每經記者｜文巧    每經編輯(ji)｜高涵(han)     

圖片來源：視覺中國

ChatGPT依然在攪動人工(gong)智(zhi)能（AI）風云(yun)。盡(jin)管谷歌在過去的兩(liang)年中(zhong)由于謹慎(shen)的態度未能發(fa)布Bard，讓(rang)OpenAI搶占先機。但作為硅谷巨頭，谷歌從來不(bu)缺乏“后(hou)來居上”的決(jue)心和(he)實力。

當地時(shi)間3月(yue)6日，來自谷歌和德國柏林工業大(da)學的(de)一組AI研究人員公布了史上最大(da)的(de)視覺(jue)語(yu)言模型(xing)：PaLM-E。作(zuo)為一種多(duo)模態(tai)具身視覺(jue)語(yu)言模型(xing)，PaLM-E能將(jiang)視覺(jue)和語(yu)言集成到機(ji)器人控制(zhi)中。

這個消息，讓已經在AI投資圈深耕多年的劉天杰興奮起來。劉(liu)天杰是華映資本董事，也(ye)是AIGC領域的一線(xian)投資人。早在去年下半年，由ChatGPT模(mo)型前(qian)身(shen)GPT3驅動的戀愛應用——AI聊天軟件Replika就(jiu)走入(ru)了他(ta)的視線(xian)，他(ta)意識到基于NLP（自(zi)然語言(yan)處理）的AI模(mo)型已經較以前(qian)有了變化。

在接受《每日經(jing)濟(ji)新聞(wen)》記者采訪時，他(ta)表示，“我們理(li)解，它（PaLM-E）已經(jing)跟真(zhen)實世(shi)界有一些交(jiao)互能(neng)(neng)力。”巧(qiao)合的(de)是(shi)，在他(ta)的(de)預想中，ChatGPT引領的(de)這條(tiao)路子(zi)是(shi)很清楚(chu)的(de)，他(ta)看(kan)重的(de)就是(shi)未來(lai)更多各行(xing)各業能(neng)(neng)夠去做AI賦(fu)能(neng)(neng)的(de)應(ying)用(yong)，比如SaaS、RPA（機器(qi)人(ren)流程(cheng)自(zi)動(dong)化），甚(shen)至是(shi)機器(qi)人(ren)。

隨著ChatGPT及其API的(de)(de)發布，這一(yi)(yi)大模型(xing)身(shen)后的(de)(de)藍(lan)海讓許多創(chuang)業公(gong)司蜂擁而至(zhi)。劉(liu)天杰認為，這一(yi)(yi)波興起的(de)(de)AI浪潮與元宇宙、Web3有(you)本質(zhi)上(shang)的(de)(de)區(qu)別，互聯網的(de)(de)生態得(de)以重建了。但在泥(ni)沙俱下的(de)(de)市場中，第一(yi)(yi)波有(you)很多“蹭(ceng)熱度的(de)(de)”，只(zhi)有(you)擁有(you)真實用戶(hu)(hu)和了解用戶(hu)(hu)需求(qiu)的(de)(de)項(xiang)目(mu)才(cai)能生存下來。

ChatGPT出圈，多領域創業者擁抱大模型

2022年(nian)下半年(nian)，一款AI聊天軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)Replika突然火爆全球。人(ren)(ren)們驚喜地發(fa)現，與(yu)AI聊得越(yue)多(duo)，AI就越(yue)“懂”你，甚至(zhi)還會(hui)提煉出用(yong)(yong)戶(hu)的(de)語(yu)氣。更有意思(si)的(de)是，該軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)的(de)創始人(ren)(ren)在采(cai)訪中表示，約有40%的(de)用(yong)(yong)戶(hu)描述自己與(yu)AI為戀人(ren)(ren)關系。

Replika這(zhe)款聊天軟件正是(shi)基(ji)于(yu)OpenAI的GPT-3大模(mo)型，它(ta)也是(shi)ChatGPT基(ji)于(yu)的GPT-3.5模(mo)型的前身。很(hen)快，Replika就走入了劉天杰(jie)的視線。他意識到，基(ji)于(yu)NLP（自然語言處理）的AI模(mo)型已經較(jiao)以前有了很(hen)大變化，他開(kai)始(shi)關(guan)注(zhu)相關(guan)領(ling)域的投資機會。

隨著ChatGPT的公布，以及GPT-3.5 Turbo的API開放，AI的浪潮蔓延到各行各業，市場對此的反應可以用“狂歡”二字來概括。在劉天杰看來，實際上，開放API是符合預期的，這個項目原本就是開源的，此前也已經有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的開源代碼來做應用。

不過，ChatGPT如此(ci)“出圈(quan)”，還(huan)是(shi)超出了(le)(le)他的意(yi)料。放眼整個(ge)AIGC領(ling)域，“國(guo)(guo)內現在肯(ken)定是(shi)風起云涌(yong)。硅谷(gu)這股風比國(guo)(guo)內要更大，因為（國(guo)(guo)外）幾個(ge)大模型都已(yi)經成熟了(le)(le)，美國(guo)(guo)那邊至少已(yi)經有幾百(bai)上(shang)千的項目涌(yong)現出來(lai)。”

“（ChatGPT）確實(shi)加(jia)快了公眾對于AIGC或者AI領域的(de)關(guan)注。但是(shi)，這條路進化到今天(tian)并(bing)非(fei)一蹴(cu)而就。包括ChatGPT的(de)基礎模型Transformer，實(shi)際上也是(shi)2017年就提出(chu)來了。”劉天(tian)杰告訴《每日經濟(ji)新(xin)聞(wen)》記(ji)者，“從2017年到今天(tian)，大家(jia)一直(zhi)在做大量的(de)工程化工作。到今天(tian)ChatGPT有(you)這個成績，跟之前多年的(de)積累是(shi)息(xi)(xi)息(xi)(xi)相關(guan)的(de)。”

他向(xiang)每經記者(zhe)透(tou)露，目前看到的(de)創業者(zhe)其(qi)實不僅僅是AI領域的(de)，其(qi)他很多(duo)領域也在開始擁(yong)抱(bao)新的(de)大模(mo)型以及新的(de)AI能(neng)力。

“我們(men)更多(duo)地(di)會把這個(ge)領域定義(yi)成AI+，而不是AIGC。意思就(jiu)是，利(li)用AI賦(fu)能(neng)給各(ge)行各(ge)業。我覺得未來(lai)這將(jiang)是（所有公司的）一個(ge)基(ji)礎能(neng)力。”劉天杰(jie)說道。

OpenAI用低價策略構建“AI飛輪”

OpenAI在ChatGPT上的(de)腳步(bu)顯(xian)得(de)非常主(zhu)動和(he)激動。大熱剛剛3個(ge)月(yue)，ChatGPT API就高(gao)調上線了。這個(ge)API由GPT-3.5 Turbo模(mo)型(xing)支持。HerAI App的(de)開發者(zhe)王紹此前告訴《每日經濟新聞》記者(zhe)，接口服(fu)務(wu)定價大約是3分(fen)/1000個(ge)漢字(zi)。這一定價較GPT-3.5模(mo)型(xing)便宜90%。

“Turbo就是加速(su)的意思，它的反應(ying)速(su)度是要(yao)比ChatGPT要(yao)快很(hen)多(duo)的。從(cong)底(di)層算力上看，其實沒有發(fa)生太大的變(bian)化。但成本(ben)降低、反應(ying)速(su)度提高(gao)，這只能說(shuo)明一件事，就是GPT-3.5 Turbo模型實際使(shi)用的參數相比ChatGPT下降了。”劉天(tian)杰(jie)說(shuo)道。

他隨(sui)即向(xiang)每經記(ji)者解釋，“比如(ru)說(shuo)，你有1750億個(ge)參數，但是你喂給它(ta)的(de)訓(xun)練(lian)集(ji)很小，也訓(xun)練(lian)不出效果(guo)，會導致大量的(de)問題，我們稱其為(wei)過擬合。所以，參數大意(yi)味著訓(xun)練(lian)集(ji)要足夠大。但是，參數越大并不意(yi)味著模(mo)型的(de)表現(xian)(xian)越好，越能理解人(ren)的(de)語(yu)義。恰恰相反的(de)是，現(xian)(xian)在大家都想用更少的(de)參數訓(xun)練(lian)出一個(ge)更好的(de)大模(mo)型。”

為什么GPT-3.5 Turbo能在更小的參數上實現更好的效果呢？“實際上，ChatGPT已經積累了大量用戶使用的實際對話集，這些對話集相比OpenAI使用無監督訓練的語義集，要更準確、更高質量。”劉天杰說道，“因(yin)為(wei)，用(yong)(yong)戶(hu)實際使用(yong)(yong)的對話中有(you)上(shang)下文(wen)、有(you)反饋，收集這些(xie)數(shu)據(ju)后再去(qu)訓練(lian)模(mo)型，新的模(mo)型就會比之前更精(jing)確，就達到(dao)了用(yong)(yong)更小的參數(shu)量實現更準(zhun)確的效果。

在劉天杰看來，GPT-3.5 Turbo成(cheng)本(ben)的下降(jiang)，核心(xin)的一(yi)點就是(shi)實際計(ji)算的成(cheng)本(ben)確實比之(zhi)前要低，因(yin)為它的模型更準了。

“當然，一(yi)(yi)方面也因為OpenAI本身不是一(yi)(yi)個盈利機構，并且它(ta)也需要更多的(de)(de)用戶參與進來，去形成這(zhe)種(zhong)實際的(de)(de)對(dui)話集，再輸入模型中做進一(yi)(yi)步的(de)(de)訓練，而低(di)價(jia)也會導致(zhi)用戶量進一(yi)(yi)步的(de)(de)增長。”他(ta)說道。

劉天杰表示，這就是所謂的“AI飛輪”。“用戶提高了，數據變多了，模型更準了，用戶自然更多了。飛輪一旦跑起來，OpenAI就能甩掉其他對手，這也是它低價策略的一個原因。”

ChatGPT浪潮重構互聯網生態，三類創業機會涌現

隨著ChatGPT API的(de)(de)(de)開放，調(diao)用這(zhe)(zhe)個接口來(lai)實(shi)現AI賦能成為(wei)許多創業公(gong)司的(de)(de)(de)追求，這(zhe)(zhe)種熱潮(chao)不(bu)免讓人(ren)想(xiang)起元(yuan)宇(yu)宙(zhou)、Web3等新概(gai)念引(yin)領的(de)(de)(de)風(feng)潮(chao)。許多人(ren)會(hui)(hui)問(wen)，看看兩年前扎克伯格看好的(de)(de)(de)元(yuan)宇(yu)宙(zhou)如今在(zai)哪兒(er)，未來(lai)ChatGPT又會(hui)(hui)在(zai)哪兒(er)？不(bu)過(guo)，在(zai)劉天杰看來(lai)，這(zhe)(zhe)一波興起的(de)(de)(de)AI浪潮(chao)與前一段時間的(de)(de)(de)元(yuan)宇(yu)宙(zhou)、Web3有本(ben)質上的(de)(de)(de)區別。

“元宇宙、Web3是一(yi)個分(fen)布式的(de)(de)東西(xi)。在這(zhe)里，大家希望互(hu)聯網信(xin)息或者經濟系統(tong)，都用一(yi)個分(fen)布式、加密式的(de)(de)方式去(qu)重構。”他(ta)向《每日經濟新聞》記者說道，“但當前這(zhe)一(yi)波AI浪(lang)潮恰(qia)恰(qia)相反(fan)，它(ta)會變成一(yi)個非(fei)常集中的(de)(de)東西(xi)，未來AI的(de)(de)底層(ceng)能力將由有基礎預訓練大模(mo)型能力的(de)(de)幾個大廠提供，其(qi)他(ta)人就在這(zhe)些底層(ceng)大模(mo)型上去(qu)開(kai)發(fa)應用。”

“所以說(shuo)，整個(ge)互(hu)聯網的生態我認(ren)為(wei)是重構了。這(zhe)有點類(lei)似(si)于當年的云(yun)服務，由幾個(ge)大廠來做云(yun)服務廠商，在(zai)云(yun)之(zhi)上，你們去開發各(ge)種各(ge)樣(yang)的應(ying)用。”劉天杰進一(yi)步說(shuo)道。

在(zai)ChatGPT引領的(de)(de)這一(yi)波AI浪潮中(zhong)，劉天杰看到了三大(da)(da)層(ceng)次的(de)(de)創業機會。第一(yi)類(lei)是做中(zhong)文的(de)(de)底層(ceng)大(da)(da)模(mo)型。“這類(lei)創業者往往都是高校出來的(de)(de)，比如說清華系有(you)一(yi)大(da)(da)堆人(ren)在(zai)做底層(ceng)大(da)(da)模(mo)型。但(dan)任重而道遠，訓練底層(ceng)大(da)(da)模(mo)型，一(yi)是非常燒錢(qian)，二是要有(you)足夠強(qiang)的(de)(de)算力。”他(ta)告訴每(mei)經記(ji)者。

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“另外(wai)，小公(gong)司收集訓練(lian)集的能力不夠，而大模型的‘大’，大在它(ta)的訓練(lian)集。小公(gong)司并沒有積累大量的數(shu)據。”他說(shuo)道。

第二(er)類(lei)是中間(jian)層(ceng)，比如(ru)做模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)微調、預訓(xun)練；或者在(zai)底(di)層(ceng)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)基礎上訓(xun)練新模(mo)(mo)型(xing)(xing)，比如(ru)虛(xu)擬人模(mo)(mo)型(xing)(xing)。“這(zhe)些模(mo)(mo)型(xing)(xing)是基于底(di)層(ceng)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)語義能(neng)力，然后在(zai)這(zhe)個能(neng)力之上加了(le)各種限制條件。”他說道，這(zhe)里有(you)一些創(chuang)業機會(hui)，但并不算多。

第三類是(shi)(shi)應用層，這(zhe)也是(shi)(shi)大多數(shu)創業公司正在探(tan)究(jiu)的道(dao)路(lu)。“目(mu)前最直(zhi)接的是(shi)(shi)生成圖片、文字、視頻甚至3D內容(rong)。但是(shi)(shi)這(zhe)些(xie)相對(dui)來說壁(bi)壘不(bu)夠，因為模型(xing)也不(bu)是(shi)(shi)你的，訓練集(ji)也不(bu)是(shi)(shi)你的，無非(fei)就是(shi)(shi)做一點優(you)化的工作。”劉(liu)天(tian)杰說道(dao)。

“當然還有更前沿的，就是科學(xue)家(jia)團隊(dui)在探索真正(zheng)的終局——通用智(zhi)能(neng)，但這(zhe)一塊現在還在一個非常早期的階段。”他向每經記者介紹(shao)道。

泥沙俱下，用戶需求才是創業的根本

在劉(liu)天(tian)杰的預想(xiang)中，ChatGPT引領的這條路子是很(hen)清楚的，他看重的就是未來更多各(ge)行各(ge)業能夠(gou)去做AI賦(fu)能的應用(yong)，比(bi)如SaaS、RPA（機器人(ren)流程(cheng)自動(dong)化），甚至是機器人(ren)。

他現在主要關注(zhu)兩大板塊(kuai)(kuai)，一是(shi)AI生(sheng)成3D資產。“因為這一塊(kuai)(kuai)有(you)真正(zheng)會掏錢的(de)(de)客(ke)戶(hu)——游戲公司(si)。這一塊(kuai)(kuai)是(shi)他們的(de)(de)痛點，因為制(zhi)(zhi)作(zuo)3D內(nei)容(rong)非常昂(ang)貴(gui)，如果能用AI制(zhi)(zhi)作(zuo)3D內(nei)容(rong)，是(shi)他們求(qiu)之不(bu)得的(de)(de)。但目前(qian)大模型的(de)(de)能力(li)還解決不(bu)了(le)3D的(de)(de)生(sheng)成，這是(shi)一個我們會重點關注(zhu)的(de)(de)領(ling)域。”

二是(shi)文字轉換動作(zuo)的應(ying)用。“也就(jiu)是(shi)說(shuo)，我用AI指揮實(shi)體的東(dong)西去執行(xing)操作(zuo)，比(bi)如(ru)說(shuo)機(ji)器(qi)人、RPA（機(ji)器(qi)人流程自動化）、全(quan)局的智能助手等。這一塊(kuai)涉及(ji)到大(da)模(mo)(mo)型的多模(mo)(mo)態輸(shu)出和輸(shu)入，是(shi)一個相對(dui)來說(shuo)比(bi)較前(qian)沿的領域，也是(shi)大(da)模(mo)(mo)型沒(mei)有(you)完全(quan)解決的領域。”劉天(tian)杰解釋道。

市場(chang)太熱，到底(di)哪些才是靠(kao)譜的項(xiang)目(mu)？對此，一些投資人直(zhi)言“又(you)(you)興奮又(you)(you)焦慮”。

不過(guo)，劉天杰(jie)還(huan)沒(mei)到焦慮的(de)地步，他直(zhi)言，“我(wo)們(men)看(kan)了太多這種(zhong)新技(ji)術(shu)、新概(gai)念的(de)例(li)子，第一波(bo)（沖在(zai)前(qian)面的(de)）有很多蹭熱度的(de)。從經典的(de)蓋(gai)特納創(chuang)業模型來看(kan)，新技(ji)術(shu)都會先經歷(li)這樣的(de)事情，后(hou)面真正能使(shi)用這個(ge)技(ji)術(shu)的(de)人才會崛(jue)起(qi)。”

他向《每日經濟新聞》記者透露，很多很強的創業者，例如傳統大廠里面職位非常高的人，或者在科學界有頭有臉的人，也都被吸引入場。“國內比如說美團的王慧文、快手CTO以及某電商大廠技術負責(ze)人。”

據劉天(tian)杰介(jie)紹(shao)，某電商大廠(chang)技術負責人(ren)提(ti)出(chu)了Transformer大模型中一個關鍵的(de)技術路線(xian)，叫做多頭注(zhu)意力機制。“泥沙俱下，當然有大量(liang)蹭熱度的(de)，但是也有很(hen)多很(hen)強的(de)創業(ye)者在開(kai)始干這件事。”他說道。

ChatGPT身(shen)后的藍(lan)海(hai)讓許(xu)多創業公司蜂(feng)擁而至。在劉天杰看來(lai)，“現(xian)在許(xu)多所謂的AIGC項目，并非這一波預訓練(lian)大(da)模型（ChatGPT）之后產生的，它的技術路線上(shang)其實跟大(da)模型沒有(you)任何關系(xi)，相當于(yu)之前傳統范式的AI上(shang)，包了(le)一層AIGC的殼，就非說自己是大(da)模型，但實際上(shang)跟大(da)模型沒什么(me)關系(xi)。”

他(ta)認為，能夠落(luo)地的應(ying)用需要創業者在(zai)(zai)對應(ying)的細分產業中做實。“你要理解產業本身(shen)的經濟機制和(he)運行規則，以及用戶(hu)需求(qiu)，尤其用戶(hu)需求(qiu)永(yong)遠(yuan)是(shi)最重要的。因(yin)為在(zai)(zai)這(zhe)里，AI只是(shi)提供效率的工具，它類似一個乘(cheng)數。你必須得有前面的‘1’，也就是(shi)真實的客戶(hu)和(he)客戶(hu)需求(qiu)。”

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