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CHA:王慧文無心與李彥宏「斗法」_人工智能chatGPT

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Time:1900/1/1 0:00:00

圖片來源:由無界版圖AI工具生成

去年4月,王慧文在即刻上的簽名還是“AllinCrypto”,過了半年,興趣又從Crypto、web3轉向了人工智能,他想打造中國版的OpenAI。

實際上,比起去爭辯5000萬美金AI創業“到底能不能成”,大家更好奇的是:王慧文究竟打算怎么做,以及建立何種商業模式。

事情的起因,還得從王慧文那條朋友圈開始聊起:5000萬美元,帶資入組,不在意崗位、薪資和Tittle,求頂尖人才組隊。而在動態發布的十多天前,ChatGPT已經紅遍了大江南北,根據瑞銀集團的一份報告指出,應用推出僅兩個月,MAU就突破了1個億。

這是個什么概念呢?從數據來看,同樣是用戶達到1億,TikTok用了9個月,Ins花了2年半的時間,1月份ChatGPT每天都有近1300萬用戶訪問,成了史上用戶增長速度最快的消費級應用。

更讓人意外的,是市場的熱情。今年開年以來,美股上市公司只要與AI沾邊的企業,幾乎都有翻倍漲幅,微軟更直接向ChatGPT幕后公司OpenAI接連加磅,把它的身價推向290億美元。

國內也是一樣,百度、阿里、字節,以及大批初創公司接連跑步進場,多家ChatGPT概念股持續拉升。即便有像StackOverflow、ICML,以及一些教育機構對ChatGPT大肆聲討,但并沒有影響到它的火爆態勢。

至于王慧文,經歷過千團大戰、外賣、網約車的市場鏖戰,這位和美團王興并肩作戰十年的副手也不甘落寞。發布AI英雄榜之前,他和幾個老朋友喝著酒,不論是酒桌上的意氣決斷,還是被好友視為搭乘AI末班車的最后一張船票,44歲的王慧文的確兌現了在退休郵件里說的話,“我一直擔心人生被慣性主導,怠于熟悉的環境而錯過了不同的精彩。”

研究:美國和薩爾瓦多被評為全球對比特幣最感興趣的國家:金色財經報道,根據去中心化游戲門戶網站 Crypto Betting最近的一項研究,薩爾瓦多躋身于對了解比特幣及其用途最感興趣的國家之列。該研究使用谷歌分析檢查了查詢行為以及每個國家/地區的比特幣 ATM 機數量,發現薩爾瓦多是對該主題第二感興趣的國家。

美國被評為全球對比特幣最感興趣的國家,在滿分 100 分中獲得 54.95 分。其他在報告中排名靠前的國家是越南、加拿大、尼日利亞、瑞士、菲律賓、印度、委內瑞拉和奧地利。[2023/3/16 13:08:08]

以至于不少人感慨:ChatGPT魔力實在是太大了,即使像老王這樣早早財富自由的大佬也躬身入局。但無論如何,ChatGPT放到中文互聯網語境下,多少還是有點道阻且長的意味,“能做CEO的太多,但未必對大模型有專業中肯的認知”,連王慧文本人也還在學習的路上。

01王慧文其人

王慧文是東北人,員工評價他性格豪爽,作風硬朗,有大開大合的經歷,同時也行事謹慎低調。加入美團之前,他已經有了校內網和淘房網的兩段創業經歷,懂產品,也懂市場。如果你看過王慧文的《清華產品課》,會發現他在產品、各種市場戰略,對業務、產品、人性都有著極為深刻的理解。

在王慧文臨近退休的時候,王興寫了封信,把他的十年功績簡要托出:

2010年加入美團,幫助公司從千團大戰中脫穎而出;三年后,從0到1打造美團外賣,之后深入餐飲產業鏈上下游,構建到店、到家、出行等本地服務業務場景;卸任前一年,老王仍在推動用戶平臺、基礎研發、大數據和Al等平臺能力的建設。

五年前美團上市的時候,招股書上對聯創有這樣的描述:我們未來的成功,很大程度上取決于我們的管理層。即使站在當下,也很容易發現,美團的發展路徑并沒有跳出王慧文的商業框架。

前期的美團,發展并不快,更多的精力投入在對外溝通和用戶調查上。

比如很長一段時間,同期競品已經三十多個,外觀功能變化多端,但美團還是黑藍色調,即使當時被用戶吐槽,不過王慧文比較軸,他認為:“對任何一個創業團隊而言,無論有多少資源,都是有限的,要把資源集中到當時最重要的事情上去。”

加密貨幣交易平臺Gemini推出電子場外交易服務“Gemini eOTC”:金色財經報道,加密貨幣交易平臺 Gemini 宣布推出符合 SOC2 Type 2 標準的電子場外交易(eOTC)服務“Gemini eOTC”,一種為全球機構交易對手量身定制的全自動加密貨幣交易解決方案,相關交易建立在 Gemini 現有的托管、結算和場外交易功能的基礎上。據悉,Gemini eOTC 服務將通過 GTC 附屬公司 Gemini NuSTAR, LLC 提供,目前已經支持全球 70 個司法管轄區,包括美國(除紐約州外的所有州)、英國、愛爾蘭和新加坡。(crowdfundinsider)[2023/1/28 11:34:08]

舉個例子,相比之前都是做線上網站,美團的業務強調線下場景,但王興和王慧文很少做路邊廣告,反而注重SEM優化。道理很簡單,他們認為,用戶只有在搜索的時候,才會有真的團購需求。這種做事風格一直延續,比如剛開始開拓外賣業務時,老王先花大量的時間在一線調查,和餐飲、零售、物流等供應鏈上的每一環的專員交流。

時間來到2020,王慧文到清華大學做了個演講,他仍然認為創始團隊應該重視規律:花大量時間研究行業、用戶,并應用到企業經營上面。

如果單從這點來看,聯系到OpenAI,其實兩者優勢不謀而合。據業內人士指出,其實ChatGPT本身全都是成熟的公開算法,不過這種超大規模訓練,并不依賴算法本身。硬件和數據才是王道,純自然語言數據都是網上公開,沒有什么門檻。

ChatGPT的先發優勢在于,通過搶先公測,收集了大量的用戶數據。

“這是更加寶貴的數據,只有他們家有。只要ChatGPT仍然是最好用的語言AI,雪球就會越滾越大,越來越難追上。”該人士還指出,為了防止ChatGPT輸出有害信息,OpenAI花了大價錢去訓練模型,這些都是OpenAI積淀了幾年筑起的數據壁壘。

王慧文的入局,說明市場看到了大模型、通用人工智能的價值和潛力。

數據:2500枚BTC從Coinbase轉移到Binance:金色財經報道,據Whale Alert數據,2500枚BTC從Coinbase轉移到Binance。[2022/8/12 12:21:40]

一般來說,軟件開發和做半導體芯片不同,開源的趨勢下卡脖子問題越來越少,國內喜歡實用主義,需要找到合適的應用場景。實際上,ChatGPT在技術上稱不上是顛覆式創新,卻被無數人追捧,更像是用一種大力出奇跡的方式,提供了一種能夠靈活解決問題的應用方案。

這樣一來,有一種情況就很容易出現。首先,以王慧文為代表的互聯網玩家、創業者或資本涌入同一條賽道,就像早期的草莽時代,很多大廠依靠CopytoChina站住風口,將已經被驗證過的商業模式,進行本土化改造引入國內,尋找國外對標也成了玩家們心照不宣的法則。

王慧文要做OpenAI,會不會避免過去的路徑依賴,這并不好說。即使是親自打造的美團,一開始也在對標Groupon。為了吸引投資者,把故事講得更好,人人網上市的時候連套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四個國外標的。

有錢、有閑、有履歷,又對標OpenAI,王慧文給了投資者們一定的安全感。據相關媒體報道,王慧文出資5千萬美元,下一輪融資中已經確認的融資金額為2.3億美元。而這2.3億美元的頂級VC認購中,真格資本和源碼資本一起為王慧文站臺,源碼資本創始人曹毅甚至在朋友圈表示,“祝賀老王等到了,行業也等到了老王出山。”

02中國的OpenAI,是什么樣的?

有AI領域的資深研究人士認為:“王慧文向中文互聯網扔了一枚煙霧彈,起碼在ChatGPT這件事是這樣。”

資本市場的火熱,蔓延到用戶市場,但后者對這樣一個攢局者,并不夠看好。原因可能在于,一方面,他過往的經驗優勢體現在O2O和互聯網產品的打造上,所以人們認為,“AI英雄榜”,仍躲不開過去的那套營銷和投機的手段。

有IDC分析師指出,短期內ChatGPT對市場影響有限,“掌握了垂直領域的數據、面向場景的模型優化,以及形成工程化的解決方案,才可能實現真的落地。”這些模型甚至在3年以后會退出市場,雖然基于ChatGPT可能會誕生一批新創企,但單純依賴大模型,無法為創企提供持續的競爭力。

WatcherGuru:在過去30天,有超6萬枚BTC轉移到交易所:金色財經報道,WatcherGuru發推表示,在過去30天里,有61,179枚BTC(約14.5億美元)轉移到交易所。[2022/8/12 12:19:58]

另一邊,“我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣:人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。”360創始人周鴻祎接受采訪時表示。

就像前面說的,從應用軟件開源的角度來看,ChatGPT如果作為產品上的成功,門檻確實沒那么高,但事實真的是這樣嗎?

未必。如果單從成本端以及數據積累來看,國內剛入局的小公司機會渺茫。訓練AI需要龐大的算力,有業內人士透露,使用國產算力卡倒不是不行,只是芯片制程跟不上。

ChatGPT硬件方面要3萬張頂級GPU,加上CPU、內存、硬盤、網絡和數據中心的電源與建筑,接近100億人民幣,訓練一次要幾個月,巨大的物料、電力成本之外,還有軟件開發的費用。

“國內也只有BAT這樣擁有自主云計算平臺、且掌握大量用戶的互聯網公司,而且最好是和ChatGPT錯位競爭,比如做中國可以正常聯網使用的中文模型,但其中最困難的部分,其實是敏感詞和有害信息的屏蔽過濾。”

有媒體統計,國內實驗中做過的最大的模型是10億個參數,GPT-3的參數數量是國內的175倍。

這幾年BAT三家在做大模型上,都投入了不低于OpenAI5-10億美元的資金量,語音識別、TTS、人臉識別都單獨做一套,但好的AI大模型很少,比如阿里巴巴的M6大模型,百度的文心大模型,騰訊的混元AI大模型。不過效果并不明顯,普通消費者接觸到的AI產品,主要還是類似于天貓精靈、小愛同學,側面說明可能還是努力方向搞錯了。

Multichain 將 Rootstock 添加到其區塊鏈橋生態系統:7月4日消息,跨鏈平臺 Multichain 宣布將基于比特幣 ( BTC ) 的智能合約協議 Rootstock (RSK) 區塊鏈集成到其生態系統中。這將允許用戶在 RSK、以太坊和 BNB 鏈之間交換ETH、USDC、BUSD和其他資產。[2022/7/5 1:50:34]

這種情況下,如果王慧文的團隊是要復刻像ChatGPT一樣的消費級應用,或者去重新做個搜索,以當前的局面來看并不困難,但做出來和活下去是兩碼事,關鍵是能不能持續,其實風險并不小。像谷歌、微軟、百度這類巨頭,現在也沒有尋找到技術與商業落地上的平衡點。

比如最近微軟把ChatGPT和Bing結合起來,由于所有網頁都需要清洗數據和定期來進行訓練。當摩爾定律發揮作用,訓練成本降低的同時,算力又提高好幾倍,當ChatGPT能索引全世界網頁之后,場面很容易發生失控。

“現在最大的問題,并不是去多么追求技術上的革新,而是想清楚,這項技術本身,能不能帶來生產關系的改造和生產力的提升。”有行業資深人士表示,“如果不能的話,其實沒有太大的改變,因為他沒有創造新的需求,或者說讓這種關系足夠改善。”

那么這樣一來,如果不考慮技術難度,還有另外一種可能性。用周鴻祎的話說,他把ChatGPT的能力進化分為三層,從最基本的信息學習,語料訓練,人工智能在傳遞信息的過程中,具備了邏輯能力,進而從編碼文本知識,發展到同樣能夠處理音視頻圖片。

“它今天還沒有手跟腳,沒有行動力,ChatGPT今天需要的手跟腳是什么?API。”周鴻祎說。

簡單來講,從ChatGPT上做延伸,可以分為兩方面。一種是像周鴻祎的構想,我們現在使用Web服務在美團訂餐、打車、買電影票,那么能不能讓ChatGPT也具備輸出指令的能力?這個思路和國外一家叫AdeptAI的公司相像,后者類似協作智能,建立AI工具,來幫用戶完成任務。

AdeptAI創始人Luan來自谷歌,他也認為:“真正的通用智能需要能夠行動的變形金剛,而不僅僅是讀寫。我們正在訓練一個模型來使用人們今天使用的所有軟件工具和API。”

另一種延伸的方式則沒有那么直接。

舉個例子,ChatGPT仍作為一個接口,比如充當一個數據源,把這些東西打包,做B端的生意,來提高生產和服務效率,或者有調用大模型API的公司,基于大模型重點開發具體場景的AI應用公司,如Jasper。那么實際上,這條鏈路上的ChatGPT,就不是直接toC的應用,而是B2B2C,做中間件。

事實上,僅將ChatGPT當作一個toC的應用,一方面體現了人們有一定的技術崇拜:AI確實很酷;另一方面,似乎的確能也夠解決一些實際問題,相比一般聊天機器人,ChatGPT回答更靠譜。

但這并不足以說明產品的成功,OpenAICEO都直言這是一款“糟糕的產品”,金錢在燃燒,服務器在冒煙。部分地區沒法光明正大訪問,頻繁出錯的信息,他的原話是說:“人們訪問的是一個有時能用,有時不能用的網站。”

“符合預期的需求,是需要多輪交互才能產生的。”即使作為生產力工具,運用到文章轉寫、創作等場景,實際的應用深度并沒有設想樂觀。這導致ChatGPT暫時不能直接進入工作流,意味著這樣的生產力工具都是“糟糕”的。

微軟是一家toB的公司,和老對手谷歌正面較量的領域,除了Bing,還有Edge,如今微軟的價值大頭落在云服務上,Azure被推向前臺,也是OpenAI的獨家供應商,生成式AI的大量資金最終又都流向了基礎設施層。

這種用法類似上述的第二種延伸,ChatGPT以及所有大模型,算力消耗巨大但不是好產品,甚至不是獨立軟件產品,而應該作為基建,隨著數據越來越大,參數越來越多,訓練需要的算力和成本越來越高,放到智算中心、云平臺上面,和SaaS一樣:容易部署,使用門檻低,通過賣服務和數據,靠規模效應產生高維價值。

ChatGPT目前看似是利用大模型解決生成領域的任務,但實際上,也展現出了通用型人工智能的潛力。“ChatGPT一個賬號收費也就幾十美金,所以它要扶植的一定是垂直應用。做生態,如果沒有AppStore,蘋果不可能成為一個平臺。”周鴻祎認為“在通用的人工智能上搭建垂類,是非常聰明,也是非常省力的方法。”

03到底什么才是科技公司?

科技公司這個稱呼既熟悉又陌生,2000年以來,互聯網公司人均標榜科技基因,但事實卻是,云計算、數據庫、人工智能、算法、大模型,這些都是后幾年才開始強調的概念。

回到王慧文這件事上,他的招募令里寫到,要成立一支非盈利基金,專投那些“發展路徑不清晰、實現希望很渺茫、商業價值不明確”的初創科技公司,這是國內VC及相關機構里已經很少見的理念了。

相比印象里的硅谷,總會有一批財務自由的人,對技術偏執,或愿意嘗試新的事物,OpenAI前三年在毫無營收的前提下,也有人支持它每年燒5億美金。這件事如果發生在國內,對待不確定性的東西,市場的包容度往往并不高。

從企業的角度來看,OpenAI起始于一群在通用人工智能備受懷疑時,仍然相信它能成的人,并不是著急“做另一個DeepMind”來打敗谷歌,也不是微軟內部孵化,它只有375個人,是一個100%的小型創業公司。

但為什么微軟和谷歌內部沒有孵化出這些項目?人們偏向認為,OpenAI的人才密度一定比微軟、谷歌更高,大企業在創新上天生存在弊端和不足,加上資本的加持,這樣小企業才會做出顛覆式的技術。

ChatGPT只是OpenAI的產品之一,公司多個創始人曾聯合發文:“我們正致力于利用物理機器人完成基本家務。更遠一些,OpenAl的目標是制造‘一種高度自主,且在大多數具有經濟價值的工作上超越人類的系統’。”

做中國的ChatGPT和做中國的OpenAl,是完全不同的兩件事。前者貼近為了流量追一個風口,后者的格局大得多得多。在OpenAI官網可以看到它的綱領和章程,其中有一條反競爭條款:

這種情況在國內其實是非常罕見的。

如果說“狂熱相信AI改變世界”是王慧文再創業的初衷,那么他后來發的續里,“不清晰、很渺茫、不明確”,更像是對自己這一舉措的概括。

有分析人士指出,處于早期階段的創業公司,要想獲得投資人的垂青,要么技術和工程化能力得特別強,要么對C端用戶或者B端場景有特別深刻的洞察,能夠把這些和AI技術結合,打造出能落地的產品。“國內創業,不先走場景而走技術驅動非常艱難。可能正是因為這樣,慧文這樣的動作才更有價值。”

OpenAI能以很少的收入支撐很高的估值,獲得長久的資金支持,除了技術信仰,還有資本和產業的支持,在國內,很難有VC拿錢冒險做技術驅動創新的環境,王慧文可能正在充當后者的角色。如果這是一次理想主義的試水,當所有的目標和過程堅定而明確,那么成敗其實并不完全由結果判定。

來源:“新眸”,DeFi之道

作者:鹿堯,編輯:桑明強

Tags:CHAGPTHATCHATHINT Chaingpt幣價格ChatCoin人工智能chatGPT

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