作者 張勇毅
(資料圖片)
編輯 高宇雷
即使「人工智能元年」這個口號在過去十年內(nèi)已經(jīng)被喊出了無數(shù)次,但 ChatGPT 所掀起的這一輪浪潮,還是迅速點燃了中國科技公司與創(chuàng)投圈的熱情:前有阿里、京東紛紛上車,后有百度、知乎等內(nèi)容平臺也加入戰(zhàn)場押注 ChatGPT 領(lǐng)域。有消息稱百度 CTO 王海峰已在內(nèi)部立軍令狀,要在三月完成百度版 ChatGPT 內(nèi)測并發(fā)布產(chǎn)品。
但這些都被上周的一條朋友圈搶去了風(fēng)頭:2 月 10 日晚,前美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人、已經(jīng)退休的王慧文發(fā)朋友圈表示,自己將出資 5000 萬美元,投身人工智能領(lǐng)域。堪稱迄今為止 ChatGPT 掀起的人工智能浪潮中的最醒目的那位弄潮兒。
在這條被稱為「價值五千萬美元的朋友圈」發(fā)布之后,王慧文在本周一也在即刻發(fā)了一條相同主題、但披露更多細(xì)節(jié)的「英雄帖」,明碼標(biāo)價估值兩億美元,5000 萬美元占股 25%,剩余的 75% 股份全部用來邀請頂級研發(fā)人才。并表示已經(jīng)有「頂級VC」認(rèn)購 2.3 億美金。
據(jù)36氪報道:王慧文口中的「頂級 VC」,至少包括源碼資本、真格基金等風(fēng)投機(jī)構(gòu);真格基金也在微信公眾號發(fā)布了另一個版本的「英雄帖」,宣布招募「有能力引領(lǐng)新一代創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人」。
在 ChatGPT 之前,似乎已經(jīng)數(shù)年沒有出現(xiàn)如此能讓中國投資圈如此瘋狂的事件了。
01
砸錢,招人,找人
在燒錢做 AI 這件事上,其實過去數(shù)十年間已經(jīng)形成了一套非常清晰的「燒錢」路徑:砸錢招人做深度學(xué)習(xí)。
在 AI 業(yè)界,用「金手銬」,吸引頂尖 AI 人才來加盟自己的團(tuán)隊,已是通行的慣例:但即使是在 ChatGPT 尚未在全球掀起新一輪 AI 浪潮的 2021 年,頂級 AI 人才的年薪標(biāo)準(zhǔn)也已經(jīng)突破百萬美元大關(guān)。
這些來自頂級院校的研究人員既是推動 AI 技術(shù)向前迭代發(fā)展的主力軍,同時往往也是各路 AI 創(chuàng)業(yè)公司主要資金消耗所在:用微軟高管的話講,「一個 AI 頂級人才的雇傭成本已經(jīng)超過了橄欖球聯(lián)賽頂級四分衛(wèi)的成本」。
放在國內(nèi)語境,類似但不恰當(dāng)?shù)膶Ρ然蛟S應(yīng)該是「 AI 頂級人才年薪已經(jīng)高于CBA頂薪球員的年薪」,這一點也能從 AI 研究領(lǐng)域頂級機(jī)構(gòu) DeepMind 披露的數(shù)據(jù)中能看出來:DeepMind 在全球約有 1000 余名員工,其中很大一部分都是世界級的頂尖 AI 專家,這些人的年薪均超過百萬美元,DeepMind 與背后的母公司 Google,每年要在人事成本上超過一億英鎊,是 DeepMind 最大的支出部分。
除此之外,對于人工智能研究最重要的概念 —— 深度學(xué)習(xí),需要大量算力才能完成,這本身就是一項極其耗費資源、且極少公司能夠完成的重資源工作 —— OpenAI 背靠微軟 Azure、DeepMind 有 Google 引以為豪的 Google Cloud,其他 AI 公司則只能通過正常的商業(yè)模式來租借算力。
Google Cloud 數(shù)據(jù)中心
即使按照之前披露的 Google Cloud 給 DeepMind 的「內(nèi)部價」,王慧文提到的 5000 萬美元,在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型所需的算力面前,或許不到一年就會燒光 —— 這還是不考慮其他任何運營成本支出的情況下。
上面多次提到的 DeepMind,在歷經(jīng)了近十年連續(xù)數(shù)億美元的虧損之后,才終于在 2020 年開始扭虧為盈:但這更多是在 Google 持續(xù)給 DeepMind 全方位輸血的情況下獲得的成績,Google 不僅砸錢收購,還「慷慨」地每年大筆投資,在 Google Cloud 提供云計算資源傾斜。并一直被視作能誕生下一個十年 Google 競爭優(yōu)勢的長期投資。
但到了 2023 年,耗費 Google 近百億英鎊的 DeepMind,也沒能搶先 OpenAI 一步,端出 ChatGPT 這樣引爆社交網(wǎng)絡(luò)以及創(chuàng)投圈的明星產(chǎn)品,連帶背后押注的 Google 不得不匆忙發(fā)布 Bard,成了另一個追趕者。
02
中國的 ChatGPT 在哪里?
目前絕大多數(shù)頂級 AI 研究機(jī)構(gòu),或完全屬于學(xué)術(shù)型研究機(jī)構(gòu),或在商業(yè)化探索的道路上艱難前行,不斷試錯。OpenAI 只是其中一個恰好多次踩在正確道路上的那個幸運兒:ChatGPT 是 OpenAI 從 2015 年創(chuàng)立之初就開始研發(fā),在 2020 年發(fā)布技術(shù)原型 —— GPT-3 語言模型,并最終在 2022 年 11 月,誕生了 ChatGPT。
即使普遍被認(rèn)為「踩錯風(fēng)口」的 DeepMind,也不只是「另一個 AI 創(chuàng)業(yè)公司」那樣簡單:作為 AI 領(lǐng)域的先行者乃至最重要的研究機(jī)構(gòu),即使是在 ChatGPT 背后,也有著眾多來自 DeepMind 作為「先行探索者」,研究獲得并通過論文方式公開的研究成果。
DeepMind 的「失誤」在于他們最終并沒能在商用場景將自己「激動人心」的技術(shù)更進(jìn)一步落地,最接近普通用戶的時刻或許就只是在 AlphaGo 擊敗李世石的那短短一周。在之后的七年中 DeepMind 的各種商業(yè)落地項目都如同空中樓閣一般,就像在朝圣之旅最后一公里迷失方向的朝圣者一般。
DeepMind 的故事也是對所有 AI 創(chuàng)業(yè)者的警示:在通用型強(qiáng)人工智能仍然遙不可及的今天,所有人都在高呼「加速進(jìn)入新周期」,但卻忽視了人工智能研究領(lǐng)域一直以來的強(qiáng)研究屬性,以及過去無數(shù)人工智能領(lǐng)域成果最終倒在了商用落地的過程中。
按照 DeepMind 的預(yù)計,他們的最終目標(biāo) —— 通用人工智能。最樂觀的估計也至少還有幾十年的路要走。在這之前,還需要更多資本的支持與時間的投入,才能最終開花結(jié)果。
資本急功近利的特征,是 AI 這樣重資本、且要求長期投入的研究領(lǐng)域的大忌,即使是類似 ChatGPT 這樣的成果,也需要遵循人工智能領(lǐng)域的研究邏輯,經(jīng)過數(shù)年的研究與迭代最終問世。
但資本狂歡之下,似乎每一個人都忘記了:這樣一個需要重人才積累、長期投入以十年為周期、每年需要耗資數(shù)十億美金的行業(yè),為什么會需要一個「當(dāng)前不懂 AI 技術(shù)」、只帶著 5000 萬美金、兩億估值的創(chuàng)業(yè)者入局,來造出「中國版 ChatGPT」。
或許,在「強(qiáng)心針」帶來的狂熱與喧囂過后,「中國版 ChatGPT 」的誕生道路仍然漫長:這并非一個信奉大力出奇跡或是「立軍令狀」就能夠破冰的領(lǐng)域。而對于那些腳踏實地的的研究者與創(chuàng)業(yè)者,時間最終會證明一切。
在王慧文發(fā)了「英雄帖」的平臺即刻,如今他的賬號簽名已經(jīng)變成了「正在學(xué)習(xí)人工智能」:僅僅在幾天前,這條簽名還是「正在學(xué)習(xí) Crypto」。當(dāng)時他一樣在即刻上不斷咨詢著各種 Web3/區(qū)塊鏈技術(shù)相關(guān)的問題,并為其布道。
現(xiàn)在看來,對于王慧文來講,區(qū)塊鏈顯然已經(jīng)不再是那個值得狂熱追逐的對象,被 ChatGPT 炒熱的人工智能才是他下一個戰(zhàn)場。只是不知道這一次王慧文的即刻簽名,能保持多長時間。
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