Разговор с инвестором Чэнь Юем: Пока не будут проработаны возможности больших модельных баз, будет сложно вносить качественные изменения в приложения.
2024-08-22
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
·Разработка больших моделей по-прежнему «переправляется через реку, нащупывая камни». Независимо от того, выбирают ли они рынок B-конца (ориентированный на предприятие) или рынок C-конца (ориентированный на потребителя), крупные модельные компании выбирают его. сталкиваются с аналогичными трудностями, и нет четкой и устоявшейся бизнес-модели.
В августе крупные модельные стартапы снова сообщили о новостях о финансировании. Dark Side of the Moon и Zero One Thousand Things последовательно сообщили о завершении нового раунда финансирования. Среди них Dark Side of the Moon завершила последний раунд финансирования в США. 300 миллионов долларов, при последней оценке в 3,3 миллиарда долларов. Хотя капитал в очередной раз продемонстрировал свою благосклонность к компаниям-единорогам ИИ, в глазах инвесторов путь развития крупных моделей по-прежнему «пересекает реку, нащупывая камни».
«Все знают, что большие модели ИИ — это хорошо, но как мы можем развернуть их внутри компании, чтобы максимизировать эффективность больших моделей?» «Независимо от того, выбирают ли крупные модели рынок B-конца или рынок C-конца, в настоящее время нет ясности?» и осуществимую бизнес-модель». Чэнь Юй, партнер Yunqi Capital, который уже десять лет инвестирует в передовые технологии, интеллектуальное вождение и другие области, прямо заявил недавно в интервью ThePaper Technology (www.thepapaper.cn). ).
Чэнь Юй, партнер Yunqi Capital
До прихода в Yunqi Чэнь Юй работал инженером в Google и техническим директором (техническим директором) местной котируемой компании. Чэнь Юй начал работать в индустрии крупных моделей еще в 2021 году. В том же году он участвовал в инвестировании в крупные модели. стартап MiniMax и стал ангелом последнего. Инвестор MiniMax на данный момент также является одним из крупнейших модельных звездных стартапов. Чэнь Юй считает: «В будущем у каждого предприятия будет свое собственное приложение для крупных моделей, но в настоящее время хорошей модели получения прибыли от бизнеса не существует».
The Paper: Недавно мы проводили исследование некоторых крупномасштабных стартапов и обнаружили, что существует много неопределенностей в том, как стартапы могут достичь устойчивого развития. С одной стороны, инвестиции очень велики, а с другой стороны, финансирование. Это непросто. Что вы думаете как инвестор об этих вопросах?
Чэнь Юй:Действительно, похоже, что крупные модельные компании в этом году привлекли деньги, а оценки звездных стартапов достигли двух-трех миллиардов долларов США. Однако среда венчурного капитала для технологических компаний на самом деле очень жестокая, и капитал не может неограниченно поддерживать убыточные компании. Компании и стартапы должны в конечном итоге сформировать свои собственные бизнес-модели и иметь возможность генерировать крупномасштабный доход. Но реальность такова, что крупным стартапам очень сложно добиться масштабного дохода, не говоря уже о прибыльности. Независимо от того, выбирают ли они рынок стороны B (ориентированный на предприятие) или рынок стороны C (ориентированный на потребителя), крупные модельные компании сталкиваются с аналогичными дилеммами и еще не имеют четкой и устоявшейся бизнес-модели.
Рынок B на самом деле помогает корпоративным клиентам развертывать частные модели. В настоящее время прибыль на рынке B-конца быстро сокращается. Крупномасштабные модельные проекты, которые в прошлом году были проданы за десятки миллионов, в этом году могут быть проданы только за 1 миллион юаней. На рынке слишком много больших моделей с открытым исходным кодом, которые можно упаковать, и конкуренция очень жесткая. Бизнес на стороне B включает в себя предпродажное обслуживание, подписание контрактов, реализацию проектов (например, надзор за моделью и ее точную настройку), а также послепродажное обслуживание и т. д. Все это требует рабочей силы, которая первоначально продавалась за десятки миллионов человек, но крупные модельные компании могут ее использовать. есть место для валовой прибыли, но теперь даже валовой прибыли не осталось.
Стоимость вычислительной мощности, потребляемой крупными модельными компаниями для обучения базовых моделей, обычно исчисляется сотнями миллионов, и в настоящее время крупные модельные компании не имеют возможности распределять затраты на обучение за счет доходов от бизнеса B-стороны.
ThePaper Technology: На данный момент для клиентов Стороны А не является ли экономически выгодным развертывание крупных частных моделей?
Чэнь Юй:Многие компании не хотят пропустить волну искусственного интеллекта, но они не нашли четкого пути интеграции искусственного интеллекта в свой бизнес. То же самое верно и для Стороны А. Самая большая проблема, с которой сталкивается Сторона А, заключается в том, что она знает, как использовать большие модели, но не знает, как внедрять и развертывать большие модели на предприятии и как максимизировать эффективность больших моделей. На самом деле это требует много времени и больших корпоративных коммуникаций.
Когда предприятия приватизируют и внедряют крупномасштабные модели, данные могут стать настоящим препятствием. Какие данные подходят для тонкой настройки, как их очищать и как маркировать полезные данные — все это требует человеческих и материальных ресурсов. Выбор обучающих данных и согласование модели сильно повлияют на эффективность модели, поэтому не существует большой модели, подходящей для всех сценариев.
ThePaper Technology: На рынке B-стороны работать сложно, а что насчет C-стороны?
Чэнь Юй:Применения продуктов больших моделей для массового рынка C-конца можно грубо разделить на две категории: первая — это эмоциональные собеседники-роботы, такие как Hoshino от MiniMax и известный C.ai, вторая категория — инструменты для повышения производительности; Эти продукты на самом деле производятся всеми крупными моделями. Проблема в том, что до тех пор, пока крупная компания не взимает плату за день, другим компаниям будет сложно взимать плату, потому что по сути она не имеет привязки к пользователю. Для крупных компаний с хорошим денежным потоком лучшая стратегия — пережить своих конкурентов, поэтому отечественным стартапам будет сложно взимать плату за инструменты повышения производительности C-стороны. В конце концов, обязательно найдутся компании, которые не смогут получить финансирование и будут ликвидированы.
The Paper: Многие крупные модельные компании сейчас развивают зарубежный бизнес. Что вы думаете об этом явлении?
Чэнь Юй:После того, как большая модель достигает определенной оценки, она должна ответить на вопрос, а именно: как добиться крупномасштабного получения дохода. Зарубежный рынок больше, и готовность зарубежных клиентов платить выше, чем у внутренних клиентов. Поэтому компании, на которых я сейчас концентрируюсь, также являются компаниями, ведущими бизнес за рубежом. Когда крупные модели пойдут за границу, их методы получения прибыли не сильно изменятся по сравнению с методами получения прибыли на внутреннем рынке, но они столкнутся с конкуренцией с зарубежными крупными моделями, что является чрезвычайно сложной задачей.
The Paper: С прошлого года по этот год всеобщее внимание к большим моделям сместилось с технологий на приложения, но приложения не получили резкого роста. В чем причина?
Чэнь Юй:С прошлого года по этот год стоимость рассуждения больших моделей значительно снизилась, но причина отсутствия хороших сценариев применения по-прежнему ограничивается возможностями самих больших моделей, такими как способности рассуждения и проблемы с галлюцинациями.
Сейчас у всех сложилось общее впечатление, что большие модели можно использовать во многих местах, но они кажутся повсюду бесполезными. Это связано с тем, что большие модели все еще сопряжены с такими проблемами, как иллюзия, прежде чем они будут обучены. Это также причина, по которой нам сложно инвестировать. Хотя все смотрят в сторону приложений ИИ, проблема в том, что базовые возможности больших моделей развиваются медленно. До того, как произойдет прорыв в возможностях больших моделей, базовым приложениям будет сложно внести существенные изменения.
Так что не возлагайте на данный момент слишком больших ожиданий, но вы можете с оптимизмом смотреть в будущее. Развитие технологий происходит очень быстро. Если уровень прошлогодней крупной модели был на уровне третьеклассника неполной средней школы, то сейчас он может быть на уровне второкурсника средней школы. Он также продолжает учиться и совершенствоваться, как и люди.
Самым большим изменением в области больших моделей в этом году стала стоимость, которая снизилась как минимум на два порядка. С одной стороны, снижение затрат является результатом давления рынка, а с другой стороны, оно также связано с совершенствованием технологии. Инновации в базовом алгоритме действительно существовали всегда, что приводило к снижению затрат.
Каждый должен быть терпелив в развитии технологий. Опыт крупных модельных компаний составляет всего один-два года, и сейчас все находятся в том же состоянии, что и переходят реку, нащупывая камни. Однако тенденция развития технологий в конечном итоге заключается в демократизации технологий, которая снизит порог их использования каждым, поэтому, если мы подождем еще немного, я думаю, что в будущем у каждого предприятия будут свои собственные крупномасштабные модельные приложения. Сегодня развертывание частной модели может стоить предприятию десятки миллионов долларов, но через десять лет ему больше не придется тратить столь высокие затраты. Я думаю, что в будущем внедрение приватизированных крупномасштабных моделей на предприятиях может стать более инструментальным и продуктовым.
По мере развития технологии она будет становиться все более стандартизированной, а стоимость будет становиться все ниже и ниже. Развитие всех технологий следует по такому пути развития. Высокая стоимость — это всего лишь краткосрочное фазовое явление. Когда я поделился этим с нашими ЛП (инвесторами) в ноябре прошлого года, я также сказал, что стоимость крупных моделей упадет на два порядка в ближайшие три года. Неожиданно это реализовалось на полгода позже. На самом деле мир меняется быстрее, чем кто-либо из нас может себе представить.
Репортер The Paper Юй Ян
(Эта статья взята из The Paper. Для получения более оригинальной информации загрузите приложение «The Paper»).
