AI创业,谁更有优势?

新闻资讯   2023-06-25 11:55   78   0  



来源丨适道(ID:survivalbiz)

作者丨适道

图源丨图虫创意



自去年11月30日ChatGPT发布以来,生成式AI已经成为一个确定性的创投趋势,吸引了全世界的企业巨头,创业团队和投资机构的参与。


但对他们来说,一个绕不过去的问题是,谁会最大的赢家?是那些掌握规模、资源和分销优势的大企业,还有速度和创新能力的初创公司?近日,美国著名创投播客20VC上有一场多人对话,涉及了这个具有挑战性的话题。


20VC是创投圈著名的播客,主理人Harry Stebbings与美国最热门的创投大佬都有过对话。(比如Benchmark的Bill Gurley,ARK Invest的Cathie Wood,Accel创始人Arthur Patterson/Jim Swartz,以及红杉资本的Doug Leone)。


参与这次讨论的大佬包括AI领域的著名投资人、创始人和科学家。他们是:


StabilityAI的CEO、Hugging Face的联创、两位投资人(来自Thrive Capital、Theory Ventures),以及Meta首席AI科学家,图灵奖获得者Yann LeCun。


适道对几位顶尖人物的观点进行了总结提炼。



大企业更有优势



StabilityAI首席执行官Emad Mostaque


Emad说,价值和壁垒并不一定是创新为先。对于大模型市场的终局,由于技术门槛和资本需求的增加,未来全球范围内只会有五、六家基础模型公司在市场上占据主导地位。它们包括英伟达、谷歌、微软、OpenAI、苹果,Anthropic,以及他所在的StabilityAI。


关于OpenAI,Emad说,这家公司可能需要1000亿美元来实现通用人工智能的目标,据此它的目标不是构建AGI而不是商业利润。


Emad认为亚马逊和Meta在AI领域有很大潜力,“亚马逊已经比我认为的更快地行动了,它有自动驾驶汽车,有卫星互联网,他们面临的挑战之一是还没有从研究方面转型到工程。”


Meta能否成为后来居上的黑马?Emad说:看看他们的LLaMA大模型,这个大模型已经在AI开源生态里产生重大影响力,Meta正在推出令人惊叹的东西。对于聊天机器人来说,数据非常重要,谁拥有最多的适合训练聊天机器人数据?Meta有两大社交网络(Facebook和Instagram)和用户众多的IM(WhatsApp),让我们看看它未来是如何发展的。


对于什么类型的AI公司将在未来的竞争中获胜,Emad的预测是为大型企业提供基于服务的实施公司。他说:未来最大的AI公司将不是基础模型公司,而是通过提供基于服务的实施方案,为大型企业推动技术变革。创业公司最好能找到一个将被技术改变的大企业,与他们合作并帮助他们度过变革时期。


Emad对AI的TAM(可用市场总量)分析是:在明年,有1000家公司将花费1000万美元,100家公司将花费10亿美元。例如普华永道(PWC)刚刚宣布在未来三年里将为AI花费10亿美元,并迅速拥抱了生成式AI工具。



永远押注创业公司



Thrive Capital合伙人Vince Hankes


作为OpenAI的投资人,Vince的观点完全看好创业团队。


Vince承认了大公司有优势,比如人才都集中在大型科技公司。AI领域最优秀的大脑首先在OpenAI,其次是谷歌、Meta、微软和亚马逊。而且,大公司针对初创公司推出的产品很有竞争力,速度也不慢,速度曾经是初创公司的优势。例如微软这家拥有20万员工的巨型公司,已经与OpenAI合作,将OpenAI的各种生成式AI能力(GPT-4,DALL·E)整合进了自己的产品中, Adobe也已经在他们的产品中加入了AI支持的创意内容生成功能,即Firefly。


然而,Vince依然相信,初创公司在创新性上更强。“如果你与大公司在他们的主场正面较量,而他们的主营业务强壮,那我认为创业公司和它一对一会是一场艰难的赌局。但如果初创公司正在创造一种完全不同的用户体验,我会在十次中押注十次初创公司。”



AI原生初创公司能颠覆市场



Hugging Face联合创始人兼CEO Clem Delangue

Clem基本站在Vince的一边。他说,新公司有机会颠覆传统公司的原因,是因为新公司会寻求简单的解决方案,而AI原生企业也会选择更具颠覆性的打法。


他强调说,AI原生的公司在大模型的竞争中会更有优势:如果了解Runway或Stability AI正在构建的模型,你会发现这些AI原生初创公司实际上正在构建、训练自己的模型,并将他们投入应用。


“在我看来,他们比那些只使用API的公司做得更好。AI原生初创公司拥有颠覆现有市场的巨大机会,即使这在长期内是不可持续的。”



创业公司应努力成为

自己细分领域的OpenAI



Theory Ventures创始人Tomasz Tunguz

Tomasz说,自己的想法经历了一个变化的过程。


他一开始是认为大企业更有机会,巨头会赢得竞争,因为大企业有更广泛的分销渠道。例如微软,它与OpenAI有特殊的关系,它将大模型引入其产品的速度令人震惊。


但是,作为风险投资人,他最后还是坚定地站在初创公司一边。他说:我的想法一直在发展每当我们谈论机器学习时,很多人认为数据是护城河,但我的答案是更好的执行力才是真正的护城河。


他用两个在本以为已经成熟的市场中颠覆了大公司的例子来证明为什么执行利力才是更重要的:看看Notion在在线文档协作上做了什么,或者Snowflake在面对各大数据库巨头时,又是怎么创新的,这些故事无处不在。他们在初创企业领域创造了一个美丽的星座,那就是大卫对战歌利亚的故事。


他接着解释为什么数据不是护城河:随着时间的推移,数据可能会过时或不再准确,需要不断更新。而且,许多数据集已经进入公共领域,大家都可以获取和利用。


另外,拥有大量数据并不意味着能够提供优质服务,企业的关键在于如何有效地处理和利用这些数据。新的算法和模型可能会颠覆现有的数据处理方式,提高数据利用效率。


他说:今天存在的模型在一年内都将被淘汰,比如GPT-3.5与GPT-4的质量差异大家都能看到。而且,随着市场需求的变化,数据模型需要不断调整以适应新的场景。


因此,创业公司的目标应该是成为每个细分领域的基准。目前,除OpenAI之外,没有其他公司涉及到每个领域。创业者要想想自己的优势在哪里?比如,如何利用你的优势成为医疗保健领域、营销、法律等领域的OpenAI。只要真正深入到这些领域,就会变得具有黏性。同时,创业者仍然需要思考护城河、商业模式等,即企业最终依赖什么来提供可以增加的价值。


Tomasz强调:风险投资人和创业者必须相信,无论现有的市场参与者有多强大,或者拥有多大的优势,只要创业者拿出出色的执行力,就仍然可以赢得胜利,而且是很大的胜利。



小公司在推出高风险的

产品方面更容易



Meta首席科学家、图灵奖获得者Yann LeCun

Meta首席AI科学家Yann LeCun认为,AI领域未来将出现一种开放平台作为基本元素,类似TCP/IP、Linux和Apache等开放技术。基于此,一系列公司将构建生态系统,以满足特定应用需求,并且围绕这个领域,将会有一个完整的经济体系,这将创造就业机会,而不是让它们消失。我们需要数百万人的参与,来使生态系统和经济体系成为现实。


在谈到为什么谷歌和Meta没有第一时间推出类ChatGPT产品,他说:打造了GPT大模型的不是具有技术先发优势的Google和Meta,而是团队只有400人的OpenAI?答案是,这不是因为谷歌或Meta没有能力或技术。而是因为他们没有压力去打造附带很多风险的全新产品。


这些风险包括法律问题和公共形象,此前,FAIR(Meta的AI研究院)开发了一个叫Galactic的大型语言模型(它当时还是一个实验性系统),Galactic基于大量科学文献训练,能帮助科学家撰写论文。具体来说,科学家可以编写一个论文段落的主题和结构, Galactic会完成这个段落。虽然它在事实上可能并不完全正确,但是科学家可以让它建立一个结果表格,它会用已知的文献结果填充该主题。只需输入一个化学公式,它就会将其转换为实际的名称,这对科学家非常有用。


但这个模型在Twitter等社交平台上被谴责,人们说这将摧毁科学出版。


他说,Galactic本可以对那些非英语母语的科学论文作者非常有帮助,但却被一些人对AI的无知和偏见所摧毁,这些人根本没有考虑风险效益分析。而两周后,ChatGPT就问世了,而且受到了热烈欢迎。随后几个月,谷歌推出了Bard。在演示中,Bard在某个天文学事实上犯了一个微小的错误,谷歌的股价下跌了8%。


这告诉我们,当一个有声誉的大公司推出某个产品时,尤其是它们需要维护声誉的时候,他们不能推出胡说八道的东西,但对于小公司来说却没问题。这也是创业公司的机会,“他们受到的限制更小。这就是目前的格局,这就是为什么我认为有一部分产品是由拥有最佳技术的公司打造的,但是由于法律问题和公共形象问题,他们在推出产品方面面临困难。”


对于有人担心AI的能力提升,会被用来做疯狂的事情,甚至“逃脱控制”、“支配人类”,Yann LeCun认为是荒谬的:人们在担心,如果我们让这些AI系统做任何事情,把它们连接到互联网上,它们就会做出疯狂、愚蠢甚至危险的事情。我们将无法控制它们,它们会逃脱控制,因为它们变得更大,它们会变得更聪明。这是荒谬的。


有这样一种观点:一旦机器变得足够智能,它就变得无法控制,因为它比我们更聪明,可以用我们无法想象的方式影响我们。


然而,我认为这是一个巨大的谬误。即使在人类这个物种中,也不是最聪明的人就会想要支配别人。要支配其他实体,你不一定需要比他们更聪明。人类之所以会渴望影响别人,是因为我们是一种社会性物种。


我们需要区分这两个概念,一是渴望并且有能力去主宰,另一个是智慧。


另一方面,当我们拥有超级智能机器,这意味着我们每个人都将像商业领袖、政治家或学者一样,拥有一群比自己更聪明的人为自己工作。如果你因为当比你更聪明的人的老板而感到受威胁,那么你就不是一个好的领导者。




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