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大模型終究要淚奔,誰才是Ai行業(yè)的“掘金者” ? | 【硬AI】
時(shí)間:2023-07-28 11:20:12

AI行業(yè)火了大半年,時(shí)至今日誰才是產(chǎn)業(yè)鏈里的掘金人呢?

可以是給大模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)的供應(yīng)商、可以是自由定價(jià)的C端產(chǎn)品,但唯獨(dú)不會(huì)是大模型提供方。


(相關(guān)資料圖)

究其原因,如何選擇好的賽道,首先要有不錯(cuò)的商業(yè)模式,其次是行業(yè)上下游的議價(jià)能力,最后看利潤(rùn)。

無論是選擇好公司還是好賽道都離不開以上三點(diǎn)。

接下來我們具體聊聊:

為什么大模型賽道不行了?AI行業(yè)涌現(xiàn)的機(jī)會(huì)在哪里?

絕大多數(shù)的大模型企業(yè)要淚奔

為什么這么說?

因?yàn)?,大模型企業(yè)很難滿足上述提到的重要三要素。

從年初,OpenAI帶著ChatGPT震驚全世界,封閉大模型成為主流;谷歌、百度等海內(nèi)外一眾互聯(lián)網(wǎng)龍頭都紛紛怕掉隊(duì),哪怕是產(chǎn)品還不成熟,都著急忙慌的出來路演,就像第一次面世的Bard讓谷歌跌掉了1000億市值。

后來,Meta發(fā)布開源大模型Llama,變成了開源大模型的鼻祖,開源大模型讓眾多企業(yè)、研發(fā)人員有了追趕GPT的機(jī)會(huì)(沒有開源,那只會(huì)望塵莫及,畢竟通用大模型的訓(xùn)練成本不是隨便一家企業(yè)能承受的);

也正是因?yàn)橛辛碎_源大模型,才讓大模型市場(chǎng)發(fā)展的如火如荼,有了今日的“百模、千模大戰(zhàn)。

但是,隨之而來的是大模型企業(yè)所面臨的問題。

首先,各家大模型與Open AI的差距還是很明顯,留給其他大模型廠家的市場(chǎng)空間就已經(jīng)很小。另外,市場(chǎng)上其余可選大模型非常多,比如眾多開源衍生品,但產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重,這也就會(huì)導(dǎo)致大模型在面對(duì)客戶時(shí)的話語權(quán)非常低,毫無議價(jià)權(quán);

其次,大模型企業(yè)為了優(yōu)化輸出結(jié)果,還需要不斷的迭代模型,而這需要大量、專業(yè)的數(shù)據(jù)投喂進(jìn)行訓(xùn)練,因此數(shù)據(jù)企業(yè)提供方也會(huì)成為制約大模型發(fā)展的重要角色。

最后,大模型的訓(xùn)練成本很高不說,想要做出超強(qiáng)大模型還得拼算力,也就是看誰能搶到更多英偉達(dá)A/H100芯片;

另外,在大模型定價(jià)方面只會(huì)越來越難,開源已經(jīng)是常態(tài)了,連openAI最近也要開源新的大模型了,如果GPT3.5開源,那對(duì)于其他大模型廠商來說可謂是毀滅性的打擊。

對(duì)于大部分的大模型方來說都面臨著一邊難收費(fèi),一邊要拼命花錢訓(xùn)練模型,以后數(shù)據(jù)也會(huì)開始收費(fèi)(又多了花錢的渠道),怎么想大模型都不是一個(gè)看起來能輕易盈利的商業(yè)模式。

未來肯定很多企業(yè)會(huì)放棄這條擁擠、又不賺錢的賽道。除非是能追上GPT4的水平,真正做到讓用戶覺得好用,才會(huì)有絕對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商的春天要來了

上文提到,扼住大模型發(fā)展的除了AI芯片,那就是訓(xùn)練大模型必不可少的數(shù)據(jù)。

我們認(rèn)為,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商將迎來發(fā)展的黃金期,不過還要適當(dāng)考慮各國(guó)情況的差異性(這里不做展開)。

數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素,這句話在大模型這里得到非常好的體現(xiàn)。

值得關(guān)注的是,數(shù)據(jù)商將成為行業(yè)賣水人。

谷歌最近就因?yàn)榉欠ㄋ鸭脩魯?shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型,被美國(guó)加利福尼亞州克拉克森律師事務(wù)所起訴,要求向用戶賠償數(shù)據(jù)使用費(fèi)和告知數(shù)據(jù)用途。

數(shù)據(jù)價(jià)值已經(jīng)開始顯現(xiàn)。

近日,海外Prolific公司不僅獲得3200萬美元融資,還賺了1億+美元的數(shù)據(jù)提供費(fèi)用;每小時(shí)價(jià)格在6—8美元或更高。

也就是說,Prolific這種為企業(yè)或個(gè)人提供的數(shù)據(jù)是可以用于商業(yè)化并且具有版權(quán)的。這一點(diǎn)對(duì)于大模型廠商來說非常重要,能夠很好避免產(chǎn)生數(shù)據(jù)版權(quán)的糾紛。

Prolific已獲得了3000多家知名組織,其中包括谷歌、牛津大學(xué)、斯坦福大學(xué)、倫敦國(guó)王學(xué)院和歐盟委員會(huì)等。超過2萬名科研人員在其平臺(tái)上獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

Prolific也表示,高質(zhì)量、真實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于AI大模型來說能夠減少幻覺、非法輸出、增強(qiáng)RLHF能力。

我們認(rèn)為,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商在大模型上的商業(yè)價(jià)值才開始顯現(xiàn)。

C端應(yīng)用是AI流量必爭(zhēng)之地

哪里有流量,哪里就有財(cái)富。

之前業(yè)內(nèi)都在討論到底是封閉大模型還是開源大模型的生態(tài)會(huì)更好,哪個(gè)模式的商業(yè)價(jià)值更勝一籌;

最后得到的結(jié)論是:開源還是封閉其實(shí)不是最核心的問題,關(guān)鍵在于如何形成好的數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)。

最近“數(shù)據(jù)飛輪“這個(gè)詞在科技圈內(nèi)非?;穑?jiǎn)單來說是一種描述數(shù)據(jù)價(jià)值增長(zhǎng)的循環(huán)過程。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我們看到數(shù)據(jù)量的激增,而在AI時(shí)代數(shù)據(jù)爆發(fā)將遠(yuǎn)超上一次。

如果從產(chǎn)品落地和價(jià)值變現(xiàn)的速度來看,那么C端應(yīng)用定是巨頭必爭(zhēng)之地。

無論是微軟用Microsoft 365 Copilot開啟辦公AI時(shí)代、Windows11即將內(nèi)嵌人工智能助手顛覆每個(gè)人操作電腦的習(xí)慣;

還是一直在內(nèi)卷的AI繪畫、和即將開卷的AI視頻;

C端應(yīng)用往往比B端更容易落地、也更容易變現(xiàn),核心在于C端產(chǎn)品更標(biāo)準(zhǔn)化;

而B端的場(chǎng)景、訴求更多,很難統(tǒng)一,這也就導(dǎo)致了落地進(jìn)度更難,更別提還有很多隱私數(shù)據(jù)、know-how等專業(yè)內(nèi)容要考慮。

這也就為什么在國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)流量紅利期賺的盆滿缽滿的是阿里、騰訊、字節(jié)這樣的巨頭,因?yàn)樗麄冋莆樟薈端流量,而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都活在了“貧民窟”;

誰掌握了用戶流量、產(chǎn)品定價(jià),現(xiàn)金收入便是有了保障,同時(shí)還能獲得廣告商的青睞;

另一方面,想要做C端應(yīng)用的企業(yè)還有很多大模型可供選擇,就好比金山辦公已經(jīng)開始這么做了,基于三種大模型之上來調(diào)度,根據(jù)任務(wù)選擇性能最優(yōu)的大模型。

總得來說,C端一定會(huì)成為AI行業(yè)最先變現(xiàn)的賽道。

本文作者:韓楓,來源:硬AI,原文標(biāo)題:微軟、谷歌、Meta:AI巨頭「三國(guó)爭(zhēng)霸」| 【硬AI】;

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