어나기 시작했습니다. 이때 영상 처리 기술은 비교적 성숙되어 자율 주행, 의료 영상 등의 분야에 적용되었습니다. 이번 물결에서 우리는 Momenta와 Eagle Eye Technology에 투자했습니다.

AI 1차 물결의 범위는 상대적으로 작으며, 실제 AI 기업이 많이 등장하지 않았습니다. 더 큰 기업에는 자율주행 기업과 일부 이미지 감지 기업이 포함됩니다.

지난해 초 GPT가 인기를 끌면서 전국이 전체적으로 대형 모델로 선회했다. 인공지능의 두 번째 물결은 원본보다 기능을 더 잘 확장하고 적용 영역과 범위가 첫 번째 물결보다 훨씬 더 넓습니다. 그러나 그것이 어디까지 구현될지, 애플리케이션이 어떤 모습일지는 아직 3년이 더 걸릴 것이다.

Jiemian News: 이러한 창업 기회의 물결이 이전 물결보다 더 큰 이유는 무엇입니까?

왕샤오:이러한 대규모 모델의 물결의 본질은 기계 학습의 기본 아키텍처가 Transformer로 수행된다는 것입니다. 즉, 콘텐츠가 토큰화되고 학습될 수 있는 데이터의 양이 엄청나기 때문에 어떤 의미에서는 지능이 생성됩니다. . 이전의 물결은 이미지와 밀접한 관련이 있는 문제를 해결할 수 있는 단순한 이미지 인식이었습니다.

오늘날의 대형 모델에는 복합성과 언어가 모두 포함되어 있으며, 언어는 사람들의 특정 인지 상태를 전달합니다. 대형 모델은 어느 정도 지능을 갖고 있으며 지능은 다양한 분야로 일반화될 수 있다.

예를 들어, 대형 모델은 후배 헤드헌터가 후보자의 경력 계획 및 기타 정보를 기록하는 데 도움을 줄 수 있으며 적합한 직책이 있을 때 매칭 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 문제를 기록하기 위해 사람에게 의존하는 것은 매우 제한적이지만 대형 모델은 헤드헌터의 작업 효율성을 3~4배 높일 수 있습니다. 마찬가지로 프로그래밍, 예술, 광고 기획 등의 분야에서는 덜 발전된 기술이라도 특정한 생성 능력을 가질 수 있습니다.

Jiemian News: 이번 세대의 적용 임계값이 이전 세대보다 낮은가요? 사용자의 신뢰 비용이 많이 줄어든 것 같습니다.

왕샤오:자율주행 등의 적용 관점에서 볼 때 이는 확실히 자율주행을 추가할 때 실수하는 것이 큰 문제가 될 것이므로 문턱이 매우 높습니다. 이번 세대의 적용 경험은 아직 그다지 좋지 않거나, 정확도가 그다지 높지 않지만, AI가 성장할 시간을 줄 의향이 있습니다.

대규모 모델에 투자하지 마십시오. AI 애플리케이션에 반드시 AGI가 필요한 것은 아닙니다.

Jiemian News: 귀하가 투자하는 AI 응용 기업의 가치를 실현하려면 소위 AGI를 달성하는 것이 필요하다고 생각하십니까?

왕샤오:필요하지 않습니다. 이제 대규모 모델은 고객 서비스, 게임 채팅, 로봇 등 다양한 시나리오에서 구현되고 있습니다. 이러한 모델은 본질적으로 인간의 효율성을 향상시키거나 인간을 대체합니다. 이러한 시나리오와 사례는 아직 확장 능력에 도달하지 못했고 소득 수준도 높지 않지만 이러한 시나리오는 실험 과정에서 설정되었습니다.

Jiemian News: 현재 제한 사항은 무엇입니까?

왕샤오:분야마다 다르기 때문에 아직까지는 성능상의 문제가 있을 수 있다고 생각합니다. 특별히 지능적인 작업은 할 수 없지만 채팅이나 기사 요약과 같은 기본적인 작업은 이미 잘 수행할 수 있습니다.

인터페이스 뉴스: 이 효과는 모델의 지능 수준과 직접적으로 연결됩니다.

왕샤오:효과에는 두 가지 부분이 있는데, 하나는 기본 모델의 지능이고, 다른 하나는 기본 모델을 기반으로 자체 데이터 시스템을 구축하는 것입니다. 예를 들어 게임 채팅의 경우 게임 관련 콘텐츠 세트를 훈련해야 합니다. ; 헤드헌팅을 하려면 소위 전문용어를 이해해야 합니다. 간단히 말해서, 자신의 분야에 고유한 데이터 폐쇄 루프가 있어야 하며, 이를 기본 모델과 결합하여 더 나은 서비스를 형성해야 합니다.

Jiemian News: 현재 투자하고 있는 AI 응용 회사에서는 어떤 모델을 사용하고 있나요? 데이터 시스템 최적화와 대규모 기본 모델의 지능 수준 향상 사이에는 어떤 관계가 있습니까?

왕샤오:일부는 오픈 소스 대형 모델을 사용하고 일부는 대형 모델과 유사한 클라우드 서비스를 사용하며 일부는 오픈 소스 대형 모델 자체를 직접 수정합니다. 지금은 대형 모델이 비싸지 않고, 중국에서는 (가격이) 인하됐기 때문에 생산 재료가 확실히 저렴하기 때문에 중국에서의 적용이 미국보다 더 빠르게, 빠르게 늘어날 수도 있다고 생각합니다.

데이터 시스템 측면에서는 대규모 모델과 자체 데이터 시스템 세트를 사용하여 사용자를 확보한 후 데이터를 생성하고 자체 모델을 교육할 수 있습니다. 따라서 AI 응용 기업은 가치가 있고 결국 특정 데이터 임계값을 형성할 수 있습니다.

Jiemian News: 그러나 다른 사람의 대형 모델을 사용할 때 대형 모델의 지능 수준 개발로 인해 하위 계층은 여전히 ​​​​제한됩니다.

왕샤오:이것은 확실하지만 또한 지속적으로 획기적인 발전을 이루고 있습니다. 이제 오픈 소스 대형 모델 LIama 3.1은 수천억 개의 매개 변수를 축적했습니다.

Jiemian News: 투자자로서 이러한 제한을 받아들이시겠습니까? 산업의 발전이 기업의 미래를 결정합니다.

왕샤오:이것이 생태학이라는 것을 받아들이십시오. 일반적으로 AI 응용업체는 비용이 많이 들기 때문에 대형 모델을 직접 만들 수 없습니다. 가장 좋은 방법은 한 번에 두 개 이상을 사용하는 것이며, 긴급 상황이 발생하면 언제든지 분해할 수 있습니다.

Jiemian News: 폐쇄 소스 대형 모델의 성능이 최고의 오픈 소스 대형 모델보다 나을 것이라고 걱정하시나요? 만약 그 회사들이 똑같은 지원서를 낸다면, 당신이 투자한 회사를 빠르게 능가할 수 있을까요?

왕샤오:라지 모델은 기본 성능이라 크게 걱정은 안 되지만, 모델마다 차이는 있을 수 있지만 그렇게 크지는 않습니다. AI 응용 회사는 이 시나리오와 업계에서 일련의 데이터 자체 폐쇄형 루프와 서비스를 만들었습니다. 이 서비스는 기능을 향상시키는 고유성을 가지고 있습니다. 업계 및 전체 사용자 솔루션에서 축적된 데이터에 비해 대형 모델 역량의 변화는 최종 경쟁력에 미치는 영향이 적습니다.

Jiemian News: 동일한 응용 분야의 회사를 찾을 때 자신의 시나리오의 고유성을 이해하고 이 서비스를 제공하는 방법에 더 많은 관심을 기울일 것입니까?

왕샤오:오른쪽. 예를 들어 이미지 생성, 음악 생성 등 게임 산업과 관련된 AI 생성을 수행하는 Xingzhe AI라는 회사에 투자했습니다. 이 회사는 게임 회사에서 태어났습니다. 두 창업자는 게임 산업에 대해 매우 잘 알고 있으며, 고객의 대부분은 게임 분야에서 왔습니다. 이 회사는 게임 산업의 다양한 문제를 해결하기 위해 대형 모델을 사용합니다. 그들은 기술을 어디에 어떻게 사용하는지 알고 있습니다.

Jiemian News: 대형 모델 회사와 비교하여 AI 응용 회사를 판단하는 방법이 더 명확합니까?

왕샤오:상대적으로 쉽습니다. 이 산업에 유용한지, 창업자의 산업 및 대형 모델 기술에 대한 이해가 있는지가 주요 고려 사항입니다. 두 가지 측면을 모두 아는 사람은 많지 않습니다. 또한 사용자가 잘 사용할 수 있고 돈을 받을 수 있는 제품을 만들 수도 있습니다.

대형 모델 간의 경쟁은 본질적으로 자금 조달 능력, 인재 밀도, 그래픽 카드, 컴퓨팅 성능 등을 포함한 자원 경쟁입니다. 따라서 대형 모델은 대기업의 요리와 비슷합니다. Microsoft가 그렇게 많은 돈을 지원하지 않았다면 OpenAI는 불가능했을 것입니다. 작은 회사가 10억 달러를 모금하더라도 계속해서 포커 테이블에 서기는 어려울 것입니다.

Jiemian News: 이것이 당신이 대형 모델에 투자하지 않는 주된 이유입니까?

왕샤오:오른쪽. 직설적으로 말하면 선점자 우위도 없고, 상용화 가능성도 없고, 절대적인 기술 격차도 없다고는 볼 수 없다.

Jiemian News: 하지만 실제로 OpenAI와 달리 중국에서는 장점이 있는 스타트업 기업에 투자가 가능합니다.

왕샤오:가지다. 이런 회사는 돈이 많이 들고, 현재 상용화 전망도 불투명해서 투자하지 않았습니다. 대형 모델회사가 애플리케이션을 만들지 않는다면 사실상 명확한 상용화 경로가 없고, 토큰을 통한 충전도 어려울 것이다.

Character.AI도 처음에는 많은 돈을 모았지만 나중에 모델을 출시할 수 없다는 사실을 발견하여 한 그룹의 사람들을 다시 Google로 데려왔고 다른 사람들은 계속해서 애플리케이션을 만들었습니다. 이는 사용을 시작하는 것과 같습니다. 다른 사람들의 모델. 결국 소규모 스타트업 기업은 자신이 모금한 자금이 다른 기업에 적용되지 못하고 모델 역량에 문제가 발생한다는 사실을 알게 될 것입니다.

2년 안에 일부 스타트업 기업에 돈이 없으면 이 문제가 드러날 수도 있다.

Jiemian News: 당시 대형 모델 스타트업을 본 적이 있나요?

왕샤오:나는 "Six Little Tigers"와 다른 것 중 일부를 보았고 그중 일부는 매우 비쌉니다. 물론 경쟁은 자발적이며 스타트업 기업은 논리적으로 기회가 거의 없다. 그렇다면 중국의 AI 기업가 정신이 번성할 수 있도록 애플리케이션 계층에 있어야 한다.

기업가 정신은 생태계를 구축해야 합니다. 좋은 생태계는 본질적으로 모든 사람이 같은 일을 하기보다는 하위 계층에서 일하고 다른 사람들은 애플리케이션 계층에서 작업해야 합니다.

Jiemian News: 이제 모든 회사는 미래에 소위 슈퍼 애플리케이션을 만들 것이라고 생각합니다. 이론적으로 규모가 크고 사업 전망이 좋을 것이라고 어떻게 판단하십니까?

왕샤오:슈퍼 애플리케이션에는 시나리오가 있어야 합니다. 이러한 회사는 기본적으로 대화와 채팅을 수행합니다. 실제로 사용자 유지율에 문제가 있으므로 해당 시나리오에 충분한 기능이 있는지 여부에 따라 다릅니다. 가리키다.

지미안 뉴스: 대규모 모델 역량을 갖춘 기업이 시나리오를 특히 잘 이해하는 팀을 모집하면 해당 애플리케이션을 성공적으로 만들 확률이 애플리케이션 기업보다 높을까요?

왕샤오:불확실한. 대형 모델 회사가 만든 응용 프로그램은 다른 사람의 대형 모델을 직접 사용하여 응용 프로그램을 만드는 회사보다 반드시 더 가치가 있는 것은 아닙니다. 단, 대형 모델이 독특하고, 오픈 소스 없이는 다른 사람이 사용할 수 없으며, 다른 사람이 할 수 없는 문제를 해결할 수 있는 경우는 예외입니다.

우리는 이제 음악과 같은 다른 모드에서도 일부 대형 모델을 검토하기 시작했습니다. Suno와 같은 회사의 경우 대형 음악 모델이 오픈 소스가 아니면 다른 회사에서는 이를 응용 프로그램에 사용할 수 없다고 생각합니다.

Jiemian News: 귀하가 현재 투자한 회사에 대해 상업화를 추진하시겠습니까, 아니면 일이 스스로 진행되도록 하시겠습니까?

왕샤오:그것은 자연이 그 길을 따르도록 놔두는 것과 같습니다. To B(기업측)는 반드시 처음부터 상용화를 할 것이고, To C(소비자측)는 대규모로 성장한 후 시도하기보다는 먼저 사용자 성장을 유지하고 그 과정에서 적절한 상용화 시도를 하게 될 것입니다. 토큰에는 비용이 들기 때문에 사용자 성장을 지원하려면 어느 정도 상용화가 필요합니다.

Jiemian News: 이 트랙의 대규모 성장에는 비용도 듭니다.

왕샤오:네, 사용자를 확보하려면 돈도 투자해야 합니다.

Jiemian News: 현 단계에서 그들이 그렇게 하도록 격려받을 수 있을까요?

왕샤오:격려하려면 여전히 사용자를 확보해야 하며 먼저 소진되어야 합니다. 하지만 실제로 상용화는 그리 어렵지 않습니다. 이제 사용자들은 일정한 결제 습관을 갖게 되었기 때문에 사용자들에게 소액을 지불하게 하는 것은 그리 어렵지 않을 것입니다.

Jiemian News: 시장 신봉자와 기술 신봉자의 주제와 관련하여 AGI가 언제 실현될지, 아니면 AI 응용 트랙이 언제 폭발할지에 대해 더 우려하십니까?

왕샤오:이 단계에서는 AI 애플리케이션이 언제 폭발할지가 더 걱정될 수 있습니다. 기술은 반드시 유용해야 하고, 쓸모없는 기술은 기만적입니다. 기술은 사람에게 봉사해야 합니다. 사람 없이 기술에 대해 이야기하는 것은 사람을 속이는 것입니다.

본질적으로 아직은 시장과 수익이 있는 기업만을 종합적으로 봐야 한다고 할 수는 없습니다. 소득이 있는 기업만 보고 VC 가격을 이용해 주가수익률이 있는 기업에 투자하는 VC가 있는 것은 사실입니다. 이제 PE 투자가 더 조심스러워지기 때문에 이러한 접근 방식으로 돈을 벌 수 있습니다. 그런데 PER 비율이 있는 기업에만 투자해서 PER 비율의 몇 배에 달하는 아주 싼 가격에 사면 중국의 기술은 망하지 않을까?

조만간 슈퍼 앱이 보이지 않을 것입니다.

Jiemian News: AI 애플리케이션에 투자할 때 과거의 투자 논리를 바꿀 필요가 있습니까? 과거의 지식과 합의에 의존하여 명확하게 파악하는 것이 가능한가, 아니면 새로운 문제가 많이 발생하는가?

왕샤오:많은 새로운 문제가 발생했습니다. 인터넷을 예로 들면, 연결 속성이고 비즈니스 모델은 트래픽 광고에 의존하지만, 최종 수익 모델은 광고를 판매하는 것이 아니라 서비스 지향적일 수 있습니다. 직접적으로 End-to-End 서비스를 제공합니다.

배울 수 있는 것과 확실히 다른 것을 구별해야 자신만의 인지적 틀을 확립할 수 있다는 것입니다.

Jiemian News: 문제를 이런 식으로 생각해야 한다고 생각하게 만드는 중요한 변화가 있나요?

왕샤오:한 가지 변화는 데이터 플라이휠일 수 있습니다. 인터넷 기업의 데이터 장벽은 사용자 규모인 반면, 대형 모델 기업의 장벽은 데이터 폐쇄 루프 하에서의 역량 향상입니다. 데이터 플라이휠은 이번 대회의 핵심이기 때문에, 생성된 데이터가 후속 모델 훈련에 피드백되어 모델을 더 좋게 만들 수 있는지 더 많은 관심을 기울일 것입니다.

또 다른 질문은 더 큰 이점을 제공할 수 있는 고유한 데이터 소스가 있는지 여부입니다.

Jiemian News: 많은 투자자와 기업가들은 올해가 AI 애플리케이션 폭발의 원년이고 내년에는 완전히 폭발할 것이라고 믿고 있습니다.

왕샤오:AI 애플리케이션에는 셀 수 없이 세분화된 트랙이 있으며, 시작하기 더 쉬운 트랙도 있을 수 있지만 업계마다 다릅니다. AI 응용이 폭발적으로 늘어난다는 건 없다고 생각해요. 이제 대형 모델이 응용하기에 적합한 분야에 더 관심이 가거든요.

Jiemian News: 그런데 이 발언 이후 올해 AI 애플리케이션을 보는 사람이 더 많아졌다고 생각하시나요?

왕샤오:예, 우리가 투자한 많은 프로젝트를 다른 사람들이 검토했으며 많은 사람들이 TS(Term Sheet/Investment Term List)를 제출했습니다. 이러한 상황은 현재 중국에서는 드뭅니다.

Jiemian News: 그럼 전반적으로 좋은 것인가요?

왕샤오:물론 자본시장이 활성화되는 것은 좋은 일이다. 자금을 조달할 수 있어야 기업이 더 크게 성장할 수 있고, 중국 경제에 도움이 될 수 있기 때문이다.

때로는 시간이 걸리는 적당한 거품이 필요합니다. 이익만 보면 그렇게 할 수 없습니다. 본질적으로 약간의 상상력이 필요합니다. 상상도 하지 않고 두 사람만 있을 때 누가 구글에 투표하겠습니까? 미국 달러 자금이 어떻게 중국의 거대 인터넷 기업에 투자할 수 있겠습니까? 과감하게 생각해야만 투자할 수 있습니다. 과감히 투자해야 더 많은 가능성을 가질 수 있습니다.

Jiemian News: 대형 모델의 기술 및 응용 분야에 대해 현재 기대하는 바는 무엇입니까?

왕샤오:하나는 대형 모델의 지능 수준을 더 높은 수준으로 높일 수 있는지, 스케일링 법칙이 이를 계속해서 추진할 수 있는지 여부이다. 예를 들어, 대학 입학 시험에는 최소한 학사 학위가 필요합니다. 요즘 대형 모델은 인문학에만 능숙하고 수학과 물리학에는 적합하지 않습니다.

그 다음에는 체화된 지능, 혹은 휴머노이드 로봇의 대중화 여부가 화두 중 하나이다.

현재로서는 소위 킬러 대형 모델 애플리케이션을 기대하고 있지는 않습니다. 특정 애플리케이션이라기보다는 다양한 분야로 세분화된 애플리케이션일 수도 있습니다.

인터페이스 뉴스: 보고서는 "모델의 첫 번째 원칙에서 제품의 첫 번째 원칙으로 돌아가지 않고서는 인터넷 시대에 제품의 대규모 사용을 보기 어려울 수 있다"고 언급했습니다. 이 문장을 통해 무엇을 이해하시겠습니까? ?

왕샤오:과거에는 모두가 모델의 기술적 매개변수와 성능 점수에 집중했지만 실제로는 특별한 의미가 없었습니다. 본질적으로 일반 사용자의 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 차별화된 기능을 제공할 수 있는지에 달려 있다고 생각합니다.

인터페이스 뉴스: 이 제품은 이미 본 제품의 최적화된 버전일까요, 아니면 이전에 볼 수 없었던 제품일까요?

왕샤오:예를 들어 검색이 한 번 업그레이드될 가능성이 높으며, 그 통신사는 휴대폰이 아니라 VR 안경과 같은 제품일 수도 있습니다.

AI 의사, AI 교사, AI 변호사, AI 헤드헌터, AI 프로그래머, AI 고객 서비스, AI 영업 등 각 분야에 상대적으로 좋은 제품이 한두 개쯤 등장할 가능성이 있다. .

Jiemian News: 이 일을 가장 먼저 하는 사람은 누구일까요?

왕샤오:가장 단순한 볼륨 매개 변수 논리에 관한 한 정확하게 예측할 수 있는 방법은 없으며 Baidu 및 Byte와 같이 기꺼이 돈을 지출하려는 사람이 될 것입니다.

스케일링 법칙은 본질적으로 머니 게임입니다. 아직 한계에 도달하기에는 이르며, 대형 모델의 지능 수준을 더 높은 수준으로 향상시킬 수 있으며, 그러면 특히 좋은 슈퍼 애플리케이션이 나올 것입니다.