“在熬夜看完OpenAI的发布会后,我很庆幸自己在上半年没拿到融资。”AI创业者Jimmy告诉小饭桌。
在今年上半年,Jimmy见了超过20位投资人,几乎每一位投资人都会问Jimmy同一个问题:“你能用大模型创造什么新的应用场景?”
而Jimmy的回复也非常统一:“不好意思,应用层AI没有真正值得做的新场景,最起码国内短期不会有。如果你认同这个观点,那我们就接着聊……”在得到否定的答案后,交流普遍没了下文。
原因似乎很明显,FA琳达告诉小饭桌,有机构为了鼓励投资经理,开出了“能抢回创新AI应用项目,年底升职优先考虑”的重赏。
所以今年上半年,大量投资人带着“所有场景都值得用大模型再做一遍”的信念,在各个细分场景掘地三尺,企图找到真正意义上的大模型创新应用项目。但往往聊得很多,投的很少。
用投资人Jeff的话来说“今年和人聊AI应用项目,应该给星巴克开了100单了,但我自己一单都还没开……”
在Jimmy看来,所谓的大模型应用端创新机会,在今年上半年其实是个伪命题。随着OpenAI向世界彻底展露出自己的野心和能力,大批AI应用已经失去了护城河。创投圈都在担忧“OpenAI将杀死应用创业公司”。
但也有人认为,基于大模型开发新应用的时代,才刚刚开始……
“我认为今年上半年国内谈‘创造新场景’是个伪命题,因为实话实说,目前大家都还在看齐硅谷,还谈不上创造。”Jimmy告诉小饭桌。
在创业之前,Jimmy曾是互联网大厂的NLP工程师。
去年12月,Jimmy借用朋友的账号体验了刚刚上线的ChatGPT,按他的描述,“有点像回到小学第一次上计算机课的感觉,真的是睁眼看世界了。”
之后发生的故事,已经人尽皆知。在被ChatGPT震惊后,无数个Jimmy离开大厂,开始拥抱大模型创业;许多在上个时代已经功成名就的互联网大佬,宣布大模型将是自己“人生最后一次创业”;互联网大厂本厂也真金白银地开始跟进大模型……
但在真正躬身入局后,Jimmy很快发现,大多数创业者都低估了大模型的应用难度,更低估了OpenAI的野心。
先说应用难度。百度董事长兼CEO李彦宏曾说:“创业公司卷大模型没有意义,卷应用机会更大。”言下之意,大模型交给大厂,创业公司搞应用创新。
逻辑上当然成立,但实际上只对了一半。最直接的因素莫过于,大模型与应用是递进关系,即先有强大的大模型,才能有优质应用。“你可以盘点一下今年上半年有哪家国产大模型面世了,不面世的理由自然是不够成熟,那基于这样的大模型生态,我想请问如何进行所谓的应用创新?”Jimmy反问小饭桌。
另一方面,很多人也低估了OpenAI的野心。一位base硅谷的美元基金投资人Bill告诉小饭桌:“早在今年3月GPT-4发布的时候,硅谷就意识到,Sam领导下的OpenAI是不准备给应用开发者留活路了。”
硅谷创业教父,YC创始人Paul Graham曾这样评价Sam Altman:“辅导创业公司时,提到设计问题,我会问乔布斯怎么做,提到战略和野心,我会问Sam怎么做。”
彼时的Sam Altman刚刚年满24岁,在接替Paul Graham成为YC掌门人后,硅谷创投圈也普遍认为“Sam让YC的野心上升到了一个前所未有的程度,他们似乎对任何领域都雄心勃勃。”
而现在,在年满38岁的Sam Altman治下,OpenAI似乎准备将整个大模型市场一口吞下。
11月6日凌晨两点,Sam Altman在开发者大会上展示了OpenA针对多模态、GPTs、价格、all tools的全链条布局,几乎把上半年的创业项目全都自己做了一遍。一言以蔽之,功能更强大,价格更便宜。
节点科技创始人Frank在朋友圈感叹:“国内科技圈刷屏的DEVDAY内容,其实只是一整天日程里,仅占45分钟的‘开场’。OpenAI很多关于商业化、新产品、前沿研究、Demo展示都没有放出……还有至少10倍的信息鸿沟,和千百计的开发者案例。太多时候是信息贫穷限制了想象力。”
一位应用开发者更是直言:“OpenAI的这次更新,基本宣告了大多数应用层公司上半年的探索,只是在做无用功,因为功能上大家用ChatGPT就够了,而比用户增长,谁又比得过ChatGPT呢?”
看完OpenAI的凌晨发布会,Jimmy倒显得颇为镇定,他告诉小饭桌:“当一个硅谷著名的野心家,拥有世界上最顶尖的人才,和最顶级的算力加持,用户增长也是历史之最,他怎么可能把应用端的大机会留给别人?”
因此Jimmy认为,所谓的应用端创新机会,在今年上半年其实根本就没存在过,“大家鼓吹的应用端创新案例,只是因为OpenAI还没公布自己的最新成果。”
和Jimmy持同样观点的,还包括个人FA琳达。在尝试促成几笔大模型领域融资项目告吹后,琳达总结:“大模型不是万能钥匙,很多投资人太急了,急着拿一个大项目回去邀功。”
琳达告诉小饭桌,今年一级市场的情况有目共睹,大量机构经过优化、降薪、转老股后,士气都很低落,大家太需要一个好项目来提振士气了。大模型作为今年一级市场的当红炸子鸡,自然被寄予了极高期望。
但中小型机构的投资人很快发现,大模型不仅不是创业公司的机会,大概率也没有自己的机会。原因无他,大模型明星项目动辄几十亿的估值,在基金盘子整体收紧的当下,大多数机构只能望洋兴叹。
因此,很多投资人只能将期待的目光,转移到大模型应用层。而按照琳达的说法,或许是由于期待过高,导致有些投资人和大模型一样,出现了“幻觉”。
据琳达回忆,自己有一次拉了一个投资人、创始人、FA的三方会议,在创始人完成项目路演后,投资人直接发问:“你这个项目硅谷那边都做了很多了,就不能尝试一些新应用场景吗?”而创始人直接反问:“请问在大模型领域,国内有几个人能做硅谷都没做过的东西?”最后大家不欢而散。
Jimmy表示,用大模型去尝试不同应用场景当然简单,但在大模型质量决定应用质量的大前提下,很多商用场景根本跑不通。
以AI医疗为例。众所周知,大模型问诊拥有迫切的市场需求,变现空间也必然巨大。但真正能用大模型问诊的企业几乎没有,原因在于,大模型经常一本正经地胡说八道,如果是日常问答,自然无伤大雅。但如果在诊断病情时,大模型信口开河,后果就不堪设想。
除了对大模型应用拓展边界存在幻觉,某种程度上,一级市场对“人”也存在幻觉。
Jimmy告诉小饭桌:“可能很多人都忘了ChatGPT才出来一年,很多底层技术变革,创业者也需要时间学习适应。”
以NLP技术(自然语言处理)为例。研究如何让计算机读懂人类语言,一直都是业界难题。之前判别式AI很多任务都需要专人进行标注,才能完成训练。很多时候,为了解决特定任务,甚至需要训练一个小模型,整个过程成本非常高。
但有了大语言模型后,不用做任何训练,只要输入prompt(指令),大模型就能完成很多任务。虽然不是所有任务都能完美解决,但已经具备巨大的颠覆性。NLP从业者的工作,也就变成了给出更准确、更合理的prompt。
“作为技术从业者,我可以很负责任地说,很多以往的经验都成为过去式了,新场景一定是试出来的,而这需要大量时间和试错成本。”Jimmy告诉小饭桌。
当然,在无数个Jimmy埋头试错的这段时间里,大模型并没有停下狂飙的步伐。
最为明显的案例是,当OpenAI在发布会寄出“GPTs”和“all tools”两个大招时,场内掌声雷动,但场外愁云惨淡。原因在于,大量创业项目在OpenAI更新后,已经失去了竞争力。
创投圈内普遍的声音是“OpenAI正在杀死创业公司”。
但也有例外,投资人Jeff认为,在OpenAI公布大模型最新进展后,反而让问题简单化了。“原先OpenAI就像一把悬在创业公司头上的达摩克里斯之剑,大家都默认要做OpenAImei'z,现在这把剑终于落下,路径也更清楚了。”
按照Jeff的理解,大模型所有创业公司都只剩下两条路:加入(加入OpenAI生态)和对抗(拥抱开源如Meta),一如手机时代的苹果和安卓。
加入OpenAI生态很好理解。据Sam Altman介绍,GPT商店将像苹果商店一样,鼓励开发者创建应用,商店中会列出和展示最佳GPT,并支持GPT收费,届时OpenAI会和GPT应用开发者进行收入分成。
简单来说,就是相信OpenAI将成为下一个时代的苹果,通过与其深度绑定,搭上OpenAI飞驰的快车。
就目前而言,选择与融入OpenAI生态的开发者数量众多。根据OpenAI官方数据,自今年3月通过API发布ChatGPT 和Whisper模型以来,现已拥有200多万开发者,包括92%以上的世界500强企业。
甚至在开发者日当天,由于上新功能太火爆,OpenAI的服务器都被挤爆了,用户访问时会收到“ChatGPT目前已满载”的消息,整个服务器宕机过程长达100分钟。Sam Altman还专门为带宽不足而道歉称“开发日新功能的使用情况,远远超出了我们的预期。”
当然,尽管OpenAI做到了很多行业第一,但也并非开发者的“唯一”选择。
比如开发者最关心的价格方面,尽管最新版本的GPT-4 Turbo中,用户使用成本大幅降低,输入token比GPT-4便宜3倍,为0.01美元,输出token便宜2倍,为0.03美元。但这个价格相比于开源生态的大模型和工具链,仍然贵了十倍以上。
换句话来说,以Meta和Huggingface为代表的开源生态,仍有一战之力。
加州大学伯克利分校的教授Joseph E. Gonzalez认为:开源模型不需要变得更好,只需要变得更小和更专用。
因为大量企业用户并不需要最通用的模型,而是需要一个能解决特定任务的模型。如果开源模型能在轻量级的同时保持相对高质量,就能在专业化领域保有一席之地。
实际上,Meta在今年凭借推出开源大模型LLaMA,股价触底反弹,市值增加了将近5000亿美元。Meta飞涨的股价似乎证明,市场对于开源生态同样看好。
正如手机时代,苹果和安卓都取得了成功,对于AI应用开发者而言,开源模型和闭源模型两条路线,可能都预示着未来的方向。
本文来自微信公众号“小饭桌”(ID:xfzmedia),作者:黄泽正,36氪经授权发布。