Orijinal Başlık: "Zhu Xiaohu ve Fu Sheng İkisi de Haklı"
Not: Bu resim Zhu Xiaohu'nun arkadaş çevresinden
Son zamanlarda yapay zekanın işe yarayıp yaramayacağına dair birçok tartışma oldu ve hatta bir makale bile bana ipucu verdi.
Aslında, iki aydan daha uzun bir süre önce patron Zhu Xiaohu ile bir yemek yedim. O zamanlar paralarının yarısının bu yıl yapay zekaya yatırılacağını söyledi. Aslında, şimdiden bu konuda çok iyi projelere yatırım yaptılar. alan, bu yüzden bu tartışma ve sorgulama dalgası bence biraz saçma.
Ve bu ekran görüntüsü yayınlandıktan sonra, birçok kişi bu konuya dışarıdan baktı, cepheden bakıldığında, aslında iki kişinin söyledikleri mantıklıydı, bu yüzden kendimize ait bazı gerçekler ve görüşler sunacağım:
Bölüm 42'deki FA işi, bu yıl şimdiye kadar ondan fazla yapay zeka projesi aldı, bunların beşi veya altısı kapatılmış veya teslim sürecinde ve üçü şu anda çalışıyor. Bildiğim kadarıyla, bu sayı sektördeki en büyük (biri?) olmalıdır. Ancak son bir veya iki ayda pazarın biraz soğuduğunu hissediyorum. Asıl nedenin, büyük modellerdeki niteliksel değişikliklerin son bir veya iki ayda azalması olduğunu anlıyorum, bu nedenle daha az yeni girişimci var. ve yılın başında anlatacak yeni hikayeler. .
Şu anda, piyasadaki neredeyse tüm ABD doları fonları yapay zekaya bakıyor ve bazı RMB fonları yapay zeka ile ilgileniyor, ancak toplamda yaklaşık 50 veya 60 fonla iletişime geçtik, bunların arasında saf RMB kurumlarının yaklaşık on olduğu tahmin ediliyor. . Hala çok olumlu görünen pek çok kişi var ama aslında sonunda çok fazla çekim yok.
Beden duyuma dayanarak (gerçekten satış yapan fonlarla yüksek frekanslı iletişim kuruyoruz, bu nedenle vücut duyusu referans olarak kullanılmalıdır), muhtemelen bu yıl para alan 100'den fazla yapay zeka projesi var ve ana akım fonların birkaç On'dan fazla yatırım yaptığı tahmin ediliyor, ayrıca çeşitli su altı fonları veya küçük meleği ele alalım ve birbirine sürtünme kavramı, 100-200 gibi sübjektif bir sayı alacağım.
Bu projelerin aşamasına gelince, çoğu çok erken projeler ve ürünlerin çoğu henüz piyasaya sürülmedi ve temelde bir kamu finansman raporu yok, bu nedenle birçok kişi piyasanın çok zayıf olduğunu hissedebilir. ve kimse yatırım yapmıyor, ama yine de var. Yön olarak bana göre para kazandıran projelerin %10 - %20'si alt modeli, %20 - %30'u infra/intermediate katmanını ve %60 - %70'i uygulama katmanını yapıyor. (Parayı almayanları da eklerseniz başvurunun en az %95+ olduğu tahmin ediliyor)
Daha spesifik bir yoldan, aslında çoğu şirket tükenebilecek şeylerden bahsediyor, alt düzey büyük model, çok modlu büyük model, AI + çeşitli 2B SaaS (hukuk, pazarlama, müşteri hizmetleri, CRM, BI, vb.), AI + kişisel asistan, AI + oyun, AI + sosyal, AI + manga, AI + eğitim, AI + turizm, ses üretimi, 3D üretimi, video üretimi, Civitai'nin Çince versiyonu, çeşitli ara Katmanlar , özelleştirme modelleri, vektör veritabanları, bilgi işlem gücü hızlandırma, dağıtılmış bilgi işlem vb.
Şu anda, para alan toplam projelerin yaklaşık %10'unu demosu olan veya başlatılan projeler oluşturuyor. Bu konu gerçekten biraz sinir bozucu, ancak aynı zamanda AI aracılığıyla halihazırda gelen yüzlerce ürünle de iletişime geçtik. 10.000 hatta daha yüksek gelirli şirketler ve ayrıca bazı çok yenilikçi ve heyecan verici ürün ve fikirler gördük ve duyduk. Bu yüzden kişisel olarak yılın başında bu yolda hevesim ve güvenim hala devam ediyor.Piyasadaki biri yeterince iyi ürün görmediği için şüphe duyuyorsa, bence buna inananlar için iyi bir şey.
Her pistte ve etkin noktada inişler ve çıkışlar olur ki bu normaldir. Piyasadaki bir sonraki AI erişim noktası dalgasının yaklaşık iki veya üç ay sonra olacağına karar verdim, çünkü yılın ilk yarısında para alan çok sayıda projenin fiilen çevrimiçi hale gelmesi birkaç ay sürecek. Bakalım daha fazla ve daha iyi öldürücü uygulamalar var mı ve uygulama katmanının liderinin kim olacağını da görebiliriz. Kısacası, bir sonraki aşama gerçek iniş verileri için mücadele etmektir.
Aynı zamanda AI pazarında beni hayal kırıklığına uğratan bazı şeyler var.Örneğin, büyük modeli ne kadar çok anlarsam, büyük modelin yeteneğinin o kadar sınırlı olduğunu görüyorum. birçok uygulayıcı için zorluklar, bu yüzden her zaman herkesin hala büyük modellerin yeteneğini abarttığını ve mühendislik uygulamasının zorluğunu hafife aldığını düşünüyorum. (Birkaç aydır bu uzlaşmazlığı konuşuyoruz ve görünüşe göre kamuoyunun görüşleri de değişiyor)
Bu nedenle, anladığım kadarıyla AI yolunun mevcut gerçek farklılaşması şudur: yürütme ve ürün çıkarma yetenekleri. Bunun temelinde birçok kişinin bahsettiği veri kapalı döngüsü, endüstri farkındalığı, altta yatan algoritmalar vb.
Model uygulaması açısından, şimdiye kadar gördüğümüz en tipik uygulama, büyük model + açık kaynak modelinin birleşimidir.Çoğu şirketin az çok sözde "uçtan uca" olacağından şüpheleniyorum. şirket. Yani, herkes önce GPT'ye ve diğer modellere bağlanır ve ardından sürekli olarak çalışma halindeki verileri biriktirir ve kendi modellerini açık kaynak modeller aracılığıyla eğitir, böylece model kullanım oranını sürekli olarak ayarlamak için kademeli olarak %100'den %100'e değişebilecektir. GPT, örneğin %50 Profesyonel sahneler için GPT kullanılır ve diğer %50 profesyonel sahneler için kendi modelimiz kullanılır.
Modelin yeteneği kısa vadede tatmin edici olmasa da, çoğu insan ya çok basit ya da çok karmaşık olduğunu düşünür.Büyük bir modelin yapabileceği gerçek şeyler sınırlıdır, ancak bir şeyler yapmak gerekli değildir Karmaşık yetenekler multimodalite gibi. Örneğin, çoğu insan yapay zekayı yoktan var etmek ve yaratmak için kullanmaya çalışıyor, ancak nispeten az sayıda insan yapay zekayı analiz ve niteliksel şeyler yapmak için kullanıyor.Aslında, ikincisi de hemen elde edilebilir ve fiilen uygulanabilir. Bu nedenle, mevcut yapay zekayı iyi bir şekilde kullanmak için daha fazla test edilenin ürünleri tanımlama yeteneği olduğuna inanıyorum.
Orta katman var olmalı, var olacak ve herkesin hayal gücünün ötesinde bir değere sahip olacak. Gelecekte model tarafında açık kaynak ve kapalı kaynak birden fazla model bir arada bulunuyorsa ve farklı senaryoların sürekli olarak değiştirilmesi ve güncellenmesi, eğitilmesi ve sürdürülmesi gerekiyorsa ve uygulama tarafında çok sayıda senaryo ve seçenek varsa, o zaman orta katman bunun yerine çekirdek girişi olabilir, model katmanını ters yönde tehdit etmese bile belirli bir ekolojinin başarısını veya başarısızlığını etkileyebilir.
Önümüzdeki birkaç yılın en iyi şirketlerinin çoğu son iki yılda çıkacak ve bir şansa sahip olmak için pazarın tamamen açık ve olgun hale gelmesini beklemeyecekler. Tarih bize, İnternet çağındaki büyük şirketlerin çoğunun ve mobil İnternet çağında, yeni çağın başlamasıyla birlikte doğduğunu söylüyor.
Teknolojinin ürün hizmeti için, ürünün ise kullanıcı hizmeti için olduğuna inanırız.En iyi ürünün sürekli teknolojinin sınırlarını aşmaya çalışmak yerine mevcut teknolojiyi yeniden tanımlamak olduğuna inanırız.
Böylece uygulama katmanından başlıyoruz, orta katmanın değerini keşfediyoruz ve ardından ters yöne gitmek yerine dikey alan modelinin uzayını keşfediyoruz, bu da bize daha benzersiz bir bakış açısı sağlıyor.
Son yıllarda hissettiğim bir başka gerçek de şu:
Bir fırsatı görmek için acele ederseniz, başarılı olabilirsiniz veya olmayabilirsiniz, ancak acele etmezseniz asla başarılı olamazsınız. Bu ilke aslında birçok insanın başarısını engellemektedir. Bir konuda fikir birliği varsa, çok fazla gerçek fırsat yoktur. AI'nın mevcut durumu ve başarı olasılığı ile duruma ve mantığa her zaman saygı duymak gerekir. Kahveyi veya AI'yı yapmazsanız , belki sadece kahve yapabilirsin ya da yapamazsın.
Son olarak bir paskalya yumurtası koyun.Patron Zhu o gün yemekte bir şeyler söyledi ve bu da kendimi Patron Zhu olmaya layık hissetmemi sağladı.O dedi ki:
Bundan beş yıl sonra, tüm şirketler yapay zeka şirketleri olacak.
Ben de buna katılıyorum, sanki bugün neredeyse tüm şirketler aslında İnternet şirketi. Sadece hangi şirketlerin bu adımı gerçekleştirmek için hangi yolu kullanacağını görmek için.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Hem Zhu Xiaohu hem de Fu Sheng haklı
Kaynak: Bölüm 42
yazar: Qu Kai
Orijinal Başlık: "Zhu Xiaohu ve Fu Sheng İkisi de Haklı"
Son zamanlarda yapay zekanın işe yarayıp yaramayacağına dair birçok tartışma oldu ve hatta bir makale bile bana ipucu verdi.
Aslında, iki aydan daha uzun bir süre önce patron Zhu Xiaohu ile bir yemek yedim. O zamanlar paralarının yarısının bu yıl yapay zekaya yatırılacağını söyledi. Aslında, şimdiden bu konuda çok iyi projelere yatırım yaptılar. alan, bu yüzden bu tartışma ve sorgulama dalgası bence biraz saçma.
Ve bu ekran görüntüsü yayınlandıktan sonra, birçok kişi bu konuya dışarıdan baktı, cepheden bakıldığında, aslında iki kişinin söyledikleri mantıklıydı, bu yüzden kendimize ait bazı gerçekler ve görüşler sunacağım:
Bölüm 42'deki FA işi, bu yıl şimdiye kadar ondan fazla yapay zeka projesi aldı, bunların beşi veya altısı kapatılmış veya teslim sürecinde ve üçü şu anda çalışıyor. Bildiğim kadarıyla, bu sayı sektördeki en büyük (biri?) olmalıdır. Ancak son bir veya iki ayda pazarın biraz soğuduğunu hissediyorum. Asıl nedenin, büyük modellerdeki niteliksel değişikliklerin son bir veya iki ayda azalması olduğunu anlıyorum, bu nedenle daha az yeni girişimci var. ve yılın başında anlatacak yeni hikayeler. .
Şu anda, piyasadaki neredeyse tüm ABD doları fonları yapay zekaya bakıyor ve bazı RMB fonları yapay zeka ile ilgileniyor, ancak toplamda yaklaşık 50 veya 60 fonla iletişime geçtik, bunların arasında saf RMB kurumlarının yaklaşık on olduğu tahmin ediliyor. . Hala çok olumlu görünen pek çok kişi var ama aslında sonunda çok fazla çekim yok.
Beden duyuma dayanarak (gerçekten satış yapan fonlarla yüksek frekanslı iletişim kuruyoruz, bu nedenle vücut duyusu referans olarak kullanılmalıdır), muhtemelen bu yıl para alan 100'den fazla yapay zeka projesi var ve ana akım fonların birkaç On'dan fazla yatırım yaptığı tahmin ediliyor, ayrıca çeşitli su altı fonları veya küçük meleği ele alalım ve birbirine sürtünme kavramı, 100-200 gibi sübjektif bir sayı alacağım.
Bu projelerin aşamasına gelince, çoğu çok erken projeler ve ürünlerin çoğu henüz piyasaya sürülmedi ve temelde bir kamu finansman raporu yok, bu nedenle birçok kişi piyasanın çok zayıf olduğunu hissedebilir. ve kimse yatırım yapmıyor, ama yine de var. Yön olarak bana göre para kazandıran projelerin %10 - %20'si alt modeli, %20 - %30'u infra/intermediate katmanını ve %60 - %70'i uygulama katmanını yapıyor. (Parayı almayanları da eklerseniz başvurunun en az %95+ olduğu tahmin ediliyor)
Daha spesifik bir yoldan, aslında çoğu şirket tükenebilecek şeylerden bahsediyor, alt düzey büyük model, çok modlu büyük model, AI + çeşitli 2B SaaS (hukuk, pazarlama, müşteri hizmetleri, CRM, BI, vb.), AI + kişisel asistan, AI + oyun, AI + sosyal, AI + manga, AI + eğitim, AI + turizm, ses üretimi, 3D üretimi, video üretimi, Civitai'nin Çince versiyonu, çeşitli ara Katmanlar , özelleştirme modelleri, vektör veritabanları, bilgi işlem gücü hızlandırma, dağıtılmış bilgi işlem vb.
Şu anda, para alan toplam projelerin yaklaşık %10'unu demosu olan veya başlatılan projeler oluşturuyor. Bu konu gerçekten biraz sinir bozucu, ancak aynı zamanda AI aracılığıyla halihazırda gelen yüzlerce ürünle de iletişime geçtik. 10.000 hatta daha yüksek gelirli şirketler ve ayrıca bazı çok yenilikçi ve heyecan verici ürün ve fikirler gördük ve duyduk. Bu yüzden kişisel olarak yılın başında bu yolda hevesim ve güvenim hala devam ediyor.Piyasadaki biri yeterince iyi ürün görmediği için şüphe duyuyorsa, bence buna inananlar için iyi bir şey.
Her pistte ve etkin noktada inişler ve çıkışlar olur ki bu normaldir. Piyasadaki bir sonraki AI erişim noktası dalgasının yaklaşık iki veya üç ay sonra olacağına karar verdim, çünkü yılın ilk yarısında para alan çok sayıda projenin fiilen çevrimiçi hale gelmesi birkaç ay sürecek. Bakalım daha fazla ve daha iyi öldürücü uygulamalar var mı ve uygulama katmanının liderinin kim olacağını da görebiliriz. Kısacası, bir sonraki aşama gerçek iniş verileri için mücadele etmektir.
Aynı zamanda AI pazarında beni hayal kırıklığına uğratan bazı şeyler var.Örneğin, büyük modeli ne kadar çok anlarsam, büyük modelin yeteneğinin o kadar sınırlı olduğunu görüyorum. birçok uygulayıcı için zorluklar, bu yüzden her zaman herkesin hala büyük modellerin yeteneğini abarttığını ve mühendislik uygulamasının zorluğunu hafife aldığını düşünüyorum. (Birkaç aydır bu uzlaşmazlığı konuşuyoruz ve görünüşe göre kamuoyunun görüşleri de değişiyor)
Bu nedenle, anladığım kadarıyla AI yolunun mevcut gerçek farklılaşması şudur: yürütme ve ürün çıkarma yetenekleri. Bunun temelinde birçok kişinin bahsettiği veri kapalı döngüsü, endüstri farkındalığı, altta yatan algoritmalar vb.
Model uygulaması açısından, şimdiye kadar gördüğümüz en tipik uygulama, büyük model + açık kaynak modelinin birleşimidir.Çoğu şirketin az çok sözde "uçtan uca" olacağından şüpheleniyorum. şirket. Yani, herkes önce GPT'ye ve diğer modellere bağlanır ve ardından sürekli olarak çalışma halindeki verileri biriktirir ve kendi modellerini açık kaynak modeller aracılığıyla eğitir, böylece model kullanım oranını sürekli olarak ayarlamak için kademeli olarak %100'den %100'e değişebilecektir. GPT, örneğin %50 Profesyonel sahneler için GPT kullanılır ve diğer %50 profesyonel sahneler için kendi modelimiz kullanılır.
Modelin yeteneği kısa vadede tatmin edici olmasa da, çoğu insan ya çok basit ya da çok karmaşık olduğunu düşünür.Büyük bir modelin yapabileceği gerçek şeyler sınırlıdır, ancak bir şeyler yapmak gerekli değildir Karmaşık yetenekler multimodalite gibi. Örneğin, çoğu insan yapay zekayı yoktan var etmek ve yaratmak için kullanmaya çalışıyor, ancak nispeten az sayıda insan yapay zekayı analiz ve niteliksel şeyler yapmak için kullanıyor.Aslında, ikincisi de hemen elde edilebilir ve fiilen uygulanabilir. Bu nedenle, mevcut yapay zekayı iyi bir şekilde kullanmak için daha fazla test edilenin ürünleri tanımlama yeteneği olduğuna inanıyorum.
Orta katman var olmalı, var olacak ve herkesin hayal gücünün ötesinde bir değere sahip olacak. Gelecekte model tarafında açık kaynak ve kapalı kaynak birden fazla model bir arada bulunuyorsa ve farklı senaryoların sürekli olarak değiştirilmesi ve güncellenmesi, eğitilmesi ve sürdürülmesi gerekiyorsa ve uygulama tarafında çok sayıda senaryo ve seçenek varsa, o zaman orta katman bunun yerine çekirdek girişi olabilir, model katmanını ters yönde tehdit etmese bile belirli bir ekolojinin başarısını veya başarısızlığını etkileyebilir.
Önümüzdeki birkaç yılın en iyi şirketlerinin çoğu son iki yılda çıkacak ve bir şansa sahip olmak için pazarın tamamen açık ve olgun hale gelmesini beklemeyecekler. Tarih bize, İnternet çağındaki büyük şirketlerin çoğunun ve mobil İnternet çağında, yeni çağın başlamasıyla birlikte doğduğunu söylüyor.
Teknolojinin ürün hizmeti için, ürünün ise kullanıcı hizmeti için olduğuna inanırız.En iyi ürünün sürekli teknolojinin sınırlarını aşmaya çalışmak yerine mevcut teknolojiyi yeniden tanımlamak olduğuna inanırız.
Böylece uygulama katmanından başlıyoruz, orta katmanın değerini keşfediyoruz ve ardından ters yöne gitmek yerine dikey alan modelinin uzayını keşfediyoruz, bu da bize daha benzersiz bir bakış açısı sağlıyor.
Bir fırsatı görmek için acele ederseniz, başarılı olabilirsiniz veya olmayabilirsiniz, ancak acele etmezseniz asla başarılı olamazsınız. Bu ilke aslında birçok insanın başarısını engellemektedir. Bir konuda fikir birliği varsa, çok fazla gerçek fırsat yoktur. AI'nın mevcut durumu ve başarı olasılığı ile duruma ve mantığa her zaman saygı duymak gerekir. Kahveyi veya AI'yı yapmazsanız , belki sadece kahve yapabilirsin ya da yapamazsın.
Bundan beş yıl sonra, tüm şirketler yapay zeka şirketleri olacak.
Ben de buna katılıyorum, sanki bugün neredeyse tüm şirketler aslında İnternet şirketi. Sadece hangi şirketlerin bu adımı gerçekleştirmek için hangi yolu kullanacağını görmek için.