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对话李开复:大模型创业狂奔一年 中美差距缩小 我十年不套现

出品|网易科技《态度》栏目

作者|丁广胜

中国大模型创业,对话狂奔了一年之后,李开零一万物 CEO李开复的模型美差七台河市某某超声设备有限责任公司观感是:我们至少赶上了美国最顶尖的大模型,但对未来需要有沉淀,创业以思考怎么进入长跑模式。狂奔

是年中的,这里的距缩沉淀更多时候指如何落地,怎么找到靠大模型赚钱的小年现办法。比如,不套此前朱啸虎针对大模型的对话论断就广为传播——现在大模型公司创业必须有清楚的PMF(Product Market Fit)。

硅谷著名风险投资家马克·安德森(Marc Andreessen)最早提出了这个概念,李开指出了产品市场匹配度的模型美差重要性。当然,创业也有人崇尚技术信仰,狂奔蒙眼冲向AGI。年中

李开复的回应是“这两批人说得都对,但都不完整。”

他认可PMF理论,因为不觉得有任何一种技术可以在长期的时间里只靠技术领跑所有的竞争,最终一定是产品的胜出,比如抖音为什么能在这么强大的微信之下出来?

“今天我们一方面不能忘记PMF的重要性,做所有的产品都不能胡乱烧钱,但有了PMF本身是不够的,在AI2.0时代还要考虑TC-PMF,T代表技术,C代表成本。”(Product-Market-Technology-Cost Fit,技术成本 X 产品市场契合度)


李开复通过网易科技等媒体发出呼吁,大模型从训练到服务都很昂贵,七台河市某某超声设备有限责任公司算力紧缺是赛道的集体挑战,行业应当共同避免陷入不理性的 ofo 式流血烧钱打法,让大模型能够用健康良性的 ROI 蓄能长跑。

零一万物的实践是,先在海外验证,然后再推国内。

“万知在海外的生产力产品今年可以期待达到1亿人民币的收入,而且它不是烧钱烧出来的1亿,这样才能有利润,ROI才能接近1。我们上线九个月的海外产品,已经有千万级的用户,我们完全有底气把已经达到PMF的产品再推回中国。”

万知是零一万物近期上线的一站式 AI 工作站,基于闭源模型 Yi-Large 所做出的 “模应一体” 2C 生产力应用。在通用问答、多模态、长文本方面都有着不俗表现。

至此,李开复通往AGI的思考和战略布局全面对外公布,基座模型、AI Infra、API、C端应用,全栈式业务部署,有2C也有2B,有开源也有闭源,形成了开源闭源双轨完善生态。

问:您对国产推理芯片的发展怎么看?零一万物是否会选用国产的推理芯片?

李开复:我觉得国产的训练芯片和推理芯片我们都要全力支持,但是两个的差别是比较大的。训练芯片还是有一定的难度,包括CUDA的需求。推理芯片几个好处,一是本身比较简单,二是对CUDA没有那么强的依赖性,还有它不见得需要那么难的制造过程,所以我们对国产AI推理芯片是看好的,我们也会在合适的时候去采用。创新工场一直在关注这方面的投资机会。

问:零一万物作为中国大模型独角兽,您认为现在大模型初创公司还有独立发展的机会吗?在哪些领域还有突破?

李开复:OpenAI本身就是一个初创公司,从独角兽做到了超级独角兽,我们有独特的特色是可以作出一条适合我们自己的路,当然它融了超级多的钱,用超级多的GPU,先追求GPU,其次考虑应用。

我们的模式会更务实一点,我们是务实的AGI信仰者,我们一定要用最少的芯片,最低的成本训练出我们能训练最好的模型。同时我们会不断的去摸索,找TC-PMF。国内的初创公司,相对硅谷公司的差异,我们能够仰望星空,但也能脚踏实地。

对话李开复:大模型创业狂奔一年 中美差距缩小 我十年不变现

第二怎么把推理成本做到最低,让我们点燃普惠点。第三还有传统的PMF,找到用户需求。这些都是国内特色,如果大家谈大模型往往会觉得美国这方面论文最多,人才密度最多,但是毋庸置疑,考虑做一个伟大的大模型公司,不只是底层,同样重要的是你应用是什么,怎么找到复杂的TC-PMF,也是中国独角兽的机会。

问:关于AGI何时发生的问题?

李开复:有关AGI何时发生,这就是务实的AGI信仰者,我们当然信心AGI会发生,我们也希望我们能推进AGI的发生。我们会用几种途径让我们未来有可能成为AGI的点燃者,比如我们有最好的Infra,用最低的成本训练出超级棒的大模型。比如说未来有没有什么合作的空间,比如说跟芯片厂商更深度的合作,用低廉的成本得到更多的算力,我们会继续摸索,我们绝对不会放弃。

同时我们也是务实的,不会用纯大力出奇迹的唯一思维,追求能不能用一百亿美金,一千亿美金。OPEN AI有资格尝试这条道路,但这不是我们走的道路,我们也不会花时间来预测AGI的点燃点。

我们人类的需求是固定的,我们需要工作、娱乐、沟通、社交、电商、购买,这些东西什么时候才能有AI-Frist应用出来?这个真实带来的价值就是谁会打造一个AI抖音,AI微信,AI淘宝,我们希望我们有可能作为这样一个点燃者。

问:今年会是AI应用爆发元年,在团队内部这个是基于哪些判断?朱啸虎老师也说明年会爆发,这个时间点有什么区别?你认为今年会爆发到什么状态?

李开复:朱啸虎说得有一定的道理,我刚才说到一年降低10倍推理成本,两年100倍,有了100倍推理成本下降,假如GPT-4的能力只要今天1/100的价钱来做推理成本,很多应用肯定是可以爆发。

但是我认为今年是元年,因为有些领域今年就会爆发。整个普惠点不是同时来到,有些领域的应用要求会很高。比如现在做的生产力工具,最终这个生产力工具产生的内容,还是用户负责。所以如果里面有一些错误不完美,需要微调,甚至有些少量的幻觉,是由用户最后决定是否可以修改,所以用户的指标就是我能不能比没有这个工具,产生更好的内容、在更快的时间。

今年会开始,明年会更大的爆发,因为一年10倍是不可思议的速度。

举一个简单的例子,这次我们推万知,本来内部想法应该用 Yi-Medium,还是 Yi-Large?中尺寸模型有成本优势,但是大尺寸模型有泛化和推理能力优势。我们两者一比之下,觉得万知的用户也包括海外用户,还是需要最强的推理能力,我们就先把它推出来,当然今天也没有达到TC-PMF,肯定还不是可赚钱,可推广,ROI等于1的产品,但是技术的需求是不可妥协。

问:您讲我们现在和国外属于世界并列第一,硅谷友商发布的新产品、新技术,我们怎么快速赶上的?另外,万知一直是免费的吗,会不会商业化?

李开复:当我们推出了Yi-Medium的时候就开始做Yi-Large,今天推出了Yi-Large我们Yi-XLarge已经启动训练,我们就是完全知道这不是可以做一个模型,然后就休兵半年、一年的时间,我们Yi-XLarge就是朝着美国前沿大模型去进步,我们一定赶上它、超过它,我们的GAP会有多少,我们会快速推进,用适合我们的方法去推进,既然不能用10万张GPU来训练,我们就会寻找别的方式,依然能做出非常好的效果。

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今天万知还没有收费计划,同时要考虑给用户带来的价值和友商的差距,还有整个行业用户是否愿意某些功能和产品付费,我们还在观察中。海外 TC-PMF 已经进入ROI为正的准备,我们买的流量是低于我们能够收到的订阅费用,所以没有比这个更好的证明,用户自己掏腰包,我们可以有相当大的信心可以做到。

问:除了做万知CEO之外,还会做哪些动作,会不会直播?

李开复:我最近终于开了抖音号,之前我被邀请多次,没有决定做,现在还是有必要。当然一部分是我们有很好的技术产品希望跟大家分享。但是还有另外一个意义,我在AI方面写了三本书,我一直建议大家要了解AI重要性,无论为了孩子的教育,自己的工作等等,我希望用自己的公众号让大家了解怎么把这个工具用好,别只看到会不会取代我们的工作。

我不会带货卖什么东西,主要还是万知作为一个免费的产品,希望大家把它用好。

问:去年大模型赛道涌现了很多创业公司,李开复老师也预测今年是大模型应用爆发之年,那行业洗牌大概会发生在什么时间?会淘汰多大规模的创业公司?

李开复:中国市场还在发酵中,成长中,我们看到很多友商各自走出不同的路线,充分看到中国公司在一个新的环境里面快速野蛮生长的过程,所以这么早做盖棺定论有点过早了。

现在美国大部分的认知,超大模型会只有少数几家能够训练,但是他们会用天价来做底座。其他的都开始寻找一些解决方案,比如怎么做一个尺寸更合适,更能够达到普惠应用的AI,这是我们的方向,也是一些美国公司的方向。还有一些公司探索超小模型,还有一些探索开源,所以我觉得我还是看好中国的创业者,中国创业者的生命力会超过简单的想象洗牌就死掉多少,当然会有一家又一家慢慢的转型甚至退场,但是千万不要低估中国创业的生命力。

问:目前大模型商业化场景主要有两大类,一是娱乐,另外是个人生产工作效率提升,零一万物还会考虑其他大场景的拓展吗?

李开复:我觉得人类的需求是几千年不变,我们开会的方法,工作的方法,沟通的方法,娱乐的方法,交友的方法,买东西的方法都不断经过每一次科技的洗礼,有一些变化,这一定也会在AI时代发生。

这跟整个移动互联网发生的过程是一样,就像移动互联网最终出了视频付费的模式,我们在AI领域也会找到,移动互联网出了抖音、微信、滴滴、美团,在AI-Frist领域也会发现,你要不断的去探索哪些领域会技术足够好,推理足够便宜,用户的需求足够强,再就是付费,再就是用别的商业模式,这个挖掘是最终谁能最早推出胜出的关键。我不能再剧透。

问:前段时间网上比较热议国内有一家大公司创始人套现的问题,您是怎么看这个问题?

李开复:我不点评别的公司,情况不太了解。因为他们也有否认。但是我个人之所以做这件事情,这是我40多年的梦想。至于变现,我确实跟我的投资人一年前做了承诺,就是我十年不套现。对于我的原创和团队,我们也会经过各种手段,让他们能够合理的得到套现,但是我觉得最好的套现方式是赶快上市,这是我们未来两年会努力的。

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