AI獨(dú)角獸紛紛跑路,模型+應(yīng)用這條路走不通了

時(shí)間:2024-08-08

來(lái)源:維科網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ):這幾天,谷歌收購(gòu)Character.AI(以下簡(jiǎn)稱C.AI)引發(fā)了很多討論。昨天,烏鴉君講了谷歌的收購(gòu)就為了買人,一個(gè)人就值1個(gè)億。

  這幾天,谷歌收購(gòu)Character.AI(以下簡(jiǎn)稱C.AI)引發(fā)了很多討論。

       昨天,烏鴉君講了谷歌的收購(gòu)就為了買人,一個(gè)人就值1個(gè)億。(一個(gè)人值1個(gè)億!為了買這31位AI天才,谷歌花了5億美元)

       像這樣的“賣人頭”式的收購(gòu),在今年上半年還有兩筆,分別是:微軟收購(gòu)Inflection,亞馬遜收購(gòu)Adept。

       除了人都很值錢外,這三個(gè)結(jié)局類似的公司,還有三個(gè)共同點(diǎn):

      他們成立的足夠早,融了很多錢,走的都是模型+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略。

      這和行業(yè)當(dāng)時(shí)的發(fā)展階段有很大關(guān)系。在AI行業(yè)早期,訓(xùn)練成本還沒那么高,市面上也沒有好用的開源模型,從頭預(yù)訓(xùn)練是唯一可行的路。加上ChatGPT的爆火,讓大家看到了模型的巨大潛力。

       越來(lái)越多人堅(jiān)信,只有占據(jù)模型層和應(yīng)用層的「全棧」公司,才有捕獲最大價(jià)值的可能,也更容易拿到投資人的錢。

       但一年之后,情況就發(fā)生了翻天覆地的變化。

       動(dòng)輒幾十億美元的訓(xùn)練成本讓創(chuàng)業(yè)公司難以負(fù)擔(dān),而模型價(jià)格下降以及開源模型的更迭,不僅讓大模型迅速貶值,也讓大部分押注模型的創(chuàng)業(yè)公司都成了先烈。

       正所謂成也蕭何,敗也蕭何。模型層的全面洗牌,也是歷史的必然。隨著這些創(chuàng)業(yè)明星的退場(chǎng),也給行業(yè)帶來(lái)了一個(gè)啟示:

       初創(chuàng)公司模型、應(yīng)用兩手抓的戰(zhàn)略,正在被證偽。

       / 01 / 模型+應(yīng)用模式的先驅(qū)們

       縱觀C.AI、Inflection、Adept的發(fā)展,三家都有三個(gè)共性:成立的足夠早,拿了很多錢,走得是模型+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)的策略。

       先說(shuō)成立時(shí)間,C.AI成立時(shí)間最早,成立于2021年,而Adept和Inflection的成立時(shí)間則都在2022年。

       從融資情況看,這三家里Inflection拿的錢最多,兩輪融資加起來(lái)超過15億美元。雖然C.AI和Adept拿的錢沒有Inflection多,但也在上億美元量級(jí),其中C.AI累計(jì)融資超過1.9億美元,Adept 4輪融資加起來(lái)的錢接近5億美元。

       拿了這么多錢后,三家公司都選擇了同一個(gè)發(fā)展策略:模型+產(chǎn)品雙輪驅(qū)動(dòng)。

       C.AI、Inflection、Adept都以AI應(yīng)用而為人熟知。C.AI自然不用最多說(shuō),作為AI伴侶數(shù)據(jù)跑得最好的產(chǎn)品,6月C.AI的訪問量高居行業(yè)第四。

       Inflection最早也是做聊天產(chǎn)品起家。2023年5月,Inflection 發(fā)布了AI聊天產(chǎn)品Pi。與ChatGPT相比,Pi主打一個(gè)私人、走心。Pi在X官方賬號(hào)上的介紹是:Pi,你的私人AI,有什么心事嗎?我們來(lái)談?wù)劙?

       Adept的產(chǎn)品定位則是AI助理。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),Adept希望構(gòu)建一個(gè)全新的操作系統(tǒng)或平臺(tái),讓人們使用電腦更加“傻瓜式”,只需一個(gè)指令,其余所有步驟和事情它都可以幫忙完成,而不是像ChatGPT那樣一來(lái)一回的問答。

       在做AI應(yīng)用的同時(shí),他們還把大量的錢投到了模型上面。

       雖然C.AI產(chǎn)品表現(xiàn)得很好,但創(chuàng)始人Noam仍然將C.AI 定位為一家通用模型公司,要為每個(gè)人提供個(gè)性化的超級(jí)智能。所以,C.AI花了很多資源在訓(xùn)練下一代模型,提升模型質(zhì)量。

       賣身前,Inflection也曾推出過三款模型,其中最先進(jìn)的模型Inflection AI-2.5甚至接近GPT-4的性能。

       2022年9月,Adept曾發(fā)布自研大模型Action Transformer(ACT-1)。2024年1月,Adept 又發(fā)布了多模態(tài)大型語(yǔ)言模型Fuyu-Heavy,進(jìn)一步提升了在文本和圖像處理上的綜合分析能力。

       而這些花了很多錢的模型技術(shù),也跟著核心團(tuán)隊(duì)被大廠收走了。隨著核心團(tuán)隊(duì)和模型技術(shù)的離去,也宣告了這些明星公司的退場(chǎng)。

       隨著這些創(chuàng)業(yè)明星的退場(chǎng),給行業(yè)帶來(lái)了一個(gè)啟示:

       中小公司正在快速退出基礎(chǔ)模型領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng),創(chuàng)業(yè)公司模型+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)的策略正在被證偽。

       / 02 / 基礎(chǔ)模型,正在加速貶值

       雖然從現(xiàn)在看,創(chuàng)業(yè)公司自研大模型并不明智。但就當(dāng)時(shí)來(lái)說(shuō),這個(gè)選擇也沒什么問題。

       一來(lái),他們成立得足夠早,彼時(shí)沒有像llama這樣的開源模型可供選擇,訓(xùn)練成本也沒有夸張到現(xiàn)在的程度,從頭預(yù)訓(xùn)練是唯一可行的路。

       二來(lái),隨著ChatGPT的爆火,OpenAI開始全面進(jìn)軍應(yīng)用層,不僅布局了插件生態(tài),還做上了移動(dòng)端應(yīng)用,把不甘于只做API提供商的野心盡數(shù)展現(xiàn)。不僅對(duì)Jasper等AI應(yīng)用造成了不小沖擊,也讓大家看到了模型公司的巨大潛力。

       從那時(shí)候起,大家都有一個(gè)判斷:在大模型面前,AI應(yīng)用的商業(yè)壁壘有限。只有占據(jù)模型層和應(yīng)用層的「全棧」公司,才有捕獲最大價(jià)值的可能。

        除了上面被收購(gòu)的三家公司外,很多應(yīng)用公司也開始布局模型層,其中就包括了受到ChatGPT沖擊的AI寫作公司Jasper。

        但是一年后,這些創(chuàng)業(yè)公司發(fā)現(xiàn):模型+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)不是所有人都能玩的。

        一方面,現(xiàn)在基礎(chǔ)模型升級(jí)的成本越來(lái)越高。日前,The Information爆出,OpenAI今年的虧損可能達(dá)到40億美元,不算15億美元的員工成本,光花在訓(xùn)練上的成本就有30億美元。這意味著,除了頭部模型公司有大廠撐腰外,其他廠商完全跟不住。

       根據(jù)此前計(jì)算,Character.AI每月的推理成本在330萬(wàn)美元左右,一年在4000萬(wàn)美元。而去年全年,Character.AI的全年收入也只有區(qū)區(qū)1520萬(wàn)美元。也就是說(shuō),AI應(yīng)用掙的錢連推理成本都覆蓋不了,更別提更高昂的訓(xùn)練成本。

       另一方面,隨著模型價(jià)格不斷下降,以及開源模型越來(lái)越強(qiáng),大模型正在迅速貶值。

       7月,OpenAI 突然上線新模型 GPT-4o mini,在性能全面碾壓GPT-3.5 Turbo的同時(shí),價(jià)格還比GPT-3.5 Turbo便宜了60%以上。不久前,谷歌又把Gemini 1.5 flash定價(jià)降低至GPT-4o mini的一半。

       在閉源模型越來(lái)越便宜的同時(shí),開源模型的能力也在變強(qiáng)。7月,Meta發(fā)布了開源模型Llama 3.1 405B,這個(gè)模型在多項(xiàng)測(cè)試的表現(xiàn)都好于GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。

       這意味著,AI應(yīng)用的模型成本正在迅速下降。用Benchmark合伙人Eisenberg的話說(shuō),大模型將是歷史上貶值最快的資產(chǎn)。他們之中,只有一兩家公司會(huì)讓投資人賺到錢,其他都會(huì)讓投資人賠錢。

       從目前看,動(dòng)輒幾十億美元的訓(xùn)練成本、模型價(jià)格下降以及開源模型的快速發(fā)展,讓這些押注模型的創(chuàng)業(yè)公司都成了先烈。

       既然市場(chǎng)不需要這么多模型,那些模型搞技術(shù)的人才又開始回流大廠。從這個(gè)角度上說(shuō),賣人頭式的收購(gòu),也是AI行業(yè)資源分布的一次“糾偏”。

       此后,AI創(chuàng)業(yè)公司的路徑變得更加清晰:盡快轉(zhuǎn)向AI應(yīng)用,好好打磨產(chǎn)品,探索更好的商業(yè)化路徑。

       現(xiàn)在國(guó)外的模型泡沫已經(jīng)開始破了。而國(guó)內(nèi)玩家們?nèi)匀桓吲e著產(chǎn)模一體的大旗,理由也簡(jiǎn)單:想融資就必須這樣做。

       但國(guó)內(nèi)的情況會(huì)不一樣嗎?且看時(shí)間分解吧。


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